ПРИНЦИПЫ ОБОСНОВАНИЯ ТРЕБОВАНИЙ К

УПРАВЛЕНИЕ
3. Полтерович В.М. Институциональные ловушки и экономические реформы. – М.: Российская экономическая школа, 1998. 42 с.
4. Пятов М.Л. Бухгалтерская прибыль как стимул к экономическому рефлексу. URL: http://www.buh.ru/
document.jsp?ID=1620&breakIIrISCINDDIIIDD1620DI=2 (дата обращения 10.05.2010).
5. Сайфиева С.Н., Гильманова А.В. Опыт налогового планирования на предприятии / Тезисы доклада на Девятом всероссийском
симпозиуме «Стратегическое планирование и развитие предприятий» Секция 3 Под ред. чл.-корр. РАН Г.Б. Клейнера. – М.: ЦЭМИ РАН,
Апрель 2008. - С. 150-152.
ПРИНЦИПЫ ОБОСНОВАНИЯ ТРЕБОВАНИЙ К ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ
ИНФОРМАЦИОНОЙ СЕТИ
Новиков О.П., д.т.н, профессор
В формировании облика перспективной системы управления (СУ) интеллектуальной информационной сетью (ИИС) особое место
занимает методический подход [25], определяющий принципы построения системы, а также степень достижения конечной цели. В
данной статье рассматривается определение принципов обоснования требований к построению подобных систем и обоснование иерархической структуры характеристик СУ ИСС на основе многоуровневого анализа и синтеза сложных динамических систем.
Ключевые слова: система, интеллектуальная информационная сеть, декомпозиция, принципы, требования, уровень.
PRINCIPLES OF JUSTIFICATION OF REQUIREMENTS OF INTELLECTUAL
INFORMATION NETWORK
Novikov O., doctorate degree in technical sciences, Professor
Methodical approach[25] occupies a special place in the creation of a design of perspective management system (MS) of intellectual information
network (IIN). Such approach determines principles for creation of the system as well as the extent of achievement of the final goal. The article
considers the determination of principles for substantiation of hierarchical structure of MS IIN characteristics basing on multilevel analysis and
synthesis of complex dynamic systems.
Keywords: system, intellectual information network, decomposition, principles, requirements, level.
Задача определения требуемых характеристик СУ ИИС сформулирована как определение характеристик СУ X* из множества допустимых
, и соответствующую последовательность управляющих воздействий
множества допустимых
на интервале (0, T] из
, при которых обеспечивается требуемое значение Gтр функционала G(X) в течение все-
го жизненного цикла ИИС, т. е.
(1.1)
С учетом сложности решаемой задачи производится декомпозиция общей задачи на ряд частных задач, направленных на определение
требуемых характеристик СУ ИИС при управлении:
- коммутацией каналов связи:
(1.2)
- определения маршрута движения информации (маршрутизацией):
(1.3)
- эксплуатацией:
(1.4)
- реконфигурацией:
(1.5)
- модернизацией:
124 TRANSPORT BUSINESS IN RUSSIA
УПРАВЛЕНИЕ
(1.6)
где Gктр, Gптр, Gэтр, Gртр, Gмтр – требуемые значения частных функционалов, характеризующих эффективность решения задач управления
коммутацией, маршрутизацией, эксплуатацией, реконфигурацией и модернизацией соответственно;
Xкд, Xпд, Xэд, Xрд, Xмд, Uкд, Uпд, Uэд, Uрд, Uмд – допустимые значения характеристик и управляющих воздействий СУ ИИС, влияющих на
эффективность решения задач управления коммутацией, маршрутизацией, эксплуатацией, реконфигурацией и модернизацией соответственно.
1. Принципы обоснования требований к системе управления ИИС. Анализ возможностей применения существующих методов
для решения общей и частных задач, показал, что при разработке методологии обоснования требований к СУ ИИС необходимо учитывать
следующие особенности подобных задач:
- значительное количество и разнообразие частных определяемых характеристик системы X, Xк, Xп, Xэ, Xр, Xм, определяющих высокую размерность и сложность решения задач;
- наличие множества альтернативных частных показателей эффективности, входящих в векторные показатели G, Gк, Gп, Gэ, Gр, Gм, по
которым осуществляется поиск рационального решения;
- отсутствие адекватных моделей, аналитических зависимостей (1.1), (1.2), (1.3), (1.4), (1.5), (1.6) и процедур для определения искомых характеристик X, Xк, Xп, Xэ, Xр, Xм;
- высокую неопределенность исходных данных, включая данные о прогнозируемых воздействиях на сети связи, «помеховой» обстановке, потоках сообщений, перспективах развития отечественных средств управления и связи.
С учетом перечисленных особенностей можно сделать следующие выводы:
1) известные методы одноуровневой оптимизации и одношаговые процедуры получения искомого результата, разработанные в рамках теорий оптимального управления и выработки решений и использующие детерминированные аналитические выражения для целевых
функций, не могут обеспечить требуемую точность и достоверность решения поставленных задач;
2) для получения точного и достоверного результата необходимо применять принципы многоуровневого моделирования исследуемых
систем и многошаговые итеративные процедуры выработки решений по обоснованию требуемых характеристик данных систем, обеспечивающие декомпозицию сложной задачи на отдельные частные задачи меньшей размерности.
Отдельные, в большинстве случаев взаимосвязанные принципы многоуровневого моделирования и подходы к формированию многошаговых процедур исследования сложных систем, аналогичных СУ ИСС, опубликованы в многочисленных работах отечественных и
зарубежных ученых. Результаты исследований, обобщающие данные принципы и процедуры, изложены в таблице 1.
Основы построения многоуровневых (стратифицированных) моделей изложены в [26] и включают следующие общие принципы:
- выбор уровней (страт) исследования (декомпозиции) системы зависит от исследователя и определяется целью исследования;
- физические закономерности и математические зависимости, положенные в основу разработки частных моделей на различных стратах, в общем случае не связаны между собой;
- требования к системе, формируемые на любой страте, выступают как условия и ограничения на выбор моделей и предельных возможностей функционирования системы на нижележащих стратах;
- на каждой страте имеется свой собственный набор терминов, концепций, математических моделей, позволяющих более детально
анализировать систему при переходе на нижерасположенную страту.
Данные принципы имеют достаточно общий характер, однако они используются при формировании частных принципов и процедур
многоуровневого исследования отдельных сложных технических систем.
Агрегатирование [1] представляет собой процесс деления системы на отдельные элементы (агрегаты), между которыми устанавливаются связи и взаимодействия. Каждый агрегат описывается динамической моделью, характеризующей его свойства. Исследование системы можно производить как на уровне отдельных агрегатов, так и в комплексе, рассматривая ее как совокупность взаимодействующих
агрегатов. Отдельные агрегаты могут объединяться в подсистемы одного уровня, которые затем объединяются в подсистемы более высокого уровня, и т.д. Можно осуществлять обратное последовательное деление системы (агрегатирование) вплоть до ее отдельных элементов (агрегатов) [2]. Данный подход к многоуровневому моделированию сложных систем рассмотрен в [3] и его целесообразно использовать для построения универсальной имитационной модели СУ ИИС.
Однако в данных работах изложены только общие сведения о неформальных приемах обоснования требований к системам, основанных на переборе вариантов, или «синтезе через анализ» и не рассмотрены особенности детализации принятия решений при определении
конкретных количественных характеристик, учитывающих специфику систем управления сетями связи.
Идеи декомпозиции и многоуровневого исследования сложных объектов получили развитие в [4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13], где
рассматривается итеративная процедура внешнего и внутреннего проектирования системы, включая начальные этапы формирования требований к облику и концепции создаваемого объекта с последующей дальнейшей декомпозицией задач проектирования до уровня детализации, необходимого для воплощения проекта в реальность. Процедура описывается с помощью рекуррентных уравнений, решение которых позволяет определить совокупность требуемых значений параметров системы на всех уровнях ее исследования. Однако методы решения данных уравнений, включающие методы решения так называемых обратных задач и задач векторной оптимизации, являются достаточно сложными, зачастую приводят к неточным результатам и требуют дальнейшего улучшения. Совершенствованию способов решения
подобных задач большой размерности с использованием слабо связанных переменных посвящена работа [14]. Подходы и методы решения задач [14] могут быть использованы для определения рационального числа уровней исследования СУ ИИС и обоснования отдельных
требуемых характеристик.
Одной из проблем многоуровневого исследования системы является проблема согласования иногда весьма противоречивых характеристик, определяемых на различных уровнях. Для разрешения этой проблемы в работе [16] предлагается использовать принцип системного гомеостаза (гомеостазиса) [15], сущность которого заключается в обязательном формировании у создаваемой системы (или реализуемого процесса обоснования ее характеристик) основного системного свойства устойчивости. Иначе говоря, система должна всегда возвращаться в состояние устойчивого равновесия, если она будет выведена из него в результате внешних или внутренних возмущений.
Подобное устойчивое равновесие может быть обеспечено наличием отрицательной обратной связи, с помощью которой устраняется возможное рассогласование между реальным и требуемым состоянием системы. Данный принцип положен в основу основного итеративного
процесса обоснования требований к системе, который приводится в устойчивое состояние за конечное число шагов путем поочередного
перехода от вышестоящих уровней на нижестоящие и обратно (отрицательная обратная связь). Отдельные принципы и модели выработки
согласованных решений на различных уровнях и этапах проектирования технических объектов, обеспечивающие системный гомеостаз,
приведены в [2, 17, 18, 19, 20]. Результаты данных работ будут положены в основу формирования отдельных методов и моделей обоснования характеристик СУ ИИС.
TRANSPORT BUSINESS IN RUSSIA
125
УПРАВЛЕНИЕ
Таблица 1. Обобщение принципов многоуровневого моделирования и многошаговых
процедур решения сложных задач
Основой детального изучения сложных систем любой природы могут служить принципы усложняющегося поведения. В системологии [15] сформулирован ряд подобных принципов, к которым, наряду с вышеизложенным принципом гомеостазиса, относят принципы
вещественно-энергетического баланса, выбора решений, перспективной активности и рефлексии. Однако данные принципы имеют достаточно общий характер и требуют существенного уточнения при исследовании конкретной технической системы.
Принцип внешнего дополнения [21] является основополагающим при обосновании объективных требований к системе. В соответствии с этим принципом требования к системе должны формироваться с учетом особенностей функционирования системы более высокого ранга, для которой исследуемая система является подсистемой. Соответственно, при формировании многоуровневой модели, обеспечивающей решение поставленной задачи обоснования требований к СУ ИИС, характеристики вышестоящих уровней всегда должны выступать как условия или ограничения при определении характеристик на нижестоящих уровнях.
Принцип декомпозиции [22] существенно взаимосвязан с принципами стратифицированного моделирования, изложенными в [23].
Принцип также предполагает расчленение сложной системы на ряд менее сложных подсистем или уровней исследования для снижения
размерности решаемых задач. При декомпозиции сложных систем предлагается выделять концептуальный, операциональный и детальные уровни исследования, которые обеспечивают согласованное определение внешних и внутренних структурных и функциональных
характеристик системы.
Принцип вертикальной декомпозиции [22] является частным случаем декомпозиции систем и его, как правило, применяют при определении рациональной иерархии уровней и правил взаимодействия между ними в процессе выработки решений. При этом осуществляется последовательное привлечение информации от выше- и нижележащих уровней с детализацией ее на рассматриваемом уровне («горизонтальная» декомпозиция). В [22] при использовании вертикальной декомпозиции также выделяют концептуальный, операциональный
и детальные уровни выработки решений, хотя возможны и другие наименование и содержание уровней решения сложных задач.
Принцип достаточности [24] позволяет формировать условия завершения процесса определения согласованных характеристик системы на всех уровнях ее исследования. В соответствии с этим принципом последовательность уровней (этапов) определения требуемых
характеристик сложной системы выбирается по возрастанию затрат на создание системы с проверкой достаточности принимаемых решений по заданным критериям эффективности. Принцип достаточности реализуется, как правило, при использовании критериев пригодности и разработке соответствующих моделей, с помощью которых принимаются конструктивные решения на каждом уровне обоснования
требований к системе.
Обобщая полученные результаты, можно сформулировать следующие основные принципы, которые будут положены в основу формирования методологии обоснования требований к СУ ИИС.
1. Принцип декомпозиции СУ ИИС. Моделирование объекта исследования осуществляется путем расчленения его на подсистемы,
располагаемые по уровням, причем подсистема на данном уровне является системой на нижележащем уровне и, в свою очередь, рассматривается как элемент вышележащего уровня. Принцип декомпозиции позволяет снизить уровень сложности исследуемой системы и сформировать многоуровневую модель, обеспечивающую более точное и достоверное обоснование требований к СУ ИИС.
2. Принцип вертикальной декомпозиции процесса решения поставленной задачи обоснования требований к СУ ИИС. Требуемые
значения характеристик системы определяются в ходе многоуровневой (многоэтапной) процедуры решения поставленной задачи, начи-
126 TRANSPORT BUSINESS IN RUSSIA
УПРАВЛЕНИЕ
ная с наиболее общих внешних характеристик системы, и кончая детальными характеристиками её элементов. Будем выделять внешний,
общесистемный и системные уровни решения задачи.
3. Принцип многообразия моделей. Определение требуемых характеристик СУ ИИС на всех уровнях производится с помощью множества моделей, в общем случае различающихся используемыми математическими зависимостями и физическими закономерностями.
Выбор моделей зависит от физического смысла определяемых характеристик и особенностей уровня исследования системы.
4. Принцип согласования уровней. Требования к СУ ИИС, формируемые на любом уровне, выступают как условия или ограничения
на выбор частных моделей и предельных возможностей системы на нижележащих уровнях. В случае невозможности выполнения требований осуществляется корректировка условий.
5. Принцип внешнего дополнения. Проверка истинности результатов, получаемых на каждом уровне определения требуемых характеристик СУ ИИС, производится с использованием исходных данных, моделей и методов вышележащих уровней. Соблюдение данного
принципа является необходимым условием получения правильных решений на всех уровнях исследования системы.
6. Принцип адекватности математического обеспечения. Для разработки методов решения общей поставленной задачи на каждом
уровне исследования СУ ИСС необходимо использовать хорошо отработанный и экспериментально проверенный математический аппарат, в максимальной степени соответствующий исследуемым свойствам системы и обеспечивающий достоверное и точное определение
требуемых характеристик.
7. Принцип достаточности. Последовательность уровней (этапов) определения требуемых характеристик СУ ИИС выбирается по
возрастанию затрат на их реализацию с проверкой достаточности принимаемых решений по заданным критериям эффективности. Принцип достаточности будем в дальнейшем реализовывать с использованием критериев пригодности и соответствующих моделей, позволяющих принимать конструктивные решения на каждом уровне выбора характеристик системы.
2. Обоснование иерархической структуры характеристик СУ ИИС. В соответствии с вышеизложенными уровнями исследования
вся совокупность характеристик Х (показателей) СУ ИИС будет иметь иерархическую структуру. Выделим следующие уровни характеристик: оперативный 1; сетевой 2; общесистемный 3; системный 4 и детальный 5 уровни.
На оперативном уровне рассматриваются характеристики Х1 системы управления, которые необходимо учитывать при обосновании
требований к характеристикам нижележащего сетевого уровня 2. Характеристики Х1 определяют оперативность и достоверность доведения приказов и сбора докладов управляющей системы, а также число и важность объектов управления.
Сетевой уровень включает характеристики Х2, определяющие комплексные и частные свойства базовой сети связи и ее элементов
(каналов и узлов связи), влияющие на характеристики Х1.
Общесистемный уровень 3 включает характеристики Х3 внешних свойств СУ ИИС, которые необходимо учитывать при формировании управляющих воздействий U(t), обеспечивающих поддержание характеристик базовой сети связи П2 на требуемом уровне. К характеристикам Х3 будем относить показатели непрерывности, оперативности, устойчивости и точности процесса управления, реализуемого СУ
ИИС, а также ряд других характеристик, определяющих внешние свойства управляющей системы.
Системный уровень 4 включает характеристики Х4, определяющие внешние свойства ТУС, интерфейса и ИУС, которые непосредственно влияют на характеристики Х3. К характеристикам Х4 относятся: множество задач, решаемых ТУС и ИУС, входные, выходные
данные и время реализации алгоритмов решения этих задач, а также показатели точности и достоверности получаемых результатов.
На последнем детальном уровне 5 применяются частные характеристики Х5, определяющие свойства элементов и видов обеспечения
ИУС и влияющие на характеристики Х4. К ним относятся показатели методического, информационного, лингвистического, математического, программного и технического обеспечения ИУС, которая рассматривается как экспертная система, решающая новые интеллектуальные задачи управления базовой сетью связи. Характеристики Х5 также должны определять содержание базы знаний и особенности модели представления знаний.
В соответствии с рекомендациями [2] каждая группа характеристик
, включает в общем случае
векторный показатель эффективности gi и параметры выбора hi. Показатель эффективности
позволяет оценить степень
приспособленности СУ ИИС или её отдельных элементов соответствующего уровня к выполнению поставленных задач, а параметры
выбора
, содержащие частные характеристики отдельных свойств системы управления, оказывают непосредственное влияние на значения gi, где Gdi, Hdi – области допустимых значений соответствующих показателей, определяемые с учетом возможности их
реализации на основе достижений науки и техники. При формировании моделей каждого уровня исследования СУ ИСС между показателями эффективности gi и параметрами выбора hi устанавливаются зависимости, которые в зависимости от особенностей моделей могут
быть детерминированными, стохастическими или нечеткими. Для обоснования общей процедуры обоснования требований к СУ ИСС
выделим одноуровневые и межуровневые зависимости.
Определение 2.1. Одноуровневыми называются зависимости Fi, с помощью которых устанавливается взаимосвязь между показателями эффективности gi и параметрами выбора hi каждого уровня исследования СУ ИИС, т.е.
(2.1)
где ni – условия выбора на i-м уровне исследования системы.
Естественно, что в случае векторного показателя эффективности
зависимость Fi может быть
представлена в виде вектор-функции:
(2.2)
где
– частные скалярные показатели эффективности, образующие векторный показатель gi;
m – общее число частных показателей i - го уровня;
– зависимости (в частном случае для аналитических моделей – функции) между частными показателями
эффективности, параметрами и условиями выбора.
В отдельных случаях, когда в качестве показателя эффективности gi выбираются параметры hi, то соотношение (2.1) вырождается в
равенство: gi = hi.
Таким образом, с помощью одноуровневых зависимостей можно производить обоснование требований к частным характеристикам
TRANSPORT BUSINESS IN RUSSIA
127
УПРАВЛЕНИЕ
каждого i-го уровня, если установлен критерий эффективности определяющий требуемые значения выбранного показателя
эффективности gi.
Определение 2.2. Межуровневыми называются зависимости Фi, с помощью которых устанавливается взаимосвязь между параметрами выбора
предыдущего i-го уровня и показателями эффективности
последующего уров-
ня, т.е.
(2.3)
где
– условия выбора на (i+1)-м уровне исследования системы.
В общем случае, если число параметров выбора
hi = более одного, то зависимость Фi также может быть представлена в виде вектор-функции:
,
где
(2.4)
– частные скалярные параметры выбора, входящие в множество hi;
k – общее число частных параметров i - го уровня;
– зависимости (в частном случае для аналитических моделей - функции) между частными параметрами
выбора, показателями эффективности и условиями выбора.
В тех случаях, когда в качестве показателя эффективности (i + 1)-го уровня используются параметры выбора вышестоящего i-го
уровня, то соотношение (2.3) вырождается в равенство:
hi1 = g i + 1 .
Таким образом, с помощью межуровневых зависимостей можно осуществлять переход от требований к более общим характеристикам вышестоящих уровней к требованиям, предъявляемым к частным характеристикам нижестоящих уровней, при этом полученные
значения параметров выбора hi уровня i выступают как условия или ограничения при выборе показателя эффективности gi+1. Иначе говоря, для обоснования критерия эффективности уровня (i+1), или для определения требуемых значений показателя эффективности gi+1,
необходимо решить уравнение (2.3) при заданных значениях hi, ni, ni+1.
В соответствии с этим определим критерий эффективности каждого уровня исследований СУ ИСС, на основе которого решается
частная задача обоснования требований к системе в переделах данного уровня.
Определение 2.3. Критерий эффективности i-го уровня есть условие (правило)
, определяющее область
требуемых значений показателя gi.
Естественно, область Gi требуемых значений показателя gi должна принадлежать области Gdi допустимых значений данного показателя. Выбор критерия зависит от целей функционирования объекта исследования или его отдельных элементов на соответствующем i-м
уровне и осуществляется на основе концепций рационального поведения [22]. В соответствии со стандартными условиями и учитываемыми особенностями объекта исследования на соответствующем уровне будем использовать критерии пригодности и оптимальности,
которые характеризуются различными областями требуемых значений показателя эффективности. В частном случае, когда используется
скалярный показатель gi, то при использовании критерия пригодности
, а при использовании критерия оптимальности gi
область Gi представляет собой полуинтервал
max область Gi вырождается в точку, соответствующую максималь-
ному значению скалярного показателя gi при допустимых значениях параметров выбора
и заданных условиях выбора ni.
В целом предложенный методический подход может быть полезным в формировании стратегии построения интеллектуальных сетей
связи, выполняющих больший объем задач, по сравнению с интегральными сетями связи.
Литература:
1. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. – М.: Наука, 1978.
2. Хохлачев Е.Н. Теоретические основы создания и применения АСУ. – М.: МО СССР, 1987.
3. Бусленко В.Н. Автоматизация имитационного моделирования сложных систем. – М.: Наука, 1977.
4. Краснощеков П.С. Математические модели в исследовании операций. – М.: Знание, 1984.
5. Краснощевов П.С., Петров А.А. Принципы построения моделей. – М.: Изд-во МГУ, 1983.
6. Белов Ю.А., Цитрицкий О.Е. Об одном подходе к автоматизации проектирования сложных систем // Доклады АН СССР, 1985. – Т.
285. – № 3.
7. Лазарев И.А. Композиционное проектирование сложных агрегативных систем. – М.: Радио и связь, 1986.
8. Нетес В.А. Декомпозиция сложных систем при расчете их эффективности // Техническая кибернетика, 1984. – № 6.
9. Павловский Ю.Н. Декомпозиция моделей управляемых систем. – М.: Наука, 1979.
10. Краснощеков П.С., Морозов В.В., Федоров В.В. Декомпозиция в задачах проектирования // Техническая кибернетика, 1979. – № 2.
11. Краснощеков П.С., Морозов В.В., Федоров В.В. Внешнее проектирование в условиях неопределенности // Техническая кибернетика, 1979. – № 3.
128 TRANSPORT BUSINESS IN RUSSIA
УПРАВЛЕНИЕ
12. Краснощеков П.С., Морозов В.В., Федоров В.В. Последовательное агрегирование в задачах внутреннего проектирования технических систем // Техническая кибернетика, 1979. – № 5.
13. Ганцевич М.М., Штерн Ю.М. Многоуровневая оптимизация при проектировании систем // Техническая кибернетика, 1979. – № 4.
14 Первозванский А.А., Гайцгори В.Г. Декомпозиция, агрегирование и приближенная оптимизация. – М.: Наука, 1979.
15. Флейшман Б.С. Основы системологии. – М.: Радио и связь, 1982.
16. Дружинин В.В., Конторов Д.С. Основы военной системотехники. – М.: МО СССР, 1983.
17. Ильичев А.В., Волков В.Д., Грущанский В.А. Эффективность проектируемых элементов сложных систем. – М.: Высшая школа, 1983.
18. Норенков И.А., Маничев В.Б. Системы автоматизированного проектирования электронной и вычислительной аппаратуры. – М.:
Высшая школа, 1983.
19. Панасюк А.И. О декомпозиции для расчета оптимального управления // Техническая кибернетика, 1984. – № 6.
20. Стогний А.А., Кондратьев А.И. Теоретико-игровое моделирование в системах принятия решений. – Киев: Наукова думка, 1986.
21. Бир Ст. Кибернетика и управление производством. – М.: Наука, 1965.
22. Надёжность и эффективность в технике: Справочник. Т. 3: Эффективность технических систем / Под ред. В.Ф. Уткина, Ю.В.
Крючкова. – М.: Машиностроение, 1988.
23. Морозов В.К., Долганов А.В. Основы теории информационных сетей. – М.: Высшая школа, 1987.
24. Хохлачев Е.Н. Теоретические основы и методы многоуровневого синтеза системы восстановления элементов АСБУ: Дисс. докт.
техн. наук. – М.: ВА им. Ф.Э. Дзержинского, 1991.
25. Лазарев В.Г. Интеллектуальные цифровые сети: Справочник / Под ред. Н.А. Кузнецова. – М.: Финансы и статистика, 1996.
26. Месарович М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических многоуровневых систем. – М.: Мир, 1973.
СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ СИСТЕМЫ КОНТРОЛЯ
Кравчинский М.Э., к.э.н., доцент кафедры «Менеджмент в кино, телевидении и индустрии развлечений» Института управления и
предпринимательства в социальной сфере Государственного Университета управления
В статье рассматриваются вопросы совершенствования системы контроля в организации; методы управления хозяйственными
объектами; роль и место контроля в процессе управления организацией; структура контроля; совершенствование системы контроля по
основным направлениям; новое направление в теории контрольной деятельности – контроллинг.
Ключевые слова: Роль и место контроля; методы контроля; мотивация; процесс развития; система контроля; цели контроля; система
критериев; контроллинг; объекты контроллинга.
MONITORING SYSTEM IMPROVEMENT
Kravchinsky M., PhD, Associate Professor of Management in the film, television and industry Entertainment chair, Institute of Management
and entrepreneurship in the social sphere, State University of Management
In article are considered questions of improvement of the system of control in the organization; methods of management of economic systems;
the role and place of control in the process of management of an organization; the structure of control; improvement of the system of control on the
main directions; new direction in the theory of control activities - controlling.
Keywords: The role and place of control; control methods; motivation; the development process; control system; the objectives of the control;
the system of criteria; controlling; objects of controlling.
Методы управления хозяйственными объектами так же многообразны, как многообразны типы государств, отраслей, организаций
и бизнеса. Одни методы управления характерны для крупных транснациональных компаний или уникальных предприятий со сложной
внутрифирменной структурой, десятками тысяч занятых людей и
многомиллиардными оборотами. Другие методы управления применимы для среднего бизнеса. И совершенно своеобразные подходы и
методы необходимы для мелкого бизнеса. Вместе с тем имеются и
общие для всех закономерности построения систем управления организациями.
Проблемы в социально-экономическом развитии страны в целом и каждой организации связаны с неэффективным управлением.
Представление о вторичности управления свело проблемы руководства хозяйством к предельно простым связям и отношениям, к
примитивизму в понимании многосложных объективных процессов.
Анализ показывает, что уровень жизнеспособности российских
организаций не является однозначным. Значительная группа организаций разных отраслей промышленности уже завоевала определенное место на рынке и имеет достаточный запас прочности для
эффективного управления своей деятельностью в условиях рынка.
Существенная роль в развитии отраслей и организаций принадлежит совершенствованию систем и методов управления, внедрению
современной практики управления и учета.
Расчеты показывают, что к отраслям, более половины организаций которых вышли на положительную рентабельность активов, следует отнести: черную и цветную металлургию, химическую и нефтехимическую промышленность, пищевую и легкую промышленности, промышленность строительных материалов.
Реализация положительных тенденций должна опираться на рыночные реформы с усилением государственного регулирования экономики и решение целого ряда фундаментальных проблем, среди которых - передача значительной части собственности рыночным и законным путем от неэффективных собственников к эффективным, изменение налогового законодательства, реструктуризация долгов предприятий.
Кроме того, необходимо наличие государственной программы
обеспечения контроля качества продукции на всех уровнях хозяйствования и во всех секторах экономики. При этом особое внимание
следует уделять тем отраслям, где отечественного производителя
«давит импорт». Иначе, без надлежащего контроля это случится даже
в тех отраслях, где у нас исторический приоритет.
В настоящее время стоит задача закрепить позитивные процессы и явления, которые проявились за последние 10 лет (2000-2011
гг.). За счет повышения эффективности управления, что является определяющим фактором экономического роста.
Успех реформирования конкретной отрасли, организации зависит от правильности выбора первоначальной концепции ее развития, оценки перспектив ее деятельности. Это значит, что до выбора
путей и средств реформирования должен быть сформирован ее будущий образ, определен технологический тип и другие элементы
общей концепции. Иными словами, необходимым условием успешного реформирования должна быть предварительная разработка ее
стратегии.
Для России с ее многообразным историческим опытом, огромными запасами, ресурсного и производственного потенциала перспектива научного управления в рыночной экономике представляется вполне осуществимой. Необходимо продолжать переход от субъек-
TRANSPORT BUSINESS IN RUSSIA
129