Беседы об АСУ

Вообще моделирование означает получение и исследование сущности явления вне условий реальной действительности.

Слово «модель» в науке имеет несколько смысловых оттенков. И каждый из них занимает свое особое место в моделировании.

Во-первых, под моделью понимают физическую копию, чаще всего уменьшенную, реального объекта. Так, расчет конструкций самолета очень трудоемок и недостаточно точен. Для выяснения его поведения в движущемся потоке воздуха строят его уменьшенную физическую модель и исследуют ее в аэродинамической трубе. Иногда строят увеличенные копии объекта, например модель молекулы.

Во-вторых, со словом «модель» всегда связывают некоторую идеализацию действительности, представление, в котором отсутствуют некоторые детали, связи. Модель какого-нибудь человеческого органа, предназначенная для изучения его функциональных характеристик, необязательно сохраняет все особенности органа; в ней, как правило, отсутствует система кровоснабжения, нервная система либо еще что-нибудь.

Наконец, часто употребляемый глагол «моделировать» означает «определять результаты исследования с помощью модели». Он неразрывно связывает процесс построения модели с ее исследованием.

Долгое время в науке доминировали физические модели. Развилось даже два типа физического моделирования: это уже упоминавшееся построение «портретных» моделей (уменьшенная или увеличенная копия) и моделирование «по аналогии», в котором используются сходные свойства различных явлений. Скажем, некоторые свойства потока воды в трубах аналогичны свойствам «потока» электричества в проводах, так что изучать тот или иной поток жидкости можно успешно на электрической модели.

Математики предложили свою форму моделирования — «символическое», или математическое, моделирование. В математических моделях исследуемый процесс описывается с помощью символов, переменных величин и соотношений между ними — уравнений и равенств. Затем зависимости эти исследуются, а для получения конкретного результата в модель подставляют имеющиеся параметры реального объекта. Все оказалось просто и выгодно. Вместо дорогого эксперимента — составление нескольких уравнений и расчеты! Правда, оставшийся пустяк: как описать объект или процесс с помощью уравнений, — пока относится не к науке, а к искусству моделирования.

Естественно, что при изучении экономических явлений тоже прибегают к моделированию, так как эксперименты на реальных экономических объектах, как показала практика, чрезвычайно дорого обходятся народному хозяйству. Понятно также, что физическое моделирование в этом случае неэффективно: если мы даже построим модель завода, уменьшенную в тысячи раз, то это ничего не даст для изучения вопросов, связанных с планированием и управлением. Ведь сущность экономических проблем в основном лежит в отношениях между людьми, а их физически не смоделируешь. Поэтому в исследовании экономических процессов и используется экономико-математическое моделирование — математическое описание экономических процессов.

Экономико-математическая модель, как и прочие модели, должна быть некоторым приближенным отображением действительности. То, что модель не сама действительность, а ее приближенное отображение, не должно смущать — любая наука изучает именно приближенные отображения, а не саму действительность. Ч. Карр и Ч. Хоув, известные американские специалисты по экономико-математическим методам, в книге «Количественные методы принятия решений в управлении и экономике» утверждают, что «действительность есть объект изучения для философов, но не для ученых». Я не уверен, что это их утверждение понравится адептам философской науки, но не об этом речь.

Если рассмотреть первую попавшую экономическую ситуацию, то бросится в глаза обилие взаимодействующих факторов и сложность связывающих их отношений. И чтобы получить какой-нибудь результат, либо сравнить несколько результатов, либо принять решение, необходимо упростить ситуацию и рассмотреть только основные соотношения и наиболее важные свойства изучаемого объекта. Такие упрощения являются одной из основных целей количественного анализа и в моделировании носят название идеализаций. Идеализация — это пренебрежение несущественными связями и свойствами объекта во имя отыскания эффективного решения. Как правило, она является первым шагом моделирования, когда необходимо для рассмотрения объекта отделить его существенные свойства от несущественных, и состоит в том, чтобы как можно больше свойств объявить несущественными и не включать их в модель, чтобы она получилась проще для исследования.

Но с упрощением надо быть осторожным. На этом пути можно перестараться и вместе с водой выплеснуть ребенка, то есть пренебречь каким-нибудь существенным свойством и не достичь необходимого эффекта от построения модели.

Теперь стоит подробнее остановиться на вопросе, какие цели преследуются при построении моделей.

Первая цель — простая, утилитарная — это оптимизация. Имеется некоторая экономическая ситуация, в которой необходимо выбрать один из многих возможных вариантов действия. В обычной обстановке этот вариант выбирается, исходя из опыта или из каких-нибудь «правдоподобных рассуждений». В случае же математической модели имеется возможность точно сформулировать существенные условия (их в моделировании называют ограничениями), определить критерий оптимальности, а математические методы и ЭВМ позволят найти оптимальный вариант.

Хорошим примером, иллюстрирующим целесообразность моделирования экономической ситуации, является составление плана перевозок какого-либо продукта. Обычно он формируется на основании здравого смысла — везти к ближнему потребителю, исключить встречные перевозки и прочее. При моделировании же выбирается одна из разновидностей транспортной задачи, которая достаточно хорошо похожа на реальную ситуацию. Создается ее модель, и находится алгоритм ее решения. Он и дает оптимальный план перевозок.

Вторая цель моделирования более сложная. Она заключается в исследовании математической модели для того, чтобы определить, «как себя ведет» уже найденное оптимальное решение при изменении исходных данных. Известно, что в процессе выполнения плана, допустим, производственного участка возможны неполадки и поломки станков, отсутствие заготовок и инструмента и т. д., что приводит к увеличению времени выполнения операций. Очень важным является вопрос: как это увеличение влияет на общее время работы всего участка? Ведь есть детали, которые изготавливаются не на самом загруженном оборудовании. Тогда удлинение операции на них не сказывается на времени выполнения плана участка. И напротив, нарушения по операциям, которые выполняются на самом загруженном оборудовании, приводят к срыву всего планового задания. Подобный анализ модели позволяет мастеру сосредоточить внимание только на критических операциях.

И наконец, третья важная цель моделирования связана с определением в явном виде взаимосвязей, характеризующих экономическую систему, когда они настолько сложны, что простое визуальное изучение их невозможно.

Наиболее характерным примером здесь является информационная модель предприятия с описанием движения потоков информации на предприятии. (Потоки информации — это потоки документов, которые люди, управляющие предприятием, передают друг другу.) Кстати, исследование этих потоков, их основных направлений, завихрений и тихих омутов составляет одну из первоочередных задач проектирования АСУ. Почему?

Во-первых, автоматизация управления — это в большой степени автоматизация документооборота, а чтобы автоматизировать, надо, как минимум, иметь его схему.

Во-вторых, ни на одном предприятии такой схемы не имеется хотя бы в силу гигантских масштабов документооборота. На большом предприятии только число наименований документов превосходит тысячу, а ведь некоторые документы тиражируются тысячами ежедневно, например, сменное задание на некоторых заводах выдается каждому рабочему на каждую смену.

В-третьих, наконец, документооборот предприятия складывался исторически, путем изменения существующих и введения дополнительных общегосударственных, отраслевых, внутризаводских информационных потоков. Эти потоки наслаивались друг на друга, заменяли друг друга, вследствие чего на предприятии возникли дублирующие друг друга документы, «тупиковые» документы, которые никому не предназначены и для управления давно не применяются. Естественно, что при автоматизации необходимо «почистить» такой документооборот. И единственным известным средством анализа и чистки этих потоков является информационная модель.