Содержание
Введение. Цели контрольной работы3
Общие сведения о ЗАО «Агропромсервис»4
Цели предприятия5
Структура предприятия7
Характеристика предприятия11
Системный анализ окружающей среды14
Экспертиза предприятия (методом SWOT-анализа)24
Выводы28
Список использованной литературы29
Выдержка из текста работы
Простые системы с достаточной степенью точности могут быть описаны известными математическими соотношениями. Особенность простых систем — в практически взаимной независимости от свойств, которая позволяет исследовать каждое свойство в отдельности в условиях классического лабораторного эксперимента и описать методами традиционных технических дисциплин (электротехника, радиотехника, прикладная механика и др.). Примерами простых систем могут служить отдельные детали, элементы электронных схем и т.п.
Сложные системы состоят из большого числа взаимосвязанных и взаимодействующих элементов, каждый из которых может быть представлен в виде системы (подсистемы). Сложные системы характеризуются многомерностью (большим числом составленных элементов), многообразием природы элементов, связей, разнородностью структуры.
К сложной можно отнести систему, обладающую по крайней мере одним из ниже перечисленных признаков:
систему можно разбить на подсистемы и изучать каждую из них отдельно;
система функционирует в условиях существенной неопределённости и воздействия среды на неё, обусловливает
случайный характер изменения её показателей;
система осуществляет целенаправленный выбор своего поведения.
Сложные системы обладают свойствами, которыми не обладает ни один из составляющих элементов. Сложными системами являются живые организмы, в частности человек, ЭВМ и т.д. Особенность сложных систем заключается в существенной взаимосвязи их свойств.
Большие системы — это сложные пространственно-распределённые системы, в которых подсистемы (их составные части) относятся к категориям сложных. Дополнительными особенностями, характеризующими большую систему, являются:
большие размеры;
сложная иерархическая структура;
циркуляция в системе больших информационных, энергетических и материальных потоков;
высокий уровень неопределённости в описании системы.
Автоматизированные системы управления, воинские части, системы связи, промышленные предприятия, отрасли промышленности и т.п. могут служить примерами больших систем.
системный анализ теория система
2. Принципы и этапы экономико математического моделирования
Общие принципы экономико-математического моделирования выплывают из общих основ системного анализа, то есть они должны быть ответами на вопрос:
) что должно быть сделано?
) когда должно быть сделано?
) с помощью кого должно быть сделано?
) на основе какой информации осуществляются соответствующие действия?
) какой результат должен быть получен на основе этих действий?
Поэтому в качестве общих принципов экономико математического моделирование целесообразно принять такие принципы: системности, интегрированности, неопределенности, главных видов деятельности, достаточности, инвариантности, следующей и эффективности. Рассмотрим шире каждый из этих принципов.
Одним из главных принципов моделирования экономических процессов есть принцип системности, который включает у себя методологию исследования объекта и построение его математической модели, при условии, что объект рассматривают как целостный комплекс составляющих частей, которые имеют особенную связь с внешней средой и представляют собой подсистему системы высшего порядка. Действенным инструментом очерченного принципа является системный анализ. Принято считать, что системный анализ — это методология решения пдвмиф орпблем, которая основывается на структуризации системы и количественном сравнении альтернатив. Следовательно, системным анализом будет логично объединенная совокупность теоретических, эмпирических положений предметных областей естественных и экономических наук, практики, разработки сложных систем, которые обеспечивают научную обоснованность решения конкретной проблемы. В системном анализе используется как математический аппарат общей теории систем, так и другие качественные и количественные методы прикладной математики и информатики. В состав задач системного анализа входят задачи декомпозиции, анализа и синтеза.
Задача декомпозиции означает представление системы в виде подсистем, которые состоят из меньших элементов. Задача анализа заключается в нахождении разного рода свойств системы и среды, которые окружают эту систему. Метод анализа — это определение закона превращения информации и описание поведения системы. Здесь может идти язык и о композиции (агрегацию) системы в единственный элемент. Задача синтеза системы противоположна задаче анализа, потому к исследуемому закону необходимо построить систему, которая в действительности выполняет превращение на основе конкретного алгоритма. При моделировании экономических процессов определенных объектов и представления их в виде системы необходимо учитывать общие свойства системы, а именно:
целостность — стойкие отношения между элементами системы, когда состояние произвольного элемента зависит от состояния всей системы и наоборот;
делимость — целостный объект должен быть изображен разложенным на элементы;
изолированность — комплекс объектов, которые образуют систему, и связки, между ними можно выделить из их окружения и рассматривать отдельно;
стойкость — система должна нормально функционировать и быть нечувствительной к возможным побочным колебаниям;
идентификованисть — каждый элемент системы может быть отделен от других составляющих;
разнообразие — каждый элемент системы владеет собственными действиями и состоянием, какой отличающийся от действий других элементов и всей системы;
стабильность — система осуществляет возобновление своих элементов за счет их регуляции;
спостереженисть — все входы и выходы системы контролируются субъектом или же могут наблюдаться;
неопределенность — субъект одновременно не может фиксировать все свойства и отношения элементов системы;
неточность отображения — знаковая система субъекта отличающаяся от знаковой системы проявления свойств объектов и их отношений;
адаптация — система хранит состояние равновесия и стойкости к возможным случайным влияниям, которые постоянно действуют на нее. Принцип достаточности использованной информации значит, что в каждой модели должно использоваться только то информационное обеспечение, которое известно с необходимой для результатов моделирования точностью.
Под известным информационным обеспечением понимают нормативные, справочные, отчетные и другие характеристические данные о реальных экономических системах и их составляющих, которые были к моменту моделирования. В связи с последовательной разработкой комплекса моделей, которые описывают сложный объект и формализированные отдельной моделью, вся информация о моделирующей системе может быть не полностью известна к моменту решения некоторой задачи. Однако это не мешает использованию отдельной модели, если она построена с соблюдением принципа достаточности. Кроме этого, выполнение принципа достаточности дает возможность переходить от общих моделей к более детальным, постепенно уточняя и конкретизируя результаты исследований.
Принцип инвариантности информации требует, чтоб в модели входная информация была независима от параметров моделирующей системы, какие еще не известные на описываемой стадии исследования. Использование этого принципа дает возможность при построении моделей избавиться от замкнутого круга, который часто случается, когда в модели используется информация, которая может быть известна лишь за результатами моделирования. Использование принципов достаточности и инвариантности приводит до формирования иерархии экономико математических моделей для сложного объекта, позволяет строго определить входные параметры уравнения связи и целевые функции, формализировать критерии оптимума и ограничения для каждой модели. Да, входными параметрами для общего случая могут быть или входные данные моделей предыдущего уровня, или результаты функционирования моделей нижних уровней иерархии, но полученные на основе информации, инвариантной относительно искомых на данном уровне переменных.
Содержание принципа следующей сводится к тому, что каждая модель не должна нарушать свойства объекта, установленные или отображенные в предыдущих моделях комплекса. Следовательно, выбор критериев и модели должен в первую очередь основываться на принципе.
Следующей при условии, что обеспечивается выполнение принципов достаточности и инвариантности использованной информации. Если же следующая модель не является составляющей предыдущих, то раньше построенные модели должны быть откорректированы для обеспечения принципа следующей. Важным с точки зрения практического использования комплекса моделей является принцип эффективности реализации. Для его выполнения необходимо, чтоб каждая модель могла быть реализована с помощью современных программных и технических средств. Со второй стороны, выполнения такого принципа требует обеспечение соответствующей точности входных данных, точности решения задачи и той точности висновковой информации, какая достаточная для достижения практических целей. Принцип интегрированности заключается в том, что взаимоотношение части и целое характеризуются совокупностью трех элементов:
) возникновением взаимодействующих систем — связей между частями целого;
) потерей некоторых свойств при вхождении в цель;
) появлением новых свойств в целого, предопределенных власти — востями составных частей.
Принцип неопределенности допускает, что на предельных пределах экономические процессы четко неопределенны. Ход процессов во времени приводит к тому, что они постоянно изменяются, и если даже сможем установить любые характерные свойства или качества процесса, то они проявляют их только в определенный момент времени и в заданной ситуации. То есть на микроуровне экономические процессы необходимо рассматривать с учетом случайных факторов.
Принцип неопределенности дает возможность утверждать, что существует уровень факторов, малые отклонения которых не вызывают изменений в состоянии системы. Однако в меру осложнения модели системы мы хотим предметнее анализировать ее. Вместе с тем абстрагируется решение задачи, а ее результаты могут терять прикладное содержание.
Принцип главных компонентов видим в том, что в разных системах существуют подобные виды деятельности (управления, регуляции, распределения, но др.), которые можно выделить как стандартные. Они бывают неизменными на некотором промежутке времени и могут быть кое-что подобными моделями.
Поданные принципы дают возможность строить произвольную отдельную модель функционирования экономических систем и гарантируют возможность ее полной совместимости с другими экономико математическими моделями. В зависимости от конкретной ситуации возможны такие подходы к построению моделей:
проведение ограниченного эксперимента над самой системой;
использование аналогов;
анализ входных данных.
Процедуру построения модели и подготовку управленческого решения на основе экономико математических методов можно представить с помощью ряда взаимосвязанных этапов, хотя в конкретных случаях некоторые этапы могут опускаться, а ряд процедур для построения модели — вестись параллельно.
. Постановка задачи и формулировки цели исследования. Описываемому этапу предшествует возникновения проблемных ситуаций, осознание которых приводит к необходимости их обобщения или решение для будущего достижения определенного эффекта (полезности). Основу этапа составляет комплексный анализ функционирования объекта исследования, выявления его, проблемных мест. Дальше идет описание наиболее характерных свойств объекта, изучения его структуры и взаимосвязей. Здесь важным моментом является формулировка гипотез относительно поведения и развития объекта. Завершается исследуемый этап описанием поставленных заданий в виде задачи и сформулированной цели исследования с помощью критерия или критериев эффективности.
. Построение концептуальной (формализированной) модели. Базовой основой для построения модели объекта является его концептуальная модель. Под концептуальной моделью объекта понимаем совокупность качественных зависимостей критериев оптимума и разного рода ограничений от факторов, существенных для адекватного отображения функциональных характеристик объекта. На втором этапе происходит формализация существующей экономической проблемы, которая заключается в выражении ее с помощью математической символики через соответствующие зависимости и отношения. Как результат, в завершение этапа мы получаем математическую задачу, которая имеет целевую функцию и соответствующую систему ограничений.
Концептуальная модель отображает основные элементы:
условия функционирования объекта, определенные характером взаимодействия между объектом и его окружением, а также между элементами объекта;
цель исследование объекта и направление улучшения его функционирования;
возможности управления объектом, определения состава управляемых переменных объекта.
В процессе формулировки концептуальной модели объекта могут возникать такие проблемы:
построение упрощенного и в то же время адекватного поставленной цели исследования сценария функционирования объекта;
формулировка и уточнение цели исследования;
формализация цели в критерии оптимума;
формализация внешних и внутренних ограничений;
выбор факторов, которые описывают объект и его окружения, которые должны быть учтены при исследовании и, соответственно, включенные в математическую модель;
классификация факторов и выбор среди них в первую очередь управляемых переменных.
Построение концептуальной модели является важным этапом моделирования, поскольку он определяет направления, цели и область исследования. Завершающим шагом построения концептуальной модели является оценка в будущем ее адекватность моделирующей ситуации.
. Формирование информационной базы модели. Третий этап является наиболее трудоемким, поскольку он представляет собой не только простой статистический сбор информации. Здесь выдвигаются достаточно высокие требования к качеству и достоверности подготовленной информации. При формировании информационного обеспечения используется математический инструментарий теории вероятностей, економетричного моделирования. Здесь имеет место непрерывность процесса формирования необходимой информации, который заключается в том, что выходные параметры одной модели могут служить входными показателями для другой.
. Построение числовой экономико математической модели. На очерченном этапе на основе концептуальной модели осуществляется формирование числовой математической модели объекта. Главная проблема этапа — определения количественных математических соотношений, которые формализируют качественные зависимости концептуальной модели. Даже при наличии полностью разработанного сценария эти соотношения могут быть неочевидными. В связи с этим часто возникает необходимость в исполнении промежуточного этапа между построением концептуальной и математической моделей объекта, то есть превращение сценария в алгоритм, который моделирует взаимодействие элементов между собой и окружением в динамике. Для реализации математической модели на персональных компьютерах она должна быть представленной в числовой форме, то есть заданы числовые значения констант, граници изменения неопределенных факторов и управляемых переменных, законы распределения случайных величин. Завершающим шагом формирования математической модели является оценка ее адекватности относительно концептуальной модели.
. Числовое решение задачи. Этап исследования числовой математической модели начинается с ее анализа (отношение к определенному классу моделей), выбора соответствующего метода ее решения и программного обеспечения. Главная проблема этого этапа — разработка алгоритма оптимального или наилучшего в заданных условиях решения определенной задачи. Учитывая вид числовой экономико математической модели, принимаются соответствующие решения относительно последующих действий. Если полученная модель задачи имеет стандартный вид, для нее существуют известные алгоритмы, а также программные продукты нахождения решений, то здесь происходят все очень просто. В противоположном случае придется разрабатывать алгоритм решения и формировать соответствующее программное обеспечение. Получены числовые развязки дальше поддаются существенному количественному анализу.
. Анализ числовых результатов и принятие решений. На этом этапе решается важный вопрос относительно правильности и полноты результатов моделирования, и, как результат, разрабатываются рекомендации для практического использования при принятии выгодных решений или для усовершенствования модели. Завершающим шагом процедуры построения економико — математической модели является оценка точности полученных расчетов и выработки на их основе эффективных прикладных решений. Эффективность принятия решений в большой мере зависит от уровня достигнутой цели исследования, которая в свою очередь определяется целевой функцией. Модели могут строиться для достижения таких целей:
. Выявление функциональных соотношений — определение количественных зависимостей между входными факторами модели и исходными характеристиками объекта исследования. Подобного рода модели за своим характером является описательными и присутствуют при построении математических моделей любых видов.
. Анализ чувствительности — установление из большого числа имеющихся факторов тех, которые в значительной мере влияют на выходные характеристики объекта исследования. Модели анализа чувствительности должны обязательно предусматривать возможность вариации ряда факторов и могут быть использованы так же для оценки точности решений, полученных с помощью моделей любых типов.
. Прогноз — оценка поведения объекта на часовом интервале при некотором допустимом сочетании внешних условий. Преимущественно задачи прогноза являются динамическими относительно входных параметров и в качестве независимой переменной выступает время. Модели прогноза также являются описательными.
. Оценка — определение, насколько адекватно объект исследования будет отвечать некоторым критериям. В отличие от рассмотренных выше типов моделей, модели оценки, включают расчеты интегральных характеристик — критериев, которые формализируют цель исследования. Модели оценки занимают промежуточное место между описательными и оптимизационными моделями. В них заданные критерий и его некоторое "критическое" значение, но проводится не оптимизация, а лишь сравнение расчетного значения с "критическим", после чего принимается решение об удовлетворении характеристик объекта выставленным требованиям.
. Сравнение — сопоставление ограниченного числа альтернативных вариантов систем или сопоставления нескольких приемлемых принципов или методов действий. Число вариантов допускается незначительным, в связи с чем оцениваются все варианты, то есть осуществляется прямой перебор всего множественного числа. Хотя модели отдельного типа близки к оптимизационным, специальный блок оптимизации у них отсутствующий.
. Оптимизация — точное определение такого сочетания переменных управления, при котором обеспечивается экстремальное (максимальное или минимальное в зависимости от содержания критерия оптимума) значение целевой функции. Существенная разница от вышеприведенного случая — наличие специального блока оптимизации, который позволяет целеустремленно и наиболее эффективно из вычислительной точки зрения пересматривать множественное число альтернативных вариантов. В общем случае качество экономико математической модели определяют взаемодоповнювальни друг друга характеристики адекватности, стойкости и полезности, модели, которые можно трактовать как согласование информации, которая описывает функциональные возможности модели, с имеющейся информацией о реальном объекте исследования и цель моделирование.
3. Назначение рабочего этапа системного анализа — выявление ресурсов и процессов, композиция целей
3.1 Определения системного анализа
Системный анализ как дисциплина сформировался в результате возникновения необходимости исследовать и проектировать сложные системы, управлять ими в условиях неполноты информации, ограниченности ресурсов и дефицита времени.
Системный анализ является дальнейшим развитием целого ряда дисциплин, таких как исследование операций, теория оптимального управления, теория принятия решений, экспертный анализ, теория организации эксплуатации систем и т.д. Для успешного решения поставленных задач системный анализ использует всю совокупность формальных и неформальных процедур. Перечисленные теоретические дисциплины являются базой и методологической основой системного анализа. Таким образом, системный анализ — междисциплинарный курс, обобщающий методологию исследования сложных технических, природных и социальных систем. Широкое распространение идей и методов системного анализа, а главное — успешное их применение на практике стало возможным только с внедрением и повсеместным использованием ЭВМ. Именно применение ЭВМ как инструмента решения сложных задач позволило перейти от построения теоретических моделей систем к широкому их практическому применению. В связи с этим Н.Н. Моисеев пишет, что системный анализ — это совокупность методов, основанных на использовании ЭВМ и ориентированных на исследование сложных систем — технических, экономических, экологических и т.д. Центральной проблемой системного анализа является проблема принятия решения. Применительно к задачам исследования, проектирования и управления сложными системами проблема принятия решения связана с выбором определённой альтернативы в условиях различного рода неопределённости. Неопределённость обусловлена многокритериальностью задач оптимизации, неопределённостью целей развития систем, неоднозначностью сценариев развития системы, недостаточностью априорной информации о системе, воздействием случайных факторов в ходе динамического развития системы и прочими условиями. Учитывая данные обстоятельства, системный анализ можно определить как дисциплину, занимающуюся проблемами принятия решений в условиях, когда выбор альтернативы требует анализа сложной информации различной физической природы. Главным содержанием дисциплины "Системный анализ" являются сложные проблемы принятия решений, при изучении которых неформальные процедуры представления здравого смысла и способы описания ситуаций играют не меньшую роль, чем формальный математический аппарат.
Системный анализ является дисциплиной синтетической. В нём можно выделить три главных направления. Эти три направления соответствуют трём этапам, которые всегда присутствуют в исследовании сложных систем:
) построение модели исследуемого объекта;
) постановка задачи исследования;
) решение поставленной математической задачи.
Рассмотрим данные этапы.
3.1.1 Построение модели
Построение модели (формализация изучаемой системы, процесса или явления) есть описание процесса на языке математики. При построении модели осуществляется математическое описание явлений и процессов, происходящих в системе. Поскольку знание всегда относительно, описание на любом языке отражает лишь некоторые стороны происходящих процессов и никогда не является абсолютно полным. С другой стороны, следует отметить, что при построении модели необходимо уделять основное внимание тем сторонам изучаемого процесса, которые интересуют исследователя. Глубоко ошибочным является желание при построении модели системы отразить все стороны существования системы. При проведении системного анализа как правило интересуются динамическим поведением системы, причём при описании динамики с точки зрения проводимого исследования есть первостепенные параметры и взаимодействия, а есть несущественные в данном исследовании параметры. Таким образом, качество модели определяется соответствием выполненного описания тем требованиям, которые предъявляются к исследованию, соответствием получаемых с помощью модели результатов ходу наблюдаемого процесса или явления. Построение математической модели есть основа всего системного анализа, центральный этап исследования или проектирования любой системы. От качества модели зависит результат всего системного анализа.
3.1.2 Постановка задачи исследования
На данном этапе формулируется цель анализа. Цель исследования предполагается внешним фактором по отношению к системе. Таким образом, цель становится самостоятельным объектом исследования. Цель должна быть формализована. Задача системного анализа состоит в проведении необходимого анализа неопределённостей, ограничений и формулировании, в конечном счёте, некоторой оптимизационной задачи f (x) → max, х ⊂ G.
Здесь х — элемент некоторого нормированного пространства G, определяемого природой модели, G ⊂ E, где Е — множество, которое может иметь сколь угодно сложную природу, определяемую структурой модели и особенностями исследуемой системы. Таким образом, задача системного анализа на этом этапе трактуется как некоторая оптимизационная проблема.
Анализируя требования к системе, т.е. цели, которые предполагает достигнуть исследователь, и те неопределённости, которые при этом неизбежно присутствуют, исследователь должен сформулировать цель анализа на языке математики. Язык оптимизации оказывается здесь естественным и удобным, но вовсе не единственно возможным.
3.1.3 Решение поставленной математической задачи
Только этот третий этап анализа можно отнести собственно к этапу, использующему в полной степени математические методы. Хотя без знания математики и возможностей её аппарата успешное выполнение двух первых этапов невозможно, так как и при построении модели системы, и при формулировании цели и задач анализа широкое применение должны находить методы формализации. Однако отметим, что именно на завершающем этапе системного анализа могут потребоваться тонкие математические методы. Но следует иметь в виду, что задачи системного анализа могут иметь ряд особенностей, которые приводят к необходимости применения наряду с формальными процедурами эвристических подходов. Причины, по которым обращаются к эвристическим методам, в первую очередь связаны с недостатком априорной информации о процессах, происходящих в анализируемой системе. Также к таковым причинам можно отнести большую размерность вектора х и сложность структуры множества G. В данном случае трудности, возникающие в результате необходимости применения неформальных процедур анализа, зачастую являются определяющими. Успешное решение задач системного анализа требует использования на каждом этапе исследования неформальных рассуждений. Ввиду этого проверка качества решения, его соответствие исходной цели исследования превращается в важнейшую теоретическую проблему.
3.2 Определение целей системного анализа
3.2.1 Формулирование проблемы
Для традиционных наук начальный этап работы заключается в постановке формальной задачи, которую надо решать. В исследовании сложной системы это промежуточный результат, которому предшествует длительная работа по структурированию исходной проблемы. Начальный пункт определения целей в системном анализе связан с формулированием проблемы. Здесь следует отметить следующую особенность задач системного анализа. Необходимость системного анализа возникает тогда, когда заказчик уже сформулировал свою проблему, т.е. проблема не только существует, но и требует решения. Однако системный аналитик должен отдавать себе отчёт в том, что сформулированная заказчиком проблема представляет собой приблизительный рабочий вариант. Причины, по которым исходную формулировку проблемы необходимо считать в качестве первого приближения, состоят в следующем. Система, для которой формулируется цель проведения системного анализа, не является изолированной. Она связана с другими системами, входит как часть в состав некоторой надсистемы, например, автоматизированная система управления отделом или цехом на предприятии является структурной единицей АСУ всего предприятия. Поэтому, формулируя проблему для рассматриваемой системы, необходимо учитывать, как решение данной проблемы отразится на системах, с которыми связана данная система. Неизбежно планируемые изменения затронут и подсистемы, входящие в состав данной системы, и надсистему, содержащую данную систему. Таким образом, к любой реальной проблеме следует относиться не как к отдельно взятой, а как к объекту из числа взаимосвязанных проблем.
При формулировании системы проблем системный аналитик должен следовать некоторым рекомендациям. Во-первых, за основу должно браться мнение заказчика. Как правило, в качестве такового выступает руководитель организации, для которой проводится системный анализ. Именно он, как было отмечено выше, генерирует исходную формулировку проблемы.
Далее системный аналитик, ознакомившись со сформулированной проблемой, должен уяснить задачи, которые были поставлены перед руководителем, ограничения и обстоятельства, влияющие на поведение руководителя, противоречивые цели, между которыми он старается найти компромисс. Системный аналитик должен изучить организацию, для которой проводится системный анализ. Необходимо тщательно ознакомиться с существующей иерархией управления, функциями различных групп, а также предыдущими исследованиями соответствующих вопросов, если таковые проводились. Аналитик должен воздерживаться от высказывания своего предвзятого мнения о проблеме и от попыток втиснуть её в рамки своих прежних представлений ради того, чтобы использовать желательный для себя подход к её решению. Наконец, аналитик не должен оставлять непроверенными утверждения и замечания руководителя. Как уже отмечалось, проблему, сформулированную руководителем, необходимо, во-первых, расширять до комплекса проблем, согласованных с над- и подсистемами, и, вовторых, согласовывать её со всеми заинтересованными лицами. Следует также отметить, что каждая из заинтересованных сторон имеет своё видение проблемы, отношение к ней. Поэтому при формулировании комплекса проблем необходимо учитывать, какие изменения и почему хочет внести та или другая сторона. Кроме того, проблему необходимо рассматривать всесторонне, в том числе и во временном, историческом плане. Требуется предвидеть, как сформулированные проблемы могут измениться с течением времени или в связи с тем, что исследование заинтересует руководителей другого уровня. Формулируя комплекс проблем, системный аналитик должен знать развёрнутую картину того, кто заинтересован в том или ином решении.
3.2.2 Определение целей
После того как сформулирована проблема, которую требуется преодолеть в ходе выполнения системного анализа, переходят к определению цели. Определить цель системного анализа — это означает ответить на вопрос, что надо сделать для снятия проблемы. Сформулировать цель — значит указать направление, в котором следует двигаться, чтобы разрешить существующую проблему, показать пути, которые уводят от существующей проблемной ситуации.
Формулируя цель, требуется всегда отдавать отчёт в том, что она имеет активную роль в управлении. В определении цели было отражено, что цель — это желаемый результат развития системы. Таким образом, сформулированная цель системного анализа будет определять весь дальнейший комплекс работ. Следовательно, цели должны бать реалистичны. Задание реалистичных целей направит всю деятельность по выполнению системного анализа на получение определённого полезного результата. Важно также отметить, что представление о цели зависит от стадии познания объекта, и по мере развития представлений о нём цель может быть переформулирована. Изменение целей во времени может происходить не только по форме, в силу всё лучшего понимания сути явлений, происходящих в исследуемой системе, но и по содержанию, вследствие изменения объективных условий и субъективных установок, влияющих на выбор целей. Сроки изменения представлений о целях, старения целей различны и зависят от уровня иерархии рассмотрения объекта. Цели более высоких уровней долговечнее. Динамичность целей должна учитываться в системном анализе.
При формулировании цели нужно учитывать, что на цель оказывают влияние как внешние по отношению к системе факторы, так и внутренние. При этом внутренние факторы являются такими же объективно влияющими на процесс формирования цели факторами, как и внешние.
Далее следует отметить, что даже на самом верхнем уровне иерархии системы имеет место множественность целей. Анализируя проблему, необходимо учитывать цели всех заинтересованных сторон. Среди множества целей желательно попытаться найти или сформировать глобальную цель. Если этого сделать не удаётся, следует проранжировать цели в порядке их предпочтения для снятия проблемы в анализируемой системе.
Исследование целей заинтересованных в проблеме лиц должно предусматривать возможность их уточнения, расширения или даже замены. Это обстоятельство является основной причиной итеративности системного анализа.
На выбор целей субъекта решающее влияние оказывает та система ценностей, которой он придерживается, поэтому при формировании целей необходимым этапом работ является выявление системы ценностей, которой придерживается лицо, принимающее решение. Так, например, различают технократическую и гуманистическую системы ценностей. Согласно первой системе, природа провозглашается как источник неисчерпаемых ресурсов, человек-царь природы. Всем известен тезис: "Мы не можем ждать милостей от природы. Взять их у неё наша задача". Гуманистическая система ценностей говорит о том, что природные ресурсы ограничены, что человек должен жить в гармонии с природой и т.д. Практика развития человеческого общества показывает, что следование технократической системе ценностей приводит к пагубным последствиям. С другой стороны, полный отказ от технократических ценностей тоже не имеет оправдания. Необходимо не противопоставлять эти системы, а разумно дополнять их и формулировать цели развития системы с учётом обеих систем ценностей.
Литература
1.Анфилатов, В.С. Системный анализ в управлении: учеб. пособие / В.С. Анфилатов и др.; под ред.А. А. Емельянова. — М.: Финансы и статистика, 2002. — 368 с.
2.Берталанфи Л. Фон. История и статус общей теории систем / Берталанфи Л. Фон // Системные исследования: ежегодник. — М.: Наука, 1973. — C.20 — 37.
.Берталанфи Л. Фон. Общая теория систем: критический обзор / Берталанфи Л. Фон // Исследования по общей теории систем. — М.: Прогресс, 1969. — С.23 — 82.
.Волкова, В.Н. Основы теории систем и системного анализа: учебник для вузов / В.Н. Волкова, А.А. Денисов. — 3-е изд. — СПб.: Изд-во СПбГТУ, 2003.
.Месарович, М. Общая теория систем: математические основы / М. Месарович, И. Такахара. — М.: Мир, 1978. — 311 с.
.Основы общей теории систем: учеб. пособие. — СПб.: ВАС, 1992. — Ч.1.
.Перегудов, Ф.И. Введение в системный анализ: учеб. пособие / Ф.И. Перегудов, Ф.П. Тарасенко. — М.: Высшая школа, 1989. — 367 с.
.Степанов, Ю.С. Семиотика / Ю.С. Степанов. — М.: Наука, 1971. — 145 с
.Теория систем и методы системного анализа в управлении и связи / В.Н. Волкова, В.А. Воронков, А.А. Денисов и др. — М.: Радио и связь, 1983. — 248 с.
.Черчмен, У. Введение в исследование операций / У. Черчмен и др. — М.: Наука, 1968.
.Янч, Э. Прогнозирование научно-технического прогресса / Э. Янч. — М.: Прогресс, 1974. — 164 с.
