Курсовая работа

На тему:

Управление и кибернетика,

.

 


Содержание
Введение…………………………………………………………..…....3

1.Кибернетика и управления………………………………………….4

2.Кибернетика и менеджмент……………………………………..…11

3.Кибернетика – наука об общих законах управления………….…25

4.Система и их свойства……………………………………………...29

5.Моделирование в кибернетике………………………………….…33

6.Информация. Количество и качество……………………………...35

7.Методические основы выработки, принятия и выполнение

   управленческих решений………………………………………..….36

8.Цели и функции управления……………………………………….39

Список литературы……………………………………………………41


ВВЕДЕНИЕ

Переход российской экономики от планово-централизованной к рыночной оказался сложным и трудным, так как сопровождается длительное время падением производства и инвестиций, инфляцией, резким ростом цен и тарифов, нарастанием социальной напряженности в обществе. Управленческий персонал и наше общество не были должным образом подготовлены к неординарному экономическому явлению, к выполнению своих функций в условиях рыночных отношений. Это относится не только к верхним эшелонам власти и обществу в целом, но и к директорскому корпусу предприятий и их трудовых коллективам.

Известно, что сердцевину любой экономики составляет производство, создание экономического продукта. Без производства не может быть распределения, обмена и потребления. Финансовая устойчивость, платежеспособность, ликвидность баланса, эффективности работы, конкурентоспособность предприятия немыслимы без обладания управленцами научной теории управления и целенаправленных ее воздействий на экономические процессы предприятия.

Менеджмент использует достижения кибернетики как методологическую и теоретическую базу для выработки обоснованных решений и общих вопросов (целей, задач, функций и методов) управления.


1.Кибернетика и управление

 Кибернетика в современно понимании представляет собой теоретическую основу автоматики. Среди других актуальных проблем автоматизации, которые призвана решать кибернетика, особое место занимают проблемы, связанные с применением средств автоматизации в умственном труде. Разумеется, в условиях сегодняшнего дня не всегда легко отделить физический труд от умственного. Однако существует ряд областей деятельности человека, которые всегда было принято относить к сфере чисто умственного труда. Именно о таких областях и идет речь.
Естественно, прежде всего, возникает два вопроса: в какой мере применение средств автоматизации в умственном труде возможно, а если возможно, то есть ли в нем необходимость?
На первый из этих вопросов уже сейчас можно дать вполне определенный ответ; никаких границ для применения средств автоматизации в умственной деятельности человека не существует. Более того, даже нынешние так называемые универсальные электронные цифровые машины в принципе пригодны – хотя далеко не всегда еще хорошо приспособлены – для автоматизации интеллектуальной деятельности любого вида. Остановка лишь за тем, чтобы изучить и точно описать управляющие этой деятельностью закономерности. Правда, в настоящее время такие закономерности изучены лишь в достаточно простых случаях. Изучение же закономерностей мыслительных процессов в сложных случаях (например, в сфере творческой деятельности) сейчас только начинается и потребует, несомненно, затраты огромных усилий коллективов высококвалифицированных ученых.
Отвечая на второй вопрос, можно выделить ряд областей умственной деятельности человека, где автоматизация уже сегодня является крайне необходимой и может заметно ускорить темпы нашего движения вперед.
Первой и в настоящее время наиболее важной из таких областей является система учета, планирования и управления экономикой. Известно, что количество информации, перерабатываемой этой системой, возрастает гораздо быстрее, чем растет производство. Вместе с тем темпы механизации и автоматизации (а следовательно, и рост производительности труда) в сфере планирования, управления и учета были до последнего времени значительно меньшими, чем в сфере материального производства.
В результате производительность труда огромной армии инженерно-технических и конторских работников, занятых в сфере планирования, управления и учета, растет крайне медленно. Это отрицательно сказывается на развитии всего народного хозяйства, вызывает серьезные дефекты и просчеты в планировании, не позволяющие до конца использовать преимущества социалистического строя.
По мере дальнейшего роста производства объем поступающей от него информации, а следовательно, и трудности планирования будут увеличиваться. Ориентировочные расчеты показывают, что при сохранении существующего уровня качества планирования (а этот уровень совершенно не соответствует требованиям сегодняшнего дня) и при сохранении неизменным уровня технической оснащенности сферы планирования, управления и учета уже в 1980 году потребовалось бы занять в этой сфере все взрослое население Советского Союза.
Стало быть, автоматизация управления и учета является задачей огромной общегосударственной важности. В значительной своей части она может быть решена на базе уже существующих универсальных электронных цифровых машин.
Однако дело вовсе не сводится к одной лишь разработке и изготовлению соответствующих машин. Необходимо прежде всего коренным образом перестроить все формы ведения первичного учета с тем, чтобы получаемые первичные документы могли непосредственно вводиться в электронные цифровые машины. Следует также создать единую государственную автоматическую систему по переработке планово-экономической информации и управлению экономикой. Она должна состоять из сети вычислительных центров, соединенных между собой современными линиями связи. Все данные, поступающие от народного хозяйства, должны без замедления кодироваться и поступать в эту систему. На основании поступающей информации система сможет автоматически находить оптимальные варианты планирования, вносить соответствующие коррективы, устранять возникающие диспропорции, регулировать материально-техническое снабжение.
Конечно, для достижения этой цели надо провести большую подготовительную работу.
Эффект, который может дать описанная система, огромен. Решение ряда частных планово-экономических задач, выполненное в существующих вычислительных центрах, показывает, что уже в настоящее время из-за неоптимального планирования теряется не менее десяти процентов средств и материальных ресурсов, затрачиваемых на развитие производства.
Специалисты в области кибернетики уже привыкли, например, к тому, что при переходе к автоматическому планированию перевозок, как правило, получается экономия в размере 10-15 процентов, а в некоторых случаях – до 50-60 процентов. После корректировки плана перевозок сахарной свеклы, выполненной на одной из машин в Институте кибернетики Академии наук УССР, была получена экономия в 8 процентов. А ведь за этими 8 процентами только по одной группе свеклосеющих областей Украины скрывается 120 тысяч рублей годовой экономии и высвобождение 12 тысяч товарных вагонов!
К планированию и управлению экономикой весьма тесно примыкают оперативное управление производством и диспетчерская служба. Для автоматизации в этих областях в настоящее время можно с успехом применять универсальные управляющие электронные цифровые машины, которые целесообразно концентрировать в специальных центрах оперативного управления. Первый образец такого рода машин, разработанный в Институте кибернетики, уже установлен на металлургическом заводе в Днепродзержинске. Тем самым положено начало созданию центра оперативного управления. С помощью машин, установленных в Киеве, в Институте кибернетики, выполнен ряд успешных опытов по управлению производственными объектами на расстоянии.
Накопленный к настоящему времени опыт позволяет надеяться, что широкое внедрение управляющих машин значительно повысит эффективность управления производственными процессами и улучшит использование оборудования.
Очень важным участком умственного труда, крайне нуждающимся в автоматизации, являются инженерно-конструкторская работа и техническое проектирование. Возникающие здесь задачи порою настолько сложны, что в ряде случаев уже сейчас никакой человеческий коллектив не в состоянии за разумное время найти действительно наилучший вариант проекта. Возьмем в качестве примера задачу нахождения наилучшего проекта железной дороги длиной в несколько сотен километров, проходящей по горной местности. Выполненные в Институте кибернетики Академии наук УССР исследования показывают, что при обычном (ручном) методе проектирования лишь одна из частей этой задачи (оптимальное профилирование) не может быть решена с нужной степенью точности ранее чем за 50 лет! Вычислительная машина затрачивает на решение этой задачи всего несколько часов.
В настоящее время труд проектировщиков в лучшем случае автоматизирован лишь в части, касающейся выполнения наиболее сложных расчетов. Переход же к оптимальному проектированию требует комплексной автоматизации, при которой все этапы проектирования, включая оценку и сравнение различных вариантов, выполнялись бы автоматически на машинах. Такой переход потребует серьезных изменений в направлении научных исследований. Если раньше основные усилия специалистов были направлены на разработку методов проектирования, рассчитанных на использование их человеком, то теперь центр тяжести должен быть перенесен на разработку таких методов, которые были бы ориентированы на использование электронно-вычислительных машин. При этом должны создаваться так называемые стандартные программы, пригодные для любых конкретных проектных заданий, а не частные, которые пришлось бы составлять заново для каждого нового проекта.
В Институте кибернетики Академии наук УССР выполнен ряд работ по автоматизации процессов технического проектирования. Помимо уже упоминавшегося оптимального профилирования дорог, можно в качестве примера указать еще на комплексную автоматизацию процессов проектирования и изготовления судо-корпусных деталей или на проектирование электрических, газовых и водопроводных сетей. Опыт нашего и других институтов позволяет надеяться, что эффект при повсеместном переходе к автоматизированному проектированию мог бы составить многие миллиарды рублей в год.
Разумеется, решение такой задачи потребует немало времени и будет происходить отдельными этапами.
Важной областью умственной деятельности человека, где также ощущается известная потребность в автоматизации, является научное творчество. Увеличение его масштабов достигается сейчас, как и в техническом проектировании, прежде всего за счет роста численности научных работников и научно-вспомогательного персонала. Темпы этого роста таковы, что при условии их сохранения в будущем, через 150-200 лет, все население земного шара пришлось бы превратить в сотрудников научно-исследовательских учреждений.
Это убедительно свидетельствует о необходимости применения средств автоматизации в развитии самой науки. Вопрос о комплексной автоматизации этого процесса в настоящее время подготовлен пока еще в гораздо меньшей степени, чем автоматизация процессов экономического планирования и технического проектирования. Тем не менее известные перспективы наметились и здесь.
Помимо уже известной автоматизации различного рода расчетов и выкладок, выполняемых в процессе научного творчества, сейчас решается вопрос об автоматизации справочно-информационной и реферативной работы, занимающей значительную долю времени в работе современного ученого. Раскрываются заманчивые перспективы автоматизации (на базе универсальных электронных цифровых машин) экспериментов и наблюдений с одновременной обработкой получаемых данных. В первую очередь это относится к современной экспериментальной ядерной физике и звездной астрономии.
Однако наибольший интерес представляет, по-видимому, автоматизация доказательств теорем в рамках различных дедуктивных теорий и построения теоретических схем, обобщающих результаты экспериментов. В этом направлении получены пока лишь первые робкие результаты, однако открываемые ими перспективы поистине грандиозны. Дело заключается в том, что пропускная способность мозга человека ставит известный предел для сложности создаваемых им теорий и доказательств. Уже сейчас встречаются случаи, когда для решения той или иной задачи в математике или теоретической физике исследователь тратит десятки лет напряженного умственного труда.
Привлечение машин хотя бы для частичной автоматизации этого труда позволит резко сократить сроки решения сложных творческих задач, намного увеличить интеллектуальную мощь человечества. Быть может, гораздо более важным результатом такой автоматизации явится не просто уменьшение сроков и увеличение степени планомерности научных поисков, а возможность построения столь сложных теорий, которые сейчас практически недоступны человеку. Разумеется, окончательной целью построения таких теорий явится возможность получения из них практических выводов, умножающих власть человека над природой.
Из всего сказанного ясно, что развитие кибернетики и непрерывное совершенствование ее технической базы в значительной мере определяют дальнейшие успехи нашей науки, техники и народного хозяйства. Подобно тому, как суммарная мощность электростанций и других силовых установок определяет энергетическую мощь страны, суммарная мощность электронных цифровых машин и других кибернетических устройств определяет ее информационно-интеллектуальную мощь. По мере усложнения производства и дальнейших успехов науки и техники информационно-интеллектуальная мощь будет все в большей мере определять промышленно-экономический потенциал государства, ибо только достаточный уровень информационной вооруженности делает возможным рациональное использование производственных и людских ресурсов.
2. Кибернетика и менеджмент

Кибернетика есть наука об управлении и связи.

Объектом управления является система – любой комплекс динамически связанных элементов.

В общепринятом употреблении под управлением понимается один из видов регулирования, являющийся, по сути дела, принуждением.

Управляющая система представляется особым видом машины, ибо каждая система выполняет какие-либо функции, которые можно рассматривать как цель машины.

Управление является стратегией, применяемой машиной для достижения этой цели.

Систему или машину можно описать языком логических формул, а изменение состояния машины – в виде преобразования этих формул. Таким образом, динамическая система или машина заменяется моделью и набором правил – алгоритмом, определяющим изменения состояния. (Гл.1)
Под термином "система" будем подразумевать взаимосвязь самых различных элементов. Все, состоящее из связанных друг с другом частей, будем называть системой.

Осмыслить сущность систем можно только тогда, когда связи между элементами и частями, динамические взаимодействия всей системы становятся объектом исследования.

При стремлении исследовать все воздействия, влияющие на какой-либо единичный материальный объект, следует определить его как часть некоторой системы. Эта система является системой в силу того, что она состоит из взаимосвязанных частей и в определенном смысле представляет замкнутое целое. Любой объект, безусловно, является частью ряда таких систем, каждая из которых, в свою очередь, представляет подсистему, входящую в ряд более крупных систем.

Рассмотрим систему, состоящую из N элементов. Если не считать их системой, то для выяснения природы этих элементов придется выполнить N отдельных исследований. Однако, коль скоро мы начнем считать это множество элементов системой, перед нами возникает задача исследования не только самих N элементов, но также и N(N-1) связей между ними.

Система, находящаяся в динамическом режиме, т.е. функционирующая система, может переходить из одного состояния в другое в течение любого интервала времени.

Решения представляют собой события, протекающие в цепи, изображающей систему. Решения поддаются описанию (а это означает, что их в определенном смысле можно предвидеть) в терминах информации, содержащейся в системе, и через структуру связей.

Детерминированной системой следует считать систему, в которой составные части взаимодействуют точно предвидимым образом, в ней никогда не возникает никакой неопределенности. Если задано предыдущее состояние системы и известна программа переработки информации, то, определив динамическую структуру системы, всегда можно безошибочно предсказать ее последующее состояние.

Для вероятностной системы, напротив, нельзя сделать точного детального предсказания. Такую систему можно тщательно исследовать и установить с большой степенью вероятности, как она будет вести себя в любых заданных условиях. Однако система все-таки остается неопределенной, и любое предсказание относительно ее поведения никогда не может выйти из логических рамок вероятностных категорий, при помощи которых это поведение описывается.

Очевидно, что компания не является живым организмом, но в то же время ее поведение очень напоминает поведение такого организма. Для компании совершенно необходимо вырабатывать методы, обеспечивающие сохранение существования в условиях меняющейся среды. Она вынуждена приспосабливаться к экономическому, финансовому, социальному и политическому окружению и должна обладать способностью к обучению на основе опыта.

Подлинной областью исследований кибернетики являются очень сложные вероятностные системы, имеющие гомеостатическую природу.

Замечательной особенностью естественных, и в первую очередь биологических, механизмов управления является то, что они представляют собой гомеостаты.

Гомеостат - это устройство управления, предназначенное для поддержания значений любой переменной в заданных пределах. В гомеостате управляемая переменная поддерживается на требуемом уровне механизмом саморегулирования. Это означает, что управляемая величина всегда находится на требуемом среднем уровне с точки зрения принятой степени аппроксимации и что в системе имеется компенсирующий механизм, который возвращает эту величину к среднему значению, когда она начинает от него отклоняться.

На примере биологического гомеостаза мы сталкиваемся с важнейшим принципом саморегулирования, в отличие от обычного понимания термина "управление", в которое вкладывается понятие принуждения.

Промышленные системы управления должны строиться как кибернетические системы.

Кибернетическая система представляет собой не разрозненное скопление отдельных элементов, а является прочно связанной информационной сетью.

Системы следует рассматривать не с точки зрения их внешнего облика, а с точки зрения формальных структур, как информационные цепи, реализующие множества функций выбора.

Мы применяем термин "машина" в качестве названия любой целесообразной системы. Например, человек и двигатель, которым он управляет, могут быть объединены в машину, предназначенную для выполнения определенных функций. Двигатель конструируется таким образом, что он реагирует на определенные действия человека, а человека обучают реагировать на работу двигателя, и он обычно считает, что "командует" двигателем.

Термин "управление" обозначает гомеостатическую машину, предназначенную для саморегулирования. Управление, являясь по своей сущности машиной, в то же время является неотъемлемой частью другой машины, предназначенной для выполнения каких-либо иных функций.

Фундаментальный принцип, лежащий в основе управления носит название обратной связи.

Регулятор с обратной связью гарантирует компенсацию возмущений не только определенного вида, но и любых возмущений вообще. Он компенсирует влияние на систему возмущений, причина возникновения которых совершенно неизвестна. В этом как раз и заключается важность принципа обратной связи, поскольку в кибернетике мы имеем дело с очень сложными системами, не поддающимися детальному описанию. Чтобы получить возможность управлять такими системами, мы должны предусмотреть управляющий механизм, способный выполнять функции, которые нам не ясны, хотя мы сами строим этот механизм. Именно эти функции и может выполнять регулятор с обратной связью.

Слово "регулятор" происходит от латинского слова "управляющий", которое, в свою очередь, образовано от греческого слова "кибернесий" – кормчий. Н.Винер и его сподвижники в 1947 году решили дать новой науке название "кибернетика".

Для вероятностных систем обратная связь является единственным действительно эффективным механизмом управления.

Машина, предназначенная для выполнения некоторых функций, представляет собой не что иное, как систему, организация которой с определенной точки зрения подчинена осуществлению поставленных перед ней задач. Метафору "машина" можно присваивать описаниям механических, биологических, социальных или формальных систем. Эта концепция во всем ее разнообразии лежит в основе исследований теории операций, и она определяет понятие "кибернетической модели".

Коль скоро машина является целесообразной системой, то ее описание определяется картиной последовательности ее состояний в процессе движения к стоящей перед ней цели. Эта последовательность состояний задается множеством переходов одних элементов (операндов) в другие (образы). Это множество получило название преобразования (по У.Р. Эшби).

Стохастический процесс можно описать как ряд последовательных событий, разделенных случайными интервалами времени, для которых тем не менее можно определить среднюю длину интервала, а также некоторую частоту появления интервалов определенной длины, к которой в конечном счете стремится отношение числа интервалов данной длины к общему числу наблюдаемых интервалов.

Когда машина начинает работать, в ней появляется упорядоченность, которая начинает уничтожать царящую неопределенность, хаос. Эта особенность – появление информации – и позволяет нам управлять кибернетическими системами. Информация уничтожает разнообразие, а уменьшение разнообразия является одним из основных методов регулирования, и не потому, что при этом упрощается управляемая система, а потому, что поведение системы становится более предсказуемым. Наличие "шума" в системе ведет к увеличению разнообразия (а следовательно, и неопределенности), не увеличивая содержащейся в ней информации.

Но мы имеем дело с вероятностями, а не с непосредственно измеряемыми величинами. Информацию в кибернетических машинах можно обсуждать только в терминах статистических распределений, поскольку все факторы, которые требуются для построения изоморфной модели, являются неизвестными.

Естественным поведением любой системы, обладающей способностью изменять свои вероятностные характеристики, является увеличение энтропии, а следовательно, потеря информации. Чтобы система (машина) не деградировала, необходимо внести в нее дополнительную информацию.

Свойства саморегулируемости кибернетических систем раскрываются через обратную связь и гомеостаз.

Вероятностные свойства этих систем исследуются при помощи статистики и теории информации.

Третье основное свойство кибернетических систем: очень большая сложность – изучается методом "черного ящика". Прежде всего необходимо установить, сколько разнообразия содержится в таком "ящике". Это разнообразие необходимо каким-либо образом воспроизвести и гомеостатически исследовать. "Черный ящик", являющийся удовлетворительной моделью кибернетической системы, должен содержать такое количество информации, которое было бы способно отразить разнообразие системы.

Успешно справиться с разнообразием в управляемой системе может только такое управляющее устройство, которое само обладает достаточным разнообразием (согласно закону необходимого разнообразия Эшби).

Для управления очень сложными системами необходимо применять такие методы манипулирования входами и классификации выходов, которые не связаны с анализом "причин и следствий".

Огромное разнообразие состояний "черного ящика" может быть сведено к поддающемуся обработке объему исследований методом случайного поиска, основанного на принципе максимизации энтропии путем дихотомического деления.

Уменьшение разнообразия системы со случайным поведением может возникать естественным образом в результате взаимодействия элементов системы, обладающих информацией (на бессознательном уровне) и обратными связями.

В самообучающейся машине должны протекать строго определенные потоки информации по строго определенным каналам, она должна обладать богатыми внутренними связями и способностями к развитию обратных связей и цепей однозначных лишь в одну сторону преобразований и т.п.
В силу теоремы неполноты Геделя любой язык управления в конечном счете недостаточен для выполнения поставленных перед ним задач, но этот недостаток может быть устранен благодаря включению "черного ящика" в цепь управления. Назначение черного ящика состоит именно в том, чтобы формулировать решения, выражаемые языком более высокого порядка, которые по определению, конечно, не могут быть выражены в терминах управления. При этом указанные решения призваны устранять недостатки первоначально созданной машины, принимающей решения. Этот принцип я называю принципом внешнего дополнения, ибо он представляет собой практический метод преодоления следствий теоремы неполноты.

Определяя число при помощи рекурсивной формулы, мы, по существу, задаем процесс, в результате которого мы неизбежно наткнемся на это число. Например, Х=Х+1.
Можно построить кибернетическую машину так, чтобы она правильно функционировала при любом уровне помех. Доказано, что выход такой машины можно сделать сколько угодно точным и надежным независимо от степени надежности элементов машины или схемы их соединения.

Качественная информация, содержащаяся в словесных высказываниях, может быть сведена (при помощи булевой алгебры) к двоичной форме. Количественная информация, содержащаяся в математических выкладках, тоже может быть сведена (посредством скалярных преобразований) к двоичной форме. Пользуясь двоичным счислением (битами), можно всегда выразить любую информацию вполне адекватно и абсолютно эффективно.

Если в машину вводится бесконечная лента, на которой в один ряд напечатана последовательность нулей и единиц, то любая окружающая обстановка может быть закодирована и представлена машине.

Машина Тьюринга или универсальный автомат – устройство, которое способно обнаруживать событие, происходящее вне его, изменять свое собственное состояние, изменять свое положение, чтобы обнаружить другое событие, и предпринимать действия, которые влияют на то, что происходит вне его.

Машина представляет собой множество состояний, подвергающихся преобразованиям; она перерабатывает информацию исключительно в форме двоичных символов; ее собственное внутреннее поведение полностью описывается двухвалентной логикой, и, наконец, вся работа машины может быть определена в виде рекурсивного процесса.

Дж. фон Нейман доказал, что логически возможно построить машину, способную воспроизводить еще более сложные машины.

Кибернетика оперирует с машинами не как с механическими конструкциями, а как с системами для переработки информации, как с организмами в некоторой окружающей среде.

Любая машина представляет собой систему, которая может быть схематически представлена в виде некоторого множества точек, связанных друг с другом посредством определенных, точно заданных соотношений. Поэтому в качестве модели нашей машины мы можем принять простую сеть. Каждая точка в этой сети представляет собой некоторое двоичное событие, иначе говоря, любая точка представляет собой элемент машины, который в любой момент времени может находиться только в возбужденном или невозбужденном состоянии. Линии, соединяющие все эти точки, изображают возможные виды преобразований в системе. Возбуждение одной точки мы будем рассматривать как указание на то, что некоторый импульс передается от этой точки по линии, соединяющей ее с другой точкой, и что при поступлении импульса на последнюю возможен один из двух случаев: возбуждение этой точки или прекращение возбуждения. Очевидно, что при таких условиях можно составить схему, которая описывает как внутренние взаимодействия в машине, так и ее связи с внешней средой.

Модель конечных автоматов, имеющая вид сети, в принципе адекватна представлению любой логической системы. Поведение сети может быть описано в виде связей между множествами составляющих ее точек.

Ошибка не является каким-то бедствием, по поводу которого нужно сокрушаться и от которого нужно стараться полностью избавиться; она является естественной и важной частью постоянного поведения системы. При исследовании любой данной машины в виде сети, т.е. конечного автомата, возникновение ошибок может быть обусловлено двумя источниками. Прежде всего, основной элемент сети, изображаемый точкой, может оказаться неисправным, что соответствует нарушению какого-нибудь двоичного оператора: движения рычага, срабатывания реле. Во-вторых. передача информации, представляемая в сети в виде линий, по целому ряду причин может искажаться, например, высокий уровень помех в линии, разрывы проводов, поломка передачи. Дж. фон Нейман исследует вероятности, связанные с этими ошибками, и предлагает методы их регулирования. В отношении ошибок он указывает, что ограничения способности цепей давать правильный ответ можно устранить за счет двойного или многократного дублирования компонентов системы.

При правильном построении логики кибернетических машин можно успешно справиться с любой ожидаемой вероятностью ошибок в компонентах и информационных цепях. В целом этот метод представляет собой умышленное введение избыточности.

Если можно построить надежную машину из ненадежных компонентов и цепей, то должна существовать возможность построения надежной машины из произвольно соединенных компонентов. Другими словами, сеть, обладающая достаточным разнообразием, соединения которой носят более или менее случайный характер, может работать надежно, моделируя любую заданную машину при условии, что она содержит достаточную избыточность.

Теория стохастических процессов позволяет определить некоторые предельные усредненные вероятностные характеристики, учитывающие, что на коротких интервалах времени это поведение является чисто случайным, или непредсказуемым. Мы, например, не можем точно определить, сколько голов забьет данная футбольная команда в завтрашнем матче, но в то же время в состоянии с удовлетворительной точностью предсказать, сколько голов она забьет за сто матчей.

Стохастический процесс можно точно описать с помощью вероятностных распределений, которые в конечном счете устанавливаются на некотором интервале времени.

Любая эффективно управляемая система функционирует как гомеостат. Гомеостат Эшби представляет собой именно такую машину, предназначенную для перехода в устойчивое состояние после того, как в нее были внесены возмущения.

Обычный регулятор может обеспечить устойчивость управляемой им системы только в том диапазоне изменения внешних воздействий, который был предусмотрен при его проектировании. Гомеостат, прежде всего, настраивается в соответствии с внешними условиями, он превращает себя в машину для решения задачи, которая не была ранее сформулирована, и только после этого решает задачу, отыскивая обычную устойчивость. Такая машина сама может приспосабливаться к окружающей внешней среде и продолжает непредсказуемым образом стремиться к такому приспосабливающемуся поведению в силу большого разнообразия, которым эта машина обладает.

Отличительной особенностью кибернетических машин является способность к обучению и приспособлению к окружающей среде. Это основные понятия, которые стремятся изучить и смоделировать кибернетики. И в частности, для управления в промышленности кибернетики стремятся найти аналогию в живой природе. Они всегда представляют промышленное предприятие в виде живого организма, взаимодействующего с окружающей средой и стремящегося к самосохранению.

Люди обычно ошибочно предполагают, что решения современных проблем управления в социальной, экономической и промышленной сферах лежат в пределах человеческих возможностей или что существующие способности могут быть развиты до необходимого уровня путем образования и обучения. Кибернетика стремится в принципе рассеять это заблуждение. В действительности мозг не обладает достаточным объемом и специализацией, чтобы решить эти проблемы.

Необходимо приложить разум для усиления интеллектуальной энергии. Таким образом, мы приходим к понятию усилителя умственных способностей, возможность построения которого обоснована теоремами Тьюринга-Неймана. Первым кибернетиком, который серьезно рассмотрел этот вопрос, является, по-видимому, Эшби. Он указывает, что усиление умственных способностей в такой же степени, в которой человек достиг усиления физической энергии, имело бы весьма поразительные результаты.

Представим себе предприятие как некоторый организм, обладающий протяженностью и материальным единством. Он изменяется, развиваясь и разрушаясь, приспосабливаясь к новым внутренним и внешним воздействиям. Питание этого организма составляют капитал, рабочая сила и сырье, а в результате его деятельности образуется дополнительный капитал в форме прибыли, производятся товары и удовлетворяются духовные потребности людей. Для внешнего мира предприятие выступает как организм, функционирующий в некоторой окружающей среде и способный воспринимать ее воздействия в виде изменения в конъюнктуре рынка и в социальной, политической и экономической обстановке. Этот организм должен непрерывно реагировать как единое целое в соответствии со своей структурой и свойствами на случайные возмущения окружающей среды и свои собственные изменения и неполадки.

Современная теория руководства промышленностью считает предприятие сложной вероятностной системой. Руководство также наверняка осознает, что решение проблемы для какой-либо изолированной части предприятия, рассматриваемой в качестве автономной замкнутой системы, может оказаться неверным с точки зрения общего благополучия всего предприятия.

Общей целью предприятия как единого организма является не только максимизация прибыли. Использование всего арсенала научных средств для максимизации текущей прибыли означало бы, очевидно, принесение в жертву репутации предприятия, что в конечном счете приводит к гибели всего организма. Значит, если рассматривать предприятие как единый организм, то нужно задаваться многими критериями, а решение любой задачи должно удовлетворять этим критериям поведения, относящимся к различным областям деятельности.

Как живой организм, так и любая компания имеют много противоречивых текущих целей, и это является одним из решающих факторов, обусловливающих необходимость описания предприятия как очень сложной вероятностной системы. Из всех известных научных методов решения таких задач только кибернетика признает и принимает неопределимость и сложность, выходящую за пределы возможностей человеческого разума, и находит решение в саморегулировании, тогда как другие виды управления не только не применимы, но даже не мыслимы. Кибернетика способна найти выход из противоречивости целей и исходить из единственного критерия успеха – безусловного длительного сохранения существования.

В течение определенного длительного периода времени отдельные части предприятия, части его системы управления, некоторые функции, осуществляемые предприятием, действительно устаревают и заменяются новыми. Эти замены не являются просто буквальными копиями оригиналов. При их реализации всегда действует механизм обратной связи, а следовательно, непрерывно происходит адаптация.

Недостаток такой модели заключается в том, что в то время как биологические виды используют весьма расточительную систему случайных мутаций для приспособления своих свойств к изменениям окружающей среды, предприятие не может позволить себе роскоши пользоваться таким рискованным средством. В промышленности вето на неправильные мутации накладывает руководство. Эти мутации не возникают совершенно беспорядочно, и им не дают возможности развиваться до самоуничтожения, как это происходит в природе. Руководство предвидит также, что правильная мутация обладает свойством сохранять существование, и выбирает ее. Итак, предвидение и выбор представляют собой главные атрибуты руководства. Предвидение сводится к построению бихевиористической модели системы. Эта модель обогащается опытом, что и представляет процесс обучения. Механизм руководства представляет собой усилитель избирательности.

Кибернетический усилитель умственных способностей, который требуется для руководителя, безусловно, может быть построен. Он представляет собой кибернетическую машину, которая способна эффективно воспринимать и перерабатывать огромное разнообразие, оценивать вероятности, характеризующие реальную действительность, и которая в то же время является саморегулирующейся.

Попытаемся синтезировать машину, предназначенную для приспособления некоторой системы к условиям окружающей среды. Такая машина строится по образцу гомеостата, но она учитывает не единственное оптимальное состояние в каждой подсистеме, а множество взаимозависимых состояний. При этом она используется как регулятор, связанный с системой и предназначенный для управления ее работой.

Первую из рассматриваемых подсистем представляет само предприятие. Эта подсистема характеризуется своим состоянием в любой момент времени, определяемым наличным оборудованием, количеством изделий, находящихся в производстве, имеющимися заказами, запасами готовой продукции и сырья, числом рабочих и т.п. Критерий деятельности предприятия определяется не одной переменной, а некоторым множеством переменных, которыми руководство определяет цели предприятия. В это множество входят прибыль, процент на вложенный капитал, штаты и заработная плата, своевременность исполнения заказов. При этом на каждый данный период невозможно выработать оптимальные стратегии для достижения всех целей сразу, так как многие из них противоречивы. Но все они связаны между собой сложными зависимостями.

Конечная же цель фактически сводится к сохранению существования. Допустим, что условия сохранения существования могут быть выражены через определенное множество величин, каждая из которых характеризует одну из конкретных сторон деятельности системы.

Вторая подсистема представляет собой внешнее окружение. Она характеризуется своим состоянием в любой момент времени, определяемым конъюнктурой рынка, денежным курсом, предложением рабочей силы, наличием и стоимостью сырья и т.п. Эта подсистема воплощает в себе также и общую тенденцию развития экономики. Критерий деятельности этой подсистемы выражается в виде множества переменных, характеризующих спрос на изделия предприятия. Механизм, посредством которого внешнее окружение влияет на работу предприятия, описывается сложной функцией спроса, включающей в себя объем заказов, частоту их поступления, их распределение по заказчикам и по видам продукции, надежность и стоимость ранее выпущенной продукции и т.д. Эти параметры также связаны сложными зависимостями.

Между двумя подсистемами устанавливается гомеостатическая связь, т.е. выход одной из них подается на вход другой. Вся система в целом представляет собой машину, осуществляющую поиск ультраустойчивости. В данной проблеме приспособления число переменных, описывающих действительное состояние каждой подсистемы, весьма велико. Причем многие из них нельзя не только измерить, но даже точно определить. Поэтому каждая подсистема является чрезвычайно сложной, т.е. неопределимой. Это разнообразие рассматривается как "черный ящик". Подмножество, характеризующее каждую подсистему как критерий деятельности, является, по существу, ее гомоморфной моделью. Любая переменная каждой подсистемы должна иметь соединяющий ее с другой подсистемой канал связи, пропускная способность которого должна быть достаточной для того, чтобы любые изменения этой переменной отражались в критерии деятельности.

Важнейшей особенностью мышления является способность выбирать. При условии, что в информационных каналах заложено достаточное разнообразие, представляется возможным решение любой задачи независимо от ее сложности. Функция мышления как раз и заключается в том, чтобы подобрать ключ к этому разнообразию, организовать его и осуществить выбор. Итак, входом одной подсистемы является гомоморфизм другой, и наоборот. Будем считать этот гомоморфизм первичным выбором. Наша машина является гомеостатом, который осуществляет усиление первичного выбора. Следовательно, вся машина, которая одновременно является и усилителем умственных способностей, и адекватной информационной системой, может справиться с огромным разнообразием, содержащимся в задаче сохранения существования предприятия. При этом она способна управлять этой очень сложной системой.

Практическая сторона дела сводится к тому, что буквально каждая переменная, влияющая на соответствующую подсистему, должна быть представлена в передаваемой информации, в то время как многие переменные вообще неизвестны. Возникает вопрос, насколько полно люди, осуществляющие руководство предприятиями могут учесть и осмыслить все эти многочисленные переменные. На него можно ответить вполне определенно: в весьма ограниченной степени. А наша машина вполне реально могла бы учесть сотни переменных и тем самым намного превзойти возможности человека.

Процесс эволюции представляет собой , по существу, марковский процесс и поэтому не включает в себя обучения в обычном понимании. Эволюционный процесс обучения реализуется исключительно при помощи обратных связей, которые усиливают наследственные  марковские цепи, способные приспосабливаться к новым условиям, и обрывают цепи, не обладающие этим свойством. Но кибернетическая машина должна обучаться быстро как для того, чтобы отыскивать, так и для того, чтобы задавать цель гомеостатической устойчивости. Она может выполнять поставленную перед ней задачу путем оценки своего поведения с учетом своей истории, что является не марковским стохастическим процессом, точно соответствующим концепции обучающейся машины.

Таким образом, кибернетическая управляющая машина начинает работать, руководствуясь общей целью достижения оптимальных состояний, определяемых исходя из ограниченных умственных возможностей человека. Используя неэкономичные случайные мутации, машина осуществляет медленное приспособление посредством марковской эволюции. Постепенно произвольность заменяется целенаправленным выбором, расточительность – направленной мутацией и медленное приспособление – быстрым обучением. Центральной задачей технической кибернетики мне представляется создание промышленной управляющей машины, которая отыскивает оптимальную гомеостатическую стратегию, усиливает умственные способности людей, властвующих над ней самой, обучается на основе собственного опыта и приспосабливается к окружающим условиям.

И ВЫПОЛНЕНИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ
.

В первых разделах нашей работы раскрыты основные понятия

и исполнения кибернетики как науки о целенаправленном оптимальном управлении сложными системами, разработана система экономико-математических решений и т.п., использование которых позволит оперативно и качественно решать задачи оптимизации стиля и

метода управления.

По существу процесс управления сводится к глубокому анализу ситуации, к выработке и реализации управленческих решений. При этом

следует отметить, что универсальных рецептов с мгновенным эффектом в

управлении пока не наблюдалось и практика этому свидетель, более того,

сама оценка ситуаций, явлений практики далеко не всегда имеет под собой

объективную, научную основу. Зачастую убедительны и ярко эмоционально окрашены те ситуации, описание которых мы находим в газетных,

журнальных и т.п. публикациях и рекламных роликах. Их назначение – при-

влечь внимание, сформировать общественное мнение. Однако неизбежно наступает момент, когда необходимость оценки качества управления,

выявление механизмов явлений хозяйствования требует однозначных и

пригодных к анализу описаний хозяйственных и управленческих ситуаций. Сложившаяся общественная и частная собственность на средства производства создает только возможность поступательного экономически и

социально сбалансированного развития. Как эта возможность будет реализована на практике, в основном зависит от уровня и качества управления. Именно поэтому нам представляется важным рассмотреть вопросы

совершенствования системы принятия решений в управлении, и прежде

всего в связи с необходимостью привлечения для этого научного подхода

и инструментария. На основе изучения теории подготовки, выработки,

принятия и реализации решений, используя приведенный ниже организационный инструментарий, можно будет овладеть методикой решения различных управленческих ситуаций.

Сегодня становится очевидным вывод о том, что представляющие

большой интерес новые подходы к разработке и практическому применению современных математических и системных методов не могут быть

успешно использованы в практике управления без изучения процессов

принятия решения. Поэтому важным исходным моментом в этом вопросе являются: уяснение сущности управленческого решения, установление

содержания и четкой последовательности этапов его выработки и реализации, определения критериев эффективности решений.

С понятием решение у коллектива связано очень многое: в нем

выражается мышление, поведение и воля, сознательная человеческая деятельность и т.п., то есть выделению того особенного, что свойственно именно управленческому решению, осмысленной и целенаправленной деятельности любого коллектива. Напомним, что под управлением предприятием понимается целенаправленное воздействие субъекта управления

на объект. Управляющее воздействие имеет цель, содержание (соответствующее реализуемой функции), а также присущие ему определенные

способы и методы воздействия, а проще говоря – искусство управления,

которое воплощает в себе соединение технических, коммерческих, финансовых, страховых, учетных и административных (предвидение, организация, распорядительство, координирование и контроль) операций. Потребность в управляющем воздействии возникает в процессе функционирования системы (предприятия), когда в результате изменения внешних и внутренних условий возникает управленческая ситуация. Реакция субъекта

управления на полученную по каналам обратной связи информацию о

наличии управленческой ситуации выражается в управленческом решении, в котором определена (поставлена) цель, содержание и методы воз-

действия на объект управления. Следовательно, решение пронизывает и

определяет все последующие действия в управленческом цикле.

Принятое решение (в зависимости от уровня, на котором оно принято, сложности и времени действия) конкретизируется соответствующей

программой действий, которая устанавливает границы действий, сроки,

круг исполнителей, методы осуществления мероприятий и необходимые

средства, а также результаты, которых необходимо достигнуть, и критерии

их оценки. Решение, как правило, носит директивный характер и является

импульсом, побуждающим как отдельных исполнителей, так и производственные коллективы к действию.

В организационном аспекте выработка и реализация решений представляют собой совокупность закономерно следующих друг за другом в

определенной логической и временной последовательности этапов, между которыми существуют сложные прямые и обратные связи. Выявление

и обоснование составных частей этого процесса, соответствующей им

системы действий, их последовательности являются важнейшими теоретическими и практическими вопросами еще не получившими окончательного решения в научной литературе. Данные вопросы многие годы отражаются в научной литературе с различной полнотой и степенью обоснования.
8.ЦЕЛИ И ФУНКЦИИ УПРАВЛЕНИЯ.

Важнейшей задачей управления является установление целей,

ради достижения которых формируется, функционирует и развивается предприятие как целостная система. Тем самым целееполагание –

это исходный момент в деятельности управленцев предприятия, при-

обретающий всеобщее значение в условиях рыночных отношений (разгосударствления и демонополизации, законодательного закрепления

многообразия форм собственности, децентрализации и регионализации управления и т.д. до полной ответственности за результаты).

Целевая функция начинается с установления миссии предприятия, выражающей философию и смысл его организации и существования. В ней детализируется статус предприятия, декларируются принципы его работы, заявления и действительные намерения руководства,

дается определений самых важных характеристик предприятия.

В прежних условиях хозяйствования предприятия не определяли свою миссию, так как цели и задачи диктовались сверху через систему плановых показателей (заданий) и выделяемые централизованно ресурсы и их использование. Сейчас – требуются определенные правила поведения хозяйствующих субъектов: обнародование

миссии предприятия (его назначение), необходимости и полезности

для окружающей среды, общества, сотрудников предприятия. Здесь

не должно быть противоречий.

Центральным моментом миссии является ответ на вопрос: Какова главная цель предприятия на сегодня и в перспективе?

В качестве примера можно привести формулирование миссии

компании “Форд” – как предоставление людям дешевого транспорта ( область деятельности компании – транспорт, потребители – люди,

ориентация на широкий круг потребителей, что не повлияет на стратегию и тактику компании и общественную поддержку).

Другие подходы в формировании философии миссии компании отражены ниже.

Философия компании:

1. Достижения высокого мастерства во всех сферах – в наших целях, продукции, людях и нашем стиле жизни.

2. Цель – стать высокотехнологичной компанией, обещающей …

% прибыли на вложенные активы.

68

3. Качество – неотъемлемая часть нашей продукции.

4. Профессиональное управление – полное доверие людям,

поддержка творчества и обоснованного риска.

5. Принятие управленческих решений при четко установленных технологиях и ответственности.

6. Четкость и открытость, работа в единой компании, свободный обмен информацией. Мы хотим, чтобы люди могли сказать, что

наша компания – это превосходное место для работы.

Миссия не должна зависеть от текущего состояния предприятия, его

организации, форм и методов его работы, так как в целом она выражает

устремленность в будущее, показывая, на что будут направлены усилия и

какие ценности будут при этом приоритетными. Поэтому в миссии не

принято указывать в качестве главной цели получение прибыли– хотя это

важнейший фактор в деятельности предприятия. Прибыль как миссия ограничит пути и направления развития предприятия.
Список литературы.

1. С. Кибернетика и управление производством. М.: Физматтиз, 1963.

2. Математика и кибернетика в экономике: Словарь-справочник.

М.: Экономика, 1975.

3. Эшби У.Р. Введение в кибернетику. М.: Изд-во иностр.лит., 1959.

7\4. Файоль А., Эмерсон Г. и др. Управление – это наука и искусство.

М: Республика, 1992.

4.А.С.Малин,В.И.Мухин. Исследование систем управления.М.:ГУ ВШЭ,2002

5.Н.Б,Мыльник,Б.П. Титаренко, В.А. Волочиенко. Исследование системы управления 2003.

6.Рассел Л. Акофф Акофф. О менеджменте С-Пб: Питер,2002

7. http://www.aup.ru

8. Бир. С. Кибернетика и менеджмент 2007