История и методология науки и производства в области автоматизации

Информационная революция затронет все стороны жизнедеятельности, появятся системы, создающие виртуальную реальность:

1. Компьютерные системы - при работе на ЭВМ с "дружественным интерфейсом" абоненты по видеоканалу будут видеть виртуального собеседника, активно общаться с ним на естественном речевом уровне с аудио- и видеоразъяснениями, советами, подсказками. "Компьютерное одиночество", так вредно влияющее на психику активных пользователей ЭВМ, исчезнет.

2. Системы автоматизированного обучения - при наличии обратной видеосвязи абонент будет общаться с персональным виртуальным учителем, учитывающим психологию, подготовленность, восприимчивость ученика.

3. Торговля - любой товар будет сопровождаться не магнитным кодом, нанесенным на торговый ярлык, а активной компьютерной табличкой, дистанционно общающейся с потенциальным покупателем и сообщающей всю необходимую ему информацию - что, где, когда, как, сколько и почем.

Техническое обеспечение, необходимое для создания таких виртуальных систем:

1. Дешевые, простые, портативные компьютеры со средствами мультимедиа;

2. Программное обеспечение для "вездесущих" приложений.

3. Миниатюрные приемопередающие радиоустройства (трансиверы) для связи компьютеров друг с другом и с сетью.

4. Распределенные широкополосные каналы связи и сети.

Многие предпосылки для создания указанных компонентов, да и простейшие их прообразы уже существуют.

Но есть и проблемы. Важнейшая из них - обеспечение прав интеллектуальной собственности и конфиденциальности информации, чтобы личная жизнь каждого из нас не стала всеобщим достоянием.

Характерной чертой компьютеров пятого поколения обязано быть внедрение искусственного интеллекта и естественных языков общения. Предполагается, что вычислительные машины пятого поколения будут просто управляемы. Пользователь сумеет голосом подавать машине команды.

Предполагается, что XXI век будет веком наибольшего использования достижений информатики в экономике, политике, науке, образовании, медицине, быту, военном деле.

Главной тенденцией развития вычислительной техники в настоящее время является дальнейшее расширение сфер внедрения ЭВМ и, как следствие, переход от отдельных машин к их системам - вычислительным системам и комплексам разнообразных конфигураций с широким спектром функциональных возможностей и черт.

Примерная характеристика компьютеров шестого поколения:

Характеристики VI поколение

Элементная база Оптоэлектроника, криоэлектроника

Размер (габариты) карманные и меньше

Максимальное быстродействие процессора неограниченно

Максимальный объем ОЗУ?

Периферийные Ввод с голоса, голосовое общение, машинное "зрение" и "осязание" и пр. Программное обеспечение Интеллектуальные программные системы

Области применения: В творческой деятельности человека, искусственный интеллект.

7.3 Тенденции развития информатики

В области научной методологии происходит философское переосмысление роли информации и информационных процессов в развитии природы и общества. Информационный подход становится фундаментальным методом научного познания.

Для теоретической информатики наиболее перспективными представляются исследования общих свойств информации, изучение принципов информационного взаимодействия в природе и обществе, основных закономерностей реализации информационных процессов.

Открываются новые возможности для информатизации экономики, управления городским хозяйством, транспортными системами, а также материальными и людскими ресурсами.

Существенное расширение функциональных возможностей получают информационные технологии по обработке и использованию изображений, речевой информации, полнотекстовых документов, результатов научных измерений и массового мониторинга (особенно в связи с развитием электронных библиотек, а также электронных полнотекстовых архивов).

Продолжаются поиски эффективных методов формализованного представления знаний, в том числе нечетких и плохо формализуемых, а также методов их использования при автоматизированном решении сложных задач в различных сферах социальной практики.

На недостаточном уровне находится использование достижений информатики в исследовании человека, медицине, развитии культуры. Связано это как с финансовыми ограничениями, так и с отставанием в области подготовки специалистов в соответствующих предметных областях, хорошо владеющих средствами и методами информатики.

Информатика как современная наука, непосредственно связанная с информационными технологиями и техническим прогрессом, не может оставаться на текущем уровне развития, она меняется и развивается. Языки программирования, как важная часть информатики, так же имеют определенные тенденции и перспективы совершенствования и развития.

Прогресс компьютерных технологий определил процесс появления новых разнообразных знаковых систем для записи алгоритмов - языков программирования. Смысл появления такого языка - оснащенный набор вычислительных формул дополнительной информации, превращает данный набор в алгоритм.

Язык программирования служит двум связанным между собой целям: он дает программисту аппарат для задания действий, которые должны быть выполнены, и формирует концепции, которыми пользуется программист, размышляя о том, что делать. Первой цели идеально отвечает язык, который настолько "близок к машине", что всеми основными машинными аспектами можно легко и просто оперировать достаточно очевидным для программиста образом. Второй цели идеально отвечает язык, который настолько "близок к решаемой задаче", чтобы концепции ее решения можно было выражать прямо и коротко.

Тенденции развития языков программирования обусловлены следующими причинами:

1. Потребность в решении более сложных и разнообразных задач. Первые ЭВМ имели ограниченные возможности, следовательно, и программы были простыми. В процессе эволюции вычислительной техники от нее требовалось решение все более сложных и разнообразных задач. Следовательно, язык программирования должен был позволять писать программы для решения этих новых задач. Это способствовало появлению и развитию в языках программирования различных новых технологий. Например, пользуется широкой популярностью технология объектно-ориентированного программирования.

2. Программы становились сложнее и больше по объему. Появилось стремление к повышению эффективности процесса создания программ. Поэтому существует тенденция в развитии языков программирования к быстрому написанию программ. Здесь также следует отметить появление множества систем визуального программирования, в какой-то степени облегчающие труд программиста.

3. Желание, чтобы программы работали на разных платформах, привело к развитию независимости от ЭВМ языков системного программирования. Языки системного программирования, на которых создаются операционные системы, трансляторы и другие системные программы, развиваются в направлении независимости от ЭВМ. Так, например, большая часть операционных систем написана на языке C, а не на ассемблере. Например, операционная система Unix практически полностью написана на C.

4. Большие проекты предусматривают совместный труд множества программистов. В возможности легкой командной работы хорошо себя зарекомендовала технология объектно-ориентированного программирования. Поэтому большинство современных языков программирования поддерживают ООП.

Таким образом, языки программирования развиваются в сторону все большей абстракции от реальных машинных команд. И самым очевидным преимуществом здесь является увеличение скорости разработки программы.

Также приоритетным направлением информатики является разработка интеллектуальных систем. Интеллектуальная система (ИС, англ. intelligent system) -- это техническая или программная система, способная решать задачи, традиционно считающиеся творческими, принадлежащие конкретной предметной области, знания о которой хранятся в памяти такой системы. Структура интеллектуальной системы включает три основных блока -- базу знаний, решатель и интеллектуальный интерфейс.

8. Физическая теория управления

Существующая теория управления весьма успешно освоила методы довольно грубого внешнего воздействия на различные объекты, однако, на наш взгляд, наступило время пересмотра силовых подходов в задачах управления и перехода на идеи самоорганизации синергетики. Отсюда вытекает насущная потребность поиска путей целевого воздействия на процессы самоорганизации в нелинейных динамических системах. Другими словами, возникла необходимость создания способов формирования и возбуждения внутренних сил взаимодействия, которые могли бы породить в фазовом пространстве систем диссипативные структуры, адекватные физической (химической, биологической) сущности соответствующей системы.

В существующей теории управления математический формализм во многом подавляет физическое содержание задачи управления. В этой связи возникает фундаментальная проблема поиска общих объективных законов управления, которая сводится к максимальному учету естественных свойств объекта соответствующей физической (химической, биологической) природы. Эта принципиально новая проблема теории управления порождает крупные самостоятельные задачи в тех предметных областях, к которым принадлежит соответствующий объект управления. Последние результаты общей теории развития и синергетики позволяют надеяться, что теория управления, как и другие науки, способна пойти путем естественности с целью перехода на новые концептуальные основы.

Концепция управляемого взаимодействия энергии, вещества и информации в последнее время все большее внимание уделяется проблеме выявления глубокой связи детерминированного поведения сложных нелинейных динамических систем с информационными процессами, возникающими в этих системах в результате их взаимодействия с внешней средой. Перейдем к рассмотрению поведения таких систем.

В технических системах сигнал управления обычно очень мал по сравнению с силовым воздействием через усилитель мощности на соответствующий объект. Для задач управления важна не столько мощность сигнала управления, сколько его смысловое содержание, отражаемое информационными символами. Синергетика показала, что аналогичные информационные процессы протекают не только в искусственно созданных системах управления, но и могут возникать в естественных физических системах, находящихся на границе устойчивости. Маломощные сигналы, действующие на такие системы в точках их бифуркаций, могут привести к значительным и даже катастрофическим последствиям. Это так называемые сложные открытые системы, которые, попав в область неравновесности, показывают сложное динамическое поведение, в том числе и хаотическое. Для такого рода систем существенно важно рассмотрение их поведения как с точки зрения динамики, когда доминирующую роль играет энергия, так и с точки зрения протекающих в них информационных процессов, когда основную роль играет "смысловое" содержание сигналов управления. Иначе говоря, возникает проблема исследования совместного воздействия энергии, вещества и информации в сложных нелинейных системах в условиях их термодинамической неравновесности и влияния бифуркаций. В таких условиях в системе может возникнуть самоорганизация, когда процессы (энергетический и, следовательно, динамический и информационный) образуют неразрывное целое, приводящее к когерентному поведению огромного числа переменных нелинейной системы.

Итак, возникает новая актуальная проблема изучения нелинейных процессов в сложных физических открытых системах, через которые протекают потоки энергии, вещества и информации (негэнтропии). В таких системах могут возникать сложные диссипативные структуры и протекать кооперативные процессы, то есть проявляется свойство самоорганизации. В открытой системе со сложной внутренней структурой может произойти разделение на две подсистемы: динамическую (силовую) и информационную (управляющую), которые тесно взаимодействуют друг с другом. Указанное явление расслоения единой системы суть следствие существенной сложности ее фазового портрета, когда параметры порядка, описывающие поведение системы в неравновесной области, находятся в сложной нелинейной зависимости друг от друга. В этом случае траектории системы могут быть чрезвычайно чувствительны к малым флюктуациям, проходя последовательно многие точки бифуркации. В результате изображающая точка (ИТ) системы будет легко перебрасываться с одной траектории на другую вследствие действия малых внешних возмущений или небольших структурных изменений в системе.

Учитывая возможность указанного структурного разделения, в таких системах целесообразно выделить в отдельную структуру управления те блоки, которые оказывают сильное влияние на динамику систем с помощью малых информационных сигналов. Отсюда следует, что сложные физические системы могут сами собой разделяться на два иерархических уровня - энергетический (динамический) и информационно-управляющий. При этом в качестве второй управляющей подсистемы может выступать весь внешний мир. Для нас же важно использовать эти базовые положения современной нелинейной науки для развития синергетической концепции управляемого динамического взаимодействия энергии, вещества и информации, которая может быть положена в основу нового подхода для решения сложной современной проблемы синтеза объективных законов управления нелинейными объектами с учетом протекающих в них тонких физических процессов.

Перейдем к рассмотрению некоторых положений этой концепции. При задании переменных состояния сложной физической системы (например, ее координат и импульсов) с некоторой точностью мы можем определить количество информации:

,

где V - полный объем фазового пространства, а ?V - доля фазового объема в начальном состоянии системы.

Это означает, что в таких системах, помимо динамических (то есть силовых взаимодействий), существенное значение приобретает информационная компонента, связанная с заданием координат начального состояния. Тогда фазовые траектории можно изменять с помощью маломощных сигналов путем создания управляющей части, которая следит за текущей траекторией и направляет ее в нужную нам сторону с помощью информационных сигналов управления.

Используя понятие энтропии, можно дать следующую интерпретацию концепции порядок-беспорядок, которая образует своего рода мост между микроскопическим и макроскопическим подходами при описании сложных систем.

Из статистической механики известно, что энтропия системы равна логарифму доступного ей объема фазового пространства, мерой которого является число N возможных микросостояний системы:

,

где K - постоянная Больцмана.

Отсюда следует, что беспорядок, вносимый в макросистему, пропорционален увеличению числа ее микросостояний:

.

Согласно этому выражению, относительный рост (уменьшение) числа возможных состояний системы пропорционален увеличению (уменьшению) беспорядка этой системы. Отсюда вытекает очевидный смысл соотношения , непосредственно связанного с идеей сжатия фазового объема управляемых систем. Если под действием управления число N ее возможных состояний уменьшается, то есть сжимается ее фазовый объем, то в этой системе увеличивается порядок. В пределе, когда в системе возможно лишь одно состояние (N=1), ее энтропия обращается в нуль. Такие свойства присущи управляемым системам любой природы.

Очевидно, что для управления сложными системами, обладающими бифуркационными и хаотическими свойствами, необходимо иметь достоверную информацию о структуре их фазового портрета. В диссипативных системах фазовый портрет разделяется на области притяжения к соответствующим аттракторам. Поэтому для перевода ИТ системы от одного аттрактора к другому необходимо "перебросить" эту точку в соответствующую область притяжения. Для такого перевода важное значение приобретает не столько величина энергетического (силового) воздействия, а в существенно большей мере информационная характеристика сложной системы. В этом случае системе необходимо передать определенное количество информации S, где ?V будет уже представлять собой объем притяжения второго аттрактора и т.д. Само собой разумеется, что для реального "переброса" ИТ с одного аттрактора на другой потребуется определенное количество энергии, но это количество будет минимальным для решения задачи управления.

Известно, что диссипативные системы имеют внутренние степени свободы, или параметры порядка, соответствующие ее внутренним аттракторам, то есть некоторым мультистабильным состояниям. Отсюда следует, что выбор соответствующей траектории движения в бифуркационных точках системы будет определяться состоянием внутренних степеней свободы, то есть параметров порядка. Тогда такую систему можно представить как систему с управлением, которое зависит от состояния внутренней динамической (силовой) подсистемы.

В этом и состоит суть информационного поведения сложных физических систем, что позволяет сделать важные методологические выводы:

· во-первых, если в системе организовать нужную нам обратную связь между динамическими и внутренними степенями свободы, то такая система может приобрести новые свойства своего поведения и реакции на внешние воздействия;

· во-вторых, для расширения возможностей системы следует сформировать ее управляющую часть таким образом, чтобы в ней могли возникнуть новые, дополнительные степени свободы (или параметры порядка) в результате появления новых бифуркаций, что означает расширение размерности и объема фазового пространства системы.

В итоге в системе могут возникнуть когерентные процессы и явления самоорганизации. Изложенная здесь концепция управляемого взаимодействия энергии, вещества и информации положена в качестве идеологической основы развиваемой синергетической теории управления.

9. Управление как организация целенаправленного взаимодействия энергии, вещества и информации

Сущность физических явлений и процессов в технологической части автоматизированной системы описывается с использованием поддающихся учету физических величин, которые являются сигналами, изменяющимися во времени и пространстве. Физические величины представляют собой качественные и количественные характеристики, определяемые с помощью методов и средств измерения.

Под величиной понимается признак физического объекта, состояния или процесса, который можно характеризовать и определить количественно, т.е. измерить. Величина состоит из произведения измеренного числа на единицу измерения:

Х = {х}[х]. (9.1)

Например, сила тока 1=15 тА.

Физическая величина несет в себе так называемую информацию.

Понятие информации

Информация возникает в тех случаях, когда устанавливаются некоторые общие свойства предметов или явлений, появляются новые знания. Во всех материальных системах получение информации об объектах, процессах связано с взаимодействием с ними, с отражением свойств процессов, объектов в характеристиках и свойствах органов взаимодействия. Это дает основания характеризовать информацию как смысл, содержание отражения.

Первичным источником информации об окружающем нас мире является эксперимент. Эксперимент есть процесс наблюдения и измерения при заранее определенных условиях. Процесс экспериментирования состоит из отдельных испытаний. Испытание есть акт однократного наблюдения и измерения.

Исход эксперимента всегда случаен, так как если он предопределен, то проводить эксперимент бессмысленно. Результатом проведения серии испытаний, которые составляют эксперимент, является некоторая модель процесса или явления, позволяющая формализовать описание этого процесса или явления или составить прогноз их поведения при различных условиях.

Необходимость создания моделей в процессе научного исследования объясняется тем, что объект, как источник информации, неисчерпаем, но только небольшая часть информации об объекте отвечает потребностям исследователя и определяется принятым в информационной системе языком.

Как уже говорилось, под информацией понимают существенные и представительные характеристики процессов и объектов, выделенную сущность явлений материального мира. Понятие информации предполагает абстрагирование от многих свойств реальных событий и объектов, причем границы абстрагирования условны и определяются спецификой решаемых задач.

Информация есть устраняемая неопределенность. Для ее количественного определения используется информационное содержание или мера неопределенности (энтропия).

Представление информации

Информация передается в виде сообщений. Любое сообщение имеет семантический смысл, который расшифровывает содержание информации для того, кто ее принимает. Обмен сообщениями происходит между людьми. При автоматизации процесса от семантики можно отказаться.

Для обработки информации на ЭВМ она представляется в виде данных. При передаче информации посредством данных используются сигналы с различными характеристиками изменения амплитуды во времени.

Носителями сигналов являются физические величины, например, токи, напряжения, световые волны, магнитные состояния. Информация передается посредством информационных параметров физических величин: частоты, амплитуды, длительности импульсов и т.д. Источники и формы информационных сообщений и соответствующие им сигналы бывают дискретными и непрерывными.

Дискретными называются такие сообщения, которые состоят из отдельных элементов (символов, букв, импульсов), принимающих конечное число значений. Примером дискретного сообщения могут служить команды в системах управления или телеграфные сообщения. Дискретные сообщения составляются из конечного числа элементов следующих друг за другом в определенной последовательности.

Непрерывными называются такие сообщения, которые могут принимать любые значения в определенных пределах. Непрерывные сообщения являются непрерывными функциями времени. Примером такого сообщения может служить информация о температуре, поступающая от непрерывного технологического процесса.

В реальных условиях с помощью дискретизации во времени и квантования по уровню можно заменить непрерывное сообщение дискретным.

Методологическая схема образования непрерывного и дискретного сигналов представлена на рис. 9.1.

Рис. 9.1. Методологическая схема образования сигналов

Непрерывные и импульсные сигналы могут быть детерминированными, то есть иметь функциональную зависимость значений сигнала от времени, или случайными, которые такой зависимости не имеют.

Любой сигнал может быть описан как функция времени S(t) или частоты F(w). Эти две функции связаны друг с другом функциональным преобразованием. Чем короче сигнал во временной области, то есть чем меньше его длительность, тем шире его частотный спектр. Для случайного сигнала спектр тем шире, чем быстрее изменяется сигнал во времени.

Информация в системе управления

В процессе управления информация выступает в форме сигнала. Взаимодействие системы и сигнала характеризуется избирательностью: система реагирует не на всякий поступивший в нее сигнал, а лишь на те из них, которые соответствуют природе системы и необходимы для ее управления в данное время и в данных условиях.

В процессе работы элементов системы осуществляется преобразование информации.

Благодаря информационным процессам система способна осуществлять целесообразное взаимодействие с внешней средой и взаимодействие между собственными элементами, а также направлять движение системы к заранее заданной цели.

Процесс управления позволяет стабилизировать систему, сохранить ее функциональную определенность, поддержать ее в состоянии динамического равновесия со средой, обеспечить совершенствование системы. Все это может, осуществлено за счет внутренних и внешних воздействий. Формой воздействия является информация.

С точки зрения функционального назначения устройств и систем можно выделить следующие информационные процессы:

- получение (отбор, измерение) информации,

- передача информации,

- обработка (преобразование) информации,

- представление (регистрация, отображение) информации,

- выработка управляющих воздействий (регулирование, управление).

Происхождение информации и основные этапы ее преобразования представлены на рис. 9.2.

В качестве примера показан комплекс технических устройств, предназначенных для управления автоматизированным объектом.

Рис. 9.2. Схема преобразования информации

Получение информации связано с восприятием и оценкой объекта или процесса. При этом полезная информация отделяется от так называемых шумов. Результатом восприятия является сигнал в форме, удобной для передачи или обработки.

Передача информации состоит в переносе ее на расстояние с помощью сигналов разной физической природы по механическим, акустическим, оптическим, электромагнитным и другим каналам связи. Чаще всего для передачи используются электромагнитные каналы связи с хорошо разработанной техникой передачи сигналов на расстояние.

Обработка информации производится с помощью машин или устройств, осуществляющих аналоговые или цифровые преобразования поступающих величин и функций. Промежуточным этапом обработки является хранение информации в запоминающих устройствах.

Представление информации требуется в тех случаях, когда в процессе управления принимает участие человек. Оно заключается в демонстрации изображений, содержащих характеристики информации, циркулирующей в системе. Для этого используют различные устройства отображения информации и регистрирующие устройства.

Управляющее воздействие состоит в том, что несущий информацию сигнал осуществляет регулирование или управление с помощью исполнительных устройств, вызывая изменения в объекте управления. Управление представляет собой процесс сбора, передачи и обработки информации, а информационная система является обязательным элементом управляющей системы.

При включении технических средств в состав автоматизированного комплекса всегда учитываются их информационные характеристики, информационная емкость, пропускная способность, информационная производительность и т.д. Информационные характеристики определяются с использованием подходов и методов теории информации.

Вопросы для самопроверки

1. Что такое физическая величина?

2. Что такое информация?

3. Как передается информация?

4. Какие бывают сообщения?

5. Виды сигналов.

6. Роль информации в системах управления.

7. Виды информационных процессов.

10. Методология разработки систем автоматического регулирования и управления. Модели. Анализ. Управление

10.1 Теоретические и методологические аспекты теории управления

Управление можно рассмотреть в широком смысле. Оно представляет процесс, который поддерживает и функционирует из одной системы, в другую изменяя состояние.

Типы управления можно подразделить на:

- технические (в неживой природе);

- естественные (основанные на законах зоологии и биологии);

- социальные (это непрерывный процесс воздействия на объект управления (личность, коллектив, предприятие, отрасль, государство) для достижения оптимальных результатов при наименьших затратах времени и ресурсов).

Естественно, что объектом управления являются люди и их совместная деятельность, при этом ее необходимо согласовывать с помощью особых механизмов (власть, планирование, контроль).

Каждый человек имеет свою индивидуальность, обладает своим характером, психологическими качествами, и поэтому его действия является непредсказуемыми. Поэтому управление человека на действие людей, является процессом сложность, что несет необходимость изучения человека в теории управления и его психологических проблем.

10.1.1 Понятие и сущность теории управления

Управление как социальный феномен известен с древних времен и является предметом изучения целого ряда наук, в том числе менеджмента, социологии, политологии, философии, кибернетики, психологии, экономики. Таким образом, теория управления как самостоятельная отрасль знания формируется и развивается как междисциплинарная система. Структура этой науки включает в себя разделы вышеперечисленных дисциплин, касающиеся управления. Это значит, что теория управления включает в себя социологию управления, экономику управления, философию управления, психологию управления, политику как искусство управления государством, менеджмент как науку и искусство управления организацией. Особое значение для становления теории управления имела кибернетика как наука об общих чертах процессов и систем управления в технических устройствах, живых организмах и человеческих организациях.

В современной науке управления выделяют два уровня знания, первый из которых представлен общими теориями социального управления, а второй - прикладными теориями организации и управления, обеспечивающими базу для практических рекомендаций по рационализации труда и совершенствованию управления.

Объектом теории управления являются управленческие отношения, то есть такие социальные отношения, которые складываются между организациями, учреждениями и отдельными индивидами (представителями этих организаций и учреждений) в процессе управленческой деятельности и устанавливают определенную структуру соподчинения между ними.

Управленческие отношения складываются по поводу координации и субординации общественных связей. В управленческих отношениях проявляется особый характер социального взаимодействия - соподчиненность, субординация, предполагающая, с одной стороны, авторитет целого, с другой - подчинение этому авторитету.

В качестве предмета теории управления могут выступать следующие направления научного исследования:

* сущность управленческих отношений как системы взаимодействия людей по поводу организации их совместной жизни;

* механизм управления различными социально-экономическими системами и их регулирование;

* механизм самоорганизации и саморегулирования;

* технологии и методика процесса управления;

* структурные элементы системы управления;

* принципы, методы управления и т.д.

Вычленение объекта и предмета теории управления позволяет дать определение данной отрасли знания. Теория управления представляет собой науку, изучающую управленческие процессы в социально-экономических системах, принципы, содержание и формы управленческих отношений. В центре ее внимания и изучение механизмов и социальных технологий эффективного управления.

Основными понятиями и категориями, используемыми в теории управления, являются: управление, система, субъект, объект, цель и принципы управления, управленческие отношения, методы, функции и процесс управления.

10.1.2 Методология теории управления

Теория управления при изучении своего предмета опирается на собственную методологию. Методологией называют систему принципов научного исследования. Методология теории управления - это совокупность исследовательских методов, процедур, техник, используемых при познании управленческих процессов. Выделяются несколько уровней методологии:

* философская методология (совпадает с гносеологией);

* общенаучная методология, в которой рассматриваются принципиальные подходы и методы познания, встречающиеся во всех науках;

* специально-научная методология, т.е. методология конкретных наук, в данном случае - теории управления;

* методика и техника научного исследования.

Соотношение теории и методологии можно выразить так: теория отвечает на вопрос: что необходимо делать, а методология - как необходимо делать. Она объясняет, как надо использовать познавательные средства в исследовательской деятельности.

Среди важнейших общенаучных методологических подходов выделим:

* исторический, рассматривающий явление в генезисе;

* сравнительный, выявляющий общие и специфические свойства, этапы становления и развития одного и того же явления;

* системный, исследующий социальное явление в виде социальной системы;

* комплексный, ориентированный на междисциплинарный синтез для получения многостороннего и целостного изучения сложноорганизованных объектов.

Подчеркнем основные требования к использованию системного подхода:

* выделение той или иной системы из окружающего мира и определение взаимосвязи между ней и средой;

* определение составных элементов системы;

* рассмотрение отношений между элементами и определенной структурой системы;

* анализ функций элементов по отношению к системе;

* выявление системообразующих связей;

* определение механизма функционирования системы.

Обращаясь к характеристике специально-научной методологии, следует отметить, что их роль могут выполнять парадигмы и теории конкретных наук - социологии, психологии, кибернетики, экономики, менеджмента и т.д.

Выделим, прежде всего, такие подходы, как бихевиористский, ситуационный, количественный, деятельностный.

Бихевиоризм представляет собой прагматический подход к изучению организационно-экономического поведения людей. Программа бихевиоризма и сама теория были впервые представлены Уотсоном в 1913 г. Бихевиоризм акцентирует внимание на внешних формах поведения и его составных элементах - поступках, реакциях и т.д. Общеметодологическими предпосылками бихевиоризма явились принципы философии примитивизма, согласно которым наука должна описывать только непосредственно наблюдаемое. Отсюда и основной его тезис - изучать не сознание, а поведение, трактуемое как совокупность связей "стимул-реакция". Бихевиоризм не занимается поиском причинно-следственной зависимости поведения, он лишь фиксирует обнаруженные эмпирические связи между определенными "стимулами" и "реакциями" работников в производственной обстановке, отбирая в этих связях наиболее функциональные, быстро переводимые на язык практических предложений и рекомендаций.

Ситуационный подход был разработан в США в конце 60-х гг. ХХ в. В рамках данного подхода отрицается возможность выдвижения любых универсальных принципов управления деятельностью вне контекста деятельности, специфики ситуации, типа решаемых задач и внешней среды, технологии и др. Сторонники ситуационного подхода критикуют понятие социальной системы, настаивают на ограниченном его применении в управленческой практике. Они полагают, что организация является слишком сложной и динамичной системой, и вне контекста ситуации невозможно сформулировать универсальные требования к эффективной организации. Одним из центральных понятий, используемых представителями ситуационного подхода, является категория управленческой ситуации. Управленческая ситуация - это совокупность всех внутренних и внешних условий, определяющих закономерности развития и функционирования организации.

Представителями данного подхода в контексте ситуации были проанализированы ограничения на применение моделей организации, выдвинутые различными школами.

Так, в качестве ограничения на применение:

* бюрократической модели они рассматривают динамичную внешнюю среду и изменяющуюся технологию;

* органической модели - низкую квалификацию персонала;

* децентрализованной модели организации - высокий уровень автоматизации.

Сторонниками ситуационного подхода, таким образом, был выдвинут постулат, согласно которому каждому типу управленческих ситуаций, решаемых задач, внешней среды, технологии соответствуют свои оптимальные требования к состоянию организации, средства, стратегия и структура.

Количественный подход в теории управления основан на применении математических методов к исследованию операций в организации и деятельности руководителя. Он также сводится к формированию моделей поведения.

Создание модели позволяет:

* упростить сложные схемы поведения сокращением числа переменных факторов до пределов управляемости;

* объективно сравнить и описать каждый фактор и отношения между ними;

* использовать компьютеры для конструирования и анализа модели с большим числом переменных факторов.

Этот подход не получил широкого применения в силу того, что не все руководители владеют методологией количественного анализа.

Процессный подход основан на рассмотрении функций руководителя как процесса взаимосвязанных между собой действий. Общий процесс деятельности организации складывается из совокупности процессов деятельности ее членов, каждый из которых, в свою очередь, представляет совокупность выполняемых функций, состоящих из ряда взаимосвязанных процессов.

Деятельностный подход включает в себя выявление цели, средств, процесса и результата действий руководителя. При этом если основанием деятельностного подхода является сознательно формулируемая цель, то основание цели лежит вне деятельности руководителя - в сфере мотивов, идеалов, интересов и ценностей работников.

Методология теории управления подвержена постоянным изменениям. Она постоянно обогащается, подчиняясь требованиям более глубокого познания управленческих отношений и процессов, которые, в свою очередь, также находятся в постоянном развитии.

10.1.3 Комплексная модель человека в системе управления

Общий методологический подход к исследованию проблем экономики традиционно содержится в модели "экономического человека". Она базируется на идее А. Смита о воздействии "невидимой руки", или сил рынка, на эгоистичного предпринимателя, преследующего личный интерес и осуществляющего хозяйственную деятельность в условиях минимального вмешательства государства в сферу рыночных отношений. Этическим оправданием поведения "экономического человека" служит отождествление его личной выгоды и общественной пользы.

За двухвековой период в экономической теории разработано множество гипотез, уточняющих структуру данной модели. С течением времени ее ориентация на общественную пользу постепенно утратилась, а эгоизм "экономического человека" стал играть всеобъемлющую роль.

Верификация модифицированных моделей позволяет судить о таких тенденциях трансформации структуры изначальной модели, как:

- ее упрощение, формализация и депсихологизация;

- вытеснение собственного интереса предпосылкой экономической рациональности и утверждение безличного характера экономических отношений;

- искажение образа реального человека, а именно: отдаление его качеств от этических ценностей и приближение, развитие и адаптация их к однобокой реальности жизни, воплощенной в системе рыночных отношений.

В современных моделях "экономического человека" присутствуют следующие аспекты:

- преобладает абстрактное восприятие предметов исследования (все явления рассматриваются как чисто экономические, при этом иные их аспекты и влияние неэкономических факторов хозяйственной деятельности не учитываются);

- цели экономических субъектов воспринимаются как заданные (ракурс исследований ограничивается рассмотрением способов максимизации средств, необходимых для удовлетворения известных потребностей человека, а проблема выбора его предпочтений остается за пределами экономики);

- определяющим является гедонистический характер, обусловленный ориентацией на максимизацию удовлетворения потребностей индивидов и игнорированием смысла их жизни и индивидуальных ценностей;

- потребности имеют одинаковые ценности для всех индивидов; отсутствует механизм, выявляющий особенности индивидуальных предпочтений;

- не учитывается зависимость реализации личного интереса человека от поведения других людей;

- не принимается во внимание такой важный регулятор поведения индивида, как его совесть.

По причине отмеченных недостатков модель "экономического человека" не может успешно применяться в системах управления экономикой инновационного типа, которая представляется как процесс постоянного "подтягивания" хозяйства до уровня опережающих потребностей. Эти потребности не постулируются, а выявляются научными методами в глубинах общественной жизни. Они задают программу развития хозяйственной деятельности, которая обеспечивает возможность их удовлетворения. Процесс формирования потребностей не может быть всецело отдан во власть рыночной стихии. Необходимы регуляторы, образующие этико-правовое русло, в пределах которого экономическая свобода выбора может быть реализована без ущерба для общества. Чтобы воплотить такой подход в жизнь, требуется комплексная модель, учитывающая индивидуальные склонности и предпочтения человека и чувствительная к влиянию неэкономических факторов.

При ее построении разумно использовать имеющийся опыт и обратиться к рассмотрению моделей человека, предлагаемых другими отраслями общественной науки.

Известны модели "психологического", "духовного", "социального", "социологического", "антропологического", "политологического человека".

Их многообразие объясняется обособленным развитием отдельных научных направлений, для каждого из которых характерно свое представление о человеке, его первостепенном благе и логике поведения.

В каждой общественной дисциплине выстраивается специфичная модель, где акцентируются те свойства личности индивида, которые составляют главный интерес для данной отрасли знания.

От модели "экономического человека" их отличает следующее:

- меньшая абстрактность;

- неустранимость неопределенности;

-сосредоточенность внимания не на внешней, а на внутренней мотивации поведения индивида;

- изучение выбора не в связи с достигнутым результатом, а с точки зрения самого процесса выбора;

- придание значения привычкам, традициям и правилам в принятии решений;

- несовпадение рационального решения с оптимальным состоянием.

Общими недостатками упомянутых моделей являются их узкая специализация, специфичность, противоречивость и описательный характер, что делает невозможным применение каждой из них для системного представления экономических процессов.

Это означает, что структуры данных моделей человека не могут быть перенесены в экономическую теорию.

Необходимо сформировать новую универсальную теоретическую базу, которая позволит объединить отдельные модели в единый гармоничный ансамбль.

10.2 Особенности систем автоматизации и управления. Модель. Моделирование

Системы автоматизации и управления достаточно часто являются сложными и имеют высокую стоимость. Поэтому проведение физических экспериментов над ними невозможно или нецелесообразно. При исследованиях существующих систем приходится опираться на результаты наблюдений за их поведением, а при создании новой системы - пользоваться аналогиями или предполагаемыми данными о ее функционировании.

Выходом, который позволяет получить количественные оценки, является проведение моделирования, то есть разработка, и исследование таких моделей, которые по основным параметрам отражают поведение реальных систем.

Для разработки алгоритма управления вместо реального объекта управления используется его модель. Модель - это объект любой физической природы, который способен замещать любой исследуемый объект-оригинал так, что изучение модели (более доступного объекта) дает новые знания об оригинале. Смысл модели в том, что она всегда в том или ином отношении проще, доступнее оригинала. Модель должна отражать лишь некоторые черты и свойства оригинала, существенные для получения ответа на интересующий исследователей вопрос.

Изучение каких-либо свойств оригинала путем построения модели и изучения ее свойств называется моделированием. Моделирование - один из наиболее распространенных способов изучения различных процессов и явлений. От того насколько удачно выбрана модель, зависит успех исследования, достоверность полученного с ее помощью результата.

Моделирование бывает физическим и математическим. При физическом моделировании модель воспроизводит изучаемый процесс (оригинал) с сохранением его физической природы (например, военные учения, макет гидроэлектростанции, деловая игра, лабораторная установка). Между оригиналом и моделью сохраняются некоторые соотношения подобия, которые изучает теория подобия.

Под математическим моделированием понимают разработку математических моделей и изучение с их помощью некоторых свойств оригинала. Математической моделью называют систему математических соотношений, описывающих изучаемый объект.

В теории управления широкое применение нашло математическое моделирование.

Созданная математическая модель может стать предметом объективного изучения. Познавая ее свойства, мы тем самым познаем и свойства отраженной моделью реальной системы.

С помощью модели последовательно рассматриваются и решаются задачи, связанные с поведением реальной изучаемой системы:

- описание поведения системы,

- объяснение поведения системы,

- предсказание (прогноз) поведения системы.

Не основании решения этих задач вырабатываются рекомендации по управлению системой или по созданию систем с определенным поведением.

В теории управления широко применяются методы статистического моделирования систем, особенно в тех случаях, когда система подвержена влиянию очень большого числа случайных факторов.

Получение решений с помощью моделей связано, как правило, со значительным объемом вычислений. Эти трудности разрешаются при широком применении средств вычислительной техники, программных средств и специальных методов.

Методы теории управления синтезируют достижения математики (особенно тех ее разделов, как теория дифференциальных уравнений, операционное исчисление, теория устойчивости, математическое программирование, теория игр, теория вероятностей и математическая статистика и т.д.) и неформальных методов в практике проектирования и создания систем автоматического управления.

Практика автоматизации и управления стимулирует развитие и совершенствование различных разделов математики. Одновременно с этим совершенствование математических методов оказывает большое влияние на практику автоматизации и управления. В то же время, известная ограниченность формальных методов стимулирует развитие различных неформальных методов и процедур (например, метода экспертных оценок, имитационного моделирования, операционных игр и т.д.).

При формулировании цели (стратегии) управления предварительно должны быть изучены и учтены характеристики технологического процесса или объекта. Часто сама автоматизированная система управления используется как инструмент для изучения хода процесса и его реакций на управляющие воздействия. На основании теоретических и эксперимент- альных данных, полученных в результате такого изучения, может быть разработана модель технологического процесса. Она описывает процесс математически, позволяя с помощью вычислительных средств получить достаточно полную картину процесса в целом. На основе новой модели процесса можно определить требующиеся оптимальные управляющие воздействия.

Из модели процесса или системы управления можно определить параметры в алгоритмах управления.

10.2.1 Построение математических моделей

Математическая модель есть конечный продукт процесса формализации научного явления (рис. 10.1). Первой стадией разработки математической модели является построение образной модели. Следующая стадия - математизация модели-образа, установление необходимой совокупности параметров, характеристик.

Рис. 10.1. Формализация научного явления

Математические модели могут представлять собой аналитические зависимости или графики, дифференциальные уравнения, описывающие движения системы, таблицы или графики переходов систем из одного состояния в другое и т.д.

Математическая модель должна быть по возможности простой в обращении и понятной для тех, кто ее использует, представительной во всем диапазоне изменения, достаточно адекватной, чтобы с необходимой точностью отображать изучаемый объект, а также ориентированной на вычислительные возможности, имеющиеся в распоряжении исследователя.

Применение математической модели в исследованиях часто называют вычислительным экспериментом.

Для изучения процессов управления используют так называемую кибернетическую модель. Она может быть математической или смешанной. Построение кибернетической модели и ее последующее исследование называется кибернетическим моделированием.

При моделировании движения управляемых систем широко используется понятие "черного ящика" (рис. 10.2). Макроподход, при котором применяется метод "черного ящика", предполагает исследование систем, внутренняя структура которых недоступна для наблюдения. При этом внешнему наблюдателю доступны лишь входные и выходные величины изучаемой системы.



Рис. 10.2. Принцип "черного ящика"

10.2.2 Описание автоматизированного процесса

Для проведения успешной автоматизации технологического процесса или системы необходимо выполнить следующие действия:

- разработать описание функций процесса (системы), то есть функциональную модель системы,

- определить математические зависимости между переменными физического процесса (или математические модели физического процесса),

- определить экономические зависимости и цели управления процессом (или экономические модели),

- определить, как должны взаимодействовать между собой процесс, математический персонал и информация (процедурные модели).

Для представления моделей применяются языки, которые можно разделить на группы:

- словесные описания,

- чертежи и блок-схемы,

- логические блок-схемы и порядок действий при возникновении той или иной ситуации,

кривые, таблицы и номограммы,

математические описания.

Каждый из этих типов обладает определенными характеристиками, которые делают его более пригодным для использования в каких-либо конкретных случаях.

Математическое описание, при всей его точности, однозначности и эффективности для решения задач и оптимизации, не является достаточно наглядным для инженера. Словесное описание обладает хорошей описательной способностью и весьма доступно для понимания, но оно неоднозначно и не дает соотношений между переменными.

Кривые, таблицы и номограммы применяются для выражения часто встречающихся математических зависимостей между переменными. Они могут служить для представления экспериментальных данных в форме, удобной для понимания и восприятия их человеком.

При использовании технических средств управления и подготовке программ для ЭВМ требуется использование специализированных языков, чертежей и блок-схем алгоритмов и программ, логических схем.

10.2.3 Виды моделей процесса

Функциональные модели

Функциональные модели описывают функции, выполняемые основными составными частями технологического процесса (объекта) и системой управления процессом. Разработка функциональной модели является первым шагом на пути автоматизации. Она позволяет получить общее представление о процессе или системе. Функциональные модели обычно разрабатываются в виде технологических схем или в форме уравнений.

Модели физического процесса

Модели физического процесса определяют математические зависимости между всеми переменными изучаемого физического процесса. Модели физических процессов могут создаваться с помощью аналитических и экспериментальных методов.

Аналитический метод базируется на использовании основных законов физики, химии, механики. При использовании экспериментального метода для разработки моделей установившихся процессов применяется метод регрессионного анализа, в частности, подбор экспериментальных формул с помощью метода наименьших квадратов.

Экспериментальные методы получения моделей динамических процессов состоят в применении гармонических колебаний или ступенчатых функций для оказания возбуждающего действия на процесс и анализе реакции процесса на эти возмущения. Тип дифференциального уравнения, предназначенного для использования в качестве модели физического процесса, выбирается априори до проведения опытов (часто это обыкновенное линейное дифференциальное уравнение с постоянными коэффициентами).