Будещее науки
Совершенствование управления экономикой на всех ее иерар-хических уровнях — одна из важнейших социальных и политических проблем, один из главных вопросов экономической политики коммунистических и рабочих партий социалистических стран.
Социалистическое общественное производство, для которого характерно динамичное и пропорциональное развитие и повышение эффективности, призвано способствовать укреплению экономического могущества, обороноспособности страны, подъему материального и культурного уровня жизни народа.
Общественное производство в наши дни развивается в условиях научно-технической революции. В то время как капитализм использует ее возможности и, в частности, автоматизацию управления экономикой для увеличения прибылей и усиления эксплуатации трудящихся, в условиях социалистической общественной собственности она служит созданию огромных материальных богатств во имя всестороннего развития человека, умножения его творческих способностей.
С технологической точки зрения управленческий процесс выполняет три основные функции. Это сбор и передача информации об управляемом объекте, переработка информации и, наконец, выдача управляющих воздействий. Таковы технологические функции управления любой системой, в том числе и народнохозяйственной системой развитого социалистического общества. Чем более сложной и разветвленной становится народнохозяйственная система развитого социализма, чем более быстрыми и многообразными в количественном и качественном отношении становятся производственные процессы, тем больше должен быть объем данных и меньше допустимое время сбора и переработки информации и выдачи управляющих воздействий при управлении. Поэтому все больше повышаются требования к «производительности» управленческого аппарата в народном хозяйстве. Удовлетворить их путем простого расширения аппарата управления в условиях всеобщей занятости принципиально невозможно, не говоря уже о том, что огромный рост трудоспособного населения выдвинул бы проблему организации работы столь громоздких органов управления. Поэтому главный выход из создавшегося противоречия видится в еще более широком применении экономико-математических методов и электронно-вычислительной техники в управлении, в радикальном совершенствовании его технологии на базе этих средств.
Экономико-математические методы и электронно-вычислительная техника раскрывают немыслимые ранее возможности для совершенствования управленческой технологии экономическими системами на всех уровнях. Экономико-математические методы помогают улучшить управленческую технологию, способствуют целенаправленной разработке и принятию решений, учитывающих множество экономических, производственных и социальных факторов и находящихся в «зоне оптимума» данной системы. Современная электронно-вычислительная техника позволяет принять, передать, проверить, запросить, сравнить, сопоставить, оценить, обобщить и представить в удобном для восприятия виде множество данных, при этом время их обработки можно сделать достаточно малым. Это дает возможность охватить и упорядочить большие и разнообразные потоки информации, освободить людей от счетной и другой трудоемкой механической работы, повысить уровень творческих процессов в управлении, еще дальше развить коллективную основу этих процессов, в которых непосредственно сможет участвовать широкий круг лиц, разделенных большими расстояниями.
Итак, важность дальнейшего совершенствования технологии управления экономическими системами нетрудно представить. Однако методическая основа, на которой должна совершенствоваться управленческая технология, все еще требует научных обоснований и подробной разработки.
Основное средство совершенствования управленческой технологии в экономике — создание автоматизированных систем управления (АСУ) предприятиями, хозяйственными объединениями, отраслями, АСУ функциональных министерств и ведомств, связанных между собой в единую АСУ всем народным хозяйством*. В каждом социалистическом государстве эти автоматизированные системы управления имеют свои особенности, но их проблемы сводятся везде к соединению в технологическом процессе управления опыта и интеллекта управленческих кадров с возможностями современной электронно-вычислительной техники и экономико-математических методов.
Совершенствование технологии управления на базе современных технических средств и экономико-математических методов связано прежде всего с уточнением необходимых для этого методических предпосылок. В практике создания АСУ очень часто в качестве прёдпосылки построения высокоэффективных технологических процессов рассматривается разделение управленческого труда на «стандартный» (который сводится к заполнению форм, арифметическим расчетам и решению более или менее простых задач на основе предварительно разработанных правил и моделей) и «творческий» (связанный с анализом производственной и экономической деятельности и принятием решений ответственными руководителями). Считается, что исследованию и совершенствованию подлежит прежде всего технология стандартных процессов, а через нее, насколько это возможно, будет совершенствоваться и технология творческих процессов.
Радикальное улучшение технологии управления возможно лишь тогда, когда все аспекты управления отражаются в системе вза-имосвязанных задач, а эффективное решение любой проблемы достигается, когда она описывается одноцелевой математической задачей. Это предполагает почти полное отсутствие неопределенности в проблемах, которые решаются в управлении. Однако на практике существует ряд объективных причин, не позволяющих описать экономические и производственные процессы полностью особенно для перспективных периодов.
Так, в условиях капитализма это прежде всего явления, поро-ждаемые отношениями частной собственности: все усиливающаяся концентрация производства и капитала, обострение конкурентной борьбы между капиталистическими монополиями и финансовыми группами, циклические спады производства, расширяющаяся инфляция, энергетические кризисы и др.
При социализме перестает действовать стихийный регулятор производства, общественной жизни — рыночные отношения, кон-куренция. Важным регулятором социалистического производства, всей совокупности социалистических общественных отношений становится субъективный фактор — сознательная, базирующаяся на научном познании объективной действительности, планомерная деятельность людей, система государственных и негосударственных учреждений и организаций, руководимых коммунистической партией. Планомерно организованное управление является основой принципиального улучшения технологии управления экономическими системами.
В социалистическом обществе остаются причины, не позволяющие описать экономические и производственные процессы полностью. Эти причины могут быть разделены на следующие группы: научно-технические причины, связанные с неразвитостью некоторых областей науки, несовершенством методов прогнозирования и т. д.); информационные (обусловленные ограниченностью сроков и средств подготовки информации, необходимой для принятия решений); социально-психологические (порождаемые неоднозначностью поведения людей и различной степенью эффективности их деятельности); природно-климатические и др. Изменение объективных условий, воздействующих на сложные экономические системы, осуществляется весьма быстро, поэтому фактор неопределенности как сейчас, так и в будущем будет присущ многим проблемам, которые возникают при функционировании таких систем.
Игнорирование фактора неопределенности, так же, как и игно-рирование единства и непрерывности управленческого процесса, обычно ведет к существенным трудностям при согласовании раз-работанных математических моделей с процессами принятия решений и с комплексной машинной обработкой информации, а отсюда — и к снижению эффективности управления. Поэтому перед наукой управления социалистическим производством стоят большие задачи по разработке более совершенной теоретической основы синтеза количественных и качественных аспектов, стандартных и творческих процедур управления. Системность, комплексность особенно важны для совершенствования управленческой технологии.
Системный подход к совершенствованию управленческой тех-нологии требует совмещения различных по характеру управленческих проблем и задач в общей концепции единого технологического процесса, позволяющей видеть всю систему технологических связей и раскрыть характерные для них параметры, определяющие наилучшие пути развития управленческой технологии. Для системного подхода характерны постепенность и поэтапность процесса совершенствования технологии, ибо, как и любая другая сложная динамическая система, управленческая технология экономических систем не может быть разработана сразу во всех ее деталях —она жизнеспособна лишь в случаях, когда возникает на основе старой системы и разрешает назревшие в ней противоречия.
Рассмотрим более подробно основные элементы разрабатыва-емых при этом проблем, а также те конкретные изменения, которые наступят в недалеком будущем в результате практической реализации системного подхода.
Начнем с уточнения понятия проблемы. Проблема, или проблем-ная ситуация, в науке управления производством рассматривается как противоречие между необходимым и фактическим состоянием экономической системы, которое может быть устранено несколькими способами. Логическими элементами проблемы являются:
а) цель или множество целей, достижение которых означает, что данная проблема решена;
б) альтернативы или альтернативные средства, с помощью которых может быть достигнута цель;
в) расходы, необходимые для реализации каждой альтернативы;
г) модель или модели, отражающие взаимосвязи между целями, альтернативами и расходами (дЛя этого могут быть использованы методы математики, формальной логики, графического и словесного описания и др.);
д) критерии, с помощью которых во всяком конкретном случае сравниваются цели и расходы и выбирается наилучшая альтернатива.
В зависимости от глубины исследования на определенном этапе проблемы могут быть разделены на три класса: неструктуризован- ные, слабо структуризованные и хорошо структуризованные. Чтобы охватить весь управленческий цикл, необходимо добавить и рутинные задачи, связанные с преобразованием данных при соблюдении информационного баланса. Эти задачи характеризуются тем, что в их выходных данных содержится столько же информации, сколько и во входных, тогда как при решении проблем из- за наличия выбора альтернатив выходные результаты содержат больше информации, чем входные сообщения.
Совершенствование управленческой технологии на основе системного подхода требует создания условий для рационального решения всех проблем и задач при особом внимании к тем из них, которые по своему характеру не имеют выраженной структуры (не- структуризованы) или имеют слабо выраженную структуру (слабо структуризованы).
Именно их решение больше всего способствует повышению качества решений всех видов проблем. Это лучше всего раскрывается при их рассмотрении в такой упорядоченной системе, какой является дерево проблем.
Неструктуризованные проблемы связаны с раскрытием новых свойств и закономерностей объектов управления, с переосмысли- ванием системы знаний и методов. В экономических системах эти проблемы преобладают на высоких уровнях управления. Их логические элементы и связи между ними изучены слабо, из-за чего проблемы характеризуются полной неопределенностью и могут быть выражены только качественно. Решение неструктуризован- ных проблем обычно осуществляется путем собирания большого количества разнообразных сведений, углубления в проблемы, а затем на базе имеющегося опыта и интуиции — выбора и проведения целесообразных мероприятий.
Слабо структуризованные проблемы тоже преобладают на высоких уровнях управления экономическими системами. Они содержат в себе одновременно как хорошо известные и количественно определенные логические элементы, так и неизвестные и неизмеримые компоненты, находящиеся под сильным влиянием фактора неопределенности. Экстремальные математические методы исследования операций не могут полностью описать слабо структуризованные проблемы. В этом случае важную роль продолжают играть оценки, которые дают руководители и опытные специалисты — эксперты.
Однако в отличие от неструктуризованных проблем при слабо структуризованных процесс принятия решения не базируется целиком на интуиции и опыте руководителя, ибо возможно формирование определенной логической процедуры для поиска решения с помощью экономико-математических Методов и электронно- вычислительной техники.
Что же касается хорошо структуризованных проблем, то они характерны для низких уровней управления экономическими системами и чаще всего охватывают краткие периоды времени. Их логические элементы и связи между ними настолько изучены, что могут быть выражены количественно.
Таким образом, совокупность всех видов описанных проблем может быть рассмотрена как дерево проблем, в котором процесс их решения является процессом постепенного отстранения неопределенностей, присущих в той или иной степени различным проблемам. В процессе теоретического анализа при неограниченных времени и средствах неопределенность в большей части возникших проблем принципиально может быть устранена, но в реальных условиях это далеко не всегда возможно и целесообразно.
Решения, принятые по хорошо структуризованным проблемам, могут быть рассмотрены как строго оптимальные только в рамках этих конкретных проблем. Во всей упорядоченной системе проблем и задач они существенно зависят от организации процесса принятия решения по слабо структуризованным и неструкту- ризованным проблемам, поскольку последние преобладают, как уже сказано, на более высоких управленческих уровнях и на ранних этапах выделения. Создавая предпосылки для установле
ния комплекса процедур принятия решений по слабо структуризо-ванным и неструктуризованным проблемам, системный подход обеспечивает возможность принятия эффективных решений и для хорошо структуризованных проблем и рутинных задач. Автомати-зированные системы управления в экономике социалистических стран призваны реализовать эту возможность.
При решении перечисленных проблем и рутинных задач специ-фичный характер их различных видов существенно влияет на орга-низацию данных и технологических процессов внутри и вне электронно-вычислительной машины (ЭВМ). Это влияние имеет ряд особенностей:
1. Решение рутинной задачи является самой низшей формой обработки информации и может быть рассмотрено по аналогии с высшими биологическими системами как безусловный рефлекс, т. е. как обработка данных по предварительно заданной машинной программе со статичным характером. Статичность программ позволяет предварительно связать задачи между собой, что является основным направлением для их рационального решения в автоматизированных системах.
При решении рутинных задач с помощью электронно-вычисли-тельных машин существенное требование к организации данных заключается в том, чтобы она осуществлялась в системе массивов — постоянных, текущих, рабочих и промежуточных. Постоянные массивы включают условно постоянные данные первичной информации: текущие массивы — изменяющиеся данные о состоянии управляемого объекта или процесса во времени; промежуточные массивы — результаты расчетов, которые представляют входные данные для следующих расчетов: наконец, рабочие массивы — всю информацию, необходимую для решения соответствующей задачи.
Изменение той или иной задачи обычно требует коррегирования как массивов данных, так и программ. При значительных изменениях в комплексе рутинных задач необходимо осуществить соответствующие коррекции в распределении управленческих функций по отдельным звеньям и в организации всей системы управления. Для экономического осуществления этих изменений желательно иметь глобальную модель данной системы управления, которая создавала бы возможность для автоматизации и механизации самого проектирования и совершенствования АСУ.
2. Процесс решения хорошо структуризованных проблем обла-дает значительно большими возможностями для приспособления системы к изменениям окружающих условий. Он может быть пред-ставлен как «процесс обучения», начинающийся с частичной неопределенностью и заканчивающийся полной формализацией связей между логическими элементами проблемы.
Примером может служить распространенная модель оптимальной производственной программы предприятия, которая представ-ляет детерминированную задачу линейного программирования и не отражает фактических отклонений норм расхода времени от планируемых расходов. Практическая реализация модели затрудняется часто возникающими неувязками в отдельных группах оборудования, что вызывает долговременные нарушения нормального производственного процесса.
Для решения хорошо структуризованных проблем подобного типа можно использовать методы теорий игр, где максимализиру- ется минимальная средняя прибыль, взятая как разница ее соот-ветствующего значения при линейной форме задачи и штрафа за неувязку плана. Сбор дополнительных данных об отчетных расходах времени по изготовлению продукции различными группами оборудования и получение экспертных оценок о пределах этих расходов и возможности снижения фондоемкости в тех же группах позволяют преобразовать модель из игровой в детерминированную. В итоге создается возможность для существенного повышения достоверности полученных от модели результатов. Отсюда видно, что процесс решения хорошо структуризованных проблем является по своему характеру «процессом обучения».
В практической деятельности для решения хорошо структуризо-ванных проблем можно сразу построить эффективные модели как детерминированные, так и стохастические (т. е. модели, в которых результаты определенным образом зависят от входной информации, или модели, в которых учитываются случайные, вероятностные элементы). Возможны, однако, случаи, когда преобразование модели из одного вида в другой экономически нецелесообразно. Например, переход к сложной стохастической модели экономически оправдан лишь тогда, когда расходы на получение дополнительной информации, необходимой при этой модели, не превышают той дополнительной экономии, которая получится при использовании решения от этой стохастической модели. Или, например, переход к детерминированной модели можно считать целесообразным лишь тогда, когда расходы по созданию механизма регулирования входных данных в заданных границах покрываются дополнительной экономией, получаемой от использования этой детерминированной модели.
Не меньшее значение для совмещения процесса принятия решений с использованием моделей детерминированного и стоха-стического характера имеет степень обобщенности разработанных моделей. Известно, что условия одной экстремальной задачи могут быть описаны через множество факторов, каждый из которых в зависимости от конкретного случая принимает лишь одно состояние из множества. При этом состояние фактора во всякий данный момент может быть определено как частное, групповое (несколько частных состояний), или обобщенное (все частные состояния). Ясно, что, чем больше факторов в данной модели представлены в обобщенном и групповом состоянии, тем выше степень обобщенности этой модели. При образовании новых аналогичных проблемных ситуаций на различных уровнях экономических систем, имея модели с высокой степенью обобщенности, путем исключения некоторых ограничений и изменений в значениях можно перейти к частным и групповым моделям, которые непосредственно используются в процессе принятия решения. Этот процесс можно уже рассматривать как формализованный процесс обучения.
Эффективное использование электронно-вычислительной техники в процессе решения хорошо структуризованных проблем требует соответствующей системы ^шинных программ и массивов, которые должны быть структуризованы более общо, чем статичная организация процессов и массивов при решении рутинных задач. Такая технология обработки данных и организация массивов может быть названа гибкой.
Гибкость технологии обработки данных при решении хорошо структуризованных проблем характеризуется прежде всего тем, что машинные программы составляются из отдельных модулей путем их сочетания. Разработка программ осуществляется с помощью специального алгоритмичного языка, который состоит из макрокоманд. Благодаря этому программы могут быть использованы одновременно широким кругом потребителей, так как макрокоманды в их конкретном применении специфицируются и дополняются. Возможно изъятие или прибавление целых модулей или подпрограмм в программах в зависимости от конкретного применения. Одна часть модулей в программах описывает данные и структуру данных, а другая содержит макрокоманды. Следовательно, программирование может осуществляться независимо от конкретных массивов данных.
Гибкая организация массивов данных может быть достигнута на основе концепции основных и рабочих массивов. Основные массивы представляют информационную модель объекта управления. Они охватывают ту информацию, которая необходима для решения не одной или нескольких конкретных задач, а всех управленческих задач. По существу, они отражают принятую для объекта классификацию функций и элементов производственного процесса и управления. Так, например, в автоматизированных системах управления предприятиями могут быть построены следующие основные массивы данных: характеристика всех работающих, характеристика основных фондов, сведения о запасах, о текущем состоянии оборудования, массив нормативов и др. Благодаря этим массивам устраняется дублирование информации, которое возни-кает при создании массивов для каждой задачи в отдельности. Функциональное предназначение основных массивов выражается в том, что они создают временные рабочие массивы в процессе обработки данных.
Доступ к основным массивам при гибкой технологии обработки данных обеспечивается тем, что потребителям предоставляются только имена массивов, а их распределение в памяти осуществляется в самом процессе обработки. Для идентификации массивов можно использовать специальный руководящий массив — список в памяти вычислительной машины, который содержит все адреса соответствующих массивов и их модулей.
Приведенная выше структура позволяет при обработке данных разделять массивы на модули с равными величинами (страницами). То обстоятельство, что руководящий массив содержит адреса всех модулей, позволяет распределить модули по различным местам внешнего запоминающего устройства (ВЗУ) и оперативной памяти машины. Логическое устройство автоматически, не занимая основного машинного времени, «консультирует» руководящий массив о местонахождении модулей. Если обнаружится, что определенный модуль не находится в оперативной памяти, то логическое устройство дает сигнал поиска отсутствующего модуля во внешнем запоминающем устройстве.
При гибкой организации массивов данных существует возможность для адресной связи данных, содержащихся в различных модулях с целью создания новых массивов. Для этого необходимо задать как адрес назначения, так и исходный адрес, чтобы электронно-вычислительная машина «знала», откуда начать работу и куда направить информацию.
Гибкая организация массивов, так же, как и статичная, не бази-руется на запоминании семантической (смысловой) структуры информации отдельно от запоминания чистых единиц информации. Другими словами, при гибкой и статичной организации смысловая структура информации содержится в самом расположении инфор-мационных единиц. Поэтому независимо от большей или меньшей гибкости рассмотренные процессы и структуры имеют ограниченную возможность оказывать помощь при разработке соответствующих управленческих мероприятий.
3. Решение слабо структуризованных проблем может быть рас-смотрено аналогично решению хорошо структуризованных проблем как «процесс обучения», но заканчивающийся лишь частичной формализацией связей между логическими элементами проблем. Важной характеристикой этого процесса является возможность допущения неформализованных целей и критериев оценки, на основе которых нельзя сформулировать единый критерий оптимизации. Из-за этого и из-за ограничений во времени в материальных и финансовых ресурсах главная задача процесса часто сводится к нахождению хотя бы одного удовлетворяющего решения с точки зрения целевых параметров (концепция удовлетворенности), а не наилучшего варианта из всех возможных, как это осуществляется при хорошо структуризованных проблемах (концепция оптимальности). Дальнейшее улучшение полученного решения осуществляется только тогда, когда это оправдано с точки зрения необходимых дополнительных расходов времени и средств.
При такой постановке вопроса наибольшее внимание в процессе принятия решения должно быть уделено не оценке и выбору одной из множества альтернатив, а разработке новых альтернатив, которые бы расширяли множество рассматриваемых решений и являлись бы более подходящими с точки зрения целевых параметров. Если процесс принятия решения с использованием детерминированной модели осуществляется независимо от варианта хозяйственной деятельности в настоящий момент или в прошедшие периоды, нахождение удовлетворяющих решений всегда требует как сравнения с базовым состоянием хозяйственного процесса, так и обеспечения непрерывности в принятии решения, т. е. постепенного и «безболезненного» перехода от старого варианта к новому на основе серии промежуточных вариантов. Ни один вариант не принимается окончательно до тех пор, пока не появится объективная необходимость в нем. Кроме этого, при всяком следующем решении принимается во внимание и та информация, которая накапливалась в процессе реализации прежних решений.
Реализация рассмотренного процесса в такой человеко-машинной системе, как АСУ, требует динамичной технологии обработки информации, которая в отличие от гибкой обеспечивала бы постоянное получение от электронно-вычислительной машины дополнительной информации для лиц, принимающих решение. Человек должен быть связан с вычислительной машиной так, чтобы мог вести с ней постоянный диалог, при котором машина реагирует на сигналы человека в реальное время. Поэтому динамичная технология обработки информации может быть еще названа технологией обработки информации в режиме диалога человека и машины.
Организацию информационных массивов, соответствующую этой технологии, также можно назвать динамичной. Как при гибкой организации массивов, так и при динамичной было бы не экономично, если бы любой потребитель самостоятельно располагал определенным количеством машинной памяти. Организация основных массивов должна создавать возможность для того, чтобы потребитель строил организационную схему рабочих массивов не предварительно, а в процессе работы над проблемами.
При динамичной организации массивов должна быть создана возможность и для многоаспектного поиска информации по определенным признакам. Например, при конкретном поиске неко-торого предложения необходимы такие условия, чтобы предыдущие уровни (главы, страницы) и даже определенные части предложения отбрасывались еще до его появления на соответствующем терминале, с помощью которого осуществляется диалог человека и машины.
Все эти действия могут быть эффективно осуществлены только при условии отдельного запоминания семантической (смысловой) структуры информации от запоминания стоимости ее информационных единиц. Это может быть достигнуто только при наличии содержательного информационного языка в системе, которого пока еще нет и создание которого является основной проблемой динамичной технологии и организации информации.
Характер процесса решения слабо структуризованных проблем показывает, что содержательный информационный язык должен описывать как статику, так и динамику управления. Он должен рассматриваться не только как поисковый, но и как язык, который описывает операции обработки информации на логическом уровне. Поиск является только частным случаем обработки информации, он основывается на операции «сравнение». Для получения ответа на все возможные запросы не всегда нужна поисковая система в явном виде, так как может быть задан алгоритм для вычисления данного показателя, а не его значения (основания). Для систем с большим количеством показателей время поиска с помощью такого системного информационного языка меньше, чем при технологии обработки и организации информации на базе фактографического поиска показателей. С разработкой таких языков будут созданы возможности для оперативного получения новых сведений, которые содержатся в неявном виде в данной системе показателей, использования электронно-вычислительной техники в самом проектировании автоматизированных систем, рационального развития системы обработки данных путем включения новых задач или информационных совокупностей и эффективной коммуникацией в сложных иерархических системах. Вот почему разработку содержательного информационного языка для экономических систем следует считать одной из важнейших задач науки и практики управления.
4. Хотя процесс решения неструктуризованных проблем формально может быть рассмотрен таким же образом, как и процесс решения слабо структуризованных проблем, с точки зрения процесса мышления между ними есть определенная разница, которая оказывает влияние прежде всего на организацию информационных процессов и совокупностей вне электронно-вычислительной машины.
При решении неструктуризованных проблем определяющее значение имеет ассоциативное творческое мышление человека, которое по своей сущности является непрерывным процессом и не протекает в строгой логической последовательности. Для него ха-рактерен качественный скачок, являющийся результатом одновременного сопоставления и синтезирования огромного количества данных. Общее между ним и процессом мышления при решении других видов проблем связано с наличием процедур отождествления и распознавания проблемных ситуаций. При решении хорошо структуризованных проблем начальная ситуация отождествляется с одной из ситуаций (априорная информация или априорная модель), которая сохраняется в памяти, и на базе этого подготавливаются варианты для решения. При решении слабо структуризованных проблем процесс отождествления можно рассматривать как аксиоматичный по характеру — требуется правильный выбор аксиомы и «аппарата», которые находятся априорно в памяти человека и используются при возникновении конкретной ситуации. При неструктуризованных проблемах также осуществляется процесс отождествления, но уже для одного отдельного признака проблемной ситуации с признаком априорной модели в памяти человека. Это означает, что важнейшей отличительной чертой процесса решения неструктуризованных проблем является возможность получить правильный результат при явном недостатке информации, которой сознательно оперирует мозг человека. Это требует, с одной стороны, предварительной «организации» фактов в подсознании, а с другой — такой обстановки, которая способствует высокоинтеллектуальной напряженности. То же самое необходимо и для процесса решения слабо структуризованных проблем, но в меньшей степени (из-за их меньшей сложности и большого удельного веса сознательно вовлекаемой информации).
В конечном счете на современном этапе изучения эмоционально-интуитивной стороны деятельности человека и развития электронно-вычислительной техники организация процессов и данных в ЭВМ при решении неструктуризованных проблем остается такой же, как и при слабо структуризованных. Организация процесса вне вычислительной системы, однако, отличается тем, что при подготовке и принятии решения центр тяжести перемещается к процессу. Динамичная организация информации в ЭВМ максимально помогает этому процессу (подавая быстрые и достоверные справки, сохраняя и предоставляя детализированные процедуры для активизации процесса и др.), благодаря чему увеличивает человеческие возможности и создает новые перспективы для развития творчества.
На основе сказанного можно определить конкретные уровни развития АСУ статичного и гибкого характера в АСУ динамичного характера. Отдельные уровни могут быть получены в результате комбинирования каждой из возможных форм организации массивов с одной из возможных форм технологии обработки информации.
В результате такого комбинирования получаются (см. рис.) девять разных уровней развития АСУ, шесть из которых являются промежуточными для трех основных уровней: статичная АСУ, гибкая АСУ и динамичная АСУ. Эти основные уровни являются результатом соответствующего сочетания статичной обработки со статичной организацией, гибкой обработки — с гибкой организацией и динамичной обработки — с динамичной организацией данных.
Уровни развития АСУ с точки зрения технологии управления полностью отражают технические возможности современных электронно-вычислительных машин и объективные требования дальнейшего совершенствования организации управленческой деятельности социалистической экономики. Пути этого развития стали реально доступными социалистической экономике с ее плановым характером и централизованной организацией. В социалистических странах уже накоплен большой опыт в создании автоматизированных систем управления. Для научного обобщения этого опыта необходимо, в частности, развитие методологии и методики создания автоматизированных систем управления, где более ясно должны быть выражены особенности статичных, гибких и динамичных АСУ, а также конкретные требования к постепенному переходу к высшим уровням человеко-машинного процесса управления. С каждым таким переходом управленческое творчество будет выходить на новый уровень, в новую, более высокую, более общую область, а вместе с этим будут создаваться и новые перспективы для всестороннего прогресса.
Статья является частью книги „Будущее науки. Международный ежегодник. Выпуск 10″
Год выпуска: 1977
Б 60200-027/073(02)-77 1-77
Индекс заказа: 79101
Описание:
Книга посвящена перспективам развития науки. Видные советские и зарубежные ученые рассказывают на страницах ежегодника о путях развития различных отраслей знания, о том, что даст наука людям через 10, 20, 100 лет.
