저자가 시스템 분석에 어떤 의미를 부여했는지, 이 개념을 어떻게 설명하는지 살펴보겠습니다.
이러한 종류의 연구가 기본적으로 시스템 범주의 사용에 기초하기 때문에 "체계적"이라는 개념이 사용됩니다.
한편으로 시스템은 결정을 내리는 데 필요한 물리적 현실(자연 및 인공 물체)입니다.
반면에 시스템 분석 과정에서 특정 구조적, 논리적 장치를 나타내는 기호 또는 기타 수단을 사용하여 설명되는 추상적이고 개념적인 시스템이 생성되며, 그 목적은 이해, 설명을 위한 도구 역할을 하는 것입니다. 실제 물리적 시스템 요소의 연결 및 관계 동작을 더욱 완벽하게 최적화할 수 있습니다. 이러한 종류의 추상 시스템은 수학적, 기계적, 언어적 모델 또는 모델 시스템 등이 될 수 있습니다. 물리적이고 상응하는 추상 시스템에서는 요소와 해당 연결 사이에 일대일 관계가 설정되어야 합니다. 이 경우 실제 물리적 시스템에 대한 실험에 의존하지 않고 적절한 추상 시스템을 사용하여 특정 동작의 적절성에 관한 다양한 종류의 작업 가설을 평가하고 가장 바람직한 솔루션을 개발하는 것이 가능해집니다.
"분석"이라는 용어는 연구 절차 자체를 특징짓는 데 사용됩니다. 이는 문제 전체를 해결에 더 접근하기 쉬운 구성 요소로 나누고, 가장 적절한 특수 방법을 사용하여 개별 하위 문제를 해결하고, 마지막으로 특정 솔루션을 통해 문제에 대한 일반적인 솔루션을 구성할 수 있습니다. 가장 효과적인 분석은 문제를 부분으로 나누는 분석적 분할과 이러한 부분 간의 연결 및 관계에 대한 연구의 유기적 조합뿐만 아니라 장소도 제공하는 체계적인 접근 방식을 기반으로 만 수행 될 수 있음이 분명합니다. 모든 부분에 공통된 목표와 목적을 고려하는 데 특히 중점을 두고 이에 따라 특정 솔루션의 일반 솔루션 합성이 수행됩니다. 실제로 시스템 분석에서는 분석 절차를 구현할 때 분석 및 합성 방법이 서로 얽혀 있으며 개별 결과를 단일 전체로 결합하는 방법과 각 요소가 시스템의 다른 요소에 미치는 영향에 지속적으로 주의를 기울입니다. .
오늘날 '시스템 분석'은 전체적으로 너무 광범위하고 모호하게 해석되어 특정 연구에서는 실제로 구현할 수 없습니다. 그리고 분명히 오늘날 충분히 큰 규모의 완성된 체계적 연구의 교차 사례를 선택하는 것이 아직 가능하지 않다는 것은 우연이 아닙니다. 이 개념을 이해하려고 노력합시다.
"시스템 분석"이라는 용어에 대한 다양한 관점과 관련하여 전문가들은 두 가지 접근 방식을 구분합니다.
첫 번째 지지자들은 수학을 강조합니다. 공식적인 수단(블록 다이어그램, 네트워크, 수학 방정식)을 사용하여 복잡한 시스템을 설명합니다. 이러한 종류의 형식적 설명을 기반으로 시스템의 최적 설계 또는 최상의 작동 모드를 찾기 위해 수학적 문제가 종종 제기됩니다. 즉, 시스템의 목표 기능의 최대값(또는 최소값)을 찾는 것입니다(예: 통제변수 값에 대한 주어진 제한 하에서 최대 이익, 최대 장애 군사 시설 수, 최소 작전 실행 시간, 최대 신뢰도 등).
수행되는 작업의 관계와 순서를 특성화하는 흐름도를 준비하는 것이 컴퓨터에서 계산을 수행하기 전 단계라는 점을 특히 강조해야 합니다. 따라서 많은 경우 시스템 분석은 컴퓨터 유지 관리에 직접 관련된 전문가가 수행하는 이러한 종류의 작업이라고 불리기 시작했습니다.
RAND Corporation의 관점과 일치하는 또 다른 접근 방식은 시스템 분석 논리를 최전선에 두는 것입니다. 이 경우 시스템 분석과 의사 결정의 불가분의 관계가 강조됩니다. 즉, 여러 가능한 대안 중에서 특정 과정이나 행동 과정을 선택하는 것을 의미합니다. 여기서 시스템 분석은 주로 수학과 컴퓨터를 사용하거나 사용하지 않고 해결해야 할 문제를 명확화하고 구성하거나 소위 구조화하기 위한 방법론으로 간주됩니다. 동시에 "구조화"의 개념에는 시스템 자체의 실제 목표에 대한 설명, 이러한 목표를 달성하기 위한 대안적 방법, 각 대안을 구현하는 과정에서 구성 요소 간의 관계, 그리고 내부 목표 달성이 모두 포함됩니다. 문제가 발생한 외부 조건에 대한 깊은 이해, 따라서 이것 또는 다른 행동 과정의 한계와 결과. 논리 시스템 분석은 어느 정도 수학적, 통계적, 논리적 방법으로 보완되지만 적용 범위와 방법론은 공식적인 수학 시스템 연구의 주제 및 방법론과 크게 다릅니다.
처음에 시스템 분석은 주로 복잡한 수학적 기법의 사용을 기반으로 했습니다. 시간이 지남에 따라 과학자들은 기술의 연구 및 개발 전체를 특징짓는 많은 불확실성이 있는 광범위한 문제를 분석하는 데 수학이 효과적이지 않다는 결론에 도달했습니다. 많은 주요 시스템 전문가들이 이에 대해 이야기합니다. 따라서 이러한 시스템 분석의 개념이 개발되기 시작했으며, 여기서 주로 과학적 사고의 본질적으로 새로운 변증법적 원리의 개발, 복잡한 대상의 논리적 분석, 상호 관계 및 모순되는 경향을 고려하는 데 중점을 둡니다. 이 접근 방식을 사용하면 더 이상 수학적 방법이 아니라 시스템 분석의 논리와 의사 결정 절차의 간소화가 중요해집니다. 그리고 최근 체계적 접근 방식이 일련의 체계적 원칙으로 이해되는 경우가 종종 있는 것은 우연이 아닙니다.
우리가 주로 고수할 이 접근 방식은 다음 정의에 해당합니다.
시스템 분석은 현대 차량의 설계, 개발, 생산, 운영 및 후속 청산뿐만 아니라 사회적, 정치적, 전략적, 심리적, 법적, 지리적, 인구통계학적, 군사적 및 기타 측면.
시스템 분석은 다른 방법과 어떻게 다릅니까?
경영 결정을 입증하기 위한 다소 공식화된 다른 접근 방식과의 주요 차이점은 다음과 같습니다.
- 차량의 수명주기(연구, 설계, 기술, 운영 등)에서 목표를 달성하기 위한 모든 이론적으로 가능한 대체 방법과 수단, 이러한 다양한 방법과 수단의 올바른 조합 및 결합이 고려됩니다.
- TS 대안은 장기적인 관점에서 평가되어야 합니다(특히 전략적 목적을 가진 시스템의 경우).
- 표준 솔루션이 없습니다.
- 동일한 문제를 해결하는 데 있어 서로 다른 견해가 명확하게 명시되어 있습니다.
- 비용 또는 시간 요구 사항이 완전히 정의되지 않은 문제에 적용됩니다.
- 의사결정 과정에서 조직적, 주관적 요인의 근본적인 중요성이 인식되고, 이에 따라 다양한 관점의 분석 및 조정에서 질적 판단이 널리 사용되는 절차가 개발됩니다.
- 가능한 옵션 중에서 가장 최적의 솔루션을 선택할 때 위험 요소와 불확실성, 고려 사항 및 평가에 특별한 주의를 기울입니다.
위험 요소와 불확실성에 대한 시스템 엔지니어의 관심 증가는 시스템 분석이 유망한 문제로 확장됨에 따라 직접적으로 발생합니다. 위험을 분석된 차량의 객관적 특성의 잠재적 가변성으로 이해한다면 불확실성은 이러한 현상이 나타날 형태에 대한 주관적인 지식이 부족함을 나타냅니다.
대규모 문제를 체계적으로 분석하는 경향은 솔루션이 복잡해지고 시간이 많이 걸리며 비용이 많이 들 정도로 규모가 커질 때만 나타납니다. 체계적 분석의 대상이 되는 그러한 결정을 정당화할 때 10~15년 기간을 기준으로 계산된 요소가 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 종류의 요인에는 무엇보다도 장기간에 걸쳐 진행되는 대규모 프로그램 실행을 위한 자본 투자의 막대한 증가, 과학 연구 및 기술 개발 결과에 대한 이러한 프로그램의 의존도 증가 등이 포함됩니다.
장기적인 관점을 고려해야 하는 또 다른 중요한 이유는 시스템 분석을 위해 설정되고 장기간에 걸쳐 정부(또는 조직)의 정책을 미리 결정하는 목표 자체의 전략적 성격입니다.
다양한 수준의 관리자 앞에 더 일반적이고 중요한 문제가 발생할수록 문제 해결을 위한 시스템 분석의 중요성도 더 커진다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.
시스템 분석은 어디에 사용될 수 있고 사용해야 합니까?
적용은 우리가 고려할 문제 유형에 따라 결정됩니다.
모든 문제는 지식의 깊이에 따라 세 가지 클래스로 나뉩니다.
- 본질적인 종속성이 잘 이해되어 궁극적으로 수치 추정을 받을 수 있는 숫자와 기호로 표현될 수 있는 잘 구조화되거나 정량적으로 공식화된 문제.
- 가장 중요한 자원, 특징 및 특성에 대한 설명만 포함하고 그 사이의 정량적 관계는 완전히 알려지지 않은 구조화되지 않았거나 질적으로 표현된 문제입니다.
- 질적, 양적 요소를 모두 포함하는 느슨하게 구조화되거나 혼합된 문제로, 문제의 질적, 모호하고 불확실한 측면이 지배적인 경향이 있습니다.
OR(운영 연구) 방법론은 잘 구조화된 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 이는 수학적 모델과 방법(선형, 비선형, 동적 프로그래밍, 큐잉 이론, 게임 이론 등)을 사용하여 타겟 작업을 관리하기 위한 최적의 전략을 찾는 것으로 구성됩니다. 운영 연구 방법을 적용할 때의 주요 문제는 표준을 올바르게 선택하거나 새로운 수학적 모델을 개발하고, 필요한 초기 데이터를 수집하고, 수학적 계산의 초기 전제와 결과를 분석하여 이 모델이 문제의 본질을 반영하는지 확인하는 것입니다. 해결되고 있습니다.
구조화되지 않은 문제에서는 경험이 풍부한 전문가가 해결 중인 문제에 대해 가능한 한 많은 정보를 수집하고 이에 익숙해지며 직관과 판단을 바탕으로 적절한 조치를 제안하는 경험적 방법이 전통적입니다.
이 접근 방식에서는 해결책을 찾기 위한 질서 있는 논리적 절차가 없으며 특정 제안을 제시하는 전문가는 서로 다른 초기 정보 수집에서 최종 권장 사항에 이르는 방식을 명확하게 설명할 수 없습니다. 문제를 해결할 때 그러한 전문가는 자신의 경험, 동료의 경험, 전문적인 준비, 상황 방법을 사용하여 유사한 문제를 연구하는 데 의존하지만 명확하게 공식화 된 방법론에는 의존하지 않습니다.
시스템 분석이 해결하도록 설계된 약하게 구조화된 문제에는 가장 중요한 대규모 경제, 기술, 정치 및 군사 전략적 문제가 대부분 포함됩니다.
이러한 종류의 일반적인 문제는 다음과 같습니다.
- 향후 해결이 예정되어 있습니다.
- 다양한 대안에 직면해 있습니다.
- 현재 기술 발전의 불완전성에 의존합니다.
- 대규모 자본 투자가 필요하고 위험 요소가 포함되어 있습니다.
- 문제를 해결하는 데 필요한 리소스의 조합으로 인해 내부적으로 복잡합니다.
- 비용이나 시간 요구 사항이 완전히 정의되지 않은 경우.
문제를 구조화하는 과정에서 시스템 분석을 수행할 때 일부 요소-하위 작업이 정량적으로 표현되고 모든 요소 간의 관계가 점점 더 정의됩니다. 이를 바탕으로 IR 방법을 사용하는 것과 달리 시스템 분석을 사용할 때는 문제에 대한 초기의 명확하고 포괄적인 설명이 전혀 필요하지 않으며 이러한 명확성은 분석 자체 과정에서 달성되어야 하며 하나의 것으로 간주됩니다. 주요 목표 중. IO 방법의 문제는 정량적 형태로 제시되고 컴퓨터에서 해결될 수 있습니다. 대조적으로, 생산 분야의 장기 정책 개발로 구성된 전략적 문제는 원칙적으로 IO의 과제로 공식화 될 수 없습니다. 이러한 종류의 문제는 체계적 분석의 대상입니다. 전략적 목표는 회사 전체에 대한 명확한 최적 기준이 부족하기 때문에 쉽게 검증(즉, 정량적으로 표현)되지 않으며 의사 결정 시 경험이 풍부한 관리자와 전문가의 주관적인 판단이 필요합니다.
시스템 분석의 본질 중 일부를 요약해 보겠습니다.
- 시스템 분석은 가능한 많은 대안 중에서 최적의 결정을 내리는 것과 관련이 있습니다.
- 각 대안은 장기적인 관점에서 평가됩니다.
- SA는 문제를 심층적으로 설명(이해)하고 정리(구조화)하기 위한 방법론으로 간주됩니다.
- SA에서는 전체와 모순되는 추세의 상호 연결을 고려하는 과학적 사고의 새로운 원칙을 개발하는 데 중점을 둡니다. 보다 구체적으로 말하면, 차량 수명주기의 모든 단계에서 논리적인 단계 순서를 기반으로 가능한 경우 정량적 형태로 대안 비교가 체계적으로 수행됩니다.
- 전문가의 직관은 더욱 예리해지고 있습니다.
- 주로 전략적 문제를 해결하는 데 사용됩니다.
따라서 SA는 결정을 개발하고, 내리고, 정당화하기 위한 일련의 방법과 수단입니다(특히 차량의 연구, 생성 및 관리에서).
시스템 분석의 참신함과 주요 장점 및 단점은 무엇입니까?
시스템 분석의 참신함은 분석의 명확성, 정량적 방법 및 불확실성 식별을 지속적으로 강조하면서 문제를 전체적으로 고려한다는 사실에 있습니다. 또한 수학적 모델을 사용하여 연결을 적절하게 표현할 수 없는 구성표나 모델도 있습니다.
시스템 분석의 장점은 해당 분야 전문가의 판단과 직관을 체계적이고 효과적으로 결합할 수 있다는 점이다.
시스템 분석은 주관적인 판단과 반대되는 것으로 보아야 할 것이 아니라, 다양한 분야의 전문가의 판단이 개인의 판단보다 우수한 결과를 생성하는 데 사용되도록 보장하는 구조적 프레임워크로 보아야 합니다. 이것이 그의 목표이고 그는 그것을 가능하게 한다.
그러나 판단의 주관성, 지식의 부정확성, 평가의 직관성 및 자연과 다른 사람들의 행동에 대한 정보의 불확실성으로 인해 연구를 기반으로 하나를 선택하는 데 따른 이점에 대한 평가 이상을 달성할 수 없다는 사실로 이어집니다. 다른 것보다 대안.
시스템 분석의 한계는 다음과 같습니다.
- 분석의 불가피한 불완전성;
- 효율성 측정의 근접성;
- 미래를 정확하게 예측할 수 있는 방법이 부족합니다.
여러 사회정치적 요인이 대안 개발 및 선택에 중요한 역할을 해야 합니다. 그러나 현재로서는 이러한 요소를 대략적으로 측정할 수 있는 방법조차 없으며 직관적으로 고려해야 합니다.
측정 불가능한 요소에 책임 있는 의사결정자의 관심을 집중시키는 것이 매우 중요합니다.
시스템 분석의 단점은 다음과 같습니다. 근본적으로 중요한 많은 요소는 수량화할 수 없으며 간과되거나 의도적으로 나중에 고려할 수 있도록 남겨두고 잊어버릴 수 있습니다. 때로는 분석 자체나 해당 분석에 따른 결정에서 부적절한 가중치가 부여될 수도 있습니다.
또 다른 이유는 연구가 너무 과학적이고 정량적으로 정확해 많은 주관적 판단이 필요함에도 불구하고 전혀 정당화될 수 없는 타당성이 부여될 수 있다는 것입니다. 즉, 우리는 숫자의 매력과 정확성에 너무 푹 빠져 그 정확성을 달성하기 위해 만들어진 단순화를 간과하고, 질적 요소에 대한 분석을 간과하고, 해결 과정에서 추상적 계산의 중요성을 과장할 수 있습니다. 그러나 분석하지 않으면 특정 고려 사항에서 개선 사항을 놓치고 개별 요소를 잘못 "평가"할 위험이 훨씬 커집니다.
시스템 분석의 주요 의미는 무엇입니까?
시스템 분석의 가장 중요하고 중요한 결과는 문제에 대한 정량적 해결책이 아니라 문제 연구에 참여하는 전문가와 전문가 간의 이해도와 가능한 해결책의 증가로 인식되며, 가장 중요한 것은 책임자 중에는 잘 개발되고 평가된 대안 세트가 제공됩니다.
새로운 분석 및 관리 방법, 그리고 무엇보다도 시스템 분석의 유용성은 다음과 같습니다.
- 문제의 본질에 대한 더 큰 이해와 통찰력: 관계와 정량적 가치를 식별하려는 실질적인 노력은 특정 결정 뒤에 숨겨진 관점을 발견하는 데 도움이 될 것입니다.
- 더욱 정확하게: 목표, 목표를 보다 명확하게 공식화하면 다면적인 목표의 필연적으로 불분명한 측면이 제거되지는 않지만 줄어들 것입니다.
- 보다 비교 가능함: 한 국가나 지역에 대한 계획을 다른 지역의 계획 및 정책과 유용하게 연결하고 비교할 수 있는 방식으로 분석(정책)을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 공통 요소를 식별할 수 있습니다.
- 더 큰 유용성과 효율성으로: 새로운 방법의 개발은 금전적 자원의 분배로 이어져야 하며... 보다 질서 있는 방식으로 직관적 판단의 가치를 테스트하는 데 도움이 되어야 합니다.
한 가지 예를 들어 시스템 분석 방법의 중요성을 설명하겠습니다. 그러나 먼저 시스템 분석의 주요 임무는 문제 해결을 위한 전체 대안 세트를 식별하고 특정 목표 달성에 대한 비용 및 효율성 측면에서 비교하는 것임을 기억하십시오. 모든 복잡한 문제에는 하나의 분야로 다룰 수 없는 다양한 요소가 포함됩니다. 따라서 다양한 분야의 지식과 자격을 갖춘 전문가들로 구성된 학제간 팀을 구성하는 것이 좋습니다. 더욱이 더 중요한 것은 경제학자, 생물학자, 엔지니어 등의 눈에는 문제가 다르게 보이고, 그들의 서로 다른 접근 방식이 해결책을 찾는 데 더 잘 기여할 수 있다는 것입니다.
어떤 접근 방식, 또는 어떤 “특수 접근 방식”의 조합이 가장 좋은지 알아보려면 다양한 관점에서 문제를 살펴볼 필요가 있습니다. 이를 예를 들어 설명하겠습니다. 대규모 행정 건물의 관리자는 이 건물에서 근무하는 직원으로부터 점점 더 많은 불만을 접수했습니다. 엘리베이터를 기다리는 시간이 너무 길다는 불만이 있었습니다. 관리자는 리프팅 시스템 전문 회사에 도움을 요청했습니다. 이 회사의 엔지니어들은 타이밍 테스트를 수행하여 불만 사항이 근거가 있음을 보여주었습니다. 엘리베이터의 평균 대기 시간이 허용 기준을 초과하는 것으로 나타났습니다. 전문가들은 문제를 해결할 수 있는 방법에는 엘리베이터 수를 늘리는 것, 기존 엘리베이터를 고속 엘리베이터로 교체하는 것, 엘리베이터에 특수 작동 모드를 도입하는 것 등 세 가지 방법이 있다고 관리자에게 말했습니다. 특정 층에만 서비스를 제공하기 위해 각 엘리베이터를 이전합니다. 관리자는 회사에 이러한 모든 대안을 평가하고 각 옵션을 구현하는 데 예상되는 비용에 대한 추정치를 제공하도록 요청했습니다.
얼마 후 회사는 이 요청을 받아들였습니다. 처음 두 가지 옵션에는 관리자의 관점에서 볼 때 건물에서 발생하는 수입으로 정당화되지 않는 비용이 필요했으며 세 번째 옵션은 대기 시간을 충분히 줄이지 못한 것으로 나타났습니다. 관리자는 이러한 제안 중 어느 것에도 만족하지 않았습니다. 그는 모든 옵션을 고려하고 결정을 내리기 위해 이 회사와의 추가 협상을 한동안 연기했습니다.
관리자가 자신이 해결하기 어려운 문제에 직면했을 때, 그는 부하직원들과 그 문제에 대해 논의할 필요가 있다고 생각하는 경우가 많습니다. 우리 관리자가 접근한 직원 그룹에는 이 큰 건물을 유지하고 수리하는 고용 부서에서 일하는 젊은 심리학자가 포함되었습니다. 관리자가 모인 직원들에게 문제의 본질을 설명했을 때, 이 청년은 그 공식화 자체에 매우 놀랐습니다. 그는 매일 많은 시간을 낭비하는 것으로 알려진 직원들이 엘리베이터를 기다리기 위해 몇 분을 기다려야 하는 것에 대해 왜 불만을 품는지 이해할 수 없다고 말했습니다. 의심을 표현할 시간도 채 되기 전에, 설명을 찾았다는 생각이 그의 마음 속에 번쩍였다. 직원들은 근무 시간을 쓸데없이 낭비하는 경우가 많지만, 이때는 비생산적이지만 즐거운 일로 바쁩니다. 그러나 엘리베이터를 기다리는 동안 그들은 단지 게으름에 시달릴 뿐입니다. 이 추측에 젊은 심리학자의 얼굴이 밝아졌고 그는 자신의 제안을 불쑥 내뱉었습니다. 관리자는 이를 수락했고 며칠 후 최소한의 비용으로 문제가 해결되었습니다. 심리학자는 엘리베이터 근처의 각 층에 큰 거울을 걸 것을 제안했습니다. 이 거울은 당연히 엘리베이터를 기다리는 여성들에게 할 일을 주었지만, 이제 여성들을 바라보는 데 열중하며 아무 관심도 없는 척하던 남성들 역시 지루함을 멈췄다.
이 이야기가 아무리 신뢰할 만하더라도 그것이 보여주는 요점은 매우 중요합니다. 심리학자는 엔지니어와 정확히 동일한 문제를 보고 있었지만 교육과 관심에 따라 다른 관점에서 접근했습니다. 이 경우 심리학자의 접근 방식이 가장 효과적인 것으로 나타났습니다. 분명히 설정된 목표를 변경하여 문제가 해결되었는데, 이는 대기 시간을 줄이는 것이 아니라 짧아졌다는 인상을 주기 위한 것이었습니다.
따라서 시스템, 운영, 의사결정 절차 등을 단순화해야 합니다. 그러나 이러한 단순성을 달성하기는 쉽지 않습니다. 이것은 가장 어려운 작업입니다. “짧게 만들 시간이 없어서 긴 편지를 쓴다”는 옛말을 “간단하게 만드는 방법을 모르기 때문에 복잡하게 만든다”고 바꿔 말하면 된다.
시스템 분석으로 이 문제가 해결됩니다!
시스템 분석의 중심 절차는 의사결정을 실행하는 과정에서 나타날 수 있는 실제 상황의 모든 요소와 관계를 반영하는 일반화된 모델(또는 모델)을 구축하는 것입니다. 결과 모델을 검사하여 하나 이상의 대체 옵션을 원하는 옵션에 적용한 결과의 근접성, 각 옵션에 대한 상대적 자원 비용, 다양한 바람직하지 않은 외부 영향에 대한 모델의 민감도 정도를 결정합니다. 시스템 분석은 운영 연구, 전문가 평가 방법, 임계 경로 방법, 대기열 이론 등 현대 경영 활동에 널리 사용되는 다양한 응용 수학적 학문과 방법을 기반으로 합니다. 시스템 분석의 기술적 기반은 현대 컴퓨터와 정보입니다. 시스템.
시스템 분석을 사용하여 문제를 해결하는 데 사용되는 방법론적 수단은 단일 목표를 추구하는지 아니면 특정 목표 집합을 추구하는지, 결정이 한 사람 또는 여러 사람에 의해 이루어지는지 등에 따라 결정됩니다. 상당히 명확하게 정의된 하나의 목표가 있는 경우 하나의 기준에 따라 성취도를 평가할 수 있는 수학적 프로그래밍 방법이 사용됩니다. 목표 달성 정도를 여러 기준에 따라 평가해야 하는 경우 효용 이론 장치를 사용하여 기준을 정렬하고 각 기준의 중요성을 결정합니다. 사건의 전개가 여러 개인이나 시스템의 상호작용에 의해 결정될 때, 각각은 자신의 목표를 추구하고 스스로 결정을 내립니다. 게임 이론 방법이 사용됩니다.
제어 시스템 연구의 효율성은 주로 선택하고 사용하는 연구 방법에 따라 결정됩니다. 실제 의사 결정 조건에서 방법 선택을 용이하게 하려면 방법을 그룹으로 나누고, 이러한 그룹의 특성을 특성화하고, 모델 개발 및 시스템 분석 방법에 사용하기 위한 권장 사항을 제공해야 합니다.
전체 연구 방법 세트는 세 가지 큰 그룹으로 나눌 수 있습니다. 전문가의 지식과 직관 사용에 기반한 방법; 제어 시스템의 공식화된 표현 방법(연구 중인 프로세스의 공식 모델링 방법) 및 통합 방법.
이미 언급했듯이 시스템 분석의 특정 특징은 정성적 방법과 형식적 방법의 조합입니다. 이 조합은 사용되는 모든 기술의 기초를 형성합니다. 전문가의 직관과 경험을 활용하는 주요 방법과 시스템을 공식화하는 방법을 고려해 보겠습니다.
숙련된 전문가의 의견을 식별하고 요약하고 그들의 경험과 비전통적인 접근 방식을 사용하여 조직의 활동을 분석하는 방법에는 "브레인스토밍" 방법, "시나리오" 유형 방법, 전문가 평가 방법(SWOT 분석 포함)이 포함됩니다. ), "시나리오" 유형 방법 델파이", "목표 트리", "비즈니스 게임"과 같은 방법, 형태학적 방법 및 기타 여러 가지 방법이 있습니다.
나열된 용어는 숙련된 전문가의 의견을 식별하고 일반화하는 데 대한 하나 이상의 접근 방식을 특징으로 합니다(라틴어로 번역된 "전문가"라는 용어는 "경험이 있는"을 의미함). 때로는 이러한 모든 방법을 "전문가"라고 합니다. 그러나 전문가 설문 조사와 직접 관련된 특별한 종류의 방법, 소위 전문가 평가 방법도 있습니다(설문 조사에서는 점수와 순위로 등급을 지정하는 것이 관례이기 때문에). 따라서 위에서 언급한 유사한 접근 방식 때때로 "질적"이라는 용어와 결합됩니다(전문가로부터 받은 의견을 처리할 때 정량적 방법도 사용할 수 있으므로 이 이름의 관례에 유의하세요). 이 용어(다소 번거롭기는 하지만)는 전문가가 분석 종속성을 고려하여 문제를 즉시 설명할 수 없을 뿐만 아니라 어떤 방법을 사용하는지 알 수 없을 때 전문가가 사용해야 하는 방법의 본질을 더 많이 반영합니다. 위에서 논의한 시스템의 공식화된 표현 모델을 구하는 데 도움을 주실 수 있나요?
"브레인스토밍"과 같은 방법.브레인스토밍의 개념은 1950년대 초반부터 “직관적 사고를 바탕으로 새로운 아이디어를 발굴하고 집단 간의 합의를 이끌어내는 것”을 목표로 하는 “창의적 사고를 체계적으로 훈련하는 방법”으로 널리 받아들여졌습니다.
이러한 유형의 방법은 새로운 아이디어를 찾고 폭넓은 토론과 건설적인 비판을 찾는 것이 주요 목표입니다. 기본 가설은 수많은 아이디어 중에 적어도 몇 가지 좋은 아이디어가 있다는 가정입니다. 채택된 규칙과 구현의 엄격함에 따라 직접 브레인스토밍, 의견 교환 방법, 위원회, 법원과 같은 방법(한 그룹이 가능한 많은 제안을 하고 두 번째 그룹이 이를 최대한 비판하려고 하는 경우)을 구별합니다. 가능한 한) 등 최근에는 브레인스토밍을 비즈니스 게임 형태로 진행하기도 합니다.
"스크립트"와 같은 방법.문제나 분석된 대상에 대한 아이디어를 준비하고 조정하는 방법을 서면으로 제시하는 것을 시나리오라고 합니다. 처음에 이 방법에는 사건의 논리적 순서나 시간이 지남에 따라 전개되는 문제에 대한 가능한 해결책이 포함된 텍스트를 준비하는 작업이 포함되었습니다. 그러나 나중에 시간 좌표의 필수 요구 사항이 제거되었고 스크립트는 형식에 관계없이 고려 중인 문제에 대한 분석과 솔루션 또는 시스템 개발에 대한 제안이 포함된 모든 문서로 불리기 시작했습니다. 제시. 일반적으로 실제로 그러한 문서 준비에 대한 제안은 먼저 전문가가 개별적으로 작성한 다음 합의된 텍스트가 구성됩니다.
시나리오 준비에서 시스템 분석 전문가의 역할은 관련 지식 분야의 주요 전문가가 시스템의 일반적인 패턴을 식별하도록 돕는 것입니다. 개발 및 목표 형성에 영향을 미치는 외부 및 내부 요인을 분석합니다. 이러한 요인의 원인을 식별합니다. 정기 간행물, 과학 출판물 및 기타 과학 및 기술 정보 소스의 주요 전문가의 진술을 분석합니다. 해당 문제를 해결하는 데 기여하는 보조 정보 자금(가급적 자동화)을 만듭니다.
스크립트를 사용하면 정식 모델로 즉시 표시할 수 없는 상황에서 문제(시스템)에 대한 예비 아이디어를 만들 수 있습니다. 그러나 여전히 대본은 다양한 전문가에 의한 모호한 해석 가능성과 관련된 모든 후속 결과(동의어, 동음이의어, 역설)가 포함된 텍스트입니다. 따라서 이러한 텍스트는 미래 시스템이나 해결될 문제에 대한 보다 형식화된 아이디어를 개발하기 위한 기초로 간주되어야 합니다.
전문가 평가 방법.이러한 방법의 기본은 다양한 형태의 전문가 질문에 이어 가장 바람직한 옵션을 평가하고 선택하는 것입니다. 전문가 평가를 사용할 수 있는 가능성과 객관성에 대한 정당성은 연구 중인 현상의 알려지지 않은 특성이 무작위 변수로 해석된다는 사실에 기반하며, 분포 법칙의 반영은 전문가의 신뢰도에 대한 개별 평가이며 특정 사건의 중요성.
연구 대상 특성의 참값은 전문가 집단의 추정 범위 내에 있으며 일반화된 집단 의견은 신뢰할 수 있다고 가정합니다. 이들 방법에서 가장 논란이 되는 점은 전문가가 표현한 추정치를 바탕으로 가중계수를 설정하고, 상충되는 추정치를 어느 정도 평균값으로 줄이는 점이다.
전문가 설문조사- 이는 일회성 절차가 아닙니다. 불확실성이 큰 복잡한 문제에 대한 정보를 얻는 이러한 방법은 복잡한 시스템에서 일종의 "메커니즘"이 되어야 합니다. 전문가와 함께 정기적인 작업 시스템을 만드는 것이 필요합니다.
전문가 방법의 다양성 중 하나는 조직의 강점과 약점, 활동에 대한 기회 및 위협을 연구하는 방법인 SWOT 분석 방법입니다.
이 방법 그룹은 사회 경제적 연구에 널리 사용됩니다.
"Delphi"와 같은 방법.처음에는 브레인스토밍을 진행하는 절차 중 하나로 델파이 방법이 제안되었으며, 심리적 요인의 영향을 줄이고 전문가 평가의 객관성을 높이는 데 도움이 될 것입니다. 그런 다음 이 방법은 독립적으로 사용되기 시작했습니다. 그 기반은 피드백이며, 전문가에게 이전 라운드 결과를 숙지시키고 전문가의 중요성을 평가할 때 이러한 결과를 고려합니다.
Delphi 프로시저를 구현하는 특정 기술에서 이 도구는 다양한 수준으로 사용됩니다. 따라서 단순화된 형태로 일련의 반복적인 브레인스토밍 주기가 구성됩니다. 보다 복잡한 버전에서는 전문가 간의 접촉을 배제하지만 라운드 사이에 서로의 의견을 숙지할 수 있는 설문지를 사용하여 순차적인 개별 설문조사 프로그램이 개발됩니다. 설문지는 라운드마다 업데이트될 수 있습니다. 다수의 의견에 대한 제안이나 적응과 같은 요소를 줄이기 위해 전문가는 때때로 자신의 관점을 정당화해야 하지만 이것이 항상 원하는 결과로 이어지는 것은 아니지만 오히려 적응의 효과를 높일 수 있습니다. 가장 발전된 방법에서는 전문가에게 자신의 의견의 중요성에 대한 가중치 계수가 할당되고, 이전 설문조사를 기반으로 계산되고, 라운드별로 개선되고, 일반화된 평가 결과를 얻을 때 고려됩니다.
"골 트리"와 같은 방법."트리"라는 용어는 전체 목표를 하위 목표로 나누고, 이를 하위 수준의 하위 목표 또는 특정 수준에서 시작하는 기능이라고 할 수 있는 더 자세한 구성 요소로 나누어 얻은 계층 구조의 사용을 의미합니다.
"목표 트리" 방법은 목표, 문제, 방향의 상대적으로 안정적인 구조를 얻는 데 중점을 둡니다. 개발 중인 시스템에서 발생하는 불가피한 변화로 인해 일정 기간 동안 거의 변경되지 않은 구조입니다.
이를 달성하려면 구조의 초기 버전을 구성할 때 목표 설정 패턴을 고려하고 계층 구조 형성 원리를 사용해야 합니다.
형태학적 방법.형태학적 접근 방식의 주요 아이디어는 선택한 요소나 해당 기능을 결합하여 문제에 대한 가능한 모든 솔루션을 체계적으로 찾는 것입니다. 체계적인 형태로, 형태학적 분석 방법은 스위스의 천문학자 F. Zwicky에 의해 처음 제안되었으며 종종 "Zwicky 방법"이라고 불립니다.
비즈니스 게임- 여러 사람 또는 사람과 컴퓨터의 주어진 규칙에 따라 플레이함으로써 다양한 상황에서 경영 결정을 내릴 수 있는 시뮬레이션 방법이 개발되었습니다. 비즈니스 게임을 사용하면 프로세스 모델링 및 시뮬레이션을 통해 복잡한 실제 문제를 분석, 해결하고 정신 문화 형성, 관리, 의사 소통 기술, 의사 결정 및 관리 기술의 도구적 확장을 보장할 수 있습니다.
비즈니스 게임은 관리 시스템을 분석하고 전문가를 교육하는 수단으로 사용됩니다.
실제로 관리 시스템을 설명하기 위해 시간 경과에 따른 시스템 기능 연구, 관리 계획 연구, 단위 구성, 종속성 등을 다양한 정도로 제공하는 여러 가지 공식화된 방법이 사용됩니다. 관리 장치의 정상적인 작동 조건을 만들고, 개인화하고, 명확한 정보를 보장하여 관리합니다.
시스템의 공식화된 표현을 기반으로 하는 가장 완전한 분류 중 하나입니다. 수학적으로 다음과 같은 방법이 포함됩니다.
- - 분석적(고전 수학과 수학적 프로그래밍 방법)
- - 통계(수학적 통계, 확률론, 큐잉 이론)
- - 집합론, 논리학, 언어학, 기호학(이산 수학의 한 분야로 간주됨)
그래픽 (그래프 이론 등).
잘못 구성된 시스템 클래스는 이 분류에서 통계적 표현에 해당합니다. 자기 조직화 시스템 클래스의 경우 가장 적합한 모델은 이산 수학과 그래픽 모델 및 이들의 조합입니다.
응용 분류는 경제적, 수학적 방법과 모델에 중점을 두고 있으며 주로 시스템이 해결하는 기능적 문제 세트에 의해 결정됩니다.
시스템 분석의 예를 살펴보겠습니다.
예 . 아침에 대학 수업에 가는 간단한 작업을 생각해 봅시다. 종종 학생들이 해결하는 이 문제에는 모든 측면이 있습니다.
- - 물질적, 물리적 측면 - 학생은 교과서 및 공책과 같은 특정 질량을 필요한 거리까지 이동해야 합니다.
- - 에너지 측면 - 학생이 움직이기 위해서는 특정 양의 에너지를 보유하고 소비해야 합니다.
- - 정보 측면 - 대학의 경로와 위치에 대한 정보가 필요하며 경로를 따라 처리되어야 합니다.
- - 인간 측면 - 특히 버스로 이동하는 것은 사람 없이는 불가능합니다. 예를 들어 버스 운전사 없이는 불가능합니다.
- - 조직적 측면 - 적합한 교통망과 경로, 정류장 등이 필요합니다.
- - 공간적 측면 - 특정 거리에 대한 움직임;
- - 시간 측면 - 이 운동에 시간이 소요됩니다(이 기간 동안 환경, 관계, 연결에서 되돌릴 수 없는 변화가 발생합니다).
모든 유형의 자원은 밀접하게 관련되어 있고 서로 얽혀 있습니다. 더욱이, 그것들은 서로 없이는 불가능합니다. 그 중 하나의 실현은 다른 것의 실현으로 이어집니다.
사고의 유형
특별한 유형의 사고는 프로세스나 현상의 본질을 이해하는 것뿐만 아니라 이를 관리하려는 분석가에게 내재된 체계적입니다. 때로는 분석적 사고로 식별되지만 이러한 식별은 완전하지 않습니다. 분석적 사고방식은 그럴 수 있지만 시스템 접근 방식은 시스템 이론에 기반한 방법론입니다.
주제 지향 (주제 지향) 사고는 의도적으로 (원칙적으로 연구 목적으로) 인과 관계와 패턴을 여러 가지로 식별하고 실현하고 인식할 수 있는 방법(원리)입니다. 특별하고 일반적인 사건과 현상. 종종 이것은 시스템을 연구하기 위한 방법이자 기술입니다.
체계적인 (시스템 지향) 사고는 의도적으로 (일반적으로 관리 목적으로) 여러 일반 및 보편적 사건에서 인과 관계와 패턴을 식별하고 업데이트하고 이해할 수 있는 방법(원리)입니다. 그리고 현상. 이는 종종 시스템 연구 방법론입니다.
시스템 사고를 통해 일련의 사건, 현상(다양한 구성 요소로 구성될 수 있음)이 전체적으로 업데이트되고 연구되며, 행동이 예측될 수 있는 일반 규칙에 따라 조직된 하나의 사건 또는 현상으로 연구됩니다. 규칙) 구성 요소의 동작뿐만 아니라 그 자체의 품질과 수량도 명확하지 않습니다. 시스템이 전체적으로 어떻게 기능하거나 발전하는지 명확해질 때까지는 해당 부분에 대한 지식이 이러한 개발에 대한 완전한 그림을 제공할 수 없습니다.
코끼리란 무엇이며 시스템 분석이 필요한 이유는 무엇입니까?
어느 날 여섯 명의 시각 장애인이 코끼리가 무엇인지 물었습니다. 그리고 좋은 사람들이 그들을 코끼리가 있는 곳으로 인도했습니다. 한 사람은 옆면을 만지며 이렇게 말했습니다. 나는 코끼리가 벽이라는 것을 압니다. 또 다른 사람은 다리를 만지며 이렇게 말했습니다. 이것은 기둥입니다. 세 번째는 코를 잡고 있는 뱀... 그들은 모두 코끼리가 무엇인지 알고 있다는 확신을 가지고 떠났습니다.
이 비유로 나는 “시스템 이론과 시스템 분석” 분야의 첫 번째 수업을 시작합니다. 이를 통해 우리는 매우 흥미롭고 유용한 이 분야의 몇 가지 중요한 측면을 명확하고 간결하게 설명할 수 있습니다.
첫 번째 수업에서는 학문 공부를 시작할 때 학생들과 함께 있는 위치를 나타낼 수 있습니다. 각각의 새로운 그룹에서 우리는 학생들과 함께 비유에 나오는 맹인과 같으며 우리 앞에 있는 "코끼리"는 "시스템 이론 및 시스템 분석" 분야입니다. 모든 사람은 이 분야에 대해 자신만의 생각을 가지고 있으며, 더 효과적으로 작업하려면 우리가 이야기할 내용을 모두 동등하게 이해해야 합니다. 그리고 첫 번째 수업의 주요 임무는 용어를 정의하고 다음에 공부할 내용에 대한 공통된 이해를 얻는 것입니다. 그러다가 한 학생의 말에 따르면 "'시스템 분석'이 단순한 단어 집합이 아니라 내 직업에 꼭 필요한 학문이라는 것을 깨닫게 될 것입니다."
그렇다면 시스템 분석이란 무엇일까요? "시스템 분석은 수학, 자연 과학 및 복잡한 시스템 개발 경험 분야의 이론적, 경험적 원리를 논리적으로 연결하여 특정 문제에 대한 솔루션의 타당성을 높입니다."
시스템 분석을 사용하면 복잡한 문제를 일련의 간단한 작업으로 나누고, 상호 관계를 고려하여 복잡한 시스템을 요소로 나눌 수 있습니다.
다른 많은 과목에는 다른 학문에 적용하기 어려운 기술과 방법이 많이 있습니다. 시스템 분석에는 다른 모든 과목에서 사용되는 방법 시스템이 있습니다.
"시스템 이론 및 시스템 분석" 분야의 목표 중 하나는 가능한 한 많은 시스템 분석 방법을 연구하는 것입니다. 방법에 대한 지식과 이를 모든 작업에 적용하는 능력을 통해 전문적인 활동과 개인 영역에서 발생하는 문제를 보다 효과적이고 효율적으로 해결할 수 있습니다.
시스템 분석의 이론적, 실무적 측면을 익히고 연구한 방법을 문제 해결에 적용하는 과정에서 시스템 사고가 발달합니다. 시스템적 사고는 코끼리에 관한 비유를 통해 우리가 설명할 수 있는 두 번째 측면입니다. 체계적으로 본다는 것은 “한 번에 전체 코끼리”를 보는 것, 문제를 해결할 때 상황을 전체적으로 보는 것, 모든 측면과 뉘앙스를 이해하는 것입니다.
다시 말해서 " 시스템적 사고"다양한 이론적 모델과 복잡한 대상에 대한 전체적 직관적 비전에 의존하면서 전체 그림을 볼 수 있는 방식으로 사고하는 능력입니다." 시스템 사고에서는 직관이 여전히 우세한 경우가 많습니다. 직관 요소가 우세한 시스템 사고는 귀납적 사고와 연역적 사고 방법을 모두 사용할 수 있습니다.
모든 사람은 체계적인 사고를 가지고 있지만 모든 사람이 그것을 사용하는 것은 아닙니다. 시스템 분석을 공부하면 시스템 사고를 개발하고 모든 활동 분야에서 모든 수준의 복잡성 문제를 해결하는 데 시스템 사용의 이점을 확인할 수 있습니다. 시스템 사고의 개발은 "시스템 이론 및 시스템 분석" 분야의 주요 임무입니다.
교사로서 나의 임무는 학생들이 시스템 분석 방법을 시도하고 이를 주로 전문적인 실제 활동에 적용하고 그 효과를 확인하는 것입니다.
학생들의 임무는 듣고, 생각을 적고, 가능한 한 많은 질문을 하고, 의견을 표현하는 것입니다.
그런 다음 "시스템 이론 및 시스템 분석" 분야를 공부하는 것은 흥미롭고 유용할 것이며 효과적인 전문가가 되는 길로 더 나아갈 수 있게 해줄 것입니다.
시스템 분석– 복잡하고 매우 복잡한 대상의 연구 및 설계에 사용되는 일련의 방법 및 도구, 주로 사회, 경제, 인간-기계 및 기술의 설계, 생성 및 관리에 대한 의사 결정을 개발, 작성 및 정당화하는 방법 시스템 . 문헌에서 시스템 분석의 개념은 때때로 다음과 같은 개념으로 식별됩니다. 체계적인 접근 , 그러나 시스템 분석에 대한 그러한 일반화된 해석은 거의 정당화되지 않습니다. 시스템 분석은 1960년대에 등장했습니다. 운영 연구 및 시스템 엔지니어링 개발의 결과입니다. 시스템 분석의 이론적, 방법론적 기초는 시스템 접근 방식과 일반 시스템 이론 . 시스템 분석은 gl.o에 적용됩니다. 인공(인간 참여로 출현) 시스템에 대한 연구에 있으며, 그러한 시스템에서 중요한 역할은 인간 활동에 속합니다. 연구 및 관리 문제를 해결하기 위해 시스템 분석 방법을 사용하는 것은 주로 의사 결정 과정에서 엄격하게 정량화할 수 없는 요소의 존재와 관련된 불확실성의 조건에서 선택을 해야 하기 때문에 필요합니다. 시스템 분석의 절차와 방법은 문제 해결을 위한 대체 옵션을 제시하고, 각 옵션의 불확실성 정도를 식별하고, 특정 성능 기준에 따라 옵션을 비교하는 것을 목표로 합니다. 시스템 분석의 원칙에 따르면 사회 이전에 발생하는 복잡한 문제(주로 관리 문제)는 전체 구성 요소의 상호 작용에서 시스템으로 간주되어야 합니다. 이 시스템 관리에 대한 결정을 내리려면 목표, 개별 하위 시스템의 목표 및 이러한 목표를 달성하기 위한 많은 대안을 결정해야 하며, 이는 특정 효율성 기준에 따라 비교되며 결과적으로 가장 적절한 제어 방법 주어진 상황에 맞게 선택됩니다. 시스템 분석의 중심 절차는 의사결정을 실행하는 과정에서 나타날 수 있는 실제 상황의 모든 요소와 관계를 반영하는 일반화된 모델(또는 모델)을 구축하는 것입니다. 결과 모델을 검사하여 하나 이상의 대체 옵션을 원하는 옵션에 적용한 결과의 근접성, 각 옵션에 대한 상대적 자원 비용, 다양한 바람직하지 않은 외부 영향에 대한 모델의 민감도 정도를 결정합니다. 시스템 분석은 현대 경영 활동에 널리 사용되는 다양한 수학적 응용 분야와 방법을 기반으로 합니다. 시스템 분석의 기술적 기반은 현대 컴퓨터와 정보 시스템입니다. 시스템 분석에서는 시스템 다이내믹스, 게임 이론, 휴리스틱 프로그래밍, 시뮬레이션 모델링, 프로그램 대상 제어 등의 방법이 널리 사용됩니다. 시스템 분석의 중요한 특징은 여기에 사용되는 공식 및 비공식 연구 도구와 방법의 통일성입니다.
문학:
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4. Larichev O.I.시스템 분석의 실제 적용에 대한 방법론적 문제. - 거기; 블라우베르크 I.V.,미르스키 E.M.,Sadovsky V.N.시스템 접근 및 시스템 분석. – 책에서: 시스템 연구. 방법론적 문제. 연감 1982. M., 1982;
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7. 조명도 참조하세요. 예술에. 체계 , 체계적인 접근.
V.N.사도프스키
시스템 분석- 연구 중인 시스템의 변수 또는 요소 사이의 구조적 연결을 설정하기 위한 일련의 동작인 과학적 인지 방법입니다. 이는 일반 과학, 실험, 자연 과학, 통계 및 수학적 방법의 복합체를 기반으로 합니다.
잘 구조화된 정량적 문제를 해결하기 위해 적절한 수학적 모델(예: 선형, 비선형, 동적 프로그래밍 문제, 대기열 이론 문제, 게임 이론 등)을 구성하는 것으로 구성된 잘 알려진 운영 연구 방법론이 사용됩니다. ) 최적의 제어 전략 목적에 맞는 조치를 찾기 위한 방법을 적용합니다.
시스템 분석은 다양한 과학 및 시스템에 사용할 수 있는 다음과 같은 시스템 방법 및 절차를 제공합니다.
추상화와 구체화
· 분석 및 종합, 유도 및 추론
· 형식화 및 사양
· 구성 및 분해
· 비선형 구성요소의 선형화 및 선택
· 구조화 및 구조 조정
· 프로토타이핑
· 리엔지니어링
· 알고리즘화
· 모델링 및 실험
· 소프트웨어 제어 및 규제
· 인식 및 식별
클러스터링 및 분류
· 전문가 평가 및 테스트
· 확인
기타 방법 및 절차.
분석된 객체와 환경의 상호 작용 시스템을 연구하는 작업에 주목해야 합니다. 이 문제에 대한 해결책은 다음과 같습니다.
– 연구 중인 시스템과 환경 사이의 경계를 그려 최대 깊이를 결정합니다.
고려 중인 상호 작용의 영향(고려가 제한됨)
– 그러한 상호작용을 위한 실제 자원의 식별;
– 연구 중인 시스템과 상위 시스템의 상호 작용을 고려합니다.
다음 유형의 문제는 이러한 상호 작용에 대한 대안, 즉 시간과 공간의 시스템 개발에 대한 대안을 구축하는 것과 관련됩니다. 시스템 분석 방법 개발의 중요한 방향은 독창적인 솔루션 대안, 예상치 못한 전략, 특이한 아이디어 및 숨겨진 구조를 구축하기 위한 새로운 기회를 창출하려는 시도와 관련됩니다. 즉, 여기서의 연설은 방법과 도구를 개발하는 것입니다.연역적 능력과 달리 인간 사고의 귀납적 능력을 강화하는 형식적 논리적 수단의 개발은 본질적으로 이를 강화하는 것을 목표로 합니다. 이 방향에 대한 연구는 최근에야 시작되었으며 아직 통일된 개념 장치가 없습니다. 그러나 여기에서도 개발과 같은 몇 가지 중요한 영역을 식별할 수 있습니다. 귀납 논리의 형식적 장치, 형태소 분석 방법 및 새로운 대안을 구축하기 위한 기타 구조적 및 구문론적 방법, 창의적 문제를 해결할 때 구문론 및 그룹 상호 작용 구성 방법, 검색 사고의 기본 패러다임에 대한 연구.
세 번째 유형의 문제는 집합을 구성하는 데 있습니다. 시뮬레이션 모델, 연구 대상의 행동에 대한 특정 상호 작용의 영향을 설명합니다. 시스템 연구의 목표는 일종의 슈퍼모델을 만드는 것이 아니라는 점에 유의하십시오. 우리는 각각 고유한 특정 문제를 해결하는 개인 모델의 개발에 대해 이야기하고 있습니다.
이러한 시뮬레이션 모델이 생성되고 연구된 후에도 시스템 동작의 다양한 측면을 통일된 체계로 결합하는 문제는 여전히 열려 있습니다. 그러나 이 문제는 슈퍼모델을 구축하는 것이 아니라 상호 작용하는 다른 개체의 관찰된 동작에 대한 반응을 분석하여 해결할 수 있고 해결해야 합니다. 아날로그 개체의 동작을 연구하고 이러한 연구 결과를 시스템 분석 개체로 전달합니다. 이러한 연구는 구성 요소인 상위 시스템의 구조에서 연구 중인 시스템의 위치를 결정하는 상호 작용 상황과 관계 구조에 대한 의미 있는 이해를 위한 기초를 제공합니다.
네 번째 유형의 문제는 디자인과 관련이 있습니다. 의사결정 모델.모든 시스템 연구는 시스템 개발을 위한 다양한 대안에 대한 연구와 관련이 있습니다. 시스템 분석가의 임무는 최상의 개발 대안을 선택하고 정당화하는 것입니다. 개발 및 의사 결정 단계에서는 시스템과 하위 시스템의 상호 작용을 고려하고, 시스템의 목표와 하위 시스템의 목표를 결합하고, 전체 및 2차 목표를 식별하는 것이 필요합니다.
가장 발전되고 동시에 과학적 창의성의 가장 구체적인 영역은 의사 결정 이론의 개발 및 목표 구조, 프로그램 및 계획의 형성과 관련됩니다. 여기에는 일이나 적극적으로 일하는 연구원이 부족하지 않습니다. 그러나 이 경우에는 확인되지 않은 발명 수준에 있는 결과가 너무 많고 당면한 문제의 본질과 해결 방법을 모두 이해하는 데 불일치가 있습니다. 이 분야의 연구에는 다음이 포함됩니다.
a) 내려진 결정이나 형성된 계획 및 프로그램의 효율성을 평가하기 위한 이론을 구축합니다.
b) 결정을 평가하거나 대안을 계획할 때 다중 기준 문제를 해결합니다.
c) 특히 통계적 성격의 요인이 아니라 전문가 판단의 불확실성 및 시스템 동작에 대한 아이디어 단순화와 관련하여 의도적으로 생성된 불확실성과 관련된 불확실성 문제에 대한 연구
d) 시스템 동작에 영향을 미치는 여러 당사자의 이익에 영향을 미치는 결정에 대한 개인 선호도를 집계하는 문제의 개발
e) 사회 경제적 성과 기준의 구체적인 특징에 대한 연구;
f) 목표 구조 및 계획의 논리적 일관성을 확인하기 위한 방법을 만들고, 행동 프로그램의 사전 결정과 새로운 프로그램이 도래할 때 구조 조정 준비 상태 사이에 필요한 균형을 설정합니다.
외부 이벤트에 대한 정보와 이 프로그램 구현에 대한 아이디어의 변화.
후자의 방향에서는 목표 구조, 계획, 프로그램의 실제 기능과 이들이 수행해야 하는 기능의 정의 및 이들 간의 연결에 대한 새로운 인식이 필요합니다.
시스템 분석에서 고려되는 작업은 전체 작업 목록을 포함하지 않습니다. 여기에는 문제를 해결하는 데 가장 큰 어려움을 초래하는 것들이 나열되어 있습니다. 시스템 연구의 모든 문제는 서로 밀접하게 연결되어 있으며 시간과 수행자 구성 측면에서 별도로 분리하여 해결할 수 없다는 점에 유의해야 합니다. 더욱이, 이러한 모든 문제를 해결하기 위해 연구자는 넓은 시야를 갖고 풍부한 과학적 연구 방법과 수단을 보유해야 합니다.
분석 및 통계 방법. 이러한 방법 그룹은 설계 및 관리 실무에서 가장 널리 사용됩니다. 사실, 그래픽 표현(그래프, 다이어그램 등)은 중간 및 최종 모델링 결과를 제시하는 데 널리 사용됩니다. 그러나 후자는 보조적입니다. 모델의 기초, 적절성의 증거는 분석 및 통계 개념의 특정 영역으로 구성됩니다. 따라서 이 두 클래스의 방법의 주요 영역에 대해 대학에서 독립적인 강의 과정이 제공된다는 사실에도 불구하고 우리는 모델링 시스템에서의 사용 가능성의 관점에서 그 특징, 장점 및 단점을 간략하게 특성화할 것입니다.
분석적고려 중인 분류는 공간에서 움직이거나 서로 상호 작용하는 점(엄격한 수학적 증명에서는 무차원)의 형태로 실제 물체와 프로세스를 표시하는 방법을 말합니다. 이러한 아이디어의 개념적(용어적) 장치의 기초는 고전 수학의 개념(수량, 공식, 함수, 방정식, 방정식 시스템, 로그, 미분, 적분 등)입니다.
분석 개념은 오랜 발전의 역사를 가지고 있으며 엄격한 용어에 대한 요구뿐만 아니라 특정 문자를 일부 특수 수량에 할당하는 것이 특징입니다(예: 원 면적과 면적의 이중 비율) 그것에 새겨진 사각형의 p » 3.14; 자연 로그의 밑수 – e » 2.7 등).
분석 개념을 기반으로 다양한 복잡성의 수학적 이론이 생겨나 고전 수학적 분석 장치 (함수 연구 방법, 형태, 표현 방법, 함수 극한 검색 등)에서 새로운 기술에 이르기까지 개발되고 있습니다. 수학 프로그래밍(선형, 비선형, 동적 등), 게임 이론(순수 전략을 사용한 매트릭스 게임, 차등 게임 등)과 같은 현대 수학의 분야입니다.
이러한 이론적 방향은 자동 제어 이론, 최적 솔루션 이론 등을 포함한 많은 응용 분야의 기초가 되었습니다.
시스템을 모델링할 때 고전 수학의 "언어"를 사용하여 광범위한 기호 표현이 사용됩니다. 그러나 이러한 상징적 표현은 실제 복잡한 프로세스를 항상 적절하게 반영하는 것은 아니며 이러한 경우 일반적으로 엄격한 수학적 모델로 간주될 수 없습니다.
대부분의 수학 영역에는 문제를 설정하고 모델의 적합성을 증명하는 수단이 포함되어 있지 않습니다. 후자는 실험에 의해 입증되는데, 문제가 더 복잡해질수록 더 복잡해지고 비용이 많이 들며 항상 논쟁의 여지가 없고 실현 가능한 것은 아닙니다.
동시에 이 방법 클래스에는 비교적 새로운 수학 분야, 즉 문제 공식화 수단을 포함하고 모델의 적절성을 증명할 가능성을 확장하는 수학적 프로그래밍이 포함됩니다.
통계아이디어는 지난 세기 중반에 독립적인 과학적 방향으로 형성되었습니다(비록 훨씬 더 일찍 발생했지만). 이는 해당 확률적(통계적) 특성과 통계적 패턴으로 설명되는 무작위(확률적) 사건과 그 동작을 사용하여 현상과 과정을 표시하는 데 기반을 두고 있습니다. 일반적인 경우 시스템의 통계적 매핑(분석적 매핑과 유사)은 n차원 공간에서 "흐릿한" 지점(흐릿한 영역)으로 표현될 수 있으며, 이 지점으로 연산자 F는 시스템을 변환합니다(해당 속성은 다음에서 고려됨). 모델) "흐릿한" 지점은 시스템의 움직임(동작)을 특징짓는 특정 영역으로 이해되어야 합니다. 이 경우 영역의 경계는 특정 확률 p("흐릿함")로 지정되고 점의 이동은 일부 임의 함수로 설명됩니다.
이 영역의 매개변수 중 하나만 제외하고 모든 매개변수를 고정하면 a – b 선을 따라 슬라이스를 얻을 수 있습니다. 이는 이 매개변수가 시스템 동작에 미치는 영향을 의미하며 이는 통계로 설명할 수 있습니다. 이 매개변수에 대한 분포입니다. 마찬가지로 2차원, 3차원 등을 얻을 수 있습니다. 통계분포 사진. 통계적 패턴은 이산 확률 변수와 그 확률의 형태로 표시되거나 사건과 프로세스 분포의 연속적인 종속성 형태로 표시될 수 있습니다.
이산 사건의 경우 확률 변수 xi의 가능한 값과 확률 pi 사이의 관계를 분포 법칙이라고 합니다.
브레인스토밍 방법
연구자(전문가) 그룹은 주어진 문제를 해결하는 방법을 개발하며, 어떤 방법(어떤 생각이든 소리내어 표현)은 고려 사항의 수에 포함됩니다. 예비 단계에서는 제안된 방법의 품질이 고려되지 않습니다. 즉, 검색 주제는 문제 해결을 위해 가능한 한 많은 옵션을 만드는 것입니다. 그러나 성공하려면 다음 조건이 충족되어야 합니다.
· 아이디어 영감을 주는 사람의 존재;
· 전문가 그룹은 5~6명을 초과하지 않습니다.
· 연구자의 잠재력은 그에 비례합니다.
· 분위기는 차분하다.
· 평등권이 존중되고, 어떠한 해결책도 제안될 수 있으며, 아이디어에 대한 비판은 허용되지 않습니다.
· 작업시간은 1시간 이내입니다.
'아이디어의 흐름'이 멈춘 후 전문가들은 조직적, 경제적 제약을 고려하여 비판적으로 제안을 선택합니다. 최고의 아이디어 선택은 여러 기준에 따라 수행될 수 있습니다.
이 방법은 설정된 목표를 달성하기 위한 솔루션을 개발하는 단계, 시스템 기능의 메커니즘을 밝힐 때, 문제 해결 기준을 선택할 때 가장 생산적입니다.
"당면한 문제의 목표에 집중하는" 방법
이 방법은 해결 중인 문제와 관련된 객체(요소, 개념) 중 하나를 선택하는 것으로 구성됩니다. 또한, 고려 대상으로 채택된 대상은 이 문제의 궁극적인 목표와 직접적으로 관련되어 있는 것으로 알려져 있습니다. 그런 다음 이 개체와 무작위로 선택한 다른 개체 사이의 연결을 탐색합니다. 다음으로 세 번째 요소도 무작위로 선택되고 처음 두 요소와의 연결이 검사됩니다. 이러한 방식으로 상호 연결된 개체, 요소 또는 개념의 특정 체인이 생성됩니다. 체인이 끊어지면 프로세스가 재개되고 두 번째 체인이 생성되는 식입니다. 이것이 시스템을 탐색하는 방법입니다.
시스템 입출력 방식
연구 중인 시스템은 환경과 함께 고려되어야 합니다. 이 경우 시스템 자체에 내재된 제한뿐만 아니라 외부 환경이 시스템에 부과하는 제한 사항에 특별한 주의를 기울입니다.
시스템 연구의 첫 번째 단계에서는 시스템의 가능한 출력을 고려하고 환경 변화에 따라 기능 결과를 평가합니다. 그런 다음 시스템의 가능한 입력과 해당 매개변수를 검사하여 시스템이 허용된 제약 내에서 작동할 수 있도록 합니다. 그리고 마지막으로 세 번째 단계에서는 시스템의 제약을 위반하지 않고 환경 목표와 불일치하지 않는 수용 가능한 입력이 선택됩니다.
이 방법은 시스템 기능의 메커니즘을 이해하고 의사결정을 내리는 단계에서 가장 효과적입니다.
스크립팅 방법
이 방법의 특징은 우수한 자격을 갖춘 전문가 그룹이 현재 상황에서 시작하여 일부 결과 상황으로 끝나는 특정 시스템에서 가능한 이벤트 과정을 설명 형식으로 제시한다는 것입니다. 동시에 인위적으로 세워졌지만 실제 생활에서 발생하는 시스템의 입력 및 출력(원자재, 에너지 자원, 재정 등에 대한)에 대한 제한이 관찰됩니다.
이 방법의 주요 아이디어는 특정 이벤트나 제한 사항 중에 나타나는 시스템의 다양한 요소 간의 연결을 식별하는 것입니다. 이러한 연구의 결과는 문제 해결을 위한 가능한 방향인 일련의 시나리오이며, 일부 기준에 따라 비교하여 가장 수용 가능한 것을 선택할 수 있습니다.
형태학적 방법
이 방법에는 이러한 솔루션의 철저한 목록을 통해 문제에 대한 가능한 모든 솔루션을 검색하는 작업이 포함됩니다. 예를 들어, F.R. Matveev는 이 방법을 구현하는 6단계를 식별합니다.
· 문제의 한계에 대한 공식화 및 정의;
· 솔루션의 가능한 매개변수와 이러한 매개변수의 가능한 변형을 검색합니다.
· 결과 솔루션에서 이러한 매개변수의 가능한 모든 조합을 찾습니다.
· 추구하는 목표의 관점에서 솔루션을 비교합니다.
· 솔루션 선택;
· 선택한 솔루션에 대한 심층 연구.
모델링 방법
모델은 복잡한 현실을 단순화되고 이해하기 쉬운 형태로 표현하기 위해 만들어진 시스템입니다. 즉, 모델은 이러한 현실을 모방한 것입니다.
모델의 도움으로 해결되는 문제는 다양하고 다양합니다. 그 중 가장 중요한 것은:
· 모델의 도움으로 연구자들은 복잡한 과정의 과정을 더 잘 이해하려고 노력합니다.
· 모델을 사용하여 실제 물체에서 이것이 불가능한 경우 실험이 수행됩니다.
· 모델을 사용하여 다양한 대안 솔루션 구현 가능성을 평가합니다.
또한 모델에는 다음과 같은 귀중한 속성이 있습니다.
· 독립적인 실험자에 의한 재현성;
· 모델에 새로운 데이터를 도입하거나 모델 내의 관계를 수정함으로써 가변성과 개선 가능성이 있습니다.
주요 모델 유형 중에는 상징적 모델과 수학적 모델이 주목되어야 합니다.
기호 모델 - 다이어그램, 다이어그램, 그래프, 순서도 등.
수학적 모델은 시스템 요소 간의 연결과 관계를 수학적 형태로 설명하는 추상적인 구성입니다.
모델을 구축할 때 다음 조건이 충족되어야 합니다.
· 시스템 동작에 대해 충분히 많은 양의 정보를 가지고 있어야 합니다.
· 시스템 기능 메커니즘의 양식화는 시스템에 존재하는 관계 및 연결의 수와 성격을 충분히 정확하게 반영할 수 있는 한도 내에서 이루어져야 합니다.
· 특히 데이터의 양이 많거나 시스템 요소 간의 관계 특성이 매우 복잡한 경우 자동 정보 처리 방법을 사용합니다.
그러나 수학적 모델에는 몇 가지 단점이 있습니다.
· 연구 중인 프로세스를 조건의 형태로 반영하려는 욕구는 개발자만 이해할 수 있는 모델로 이어집니다.
· 반면에 단순화로 인해 모델에 포함되는 요인의 수가 제한됩니다. 결과적으로 현실 반영에는 부정확성이 있습니다.
· 모델을 만든 저자는 아마도 중요하지 않은 수많은 요인의 작용을 고려하지 않았다는 사실을 "잊었습니다". 그러나 이러한 요소들이 시스템에 미치는 복합적인 영향으로 인해 이 모델을 사용하면 최종 결과를 얻을 수 없습니다.
이러한 단점을 해결하려면 모델을 확인해야 합니다.
· 실제 프로세스를 얼마나 그럴듯하고 만족스럽게 반영하는지;
· 매개변수를 변경하면 해당 결과가 변경되는지 여부.
복잡한 시스템은 개별적으로 작동하는 많은 하위 시스템으로 인해 일반적으로 수학적 모델만으로는 적절하게 설명할 수 없으며, 이것이 시뮬레이션 모델링이 널리 보급된 이유입니다. 시뮬레이션 모델은 두 가지 이유로 널리 보급되었습니다. 첫째, 이러한 모델은 사용 가능한 모든 정보(그래픽, 언어, 수학적 모델...)의 사용을 허용하고, 둘째, 이러한 모델은 사용되는 소스 데이터에 엄격한 제한을 가하지 않기 때문입니다. 따라서 시뮬레이션 모델을 사용하면 연구 대상에 대해 사용 가능한 모든 정보를 창의적으로 사용할 수 있습니다.
