Особенности задач системного анализа

Конечной целью системного анализа является разрешение проблем­ной ситуации, возникшей перед объектом проводимого системного ис­следования (обычно это конкретная организация, коллектив, предприя­тие, отдельный регион, социальная структура и т. п.). Системный ана­лиз занимается изучением проблемной ситуации, выяснением ее при­чин, выработкой вариантов ее устранения, принятием решения и орга­низацией дальнейшего функционирования системы, разрешающего про­блемную ситуацию. Начальным этапом любого системного исследо­вания является изучение объекта проводимого системного анализа с последующей его формализацией. На этом этапе возникают задачи, в корне отличающие методологию системных исследований от методо­логии других дисциплин, а именно, в системном анализе решается дву­единая задача. С одной стороны, необходимо формализовать объект системного исследования, с другой стороны, формализации подлежит процесс исследования системы, процесс постановки и решения пробле­мы. Приведем пример из теории проектирования систем. Современная теория автоматизированного проектирования сложных систем может рассматриваться как одна из частей системных исследований. Согласно ей проблема проектирования сложных систем имеет два аспекта. Во- первых, требуется осуществить формализованное описание объекта проектирования. Причем на этом этапе решаются задачи формализо­ванного описания как статической составляющей системы (в основном формализации подлежит ее структурная организация), так и ее поведе­ние во времени (динамические аспекты, которые отражают ее функци­онирование). Во-вторых, требуется формализовать процесс проектиро­вания. Составными частями процесса проектирования являются мето­ды формирования различных проектных решений, методы их инженер­ного анализа и методы принятия решений по выбору наилучших вари­антов реализации системы.

Важное место в процедурах системного анализа занимает пробле­ма принятия решения. В качестве особенности задач, встающих перед системными аналитиками, необходимо отметить требование оптималь­ности принимаемых решений. В настоящее время приходится решать задачи оптимального управления сложными системами, оптимального проектирования систем, включающих в себя большое количество эле­ментов и подсистем. Развитие техники достигло такого уровня, при ко­тором создание просто работоспособной конструкции само по себе уже не всегда удовлетворяет ведущие отрасли промышленности. Необхо­димо в ходе проектирования обеспечить наилучшие показатели по ряду характеристик новых изделий, например, добиться максимального бы­стродействия, минимальных габаритов, стоимости и т. п. при сохране­нии всех остальных требований в заданных пределах. Таким образом, практика предъявляет требования разработки не просто работоспособ­ного изделия, объекта, системы, а создания оптимального проекта. Аналогичные рассуждения справедливы и для других видов деятель­ности. При организации функционирования предприятия формулируют­ся требования по максимизации эффективности его деятельности, на­дежности работы оборудования, оптимизации стратегий обслуживания систем, распределения ресурсов и т.п.

В различных областях практической деятельности (технике, эконо­мике, социальных науках, психологии) возникают ситуации, когда тре­буется принимать решения, для которых не удается полностью учесть предопределяющие их условия. Принятие решения в таком случае бу­дет происходить в условиях неопределенности, которая имеет различ­ную природу. Один из простейших видов неопределенности - неопре­деленность исходной информации, проявляющаяся в различных аспек­тах. В первую очередь, отметим такой аспект, как воздействие на сис­тему неизвестных факторов. Приведем примеры, поясняющие данный тип неопределенности. Проектируется дамба, которая должна защитить населенные пункты от селевых потоков. Ни моменты наступления не­благоприятных событий, ни размеры их заранее неизвестны. Тем не менее, строить защитные сооружения необходимо и необходимо прини­мать решения об их размерах. Причем лицо, принимающее решение, должно понимать уровень ответственности, которая на него ложится. Строительство слишком массивных конструкций потребует необосно­ванно больших материальных затрат. С другой стороны, экономия в этом вопросе в случае наступления паводков или селевых потоков может повлечь за собой несоизмеримые экономические убытки, а нередко и че­ловеческие жертвы.

Другой пример приведем из области организации функционирования предприятия легкой промышленности. Предприятие планирует ассор­тимент товаров на будущий календарный период. Задача предприятия состоит в максимизации прибыли после реализации произведенного товара. Однако заранее неизвестно, какой товар будет пользоваться максимальным спросом, так как спрос определяется многими факто­рами, такими как соотношение цены и качества товара, моды, уровня жизни населения и прочими факторами. В условиях неопределенности многих факторов руководство предприятия должно разработать план ра­боты.

Неопределенность, обусловленная неизвестными факторами, так­же бывает разных видов. Наиболее простой вид такого рода неопреде­ленности —стохастическая неопределенность.Она имеет место в тех случаях, когда неизвестные факторы представляют собой случай­ные величины или случайные функции, статистические характеристи­ки которых могут быть определены на основании анализа прошлого опыта функционирования объекта системных исследований. Пример, поясняющий стохастическую неопределенность, следующий. На пред­приятии планируются восстановительные мероприятия с целью под дер­жания оборудования на высоком уровне надежности. К таким мероп­риятиям относятся плановые профилактические работы, контрольные проверки исправности функционирования, ремонты. Частота и длитель­ность соответствующих мероприятий зависит от надежности оборудо­вания, для которого данные мероприятия разрабатываются. Наработ­ки оборудования до отказа, длительности ремонтов, профилактик, про­верок - величины случайные, в общем случае неизвестные. Однако характеристики случайных величин, входящих в задачу, могут быть по­лучены, если организовать сбор соответствующей статистической ин­формации.

Еще раз подчеркнем, что стохастическая неопределенность - одна из самых простых типов неопределенности. Задача исследователя зак­лючается в определении вероятностных характеристик случайных фак­торов и постановке задачи принятия решения в форме статистической оптимизации. Гораздо хуже обстоит дело, когда неизвестные факторы не могут быть изучены и описаны статистическими методами. Это бывает в двух случаях:1) когда распределение вероятностей для неиз­вестных факторов в принципе существует,HO к моментупринятия ре­шения не может быть получено;2) когда распределение вероятностей для неизвестных факторов вообще не существует. Приведемпример, иллюстрирующий первый тип. Пусть планируется система профилак­тического обслуживания оборудования на вновь строящемся предпри­ятии. В отличие от предыдущего примера у лица, принимающего реше­ние, нет статистических данных о наработках оборудования, поскольку оно еще не работало. А решение принимать надо. В этом случае мож­но назначить время проведения профилактических работ из разумных субъективных соображений, а по мере накопления информации о рабо­те оборудования скорректировать данное решение, иными словами, в процессе функционирования проводить адаптацию решения с учетом опыта эксплуатации.

Второй тип может быть рассмотрен на следующем примере. При подготовке к поездке в район с резко меняющимися климатическими условиями возникает задача оптимизации гардероба (одежда, зонт, обувь), который необходимо иметь во время поездки. В северных рай­онах Сибири в июне месяце температура воздуха может меняться от -10 до+30°С, при этом возможна ясная погода, дождь различной ин­тенсивности (вплоть до ливневого) и снег. Никакие многолетние наблю­дения за погодой в данном регионе не дают прогноза в конкретный пе­риод времени. Вероятностного распределения в данном случае просто не существует. В данной ситуации необходимо принимать решения, ко­торые наверняка будут далеки от оптимальных. В таких условиях луч­ше перестраховаться и быть готовым к самому неблагоприятному сте­чению обстоятельств.

Следующий вид неопределенности - неопределенность целей.Фор­мулирование цели при решении задач системного анализа является од­ной из ключевых процедур, потому что цель является объектом, опре­деляющим постановку задачи системных исследований. Неопределен­ность цели является следствием из мношкритериальности задач сис­темного анализа. Назначение цели, выбор критерия, формализация цели почти всегда представляют собой трудную проблему. Задачи со мно­гими критериями характерны для крупных технических, хозяйственных, экономических проектов. Скажем, при создании проекта нового транс­портного средства конструкторы пытаются добиться, чтобы это сред­ство обладало максимальными скоростями, высокой надежностью, высокими техническими характеристиками, и при этом ставят задачу минимизации затрат. Здесь, во-первых, видно, что при формулировании задачи используется несколько критериев, во-вторых, критерии проти­воречивы между собой. Строго говоря, задача в сформулированной постановке вообще не имеет решения, поскольку минимум затрат - это их полное отсутствие, т. е. при такой постановке затраты должны быть равны нулю. Ho тогда выполнение всего проекта невозможно. Следо­вательно, необходимо очень тщательно анализировать выдвигаемые критерии и грамотно формулировать цель исследования. Один из воз­можных путей решения данной проблемы - это постановка задачи на условный экстремум, когда ряд критериев переводят в разряд ограни­чений. Также возможно переходить к сложным, комбинированным кри­териям. Формализация цели в системном анализе - труднейшая часть проблемы. Можно заметить, что в системных исследованиях главный момент - формулирование цели, которую должен преследовать проект. Цель становится самостоятельным объектом исследования.

И, наконец, следует отметить такой вид неопределенности как нео­пределенность, связанная с последующим влиянием результатов при­нятого решения на проблемную ситуацию. Дело в том, что решение, принимаемое в настоящий момент и реализуемое в некоторой системе, призвано повлиятьна функционирование системы. Собственно для того оно и принимается, так как по идее системных аналитиков данное ре­шение должно разрешить проблемную ситуацию. Однако поскольку решение принимается для сложной системы, то развитие системы во времени может иметь множество стратегий. И конечно же на этапе формирования решения и принятия управляющего воздействия анали­тики могут не представлять себе полной картины развития ситуации. При принятии решения существуют различные рекомендации прогно­зирования развития системы во времени.Один из таких подходов реко­мендует прогнозировать некоторую «среднюю» динамику развития системы и принимать решения исходя из такой стратегии. Другой под­ход рекомендует при принятии решенияисходитьизвозможности реа­лизации самой неблагоприятной ситуации.

В качестве следующей особенности системного анализа отметим роль моделей как средства изучения систем, являющихся объектом системных исследований. Любые методы системного анализа опира­ются на математическое описание тех или иных фактов, явлений, про­цессов. Употребляя слово «модель», всегда имеют в виду некоторое описание, отражающее именно те особенности изучаемого процесса, которые и интересуют исследователя. Точность, качество описания определяются, прежде всего, соответствием модели тем требованиям, которые предъявляются к исследованию, соответствием получаемых с помощью модели результатов наблюдаемому ходу процесса. Если при разработке модели используется язык математики, говорят о матема­тических моделях. Построение математической модели является ос­новой всего системного анализа. Это центральный этап исследования или проектирования любой системы. От качества модели зависит ус­пешность всего последующего анализа.

Построение моделей - процедура всегда неформальная, она очень сильно зависит от исследователя, его опыта, научной интуиции, всегда опирается на определенный экспериментальный материал. Модель должна достаточно адекватно отражать описываемое явление и, кро­ме того, быть удобной для использования.Поэтому определенные тре­бования предъявляются к степени детализации модели. Форма пред­ставления модели должна определяться целями исследования.

Обсуждая особенности задач системного анализа, нельзя не оста­новиться еще на одной из них. Ранее отмечалась большая роль мате­матических методов и процедур при проведении системных исследо­ваний. Построение моделей исследуемого объекта, формулирование целей и критериев исследования в большой степени базируются на ис­пользовании аналитических методов либо процедур формализации за­кономерностей развития системы и методов проведения исследований. Однако в системном анализе наряду с формализованными процедура­ми большое место занимают неформальные, эвристические методы ис­следования. Этому есть ряд причин. Первая состоит в следующем. При построении моделей систем может иметь место отсутствие или недо­статок исходной информации для определения параметров модели. В этом случае проводится экспертный опрос специалистов с целью уст­ранения неопределенности или,по крайней мере, ее уменьшения, т. е. опыт и знания специалистов могут быть использованы для назначения ис­ходных параметров модели.

Еще одна причина применения эвристических методов состоит в сле­дующем. Попытки формализовать процессы, протекающие в исследу­емых системах, всегда связаны с формулированием определенных ог­раничений и упрощений. Здесь важно не перейти ту грань, за которой дальнейшее упрощение приведет к потере сути описываемых явлений. Иными словами, желание приспособить хорошо изученный математи-

ческий аппарат для описания исследуемых явлений может исказить их суть и привести к неверным решениям. В этой ситуации требуется ис­пользовать научную интуицию исследователя, его опыт и умение сфор­мулировать идею решения задачи, т. е. применяется подсознательное, внутреннее обоснование алгоритмов построения модели и методових исследования, не поддающееся формальному анализу. Эвристические методы поиска решений формируются человеком или группой иссле­дователей в процессе их творческой деятельности. Эвристика -это совокупность знаний, опыта, интеллекта, используемых для получения решений с помощью неформальных правил. Эвристические методы оказываются полезными и даже незаменимыми при исследованиях, имеющих нечисловую природу или отличающихся сложностью, неопре­деленностью, изменчивостью.

Наверняка при рассмотрении конкретных задач системного анали­за можно будет выделить еще какие-тоих особенности,HO, по мнению автора, отмеченные здесь особенности являются общими для всех задач системных исследований.

7. Развитие систем или процессов. Прогнозирование и планирование

В системном анализе имеется большая группа задач, в которых требуется спрогнозировать процессы развития системы и принять ре­шение, в результате которого система в будущем должна попасть в некоторое оптимальное состояние. Например, в экономических систе­мах требуется спланировать ассортимент и объем выпускаемой про­дукции в некоторый будущий период времени с целью получения мак­симальной прибыли после ее реализации. При этом необходимо спрог­нозировать потребность рынка в продукции соответствующего типа, спрос на данный вид продукции. Как уже было отмечено, потребность рынка определяется многими факторами, например, соотношением цены и качества товара, уровнем доходов населения, модой и т.д. При реше­нии задач такого типа на помощь приходит прогностика - наука о спо­собах и методах разработки прогнозов.

Прогнозом называется научно обоснованное суждение об ожида­емых состояниях системы, объекта или явления окружающей действи­тельности.

Прогнозирование -это разработка прогнозов, состоящая в орга­низации и проведении специальных исследований перспектив развития исследуемых объектов, систем или явлений. Научное прогнозирование32 чаще всего применяется в социально-экономических и научно-техничес­ких областях человеческой деятельности. Процесс прогнозирования базируется на изучении объективных тенденций развития объекта ис­следования. Разработка общей проблемы предсказания должна осно­вываться на изучении реальных закономерностей развития объекта исследования. Содержание и степень достоверности прогноза опреде­ляются информацией о поведении объекта исследования, накопленной до того времени, на который составляется прогноз, закономерностями, выявленными при функционировании объекта исследования, а также опытом, знаниями и научной интуицией специалистов, занимающихся данным видом деятельности.

Итак, прогнозирование является необходимым этапом, процессом при проведении перспективного планирования развития систем. Прогно­зирование и планирование являются двумя фазами общего процесса управления. Прогнозирование - это генерирование информации о пред­ставляющихся возможными будущих состояниях или траекториях раз­вития системы. Планирование есть процесс принятия управленчес­ких решений на сравнительно длительные сроки. Принятие планового решения отделено от его реализации достаточно продолжительным периодом.

Прогнозирование и планирование - обращенные в будущее виды уп­равленческой деятельности. Рассмотрим соотношение данных видов работ. Во-первых, прогноз помогает найти проблемные ситуации, реше­ние которых может быть предусмотрено при выполнении планирования, тем самым способствуя уточнению процедур, выполняемых на этапе планирования. Во-вторых, прогноз позволяет охарактеризовать множе­ство допустимых траекторий решения, вокруг одной из которых в даль­нейшем будет происходить разработка плана. Благодаря процессу про­гнозирования появляется возможность зафиксировать ряд ограничений, имеющих существенное значение при выполнении операции планирова­ния. В-третьих, прогноз позволяет предвидеть некоторые косвенные по­следствия реализации плана, характеристика которых не является со­ставной частью последнего. Тем самым предоставляется возможность оценить вариант планового решения или его отдельные компоненты по весьма разнообразному кругу факторов (технических, экономических, экологических, социальных) с точки зрения реалистичности,устойчи­вости, эффективности ит.д.

Одной из проблемных задач системного анализа является задача стратегического управления, цель которой состоит в выборе стратегии развития анализируемой системы, а также модификация общей струк­туры управления в соответствии с проблемами, вытекающими из не­обходимости адекватного разрешения объективных структурных про­тиворечий между интересами различных звеньев системы. Стратеги­ческое управление направлено на разрешение противоречий между раз­личными звеньями системы. Задача прогнозирования состоит в разра­ботке стратегий развития системы и количественной оценке возмож­ностей реализации каждой из них.

Таким образом, первая фаза прогнозирования - выявление или фор­мирование возможных вариантов развития прогнозируемого процесса или явления. На втором этапе производится оценка вероятности реали­зации отдельных вариантов развития с тем, чтобы на основании соот­ветствующих вероятностных характеристик получить количественные оценки реализуемости возможных траекторий развития прогнозируемых процессов. Процедура вероятностной оценки реализуемости некоторой траектории развития характерна для технических систем. При состав­лении социально-экономических прогнозов результат прогнозирования сложно описать количественно с помощью вероятностных оценок. По­этому результат оформляется в виде списка возможных вариантов раз­вития исследуемых процессов. Этот список является перечнем вари­антов, каждому из которых сопутствует его содержательное описание

• основной результат прогноза. Хотя следует оговориться, что и для систем подобного типа можно организовать сбор статистической ин­формации, на основании которой в дальнейшем построить модель раз­вития системы согласно той или иной траектории. Однако при построе­нии данных моделей возникает сложность, состоящая в необходимос­ти учета поведения индивидуумов и коллективов людей, которые явля­ются неотъемлемой частью систем подобного типа.

Важную роль в процедурах прогнозирования приобретает анализ - он должен определить возможные траектории развития системы,при­водящие к заданному конечному состоянию.На первом этапе средства­ми планирования определяется конечная, желаемая цель развития сис­темы, затем намечаются мероприятия, последовательность которых мота бы в случае их успешной реализации обеспечить достижение этой цели. Такая плановая процедура в той или иной степени сама может использовать результаты ранее выполненных прогностических иссле­дований. Когда проект плана подготовлен, он используется в качестве исходной информации для последующего прогноза - как основа сцена­рия развития системы. Цель данной прогностической процедуры состоит в анализе и характеристике разнообразных последствий реализации разработанного проекта плана. Последующий анализ результатов про­гноза позволяет оценить реалистичность и качество проекта плана.

Известны три группы методов прогнозирования, предлагаемых для практического применения, - это методы экстраполяции, методы экс­пертных оценок и логического моделирования. Методы экстраполяции основаны на аппроксимации результатов, полученных при анализе раз­вития исследуемых процессов, описании полученных данных с помощью математических моделей и дальнейшем расчете моделей для будущих моментов времени. Данные методы позволяют осуществлять поиск приемлемых оценоксостояний системы в будущем, однакоих приме­нение обоснованно только для описания процессов эволюционного раз­вития. Хотя хорошо известно, что процессы развития систем включа­ют в себя как периоды эволюционного изменения, так и скачкообраз­ные переходы от одних состояний к другим. Скачкообразные переходы обусловлены открытиями новых физических принципов, реализацией ори­гинальных технических решений, осуществлением крупныхпроектов. Это обстоятельство должно учитываться при проведении исследова­ний, для чего используются различного рода приемы, позволяющие выделить ожидаемые скачки на общем фоне изменений, интересующих исследователя. Рекомендуемым методом прогнозирования скачкооб­разных изменений развития систем может быть метод экспертных оце­нок. При этом в качестве экспертов должны выступать высококвали­фицированные в данной области знаний специалисты. Необходимая для формирования прогноза информация обобщается путем обработки мне­ний экспертов. В результате разрабатывается сценарий развития сис­темы, а также возможные его варианты, учитывающие наличие скач­ков, предсказание которых особенно ценно для системных аналитиков.

Приведем примеры наличия скачкообразных переходов в развитии систем. Рассмотрим историю развития транспорта. Вплоть до конца девятнадцатого века основным средством передвижения был гужевой транспорт. Развитие промышленности и связанная с данным процессом урбанизация привели к необходимости развития транспортного хозяй­ства больших городов. В этот период времени данная проблема разви­вается эволюционно, за счет увеличения количества ямщиков с соот­ветствующими средствами управления. Прогнозируется ситуация, со­гласно которой дальнейшее эволюционное развитие приведет к загряз­нению городов продуктами жизнедеятельности лошадей. Ho, как изве­стно, данному прогнозу не суждено было сбыться, так как в начале двадцатого века начинается развитие автомобильного транспорта, ко­торый решил указанную проблему. В данном случае имеет место ти­пичный скачок в развитии транспортных средств как одной из систем городского хозяйства.

Другой пример касается развития топливно-энергетической отрас­ли. Рост промышленности и повышение уровня технического вооруже­ния бытовой сферы приводит к необходимости обеспечения увеличи­вающихся потребностей в энергетических ресурсах. Прогнозы, пост­роенные на основе моделей эволюционного развития, показывают, что в рамках применяемых технологий с определенного момента времени необходимо все больше и больше вводить в действие новые энергети­ческие мощности, причем, все большая часть ресурсов используется на удовлетворение потребностей самой отрасли, т. е. отрасль начинает работать сама на себя. Следовательно, налицо конфликтная ситуация, которая может быть разрешена путем кардинальных изменений техно­логии производства и потребления энергетических ресурсов. Именно в это время появляются энергосберегающие технологии, внедряются новые технологические процессы в промышленности, осуществляется миниатюризация средств управления, связи, радиотехнических аппара­тов и т.п. Таким образом, скачкообразные процессы развития систем или явлений в большей степени и способны разрешать конфликтные ситуации, возникающие в системных исследованиях. Поэтому при фор­мировании прогнозов необходимо привлекать специалистов-аналитиков высокой квалификации для решения возникающих проблем; кроме того, необходимо анализировать и перерабатывать большое количество инфор­мации, публикуемой в периодических изданиях, с целью предугадать воз­можность появления новых технологий в рассматриваемой области знаний.

Важную роль при составлении прогноза играет умение своевремен­но распознать приближающийся скачок и снизить тем самым риск при­нятия ошибочных решений, замедляющих реализацию развития систем по оптимальным траекториям. Формальных правил для реализации та­кого вида деятельности не существует, и способность распознавания, предугадывания появления новых технологий, путей развития той или иной системы относится к высшим формам эвристической деятельно­сти. Системные аналитики, как правило, располагают обширной инфор­мацией, накопленной в различных областях знаний. Проблема состоит в том, чтобы конкретизировать накопленные знания и опыт и применить их к конкретной сфере деятельности, отразить перспективы развития вполне конкретной системы.

Рассмотрим, наконец, последнюю группу методов прогнозирования методы логического моделирования. Данные методы предполагают построение моделей, в которых проводятся аналогии между различны­ми по своей природе явлениями, анализируются взаимосвязи отдель­ных процессов, обобщаются данные о процессах различной физичес­кой природы, к которым применимыпонятия теории подобия. Этопо­зволяет предсказывать нестандартные ситуации в той или иной облас­ти деятельности, находить наилучшие решения, учитывать реальные перспективы совершенствования анализируемых систем на основе их подобия другим, более хорошо изученным, процессам.

В заключение необходимо отметить важные проблемы, с которы­ми сталкивается методология прогнозирования, а именно, оценку точ­ности прогноза и сравнение существующих методов прогнозирования. Проблема состоит не только в разнообразии стратегий развития систе­мы в будущем, но и в уникальности каждой из них. Лишь элементарные события, такие как отказы объектов, появление очередей в системах массового обслуживания, могут рассматриваться как потоки, имеющие средние характеристики (интенсивность потока, математическое ожи­дание времени пребывания в очереди и т. п.). Сложные события под­вержены влиянию большого количества внешних и BHjapeHHHX факто­ров и даже при повторениях отличаются от своих аналогов траектори­ей развития. Все это сказывается на конечных результатах исследова­ний и затрудняет сравнительный анализ методов прогнозирования. С целью анализа точности прогноза необходимо проводить исследования прогностических моделей на чувствительность, оценивать неопределен­ность моделей, их значимость. Несмотря на ограниченную точность прогнозов и сравнительно небольшой выбор методов исследований про­гнозирование является важным средством формирования информации

о стратегиях развития исследуемой системы.

8. Типовые постановки задач системного анализа

Во второй половине XX в. при решении практических задач стали находить широкое применение математические методы. Они стали ис­пользоваться при перспективном и текущем планировании научно-ис­следовательских работ, проектировании различных объектов, управле­нии технологическими и производственными процессами, прогнозиро­вании развития социальных и производственных систем, оптимизации маршрутов перевозки грузов. Особенно часто к математическим ме­тодам прибегают при решении задач оптимизации функционирования производственных систем, при распределении материальных и трудо­вых ресурсов и страховых запасов, при выборе местоположения пред­приятий, исследовании и оценке безопасности функционирования объек­тов повышенного риска. Постановки перечисленных задач носят опти­мизационный характер, где в качестве критериев эффективности при­меняются различные целевые функции. Как уже было отмечено, осо­бенностью постановок задач системного анализа является то обстоя­тельство, что наряду со строгим математическим аппаратом приме­няются эвристические методы, основанные на интуиции исследователя, его опыте в решении задач подобного типа. Рассмотрим некоторые постанов­ки задач, являющиеся типовыми задачами системных исследований.

Задачи распределения ресурсов

Задачи распределения ресурсов возникают, когда существует опре­деленный набор работ или операций, которые необходимо выполнить, а имеющихся в наличии ресурсов для выполнения каждой из них наилуч­шим образом не хватает. Способы распределения ограниченных ресур­сов при выполнении различных операций в системе управления могут быть различными. Для того чтобы решить задачу распределения ре­сурсов, необходимо сформулировать некоторую систему предпочтений или решающее правило. Такое правило принятия решений по определе­нию объема ресурсов, которые целесообразно выделить для каждого процесса, обычно разрабатывается с учетом оптимизации некоторой це­левой функции при ограничениях на объем имеющихся ресурсов и вре­менные характеристики.

В зависимости от условий задачи распределения ресурсов делятся на три класса.

1. Заданы и работы, и ресурсы. Требуется распределить ресурсы между работами таким образом, чтобы максимизировать некоторую меру эффективности (скажем, прибыль) или минимизировать ожидае­мые затраты (издержки производства). Например, предприятию уста­новлено производственное задание в рамках оговоренного срока. Из­вестны мощности предприятия. При изготовлении продукции изделия проходят обработку на разных станках. Естественным является огра­ничение - одновременно на одном станке может обрабатываться только одна единица продукции. Мощности предприятия ограниченны и не по­зволяют для каждого изделия использовать наилучшую технологию. Требуется выбрать такие способы производства для каждой единицы продукции, чтобы выполнить задание с минимальными затратами.

2. Заданы только наличные ресурсы. Требуется определить, какой состав работ можно выполнить с учетом этих ресурсов, чтобы обеспе­чить максимум некоторой меры эффективности. Приведем пример. Имеется предприятие с определенными производственными мощнос­тями. Требуется произвести планирование ассортимента и объема вы­пуска продукции, которые позволили бы максимизироватьдоход пред­приятия.

3. Заданы только работы. Необходимо определить, какие ресурсы требуются для того, чтобы минимизировать суммарные издержки. Например, составлено расписание движения автобусов пригородного и междугороднего сообщения на летний период времени. Требуется оп­ределить необходимое количество водителей, кондукторов, контролеров и прочего обслуживающего персонала, чтобы выполнить план перево­зок с минимальными эксплуатационными затратами.

Рассмотрим более детально две постановки задач, в которых воз­никает необходимость распределения ресурсов. Задачи в той постанов­ке, в которой они будут сформулированы, решаются при проектирова­нии технических объектов, в том числе автоматизированных систем обработки информации и управления.

Первая задача - задача составления титульного списка.

На начальном этапе разработки автоматизированной системы об­работки информации и управления встает проблема выбора комплекса задач, подлежащих автоматизации. В техническое задание на систему включают как задачи с известными алгоритмами решения, так и зада­чи, требующие выполнения специальных исследований, проведения на­учных разработок. Известно, что проектирование и ввод системы в эксплуатацию осуществляются поэтапно. На первом этапе автомати­зации в перечень задач, подлежащих автоматизации, включаются только те задачи, которые имеют алгоритмы для решения. Проблемные зада­чи должны составлять самостоятельную группу. В проектную разра­ботку их включают только после четкой постановки и определения ме­тодов решения и оценки эффективности. Эти задачи подлежат автома­тизации на последующих этапах, возможно, уже после ввода системы в эксплуатацию. Так формулируется перечень задач, решаемых на пер­вом этапе автоматизации.

После составления перечня задач, включаемых в первый этап раз­работки, необходимо оценить требуемый состав ресурсов на их разра­ботку и требуемое время для их внедрения. Если для разработки и вне­дрения задач первого этапа имеется достаточное количество ресурсов, и время, требуемое на их разработку, не превышает заданного срока ввода первой очереди в эксплуатацию, то занимаются распределением ресурсов по задачам, подлежащим автоматизации. Если же время, тре­буемое на разработку задач, превышает заданный срок ввода первой очереди в эксплуатацию, возникает проблема составления титульного списка, т. е. возникает необходимость ограничения перечня задач, ав­томатизируемых на первом этапе. Проблема выбора комплекса задач нз сформированного перечня в условиях дефицита времени и ресурсов на разработку всего перечня задач, выполняемых на первом этапе ав­томатизации, называется задачей составления титульного списка. Та­ким образом, формулировка задачи будет выглядеть так:требуется сформировать перечень задач, подлежащих автоматизации (титульный список), с учетом имеющихся материальных, временных, трудовых и прочих ресурсов. Данная задача относится ко второму классу задач, когда заданы ресурсы и необходимо сформировать состав работ.

Рассмотрим вторую задачу, возникающую при проектировании си­стем, - задачу определения оптимальной очередности разработ­ки.

Задача определения оптимальной очередности разработки встает перед проектировщиками на следующем этапе проектирования после составления титульного списка задач, подлежащих автоматизации. Суть задачи состоит в распределении ресурсов, выделяемых на разработку системы, между задачами и упорядочении процесса разработки задач во времени. При определении очередности разработки необходимо учи­тывать одно важное обстоятельство, а именно, зависимость задач друг от друга, т. е. тот факт, что для некоторых задач не может начаться разработка, пока не закончено проектирование задач, от результатов вне­дрения которых они зависят. Иными словами, необходимо учитывать ситуации, когда задачи связаны между собой, например, по информа­ции, т. е. выходная информация одних задач является входной для дру­гих. В качестве модели разработки такого рода проектов используется сетевая модель комплекса операций, так как сетевые модели позволя­ют отразить взаимосвязи операций проекта. Формализованная поста­новка данной задачи будет выглядеть следующим образом: необходи­мо оптимизировать некоторый функционал при выполнении ограничений на потребление ресурсов, выделенных на разработку проекта в разме­ре, не превышающем заданного объема в заданном временном интер­вале. В качестве оптимизируемого функционала чаще всего использу­ются экономические критерии. Задача в такой постановке относится к первому классу задач.

Задачи управления запасами

Одной из сфер практической деятельности, в которой успешно при­меняются методы системного анализа, является сфера управления за­пасами. Система управления запасами представляет особый интерес для системного аналитика. Это объясняется, во-первых, сложностью задач, которые приходится решать в этой сфере управления, а во-вто­рых, общностью постановки задачи, которая находит применение в си­стемах различного типа, например, производственных системах, пред­приятиях торговли и сбыта, при обосновании количества запасных из­делий и т. п. Первые системы управления запасами были разработаны применительно к обоснованию необходимой потребности в запасных частях предприятий крупных компаний. Задачи управления запасами обладают одной особенностью - с увеличением запасов увеличивают­ся расходы, связанные с их хранением, но уменьшаются потери от воз­можного их дефицита. Следовательно, одна из задач управления запа­сами заключается в минимизации суммы ожидаемых затрат, связан­ных с хранением запасов, и потерь, обусловленных их отсутствием в случае необходимости.

Основная проблема, возникающая при решении задачи управления запасами, состоит в создании эффективной и надежной системы управ­ления. Общая система управления запасами представляет собой три уровня решения данной задачи.

Первый уровень предусматривает обработку, ведение учета и хра­нение информации о запасах. Основные сведения, необходимые для успешного функционирования системы управления запасами, - это ин­формация об уровне имеющихся запасов и запасов, которые будут со­зданы за счет размещения заказов, а также о заделе по заказам потре­бителя, если такие заказы имеются. Учет информации относительно любой имеющейся в запасах продукции включает в себя такие показа­тели как ее стоимость, единица измерения, источник получения, время упреждения и т. п. На первый взгляд количество различных данных о производимых или необходимых операциях невелико, однако в услови­ях функционирования крупных промышленных предприятий объем по­ступающей информации оказывается существенным. Значительно по­высить эффективность обработки и хранения информации удается пу­тем автоматизации процесса обработки данных.

Второй уровень рассматриваемой системы предполагает разработку правил принятия решения, на основе которых устанавливаются срок и размер заказа, необходимого для пополнения запасов. Каждое правило принятия решений является частной задачей оптимизации управления запасами. Задачи, которые приходится решать пользователю в практи­ческих условиях, могут отличаться по своему характеру, так как конк­ретные системы имеют различные параметры. Поэтому системному аналитику необходимо знать условия, при которых одно правило приня­тия решений оказывается предпочтительнее другого. С формальной точки зрения эти решения являются оптимальными, тем не менее, для успешного применения необходимо учитывать мнение соответствую­щих сотрудников органов управления, имеющих опыт работы и соответ­ствующую квалификацию в данном вопросе.Следует иметь в виду, что при разработке правил принятия решений более важным является со­ответствующий учет реальной обстановки, чем достижение максималь­ного показателя эффективности функционирования системы.

Третий уровень системы позволяет на основе разработанных пра­вил принятия решений построить модель системы управления запаса­ми и в соответствии с этой моделью определить стратегию функцио­нирования системы на длительную перспективу. Организация контроля за работой системы дает возможность органам управления осуществ­лять управление системой в целом, а не запасами конкретной продук­ции и в случае необходимости вмешиваться в работу системы. Прави­ла принятия решений по восстановлению уровня первоначального запа­са и сохранению уровня резервного запаса разрабатываются с помо­щью методов прогнозирования. Точность прогноза определяется уров­нем отклонения результатов прогноза от фактических данных. Каждое правило принятия решений содержит, по крайней мере, одну управляю­щую переменную, значение которой обычно задается органами управ­ления. Это делается с целью обеспечения возможности оказывать вли­яние на перераспределение материальных ресурсов между затратами, связанными с запасами, и эксплуатационными затратами. Для ряда систем актуальными являются вопросы разработки правил принятия решений по созданию запасов в условиях наличия ограничений на ре­сурсы.

Таким образом, можно сделать вывод, что задача управления за­пасами есть комплексная задача, составными частями которой явля­ются ведение информационной базы, построение моделей управления запасами, оптимизация объема создаваемого запаса и времени его по­полнения и прочие вопросы.

Организация обслуживания оборудования

К задачам организации обслуживания оборудования относятся за­дачи назначения времени проведения проверок исправности функцио­нирования оборудования, проведения профилактического обслуживания, выбор оптимального числа запасных изделий и приборов для оборудо­вания, находящегося в эксплуатации. Любое оборудование в процессе работы изнашивается, устаревает и поэтому нуждается в организации контроля за исправностью его функционирования, а также в проведе­нии ремонтных, восстановительных работ. Под техническим обслужи­ванием систем понимается совокупность мероприятий, которые служат поддержанию и восстановлению рабочих свойств систем. Данные ме­роприятия подразделяют следующим образом:

• текущее обслуживание;

• контроль работоспособности и диагностика отказов;

• ремонтно-восстановительные работы.

Предупредительные (регламентные) работы проводятся в системах, которые еще не утратили работоспособность, т. е. еще функционируют. Действия, необходимые для восстановления работоспособности после того, как система отказала, относятся к ремонтно-восстановительным работам. Обычно в теории систем предупредительные работы назы­вают профилактическими, а восстановительные - аварийным восста­новлением. В свою очередь, мероприятия по ремонту, в случае, если система после его окончания по своим качествам эквивалентна новой,называют полным восстановлением.

Характер функционирования и обслуживания систем существенно зависит от процессов, происходящих внутри системы и обуславливаю­щих тип отказов. Различают внезапные и постепенные отказы. Внезап­ный отказ практически мгновенно переводит систему из работоспособ­ного состояния в состояние отказа. О постепенных отказах говорят в тех случаях, когда удовлетворительное функционирование системы сохраняется в некоторой допустимой области определяющих парамет­ров, которые, в свою очередь, зависят от времени. Наблюдения за век­тором параметров позволяют спрогнозировать состояния работоспособ­ности и неработоспособности системы. Если имеют место исключи­тельно внезапные отказы, различают только работоспособное и нера­ботоспособное состояния.

На практике при организации функционирования систем об их со­стоянии можно узнать только с помощью контроля. Контрольные про­верки являются неотъемлемой частью мероприятий по восстановлению работоспособности. Поскольку, с одной стороны, отказ системы при­водит или может привести к экономическим потерям, а с другой сторо­ны, контроль также сопряжен с затратами, возникает задача оптималь­ного с точки зрения общих затрат планирования проверок. Постановка задачи в этом случае будет следующая. Определить сроки проведения контрольных проверок по обнаружению неисправностей, при которых суммарные затраты на проведение контроля и потери от простоя обо­рудования из-за несвоевременного обнаружения и замены вышедших из строя элементов минимизируются.

Ремонтно-восстановительные мероприятия - более масштабные по своему содержанию работы. Они связаны с проведением комплексной проверки работоспособности систем, заменой отказавших или достиг­ших установленного ресурса элементов, регулировкой отдельных пара­метров и прочими работами. При планировании профилактических и восстановительных мероприятий так же, как и в задаче планирования контрольных проверок необходимо учитывать, что несвоевременное проведение профилактических работ может привести к отказам систе­мы и связанным с ними материальным потерям. С другой стороны, про­ведение профилактических работ также сопряжено с определенными материальными издержками, и поэтому их необоснованно частое про­ведение снижает эффективность функционирования системы. Таким образом, в данном случае также имеет место оптимизационная зада­ча. Ее формулировка может выглядеть следующим образом:опреде­лить сроки проведения профилактических работ и замены оборудова­ния, при которых суммарные ожидаемые затраты по ремонту и замене, а также потери, связанные с ухудшением технологических характерис­тик работы оборудования ввиду его старения, минимизируются на всем интервале эксплуатации системы.

И, наконец, существует еще одна задача, относящаяся к задачам организации обслуживания систем, - обеспечение запасными частями или элементами. Она формулируется следующим образом: какое коли­чество запасных элементов следует иметь для того, чтобы быть уве­ренным в том, что система с вероятностью а будет бесперебойно фун­кционировать в течение времени t.

Все сформулированные задачи относятся к числу оптимизационных. Однако описываемые в данном разделе задачи отличаются по поста­новке от задач предыдущих разделов. Дело в том, что для задач рас­пределения ресурсов и управления запасами использовались, в основ­ном, детерминистические модели. Для задач организации обслужива­ния необходимо применять вероятностные модели, поскольку в каче­стве управляющего параметра в данных задачах используется наработ­ка объектов до отказа, а это, как известно, величина случайная. Поэто­му при построении моделей такого типа необходимо проводить боль­шую работу по сбору информации о функционировании системы и ее элементов, о наработках элементов до отказа, временах восстановле­ния их работоспособности, стратегиях обслуживания и т.д. Таким об­разом, задачи организации обслуживания систем являются комплекс­ными задачами, в которых требуется организовать и вести наблюде­ние за эксплуатационными параметрами системы и ее элементов, осу­ществлять обработку информации с целью определения параметров модели, формировать модель, решать оптимизационную задачу, прини­мать решения и внедрять их в практику управления эксплуатацией си­стем. В программе эксплуатации сложной системы помимо указанных работ необходимо также предусмотреть ее взаимодействие с операто­рами и другими системами, участвующими в решении общих задач, учет различных режимов работы, перестройку структуры системы при воз­никновении нарушений, организацию ремонтов, модернизацию и продле­ние ресурса системы.

Задачи массового обслуживания

Задачи массового обслуживания рассматривают вопросы образо­вания и функционирования очередей. Для образования очереди необхо­дим поток требований, которые ожидают поступления в обслуживаю­щее устройство (обслуживающий канал). Под очередью подразумева­ют линейную цепочку выстроившихся один за другим объектов, нуж­дающихся в том или ином обслуживании. Объекты, подлежащие обслу­живанию, называются заявками или требованиями на обслуживание. Объекты, осуществляющие обслуживание, называются обслуживаю­щими каналами. В различных областях практической деятельности воз­никают ситуации, когда клиенты вынуждены ожидать своей очереди на обслуживание. Это относится к таким сферам деятельности как сред­ства связи (телефония, почта, телеграф), транспортные системы, пред­приятия обслуживания (театры, рестораны, ремонтные мастерские), системы медицинского обслуживания, производственные процессы, процессы управления большими системами и т.д.

Приведем примеры систем, для которых характерно наличие зая­вок на обслуживание и обслуживающих каналов. Самый распростра­ненный, известный всем из повседневнойжизни пример - возникнове­ние очереди у касс (железнодорожных, в кинотеатре, магазине и пр.). Второй пример - поступление в ремонтную мастерскую требующей тех­нического обслуживания телерадиоаппаратуры, когда в зависимости от численности ремонтного персонала мастерская может обслужить толь­ко ограниченное число приборов, нуждающихся в ремонте, а большая часть аппаратуры лежит на полках в ожидании обслуживания. Третий пример - образование очереди пациентов на прием к врачу, когда даже при наличии определенной системы предварительной записи по целому ряду причин возможно образование очереди. Было бы весьма желатель­но ожидать врача согласно расписанию приема, которое приемлемо как для врача, так и для пациента. Дело в том, что нередко потеря времени для пациента связана с большим экономическим и социальным ущер­бом, чем потеря времени для врача. В этой ситуации, если расписание тщательно составлено на основе определенного исследования, это мо­жет только укрепитьпрестиж лечебного заведения. По крайней мере, это свидетельствует об уважении, с которым клиника относится к па­циенту и его времени. Таким образом, можно сделать вывод о необхо­

димости проведения исследований при организации функционирования систем массового обслуживания.

Как те, кто образует очередь, так и те, к кому она образована, дол­жны знать и понимать природу массового обслуживания и предвидеть его тонкости. Особенно это замечание относится к системе обслужи­вания. Специалисты, занимающиеся организацией работы системы массового обслуживания, должны знать, как лучше спланировать ра­боту системы, чтобы минимизировать длину очереди и потери време­ни ожидающих.

Классификация целевых назначений теории массового обслужива­ния основана на выделении в ее структуре различных классов задач и соответственно областей применения получаемых результатов. Выде­ляют следующие классы задач: 1) задачи анализа поведения системы;

2. статистические задачи; 3) операционные задачи. Дадим им краткую характеристику.

Задачи анализа поведения системы. Цель рассмотрения задач такого рода заключается в том, чтобы с помощью математических моделей, описывающих свойства реальных систем, выявить операци­онные характеристики, определяющие поведение этих систем в процессе функционирования.

Статистические задачи. Статистическое исследование являет­ся неотъемлемой частью разработки математической модели реаль­ной системы. В общем виде модель может существовать сама по себе, но приведение ее в количественное соответствие с конкретной систе­мой достигается путем статистического анализа эмпирических данных, оценивания фигурирующих в модели параметров и проверки исходных гипотез. Параметры системы должны быть ассоциированы с процес­сом поступления требований и механизмом обслуживания.

Операционные задачи. Существование при решении задач мас­сового обслуживания операционной направленности позволяет считать эту теорию одним из разделов системного анализа. Некоторые из опе­рационных задач по своей природе относятся к разряду статистичес­ких, другие возникают при проектировании сложных систем, управле­нии реальными системами и оценке их эффективности. При постановке операционных задач следует различать описательный и нормативный подходы. В первом случае описание системы через ее операционные характеристики (характеристики поведения) используется для приня­тия решений относительно режима функционирования данной системы. С другой стороны, при нормативном подходе путем математического моделирования протекающих в системе процессов устанавливаются нормативные требования по обеспечению эффективной работы систе­мы. Например, с учетом стоимостных и физических ограничений мож­но установить процедуры обслуживания, которые оптимизируют над­лежащим образом построенную целевую функцию.

Имеет место еще одно обстоятельство, согласно которому задачи массового обслуживания относят к задачам системного анализа. Оно состоит в следующем. Функционирование систем массового обслужи­вания связано с людьми. Исследование причин очередей и принятие оп­ределенных мер нельзя полностью отделить от рассмотрения человечес­кого фактора и его влияния на работу системы. Нельзя принимать меры без учета того обстоятельства, что именно люди, использующие сред­ства обслуживания, оказывают влияние на результат конечного анализа.

Таким образом, можно сделать вывод о том, что задачи массового обслуживания обладают рядом особенностей, согласно которым их можно отнести к задачам системного анализа. Эти задачи включают в себя необходимость проведения статистического анализа эмпиричес­ких данных, комплексных исследований операционных характеристик, учет человеческого фактора при организации работы систем массово­го обслуживания и принятии управленческих решений и, наконец, раз­работки оптимизационных критериев задачи массового обслуживания.

Планирование работ над проектом.

Проектирование систем

Любой проект - это комплекс взаимосвязанных работ, для выпол­нения которых выделяются соответствующие ресурсы и устанавлива­ются определенные сроки. В последнее время особое внимание уделя­ется проблеме эффективного руководства проектными работами. Ре­шение этой проблемы требует участия специалистов в самых различ­ных областях науки и техники. Проектирование сложной системы - работа, требующая участия коллектива ученых и инженеров, причем работа такого коллектива должна планироваться с учетом деятельнос­ти других коллективов, подрядчиков и т.д.

Эффективное руководство коллективом, работающим над проектом, и его окружением требует учета и оптимизации психологических, эко­номических, организационных и других факторов. К настоящему вре­мени является доказанным, что качество проекта существенно зави­сит от четкости формулировки целей проекта и ограничений, а также от системы поощрений коллектива исполнителей. Выбор проекта и распре­деление ресурсов включает определение того, какие из соответствую­щих идей следует принять за основу. Процесс выбора тесно связан с планированием работ над проектом, т. е. с календарным планировани­

ем выполнения заданий и задач, предусмотренных реализацией проекта. Именно в этом заключается основной вклад системного анализа в данной области. Планирование работ над проектом предусматривает также де­тальное определение организационных взаимоотношений в проектной орга­низации.

В настоящее время методы системного анализа в сфере управле­ния проектами используются, в основном, для решения трех проблем: выбора проекта, планирования выполнения работ над проектом и руко­водства проектом.

Общий процесс выбора можно рассматривать как процесс после­довательного заполнения портфеля заказов. Лицу, принимающему ре­шения, необходимо знать, какие средства можно расходовать на каж­дый из несколькихвозможныхпроектов в каждыйиз периодов време­ни. В конце каждого периода времени портфель заказов меняется с учетом проектов, которые в этот момент имеются. Множество имею­щихся проектовсостоитиз проектов, которые в текущий моментвы­полняются, и проектов, которые находятся в резерве. Определение та­ких оптимальных проектов исключительно важно для организации, по­скольку решения по портфелю заказов влекут за собой большие орга­низационные обязательства, выполнение которых может быть связано со значительными затратами. В такой ситуации важно знать, что будут выбраны наилучшие проекты, и средства для их выполнения будут рас­пределены наилучшим из всех возможных способов. В простейшем виде постановка задачи выбора проектов аналогична задаче составле­ния титульного списка, рассмотренной ранее. Однако оптимизация ре­шений по выбору проектов в реальной ситуации исключительно слож­на, поскольку для этих решений характерно как распределение ресур­сов, так и распределение ответственности за выбор проектов. При обо­сновании выбора того или иного проекта необходимо сформировать систему ценностей, которая будет положена в основу принятия реше­ния. Система же ценностей не всегда сводится только к экономичес­ким критериям. Чаще всего это многофакторная характеристика, кото­рая может содержать неформализуемые показатели.

Планирование выполнения работ представляет собой задачу упоря­дочения работ проекта и распределения выделенных ресурсов между работами с учетом отведенного на выполнение работ времени. Форму­лировка данной задачи аналогична задаче распределения ресурсов, рас­смотренной в соответствующем разделе. Необходимо отметить, что при решении данной задачи широкое применение находят методы сетевого планирования и управления. При выполнении проекта могут возникнуть ситуации, когда необходимо производить перераспределение ресурсов между проектными процедурами, осуществлять выравнивание потреб­ления ресурсов, находить компромиссные решения относительно вре­мени выполнения проекта и стоимости соответствующих работ.

Руководство проектом в процессе его осуществления состоит в со­поставлении текущих расходов на данный момент разработки проекта с запланированными средствами и корректировке проекта в случае больших отклонений для данного достигнутого состояния. Управление процессом проектирования тесно связано с этапом планирования, на котором определяются затраты и сроки выполнения операций проекта, и этапом выбора проекта и распределения ресурсов, на котором пере­распределяются фонды между проектами в соответствии с соотноше­нием состояния выполнения проекта и затратами, а также изменением этого соотношения во времени.

Задача анализа риска и безопасности использования

новых технологий

В настоящее время происходит быстрое развитие качественно но­вых технологий, таких как добыча нефти на морском шельфе, ядерная энергетика, производство и транспортировка сжиженного газа, новые химические производства. Их функционирование связано с производ­ством и транспортировкой новых материалов, большого количества энергии. При этом критерии экономической эффективностивлияют на увеличение единичной мощности используемого оборудования, усиле­ние концентрации производства, приближение новых промышленных объектов к потребителям продукции. Совокупность указанных факторов приводит к тому, что последствия аварийных ситуаций на этих произ­водствах при неблагоприятных условиях могут оказаться катастрофи­ческими. Хотя вероятность их возникновения очень низка, сами они и их последствия могут повлечь за собой крупные экономические поте­ри, представлять серьезную угрозу экологии целых регионов и, что са­мое главное, жизни значительного количества людей.

Меры, направленные на увеличение безопасности используемого оборудования и уменьшение вероятности неблагоприятных событий и их последствий, требуют больших дополнительных затрат и не могут, как правило, абсолютно исключить возможность аварий. В связи с этим возникает необходимость исследования широкого Kpjra задач, связан­ных с принятием обоснованных, рациональных решений с учетом фак­торов риска.

Имевшие место крупномасштабные технологические аварии зна­чительно усилили внимание к данной проблеме как со стороны специа­листов, так и со стороны общественности и средств массовой инфор­мации. Вопросы использования новых технологий, выбора площадок для размещения потенциально опасных производств оказались в центре политической жизни многих стран. Проводимые научные исследования в этой области способствовали концентрации внимания на вопросах безопасности и оценки риска и в традиционных областях человеческой деятельности, таких как горное дело, металлургическое производство, автомобильное движение, строительство нефтепроводов, дамб и т. п. Одновременно активизировалось изучение проблем защиты окружаю­щей среды и здравоохранения. В связи с этим исследования вопросов риска и безопасности стали охватывать все аспекты человеческого существования, всей окружающей человека среды обитания и посте­пенно оформились в новое научное направление, получившее название «анализ риска».

Основные проблемы анализа риска

Исследования по анализу риска включают в себя широкий спектр взаимосвязанных проблем. При этом основными являются:измерение риска; определение допустимого уровня риска; меры по предотвраще­нию аварий; управление в условиях аварийных ситуаций.

Рассмотрим кратко их основные особенности.

Измерение риска. Первая проблема, возникающая при проведе­нии любого аналитического исследования, в том числе и в области ана­лиза риска, является проблемой измерений. Для ее решения, прежде всего, необходимо конкретизировать само понятие «риск». Трудность заключается в том, что выразить риск через один обобщенный показа­тель невозможно. Ожидаемое число жертв за год, вероятность для индивидуума стать жертвой той или иной технологии в течение года, вероятность опасных последствий для определенных групп людей (на­пример, для детей), вероятность аварий с одновременным большим числом жертв и другие показатели по-разному характеризуют конкрет­ную ситуацию и по-разному должны учитываться при принятии реше­ний. Оценивая возможный вред от использования какой-либо технологии, необходимо принимать во внимание не только смертельные исходы, но и любой другой ущерб, который она может нанести здоровью людей (профессиональные заболевания и т. п.). Таким образом, само понятие риска многоаспектно; поэтому необходима разработка системы пока­зателей, адекватно характеризующих величину риска в различных си­туациях.

Решение задачи анализа риска происходит, как правило, в условиях недостаточности или частичного отсутствия необходимой информации, особенно когда речь идет о новых технологиях. В этих случаях для получения количественных оценок показателей риска используют экс­пертные оценки, методы моделирования, строят «деревья отказов», пытаясь смоделировать возможные причины сбоев в сложных техни­ческих системах. В случае новых технологий, когда отсутствует сколько- нибудь надежная статистика, на всех этапах анализа используют в том или ином виде экспертные оценки вероятностных событий. Вто же время известно, что человек является «плохим статистиком». Решение веро­ятностных задач представляет для него сложную проблему, с которой он не всегда хорошо справляется. Пытаясь решить ее, он часто прибе­гает к различным эвристикам, которые в ряде случаев ведут к суще­ственным и устойчивым ошибкам. Следовательно, в процессе измере­ния риска необходимо учитывать реальные возможности получения надежных экспертных оценок.

Следует также заметить, что при измерении риска необходимо учи­тывать показатели, относящиеся к различным моментам времени. Например, при принятии решений о месте расположения нового техни­ческого производства необходимо учесть как оценки, характеризующие прямые потери, связанные со строительством, так и оценки, связанные с воздействием на окружающую среду в процессе его эксплуатации.

Одним из наиболее распространенных способов измерения риска, надежности сложных технических систем является построение «дере­вьев отказов». При этом определяются возможные поломки или отка­зы в системе и прослеживаются причинно-следственные цепочки вплоть до события, к которому эти отказы могут привести. Использование вероятностных оценок таких отказов дает возможность оценить в ко­личественной форме вероятности соответствующих аварийных событий.

Определение допустимого уровня риска. Задача определения допустимого уровня риска, определение стандартов безопасности об­служивающего персонала и населения, является универсальной пробле­мой. Кажется естественной возможность установления единого допу­стимого уровня риска для различных технологий. Однако экономиче­ские соображения ставят под сомнение целесообразность такого еди­ного показателя. Действительно, если техническое решение лишь не­значительно уступает нормативному с точки зрения безопасности, но обходится значительно дешевле, то разумнее не добиваться достиже­ния нормативного уровня безопасности ценой непомерно больших за­трат, а использовать сэкономленные деньги в других областях с боль­шей эффективностью.

С экономической точки зрения логично потребовать, чтобы допол­нительные затраты, направленные на эквивалентное снижение риска в различных областях человеческой деятельности, были бы одинаковы. Однако и это требование оказывается неосуществимым. Анализ существующих уровней риска, сопоставление затрат на спасение одной человеческой жизни при реализации различных программ безопаснос­ти показывают, что в действительности реальные уровни риска, кото­рые считаются традиционно приемлемыми, значительно варьируются в различных областях. Так, считается необходимым добиваться боль­шего уровня безопасности при эксплуатации АЭС, чем при использова­нии автомобильного транспорта. Удельные затраты на эквивалентное увеличение безопасности при осуществлении специальных программ в США, например, измеряются от нескольких десятков тысяч долларов до нескольких миллионов. Этот, кажущийся на первый взгляд парадокс, можно попытаться объяснить неразработанностью проблемы оценки риска, несовершенством организационных механизмов принятия реше­ний и т.п. Однако многочисленные исследования свидетельствуют о том, что основная причина указанных различий состоит в особенностях субъективного восприятия риска. Люди по-разному воспринимают риск и соответственно по-разному оценивают величину допустимого уровня риска в зависимости от ряда сопутствующих ему обстоятельств; боль­шое значение имеет так называемая степень обязательности при ис­пользованиитойилииной технологии,или, другими словами,возмож­ность для каждого человека принимать индивидуальное решение отно­сительно ее использования (в случае использования автомобиля такаявозможность имеется в отличиеот ситуации, когда принято решение о постройке АЭС или другого промышленного объекта). Известно, что чем больше степень обязательности в использовании определенной технологии, тем меньший уровень риска считается допустимым. Та­кое же влияние на оценку допустимого уровня риска оказывают степень контролируемости ситуаций, т.е. возможность индивидуума влиять на происходящие события, а также степень новизны технологии. На уро­вень допустимого риска влияют оценки преимуществ, получаемых при реализации того или иного проекта, и оценки масштаба возможных неблагоприятных последствий, а также распределение их во времени и в пространстве между различными группами людей.

Всего известно несколько десятков факторов, определяющих вос­приятие и оценку риска в конкретных условиях, причем число их зависит от детальности рассмотрения проблемы. Все это позволяет понять, поче­му отдельные лица и общество в целом подходят фактически с разными мерками к оценке допустимого уровня риска в отдельных ситуациях.

Таким образом, определение допустимого уровня риска может ре­шаться лишь как конкретная задача принятия решений с учетом эконо­мических, психологических, социальных и других факторов, включая факторы риска и безопасности. При этом из множества альтернатив­ных вариантов (различные виды технологий, проектные решения, мес­то расположения производств), различающихся своими оценками по критериям, необходимо выбрать тот, который наилучшим способом сочетает в себе эти различные качества. Уровень риска, соответству­ющий выбранному решению, и может считаться рациональным в рас­сматриваемой задаче.

Меры по предотвращению аварий. Авария сложного объекта может быть следствием различных причин, которые допустимо услов­но разделить на две основные группы: технические причины, обуслов­ленные недостатками в используемых технологических схемах или дефектами оборудования, и причины, связанные с неадекватным, не­своевременным, некачественным или ненадежным исполнением своих функций человеком-оператором или, иными словами, так называемым «человеческим фактором». Анализ многочисленных аварий показыва­ет, что значительная их часть обусловлена неправильным поведением операторов и другого обслуживающего персонала. В связи с этим в настоящее время наряду с решением задач по повышению надежности оборудования все больше внимания уделяется особенностям поведе­ния операторов сложных технических систем в чрезвычайных ситуациях.

Проведенные исследования обнаружили удивительную схожесть «сценариев» многих крупных аварий. Развитие ситуации, как правило, начинается с накопления ряда отклонений в поведении объекта. Затем следует какое-либо инициирующее событие, сопровождаемое неправильным управляющим воздействием со стороны оператора, ко­торое и приводит к чрезвычайной ситуации. При этом именно ошибка оператора, как правило, значительно усугубляет последствия аварий­ной ситуации.

Подобные ошибки являются следствием нескольких причин. Во- первых, ни один специалист не обладает исчерпывающими знаниями об особенностях функционирования сложного объекта. Во-вторых, в про­цессе работы оператора происходит привыкание его как к нормально­му функционированию управляемого им объекта, так и к небольшим отклонениям. Поэтому с течением времени оператор допускает все большие отклонения, с которыми он уже не может совладать, когда система выходит из-под контроля. Другими словами, наблюдается тра­диционный способ обучения методом «проб и ошибок», который ока­зывается недопустимо дорогим при освоенииновых технологий. Всвя­зи с этим сегодня все большее внимание уделяется вопросам специ­альной подготовки операторов, разработке специальных тренажеров, систем поддержки принятия решений, способных оказать оператору эффективную помощь. Особое значение приобретает проблема адек­ватного информационного обеспечения оператора с учетом его возмож­ностей по переработке больших объемов информации.

Одновременно с этим предпринимаются значительные усилия и в области повышения надежности и безопасности используемого обору­дования.Для этого дублируются наименее надежные и наиболее кри­тические с точки зрения безопасности элементы технологических сис­тем, производится замена опасных веществ на менее токсичные соеди­нения и т. п.

Предотвращение аварий тесно связано с проблемой допустимого уровня риска, установлением стандартов безопасности технических систем. Здесь необходимо учитывать не только особенности функцио­нирования, но и масштабы тиражирования этих систем. При увеличе­нии их числа происходит соответствующее увеличение вероятности наступления аварий даже при ничтожно малой вероятности отказа од­ной отдельной системы. Одним из способов регулирования в данном случае является введение динамичных, пересматриваемых с течени­ем времени стандартов. При этом в процессе роста масштабов производства и потребления должно происходить ужесточение со­ответствующих стандартов.

Управление в условиях аварийных ситуаций. Поскольку ника­кие мероприятия по повышению безопасности не могут дать гарантии от аварийных ситуаций, необходимо предусматривать меры на случай их наступления. Такие меры позволяют, как правило, значительно умень­шить масштабы аварии и ее последствия. Они должны базироваться на анализе специальных сценариев чрезвычайных ситуаций и включать в себя широкий круг вопросов по организации аварийных работ как на объекте, так и в прилегающих районах, территория и население кото­рых подверглись неблагоприятному воздействию. При этом большую роль играет заблаговременное распределение ответственности и обя­занностей различных организаций, определение порядка их взаимодей­ствия.

Известно, что при наступлении аварийной ситуации огромную роль играет фактор времени принятия решений. Поэтому необходимо обес­печить рациональное распределение принимаемых решений между цен­тральными государственными органами управления и местными влас­тями.

Разработка мероприятий по управлению в условиях аварийных си­туаций должна учитывать имеющийся опыт в этой области. Для этого необходим специальный банк данных об авариях, который позволял бы проводить их систематическое изучение. Подобный банк способство­вал бы своевременному решению всех вопросов, касающихся измерения риска и управления в аварийных ситуациях.

Таким образом, особенности задачи анализа риска позволяют рас­сматривать ее как задачу системного анализа, заключающуюся в при­нятии сложного многокритериального коллективного решения, требую­щего исследования широкого круга вопросов и проведения комплекс­ного анализа и оценки технических, экономических, социальных и даже политических факторов риска. При этом основной ее особенностью является доминирование социально-психологических аспектов, вовлечен­ность в ее решение групп людей со своими оценками и предпочтения­ми.

Проведение вероятностного анализа безопасности объектов

повышенного риска

Наиболее отработаны методики и процедуры проведения анализа риска применительно к исследованию безопасности атомных электро­станций (АЭС) и других ядерно-опасных объектов. Применительно к данным объектам разработана специальная методология, называемая вероятностным анализом безопасности (ВАБ). Рассмотрим основные цели и характеристику процедур, выполняемых при решении данной задачи.

Методы ВАБ стали стандартным инструментом при анализе безо­пасности атомных электростанций. Основным достоинством ВАБ яв­ляется возможность углубленного качественного и количественного исследования проекта АЭС с точки зрения его внутренних свойств и воздействий со стороны окружающей среды, включая выявление фак­торов, вносящих наибольший вклад в риск, а также сравнения различ­ных возможностей уменьшения риска. ВАБ дает возможность постро­ить согласованную интегральную модель поведения станции с точки зрения безопасности. Соответственно ВАБ позволяет иметь основу для принятия решений в области безопасности. На общей основе, а именно, путем количественного сравнения оценок риска можно проводить со­поставления вариантов предлагаемых изменений или альтернативных решений в совершенно разных проектах и технических областях атом­ной энергетики. Более того, ВАБ представляет собой концептуальный и математический инструмент для проведения численных оценок рис­

ка в целом, связанного с атомными станциями и ядерными установка­ми. ВАБ позволяет также численно оценить неопределенности таких оценок.

ВАБ ставит перед собой цель наиболее полно выявить аварийные последовательности, которые могут возникнуть в результате широкого спектра исходных событий, при этом используется систематизирован­ный и реалистичный подход к определению частоты и последствий ава­рий. Существенным достижением ВАБ является возможность числен­но оценить неопределенность анализа безопасности с учетом мнений ивыводов экспертов.

Общая процедура выполнения ВАБ-1может быть организована в виде шести основных этапов.

Управление и организация. Этот этап включает в себя мероп­риятия и действия, необходимые для организации и управления иссле­дованием:

• определение целей и объема исследований;

• определение схемы управления ВАБ;

• выбор методологии и разработки общих процедур анализа;

• отбор персонала и организация группы, которая будет проводить ВАБ, ее подготовка;

• разработка плана-графика, определение объема и получение фи­нансирования;

• разработка процедур обеспечения качества и анализа работы.

Определение источников радиоактивности и событий, ини­циирующих аварии. На этом этапе устанавливаются потенциальные источники выхода радиоактивности в окружающую среду, определяются возможные состояния АЭС, которые необходимо рассмотреть, прису­щие станции функции безопасности, а также определяются события, инициирующие аварии, при которых может потребоваться выполнение этих функций, и системы, их реализующие. Устанавливаются связи между исходными событиями (ИС), функциями безопасности и систе­мами, а также проводится разделение их на группы (группирование). На этом шаге группа аналитиков знакомится с объектом и используемой методологией и собирает большую часть исходной информации, на ос­новании которой будет проводиться последующая работа.

Моделирование аварийных последовательностей. Третий этап относится к построению модели, которая описывает процесс возникно­вения аварии и реакцию станции. Эта модель состоит, главным обра­зом, из комбинаций событий, включающих в себя исходные события, отказы систем и ошибки персонала, которые ведут к нежелательным последствиям. Эти комбинации событий называются аварийными пос­ледовательностями (АП), и цель этого этапа - определить их. Разра­батываются подробные модели анализа отказов систем и ошибок пер­сонала. На этом этапе также проводится качественный анализ с целью учета в моделях зависимостей между событиями.

Получение и анализ данных и определение параметров. На этом этапе процедуры собирается и формируется вся информация, не­обходимая для количественного анализа модели, построенной на тре­тьем этапе. В частности, определяются основные элементы модели станции и параметры, значения которых требуется найти. Необходимые для проведения этих оценок данные соответствующим образом соби­раются и обрабатываются. Искомые параметры могут быть разделе­ны на три основные категории: частоты исходных событий, показатели надежности элементов и вероятности ошибок персонала. Также оцени­ваются параметры, необходимые для моделирования возможных зави­симостей между различными элементами модели (исходными событи­ями, выходом из строя оборудования и ошибками персонала).

Количественный анализ аварийных последовательностей. Модель, построенная на третьем этапе, анализируется количественно с использованием результатов четвертого этапа. Результатами этого этапа являются оценки частот аварийных последовательностей. Обычно они сопровождаются анализом неопределенностей. Проводится иссле­дование чувствительности результатов к важным допущениям и пред­ставляются показатели относительной значимости различных состав­ляющих для результатов расчетов.

Документирование анализа, представление и интерпретация результатов. Результаты анализа тщательно документируются на каж­дом этапе и представляются так, чтобы наилучшим образом удовлет­ворить требованиям конечного пользователя материала. Необходимо дать анализ полученных результатов с точки зрения целей, поставлен­ных перед ВАБ.

Вероятностный анализ безопасности является одним из наиболее действенных и эффективных инструментов, помогающих в принятии решений по безопасности и при управлении риском на атомных станци­ях.

Конкретными целями и соответствующими направлениями исполь­зования ВАБ являются следующие.

Определение доминирующих аварийных последовательно­стей. Здесь выявляются те комбинации исходных событий, отказов оборудования и ошибок персонала, которые могут привести к нежела­тельным последствиям со значительной частотой.

Определение систем, элементов и действий персонала, важ­ных для безопасности. Проводится анализ результатов ВАБ с точки зрения выявления относительной значимости отдельных аварийных последовательностей для безопасности AC. Рассчитывается оценка относительной значимости различных систем, оборудования и эксплу­атационных процедур. Оценивается неопределенность результатов рас­четов.

Анализ важных системных и человеко-машинных зависимо­стей. Оцениваются зависимости между действиями персонала и сис­темами, которые влияют на безопасность. Они включают в себя исход­ные события, вызванные общей причиной, отказы по общей причине, множественно зависимые ошибки персонала и другие факторы, кото­рые уменьшают предусмотренную степень резервирования систем на АЭС, а следовательно, ее безопасность.

Выявление новых проблем безопасности и их оценка. В ка­честве результата ВАБ могут быть выявлены новые важные вопросы, относящиеся к безопасности конкретной АЭС.

Анализ тяжелых аварий. Результаты ВАБ могут помочь опреде­лить важные аварийные последовательности, которые должны рассмат­риваться как проектные аварии, а также другие аварийные последова­тельности, ведущие к запроектным авариям, для которых может потре­боваться дальнейший анализ.

Решения по модернизации отдельной AC или группы AC. ВАБ может использоваться для количественного анализа относитель­ной значимости конкретных изменений на эксплуатируемых AC. Резуль­таты ВАБ позволяют провести ранжирование предлагаемых реконст­рукций и модернизации с точки зрения выявления относительной эффек­тивности предлагаемых мероприятий для безопасности.

Сопоставление проектных решений. Результаты ВАБ на ста­дии проекта могут использоваться для оценки различных вариантов проектных решений.

Установление приоритетов в регулирующей деятельности и исследованиях по безопасности. Выводы ВАБ могут содействовать установлению приоритетов в регулирующих требованиях и в исследо­ваниях по безопасности.

Таким образом, выполнение ВАБ предполагает проведение целого комплекса взаимосвязанных работ, направленных на изучение всех ас­пектов проблемы безопасности. При этом решаются такие специфич­ные для задач системных исследований вопросы как глубокий анализ структуры объекта, статистическое исследование объекта анализа, проведение операционных исследований. При этом статистическому анализу подвергаются как технические объекты (системы защиты, объекты, обеспечивающие безопасное функционирование энергоблока, системы нормальной эксплуатации), так и люди, операторы энергоус­тановок, выполняющие соответствующие функции по управлению энер­гоблоком. В данном учебнике большое внимание уделяется анализу «че­ловеческого фактора», его роли в обеспечении безопасного функциони­рования атомных станций. При операционном исследовании проводит­ся комплексный анализ характеристик надежности элементов и систем энергоблока, оцениваются их ресурсные характеристики, выполняется оценка риска при эксплуатации AC. Глубина исследования обеспечива­ется также путем проведения анализа неопределенности, чувствитель­ности, значимости моделей систем и процессов развития аварийных си­туаций.

Обсуждение

Таким образом, рассмотрено несколько типовых задач, с которыми потенциально может столкнуться системный аналитик в своей практи­ческой деятельности. Для решения задачи распределения ресурсов применяются методы линейного программирования, задачи управления запасами решаются с помощью более сложных моделей, в основном, методами нелинейного программирования; задачи организации обслу­живания и задачи массового обслуживания решаются с помощью ме­тодов статистического анализа, дифференциальных уравнений и теории восстановления; задачи управления проектами и вероятностного ана­лиза безопасности решаются с помощью методов статистического ана­лиза, эвристических процедур, методов теории восстановления и дру­гих математических и эвристических методов. Математические ме­тоды решения экстремальных задач составляют основу аппарата сис­темного анализа, но сама теория системного анализа никак не может быть сведена только лишь к решению экстремальных задач. Более того, как уже отмечалось ранее, системный анализ не является чисто мате­матической дисциплиной. Главные сложности анализа, как правило, зак­лючаются не в преодолении математических трудностей.

Первый шаг любой задачи - это ее формализация, описание с по­мощью языка математики. От того, насколько успешно формализова­на задача, зависит вся судьба системных исследований. Простое опи­сание делает анализ простым, но если оно не будет в достаточной сте­пени адекватно реальности, то результат исследования, основанного на таких моделях, будет иметь сомнительную достоверность. С другой стороны, переусложненная задача, учитывающая разнообразные дета-

ли исследуемыхпроцессов и с большими подробностями описывающая реальность, может привести к большим затратам времени, необходи­мого для исследований, и высокая точность моделей может оказаться неоправданной, а результат неприемлемым по времени его получения. Таким образом, системный аналитик должен руководствоваться сво­им опытом, уметь вникать в содержание задачи, ясно понимать цели всего исследования.

Еще более сложные проблемы возникают при попытке формирова­ния критерия оценки качества результатов проводимых исследований, при сравнении различных вариантов стратегий развития систем. Как уже было сказано, на данном этапе исследователи сталкиваются с такими проблемами как многокритериальность задачи, неопределенность це­лей и т.д. Преодолеть возникающие неопределенности формальными методами невозможно. На данном этапе необходимо проводить допол­нительные исследования с целью проверки всевозможных гипотез.

И, наконец, одна из сложностей, возникающих при проведении сис­темных исследований - это учет так называемого «человеческого фак­тора», т.е. учет поведения активных и пассивных участников реально функционирующей системы.