Современные проблемы научного управления
Глушков В.М.
В настоящее время во всем мире проявляется значительный интерес к проблемам научного управления. Усложнение процессов управления бурно развивающимся современным производством, возникновение множества новых задач экономического, социального и политического характера потребовали разработки научных основ управления во всех сферах деятельности человека. Этот фактор особенно проявился в связи с созданием автоматизированных систем планирования и управления.
За годы Советской власти в нашей стране была создана система управления народным хозяйством, эффективность которой убедительно доказана выдающимися достижениями советского государства: созданием крупной индустрии, социалистического сельского хозяйства, самой передовой системы народного образования и научных исследований и т.д. Коммунистическая партия и Советское правительство всегда придавали большое значение научным вопросам управления народным хозяйством. Претворение в жизнь экономической реформы, предусмотренной решениями сентябрьского пленума ЦК КПСС, свидетельствует о неустанном внимании, которое партия уделяет задачам совершенствования управления народным хозяйством страны.
При решении конкретных задач совершенствования процессов управления во всех звеньях народного хозяйства партия и правительство уделяют большое внимание развитию и практическому использованию методов научной организации труда, кибернетики и средств современной электронной вычислительной техники.
Проблемы совершенствования структуры аппарата управления, методов подготовки и принятия решений, формирования целей и критериев, сбора и обработки информации и т.п. чрезвычайно сложны. В настоящее время не существует готовых рецептов для решения всех этих проблем в полном объеме. Попытки скороспелых решений могут причинить только вред. Необходимо искать научно обоснованные решения, а это возможно только в результате серьезной, широко поставленной научно-нсследовательскойработы.
Наука об управлении зародилась и начала интенсивно развиваться с того момента, когда нужно было научиться управлять конкретными техническими объектами. В настоящее время она располагает большим количеством методов и принципов построения систем управления.
Однако уже сейчас не будет преувеличением сказать, что центр тяжести исследований науки об управлении постепенно переносится в область решения задач, связанных с проблемой управления коллективами людей, занятых производственной и организационной деятельностью, т.е. проблемой управления развивающимися объектами. Другими словами, проблемой построения организационных систем управления. К числу организационных систем управления можно отнести, например, системы управления такими развивающимися объектами, как предприятия, научно-исследовательские институты, отрасли промышленности и, наконец, народное хозяйство страны в целом.
В каждой развивающейся системе происходят и процессы материального характера, связанные с переработкой сырья, движением финансов, использованием механизмов и машин и т.д. Но все эти процессы реализуются лишь через посредство людей, входящих в эту развивающуюся систему, и сильно зависят от их поведения. Именно это и отличает развивающуюся систему от систем других классов.
Рассмотрим круг научных проблем, над которыми в настоящее время работают специалисты по управлению. Некоторые результаты этих работ уже сейчас могут быть использованы для создания и совершенствования организационных систем управления.
В общих чертах эта проблематика приведена на схеме 1, предложенной профессором С.В.Емельяновым.
Первая большая группа задач этой проблематики сводится к задачам описания, анализа и моделирования организационных систем. Среди этих задач есть экспериментальные, связанные с изучением уже существующих организационных систем, и теоретические, связанные С выработкой научного представления об основных закономерностях поведения организационных систем, выяснением основных факторов, определяющих это поведение, и разработкой основных принципов моделирования таких систем и специфического языка этого моделирования. Особую группу образуют экспериментально-теоретические задачи идентификации, позволяющие связать теоретическую модель с экспериментально изучаемой реальной системой и определить конкретные значения параметров теоретической модели. Особо остро здесь стоит вопрос о получении количественных описаний различных аспектов поведения организационных систем и построении таких моделей, которые могут исследоваться на современных вычислительных машинах. Эта задача особенно сложна в связи с необходимостью широко учитывать различные социологические и психологические факторы.
Одна из важных сторон специфики управления организационными системами связана с тем, что цели, преследуемые системой, очень часто формулируются слишком неопределенным образом и сплошь и рядом недостаточно точно. Другими словами, цель системы очень часто не только можно трактовать по-разному, но нередко от системы ждут не совсем того, чего от нее требуют, на словах. В первую очередь это связано с тем, что информация об истинной цели системы содержится лишь в коллективном мнении определенной группы людей. В связи с этим в организационных системах возникает специфическая задача формирования и уточнения целей. Более того, основная цель системы во многих случаях может оказаться слишком неконкретной, слишком отдаленной для людей, эту систему образующих. Поэтому, сформировав и уточнив основную цель, необходимо построить целую иерархию подцелей, доведя их до уровня необходимой конкретности, и определить относительную важность каждой цели одного уровня.
С вопросом формирования целей тесно связан и вопрос о выборе критериев эффективности работы организационных систем. Действительно, именно цели определяют направление процессов развития, возникающих в результате управления организационными системами. Соответствующие цели, согласованные с основной, должны быть и у каждой подсистемы организационной системы управления. Но просто задать подсистеме цель невозможно. Как отмечалось выше, в каждом коллективе, а следовательно, и в этой подсистеме автоматически формируются ее собственные коллективные цели. Поэтому в результате подсистема будет преследовать некоторую цель, возможно, существенно отличающуюся от заданной. Можно измерять это отклонение с помощью критериев оценки эффективности работы подсистемы и управлять им путем изменения системы стимулов (материальных и моральных). Эти стимулы оказывают очень сильное воздействие на формирование собственных целей подсистемы и при правильном использовании могут обеспечить совпадение собственных целей с желаемыми даже без того, чтобы желаемые цели точно задавались сверху.
Проблемы формирования целей и определения критериев оценки эффективности не могут быть решены без создания эффективных методов прогнозирования. Дело в том, что все основные процессы, происходящие в организационной системе и обеспечивающие успех ее работы, рассчитаны на более или менее длительное время. Но направление развития или эффективность работы можно оценить лишь по достигнутым результатам. Поэтому и для формулировки цели, и для оценки уже проделанной работы необходимо знать, к чему это приведет в будущем. В тех случаях, когда рассматриваемые процессы достаточно формализованы, получение таких прогнозов может опираться на изучение их модели. Но если такая модель отсутствует, то приходится извлекать необходимую информацию из коллективного мнения экспертов. Задача организации экспертизы и обработки полученных мнений экспертов представляет собой самостоятельную научную проблему.
После того, как цели системы сформированы и критерии оценки ее деятельности приняты, наступает новый этап, этап планирования, связанный с определением, последовательности достижения целей и разработкой комплекса мероприятий, которые приведут к достижению этих целей. Кроме того, на стадии планирования необходимо решить и основные вопросы, связанные с управлением материальными, финансовыми и людскими ресурсами. Вся совокупность вопросов, связанных с преобразованием целей в программу действий, упорядочением этой программы во времени и пространстве, а также распределением ресурсов, должна явиться предметом глубоких научных исследований.
Для успешной реализации плана необходимо разработать эффективную систему оперативного управления работой системы и в первую очередь те методы и процедуры принятия решений, которые, определят конкретные действия, предпринимаемые в системе. Так возникает еще одна важнейшая научная проблема - проблема создания теории принятия оперативных решений в организационных системах.
Наконец, все описанные стороны деятельности организационной системы управления должны быть связаны в единое целое. Согласованность работы различных подразделений системы, правильная организация оперативных решений и многое другое определяются в первую очередь структурой системы. Отметим еще раз, что вопрос о выборе правильной структуры является одной из центральных и, к сожалению, относительно слабо разработанных проблем науки об управлении.
Перечисленные выше проблемы этой науки развиты далеко не равномерно. Некоторым вопросам, например распределению ресурсов, посвящена обширная литература.
Впрочем, и здесь еще нужно много работать, в частности, искать новые, более плодотворные постановки основных задач. Многое уже сделано в теории планирования, теории принятия решений и теории исследования операций. Известны некоторые модели организационных систем, созданы первые методы прогнозирования. Но все эти вопросы практически не увязаны в единое целое и, в силу такой изолированности изучения, страдают от одностороннего освещения. К сожалению, что нашло отражение и в литературе по организационному управлению. Здесь нет или почти нет работ, рассматривающих проблему управления организационными системами как единое целое и с единых позиций, хотя по отдельным вопросам достаточно много литературы.
В развитии научных основ управления и создании автоматизированных систем планирования и управления важнейшее место принадлежит кибернетике и электронной вычислительной технике.
Кибернетика в современном понимании представляет собой науку, изучающую общие законы преобразования информации в сложных управляющих системах.
Период бурного ее развития начался с момента появления первых быстродействующих электронных вычислительных машин, благодаря которым стало возможным решение актуальных проблем автоматизации на принципиально новом уровне - в сфере умственной деятельности человека. Разумеется, в условиях сегодняшнего дня не всегда легко отделить физический труд, от умственного. Однако существует ряд областей деятельности человека, которые всегда было принято относить к сфере чисто умственного труда. Именно о таких областях и идет речь.
Естественно, прежде всего возникают два вопроса: в какой мере применение средств автоматизации в умственном труде возможно, а если возможно, то есть ли в нем необходимость?
На первый из этих вопросов уже сейчас можно дать вполне определенный ответ: никаких границ для применения средств автоматизации в умственной деятельности человека не существует. Более того, даже нынешние так называемые универсальные электронные цифровые машины в принципе пригодны - хотя далеко не всегда еще хорошо приспособлены - для автоматизации интеллектуальной деятельности любого вида. Остановка лишь за тем, чтобы изучить и точно описать управляющие этой деятельностью закономерности. Правда, в настоящее время такие закономерности изучены лишь в достаточно простых случаях. Изучение же закономерностей мыслительных процессов в сложных случаях (например, в сфере творческой деятельности) сейчас только начинается и потребует, несомненно, затраты огромных усилий коллективов высококвалифицированных ученых .
Отвечая на второй вопрос, можно выделить ряд областей умственной деятельности человека, где автоматизация уже сегодня является крайне необходимой и может заметно ускорить темпы нашего движения вперед.
Первой и в настоящее время наиболее важной из таких областей является система учета, планирования и управления экономикой. Известно, что количество информации, перерабатываемой этой системой, возрастает гораздо быстрее, чем растет производство. Вместе с тем, темпы механизации и автоматизации (а следовательно, и рост производительности труда) в сфере планирования, управления и учета были до последнего времени значительно меньшими, чем в сфере материального производства. Достаточно сказать, что в наших планирующих органах, особенно в системе первичного учета, не хватает даже таких простых средств механизации, как арифмометры, со дня изобретения которых прошло уже несколько десятков лет.
В результате производительность труда большого количества инженерно-технических и конторских работников, занятых в сфере планирования, управления и учета, растет крайне медленно. Это отрицательно сказывается на развитии всего народного хозяйства, вызывает серьезные дефекты и просчеты в планировании, не позволяющие до конца использовать преимущества социалистического строя.
По мере дальнейшего роста производства объем поступающей от него информации, а следовательно, и трудности планирования будут увеличиваться. Ориентировочные расчеты показывают, что при сохранении существующего уровня качество планирования (а этот уровень еще не соответствует требованиям сегодняшнего дня) и при сохранении неизменным уровня технической оснащенности сферы планирования, управления и учета потребовалось бы занять в этой сфере в ближайшее десятилетие значительную часть населения Советского Союза.
Стало быть, автоматизация планирования учета и управления экономикой является задачей огромной общегосударственной важности. Взначительной своей части она может быть решена на базе уже существующих универсальных электронных цифровых машин.
Эффект, который может дать описанная система, огромен. Решение ряда частных планово-экономических задач, выполненное в существующих вычислительных центрах, показывает, что уже в настоящее время из-за неоптимального планирования теряется не менее 10% средств и материальных ресурсов, затрачиваемых на развитие производства.
Специалисты в области кибернетики уже привыкли, например, к тому, что при переходе к автоматическому планированию перевозок, как правило, получается экономия в размере10-15%, а в некоторых случаях -до 50-60%. Однако дело вовсе не сводится к одной лишь разработке и изготовлению в нужном количестве электронных вычислительных машин. В таком понимании данных проблема была бы относительно простой, а ее решение не принесло бы ожидаемого экономического эффекта.
Основная задача внедрения электронной вычислительной техники в сферу учета, планирования и управления экономикой заключается не в простой замене ручного труда при различного poдa подсчетах, а в коренном изменении самых методов управленческого труда, в переходе к оптимальному планированию и управлению.
Суть оптимального планирования и управления состоит в том, чтобы из бесчисленного множества вариантов развития нашего народного хозяйства в направлении решения генеральных задач, ставящихся партией, выбрать в каждый данный момент самый лучший вариант, обеспечивающий решение этих задач в кратчайшие исторические сроки. Переход к оптимальному планированию и управлению означает устранение тех многочисленных просчетов, которые все еще допускаются пока нашими плановыми и оперативными органами. Он означает наиболее полное использование всех резервов нашей экономики, обусловливаемых теми огромными преимуществами, которые дает нам социалистический способ производства.
Сейчас пока еще трудно назвать точную цифру, но вряд ли будет преувеличением считать, что полный переход на оптимальные методы планирования и управления позволит по крайней мере удвоить темпы роста нашей экономики, темпы роста благосостояния советского народа.
Конечно, для решения задачи полной автоматизации учета, планирования и управления экономикой на основе электронной вычислительной техники необходимо провести большую работу.
Дело в том, что широкое внедрение средств кибернетики в управление экономикой характеризуется рядом отличительных особенностей по сравнению с использованием электронной вычислительной техники для научных и инженерно-технических расчетов. Первая из них заключается в том, что потоки информации, подлежащие переработке, значительно превосходят объемы информации, с которыми приходится иметь дело при решении научно-технических задач. Чтобы обеспечить решение экономических задач, электронные вычислительные машины средней мощности (порядка 50 тыс. операций в секунду) в связи с этим должны перерабатывать такое количество входной информации, которое в переводе на перфокарты дает цифру 10 млн. штук в месяц. Ясно поэтому, что использование перфокарт для этой цели практически невозможно, а к вводу и выводу информации предъявляются гораздо более высокие требования. В качество первоначального и совершенно необходимого условия полной автоматизации переработки экономической информации является автоматизация первичного сбора исходных данных.
Существенно расширяется также понятие операции, производящей электронной вычислительной машиной. Если при выполнении какого-либо инженерного расчета или решения другой научной задачи машина в основном производит арифметические операции: сложение , вычитание, умножение и деление, то при обработке экономической информации большое место занимают операции сортировки, формирования массивов и другие, необходимость выполнения которых все в больших масштабах -предъявляет новые дополнительные требования к быстродействию электронных вычислительных машин.
Более высокие требования предъявляются к программированию, ибо средняя по сложности программа по обработке экономической информации имеет значительно большее число приказов, чем такого же класса программа научного или инженерного расчета. Кроме того, существенно усложняется задача правильной организации труда программистов, рационального распределения между ними работы.
По сути дела эта проблема аналогична проблемам, которые возникают при изучении сложных систем, и ее решением занимается новая наука - теория больших систем.
Многое, зависит от правильного подхода к внедрению вычислительной техники для управления экономикой. Необходимо в этом вопросе осуществить системный
подход, то есть внедрить не отдельные машины (если даже они очень хороши и пригодны для решения планово-экономических задач), а системы управления. Это означает, что разработка системы алгоритмов, средств
первичного сбора информации и средств связи вместе с
изготовлением соответствующих электронных вычислительных машин, должна производиться одновременно одним и тем же коллективом разработчиков. Само собой разумеется, что выполнению этих задач должна предшествовать кропотливая работа на местах внедрения (на предприятиях и организациях) по исследованию операций, подготовке соответствующих инструкций по выполнению всего комплекса технико-организационных мероприятий, обеспечивающих внедрение автоматизированной системы управления.
Учитывая сложность автоматизированных систем управления и недостаток соответствующих кадров по их техническому обслуживанию, необходимо предусмотреть правильный порядок их серийного производства и организации эксплуатации.
Совершенно понятно, что производство таких систем должно быть комплексным: вместе с техническими средствами по обработке информации (ЭВМ) необходимо производить и сродства сбора и передачи информации (датчики, устройства связи и т.п.), а также весь комплекс ввода и вывода информации.
Установку, наладку, организацию эксплуатации и ремонта систем можно мыслить только централизованной. Необходимо, очевидно, предусмотреть систему гарантий по бесперебойной работе, порядок оперативной передачи функций (во время выхода из строя) другим системам или вычислительным центрам и т.д. и т.п. Это не исключает, а наоборот усиливает необходимость создания на предприятиях, где внедряются типовые системы управления, головных баз или исследовательских групп, которые занимались бы совершенствованием функционирования систем, разработкой недостающих в первоначальном наборе алгоритмов и программ и подготовкой дополнительных технических требований. Все выше перечисленные проблемы необходимо учесть при создании единой государственной автоматической системы по обработке планово-экономической информации и управлению экономикой, которая объединит деятельность всех низовых автоматизированных систем управления, функционирующих на отдельных предприятиях или группахболее мелких и территориальных вычислительных центров по обработке планово-экономической информации. Имеется в виду именно то обстоятельство, что указанные выше требования необходимо учесть при изготовлении и внедрении систем управления, начиная с нижнего уровня (на предприятиях), предусмотрев возможность в информационном плане их объединения с помощью современных линий связи в территориальные центры обработки информации и передачу необходимых данных во все вышестоящие органы управления.
Очень важным участком умственного труда, крайне нуждающимся в автоматизации, являются инженерно-конструкторская работа и техническое проектирование. Возникающие здесь задачи порою настолько сложны, что в ряде случаев уже сейчас никакой человеческий коллектив не в состоянии за разумное время найти действительно наилучший вариант проекта. Возьмем в качестве примера задачу нахождения наилучшего проекта железной дороги длиной в несколько сот километров, проходящей по горной местности. Выполненные в Институте кибернетики Академии наук УССР исследования показывают, что при обычном (ручном) методе проектирования лишь одна из частей этой задачи (оптимальное профилирование) не может быть решена с нужной степенью точности ранее чем за 50 лет! Вычислительная машина затрачивает на решение этой задачи всего несколько часов.
В настоящее время труд проектировщиков в лучшем случае автоматизирован лишь в части, касающейся выполнения наиболее сложных расчетов. Переход же к оптимальному проектированию требует комплексной автоматизации, при которой все этапы проектирования, включая оценку и сравнение различных вариантов, выполнялись бы автоматически на машинах. Такой переход потребует серьезных изменений в направлении научных исследований. Если раньше основные усилия специалистов были направлены на разработку методов проектирования, рассчитанных на использование их человеком, то теперь центр тяжести должен быть перенесен на разработку таких методов, которые были бы ориентированы на использование электронно-вычислительных машин. При этом должны создаваться библиотеки стандартных программ, пригодных дли любых конкретных проектных заданий, а не частные, которые пришлось бы составлять заново для каждого нового пр екта.
В Институте кибернетики Академии наук УССР выполнен ряд работ по автоматизации процессов технического проектирования. Помимо уже упоминавшегося оптимального профилирования дорог, можно в качестве
примера указать eщe на комплексную автоматизацию
процессов проектирования и изготовления судокорпус-ных деталей или на проектирование электрических,
газовых и водопроводных сетей. Опыт нашего и других институтов позволяет надеяться, что эффект при
повсеместном переходе к автоматизированному проектированию мог бы составить многие миллиарды рублей в год.
Разумеется, решение такой задачи потребует немало времени и будет происходить отдельными этапами. В настоящее время большое внимание уделяется развитию методов получения научно обоснованных прогнозов. Большинство из известных методов (система „Дельфа", „Паттерн" в США, ряд систем в нашей стране) существенно используют для этих целей электронную вычислительную технику и методы кибернетики.
Так, в Институте кибернетики АН УССР предложен метод проведения экспертных работ, в котором совмещается метод "Дельфы", служащий для оценки тенденций развития, с методом сетевого планирования. В соответствии с этим методом эксперты в ответ на вопрос о возможности и сроке достижения определенного события задают условия (необходимые предварительные работы), которые должны быть выполнены, чтобы прогнозируемое событие произошло с указываемой вероятностью за указываемый срок. На основе выдвинутых экспертами условий строится сеть необходимых работ, приводящих к желаемой цели. Для усовершенствования получающейся сети, так же как в методе "Дельфа", используются мнения экспертов, причем список экспертов в процессе работы может изменяться и расширяться. Когда в результате ряда циклов опроса и обработки соответствующих данных на ЭВМ сеть стабилизируется, она используется для вычисления вероятностей и ожидаемых моментов наступления составляющих ее событий.
Важной областью умственной деятельности человека, где также, ощущается известная потребность в автоматизации, является научное творчество. Увеличение его масштабов достигается сейчас, как и в техническом проектировании, прежде всего за счет роста численности научных работников и научно-вспомогательного персонала. Темпы этого роста таковы, что, при условии их сохранения в будущем, через 150-200 лет, все население земного шара пришлось бы превратить в сотрудников научно-исследовательских учреждений.
Это убедительно свидетельствует о необходимости применения средств автоматизации в развитии самой науки. Вопрос о комплексной автоматизации этого процесса в настоящее время подготовлен пока еще в гораздо меньшей степени, чем автоматизация процессов экономического планирования и технического проектирования. Тем не менее известные перспективы наметились и здесь.
Помимо уже известной автоматизации различного рода расчетов и выкладок, выполняемых в процессе научного творчества, сейчас решается вопрос об автоматизации справочно-информационной и реферативной работы, занимающей значительную долю времени в работе современного ученого. Раскрываются заманчивые перспективы автоматизации (на базе универсальных электронных цифровых машин) экспериментов и наблюдений с одновременной обработкой получаемых данных. В первую очередь это относится к современной экспериментальной ядерной физике и звездной астрономии.
Однако наибольший интерес представляет, по-видимому, автоматизация доказательств теорем в рамках
различных дедуктивных теорий и построения теоретических схем, обобщающих результаты экспериментов. В этом направлении получены пока лишь первые робкие результаты, однако открываемые ими перспективы поистине грандиозны. Дело заключается в том, что пропускная способность мозга человека ставит известный предел для сложности создаваемых им теорий и доказательств. Уже сейчас встречаются случаи, когда для решения той или иной задачи в математике или теоретической физике исследователь тратит десятки лет напряженного умственного труда.
Привлечение машин хотя бы для частичной автоматизации этого труда позволит резко сократить сроки решения сложных творческих задач, намного увеличит интеллектуальную мощь человечества. Быть может, гораздо более важным результатом такой автоматизации явится не просто уменьшение сроков и увеличение степени планомерности научных поисков, а возможность построения столь сложных теорий, которые сейчас практически недоступны человеку. Разумеется, окончательной целью построения таких теорий явится возможность получения из них практических выводов, умножающих власть человека над природой.
Из всего сказанного ясно, что развитие кибернетики и непрерывное совершенствование ее технической базы в значительной мере определяют дальнейшие успехи нашей науки, техники и народного хозяйства. Подобно тому как суммарная мощность электростанций и других силовых установок определяет энергетическую мощь страны, суммарная мощность электронных цифровых машин и других кибернетических устройств определяет ее информационно-интеллектуальную мощь. По мере усложнения производства и дальнейших успехов науки и техники информационно-интеллектуальная мощь будет все в большей мере определять промышленно-экономический потенциал государства, ибо только достаточный уровень информационной вооруженности делает возможным рациональное использование производственных и людских ресурсов. Огромное значение имеет также достигаемое на базе кибернетики и электронной вычислительной техники ускорение темпов развития науки, которое может стать решающим фактором В экономическом соревновании двух систем.
В нашей стране есть все возможности для решения перечисленных проблем в кратчайшие сроки. Грядущее коммунистическое общество должно иметь и непременно будет иметь наиболее эффективную и полностью автоматизированную систему управления своей экономикой» самые совершенные формы автоматизации производства, а также широко применять средства кибернетики в умственной деятельности человека.
Лекция, июнь 1969 года.