Публикации

Введение

Интеллектуальное управление является обобщением семиотического [1], когнитивного [2] и информационного управления [3]. В интеллектуальном управлении транспортом выделяют направления: интеллектуальных транспортных систем [4], интеллектуального семиотического управления [5] и интеллектуального когнитивного управления. Интеллектуальное семиотическое управление связано с разными формами логики, системой продукций, эволюционными алгоритмами. Интеллектуальное когнитивное управление рассматривается как синтез человеческого компьютерного управления с использованием ассоциативных каналов и анализа неявных знаний. Интеллектуальное управление рассматривается как средство принятия решений в условиях неопределенности [6]. Интеллектуальное информационное управление рассматривается как поддержка интеллектуального управления с помощью информационных технологий.

Необходимость интеллектуального управления

По мере развития общества и усложнения объектов и задач управления менялись и технологии управления. Наиболее остро в управлении сложными ситуациями обнаружилась проблема «больших данных» [7]. Она создает информационный барьер [8, 9] для технологий «организационного управления». Для современного управления характерен рост  слабо структурированной информации. Это обуславливает переход к интеллектуальному управлению [10, 11], которое, в свою очередь, приводит к необходимости применения технологий управления знаниями [12]. Основой интеллектуального управления являются интеллектуальные системы и интеллектуальные технологии. Интеллектуальная система — это техническая или программно-техническая система, способная получать творческие решения задач, принадлежащие конкретной предметной области, знания о которой хранятся в памяти такой системы. Упрощенно структура интеллектуальной системы включает три основных блока — базу знаний, решатель и интеллектуальный интерфейс [13]. Решатель является доминирующей составляющей интеллектуальной системы. В логиках первого порядка решателем называют механизм получения решений логических выражений [14]. В мультиагентных системах, которые относят к области искусственного интеллекта, также используют понятие решателя. Агентом называют [15] решатель задач, который представляет собой программную сущность, способную  действовать в интересах достижения поставленных целей. В символическом моделировании  решателем (s-solver) называют значение специализации сообщения. Одним из первых в России ввел  это понятие Ефимов Е.И. [16]. Из этого краткого перечня следует важность  решателя для интеллектуальных систем и интеллектуальных технологий.

Интеллектуальное управление в рамках прикладной семиотики

Семиотика изучает природу, виды и функции знаков, знаковые системы и знаковую деятельность человека, знаковую сущность естественных и искусственных языков с целью построения общей теории знаков. В области семиотики существует направление «прикладная семиотика», основоположником которого является Д.А. Поспелов [1].

В семиотике выделяют  две сферы приложения знаков: познания и коммуникации. Это делит семиотику на две части: семиотика познания;  семиотика смысловых коммуникаций. Основой интеллектуального управления служит семиотическая система. Согласно Поспелову [1] семиотической системой W называется упорядоченная восьмерка множеств:

W=< T, R, A, P, τ, ρ, α, π>,  (1)

 где
T — множество основных символов;
R — множество синтаксических правил;
A — множество знаний о предметной области;
P — множество правил вывода решений (прагматических правил);
τ — правила изменения множества T;
ρ — правила изменения множества R;
α — правила изменения множества A;
π — правила изменения множества P.

Первые два множества порождают язык системы W, а τ и ρ осуществляют его изменение. Правила α изменяют множество знаний о предметной области. Если считать знания аксиомами формальной системы (которую образуют первые четыре элемента из W), то правила α, по существу, изменяют интерпретацию основных символов и, следовательно, правильно построенных формул языка семиотической системы W.

Первые четыре множества образуют формальную систему FS, элементы с пятого по восьмой образуют правила изменения формальной системы. Этим они обеспечивают адаптацию формальной системы, «подстраивая» ее для решения задач и проблем, которые в рамках системы FS решить не удается.

Таким образом, семиотическая система (1) может быть определена как составная динамическая система: W=<FSi, MFsi >, где FSi — определяет состояние семиотической системы, а MFsi – правило смены ее состояния. В этом следует отметить, что хотя речь идет о семиотической системе, де факто такая система описывает объект управления, то есть состояние объекта управления и его динамику.

Поэтому семиотической системе можно дать новую интерпретацию. Составная  динамическая система: W=<FSi, MFsi > включает два компонента: статический FSi, который  определяет состояние в информационной ситуации или информационную позицию, динамический MFsi  , который определяет правила перехода  объекта управления из одной информационной позиции в другую.

Правила  MFsi = (τ, ρ, α, π), меняющие состояние формальной системы (объекта управления) связаны зависимостью, существующей в элементах семиотического треугольника (треугольника Фреге) [17]. Это означает, что применение одного из правил из этой четверки приводит к применению оставшихся правил.

Зависимости эти сложны, их аналитическое представление отсутствует, и это представляет трудность и является предметом исследования семиотических систем искусственного интеллекта. Поэтому более простым является применение информационного подхода и информационного моделирования.

Расширения формальных систем управления  в виде динамических компонент MFsi обеспечивают свойства открытости систем. Они создают возможность адаптации объекта управления к управленческим воздействиям  и меняющемся внешним условиям.

Это, в частности, позволяют значительно расширить возможности поддержки принятия решений в условиях неопределенности, неполноты и противоречивости исходной информации [17].

Виды неопределенностей при реализации интеллектуального управления

Традиционные методы  управления, включая некоторые виды интеллектуального управления основаны на предположении, что модели состояния и управления  объекта  точно описывают его поведение. Методы, основанные на этом предположении, входят в классическую теорию управления. Однако в условиях увеличения объемов, роста неструктурированной информации и воздействия внешней среды – характерны отклонения от этого условия.

Практически  любая модель представляет собой упрощенное описание реального объекта, его состояния и его поведения. Степень упрощения может быть допустимой или создавать неопределенность [18]. В динамике поведения объекта управления  некоторые характеристики объекта могут значительно изменяться в процессе его функционирования. Все это создает  неопределенности  различных моделей описания объекта и затрудняет управление им, включая интеллектуальное. Типовую модель управления, положенную в основу алгоритма управления или совокупность установленных правил управления, называют номинальной.

В условиях значимой неопределенности классические методы теории управления оказываются неприменимыми или дают неудовлетворительные  результаты. В этих случаях необходимо применение специальных методов анализа и синтеза систем управления объектами с неопределенными моделями. Первым этапом является оценка вида и значения неопределенности.

Выделяют  основные типы неопределенностей управленческих моделей: параметрическая, функциональная, структурная и сигнальная.

Параметрическая неопределенность означает, что неизвестными или неточно определенными являются постоянные параметры  модели. Например, вместо точечных значений имеют место интервальные значения. При переходе к информационно измерительным системам можно говорить об отсутствии информационной определенности параметров. Поэтому во  многих случаях реальные значения параметров могут существенно отличаться от принятых номинальных

Функциональная неопределенность означает, что функциональная модель объекта либо не адекватно описывает его функции, либо содержит неучтенные функциональные зависимости (чаще всего зацикливание или паразитические обратные связи).

Структурная неопределенность означает, что структура модели управления или структура объекта управления. структура взаимодействия объекта управления со внешней средой — является неточно установленной. Структурная неопределенность означает также, что при известной структуре плохо определены отношения между элементами структуры. Структурная неопределенность означает также, что при известной структуре плохо согласованы информационные потоки для данной структуры, то есть отсутствует информационное соответствие между потоками и структурой. Структурная неопределенность может приводить к наличию у объекта паразитной динамики.

Сигнальная неопределенность означает, что на управленческое воздействие или информационные потоки в системе управления воздействуют помехи существенно изменяющие номинальные сигналы. Такие сигналы, отклоняющие процесс управления от номинального называют возмущениями или помехами. Различие в том, что помеха пассивна и меняет только отношение сигнал/шум. Возмущение меняет сигнал при той же помехе.

Многоуровневое  интеллектуальное управление

Современные системы интеллектуального управления должны обеспечивать автономную работу множества связанных технических объектов. Это дает основание говорить об интеллектуальной системе управления (ИСУ). Интеллектуальная система должна решать сложные задачи, включая планирование, целеполагание, прогнозирование и прочее. Для универсальности, адаптации и точности решений целесообразно применение многоцелевого  интеллектуального управления.

Многоуровневая  архитектура интеллектуальной системы управления состоит из трех уровней: концептуального, информационного и операционного (рис.1). Система, построенная по такой архитектуре, управляет поведением сложных технических объектов в условиях автономного и коллективного взаимодействия. Концептуальный  уровень является ответственным за реализацию высших интеллектуальных функций

Рис.1. Многоуровневое интеллектуальное управление.

На концептуальном уровне используется семиотическое (знаковое) представление знаний и осуществляется обмен сообщениями с остальными уровнями. Информационный и операционный  уровни содержат модули, поддерживающие разные интеллектуальные и информационные процедуры и трансформирующие их в управление.

Основной задачей управления на концептуальном уровне является хранение, приобретение и использование концептуальных знаний, представленных в семиотическом (символьном) виде.

Составная  динамическая система: W=<FSi, MFsi > включает два компонента: статический FSi, который  определяет систему знаков динамический MFsi  , который определяет систему правил (рис.1).

Приобретение знаний  основывается на модели реальной ситуации во внешней среде.  К высшим интеллектуальным функциям относят функции постановки главной цели и подцелей, планирования поведения  и распределения воздействий в общем плане действий.

На информационном уровне управления решаются задачи информационного моделирования, основными из которых являются: построение информационной ситуации [19], информационной позиции [20], которые соответствуют компоненте FSi. На информационном уровне управления решаются задачи построения информационной конструкции [21], которая является отражением системы правил концептуального уровня и соответствует компоненте Mfsi.  Языковая среда семиотического управления на информационном уровне реализуется применением различных информационных единиц. Которые служат основой построения информационной ситуации, информационной позиции и информационной конструкции.

На операционном (исполнительном) уровне происходит реализация управленческих решений (управленческих воздействий). Управленческие воздействия в обязательном порядке меняют информационную позицию объекта управления. Управленческие воздействия могут менять, если это необходимо, информационную ситуацию объекта управления. В то же время менять информационную ситуацию, чаще всего,  нет необходимости. Основной задачей этого уровня изменение состояния и позиции объекта управления и сообщение  об изменениях на концептуальный уровень.

Многоуровневая архитектура имеет ряд особенностей. Она включает в себя ряд  когнитивных функций человека. Она опирается на использование информационного подхода к интеллектуальному  управлению.

Следует отметить различие между интеллектуальными и информационными  технологиями. Информационные технологии выполняют функции поддержки интеллектуального управления. Основную роль играют интеллектуальные технологии принятия решений. Они дают возможность наряду с решением или в ходе получения решения осуществлять поиск новых знаний и накопления интеллектуальных ресурсов. Информационные технологии создают только информационные ресурсы. Это означает, что знания, формализованные в явном виде, будучи освоенными, могут стать частью опыта и частью базы знаний и быть использованы им для решения задач и принятия решений.

Заключение

Интеллектуальное управление  эффективно и необходимо при управлении сложными объектами, для которых трудно или невозможно найти формальные модели функционирования. Основой интеллектуального управления являются семиотические модели [22, 23] в первую очередь и информационные во вторую. Методы  интеллектуального управления разнообразны и применимы к техническим, когнитивным и транспортным  системам [24-26]. Интеллектуальное управление широко применяют для многоцелевого управления [27]. Современное интеллектуальное управление интегрируют в облачные платформы и сервисы [28]. При управлении распределенными организациями и корпорациями возникает необходимость учета пространственных отношений и пространственных знаний. Еще одной проблемой является ограниченное количество интеллектуальных технологий работы с неявными знаниями. Технически проблема управления знаниями связана трансформацией информационных ресурсов  в интеллектуальны  ресурсы и их применением их в интеллектуальных технологиях.

Библиографический список:

1. Поспелов Д.А. Прикладная семиотика и искусственный интеллект// Программные продукты и системы. – 1996. – №3. –  C.10-13
2. Цветков В.Я. Когнитивное управление. Монография — М.: МАКС Пресс , 2017. — 72с. ISBN 978-5-317-05434-2
3. Цветков В.Я. Информационное управление. — LAP LAMBERT Academic Publishing GmbH & Co. KG, Saarbrücken, Germany 2012 -201с
4. Осипов Г. С. и др. Интеллектуальное управление транспортными средствами: стандарты, проекты, реализации //Авиакосмическое приборостроение. – 2009. – №. 6. – С. 34-43.
5. Осипов Г.С. От ситуационного управления к прикладной семиотике. Новости искусственного интеллекта. 2002, № 6.
6. Никифоров В. О., Слита О. В., Ушаков А. В. Интеллектуальное управление в условиях неопределенности. — СПб: СПбГУ ИТМО, 2011.
7. McAfee A., Brynjolfsson E. Big data: the management revolution //Harvard business review. – 2012. – №. 90. – С. 60-6, 68, 128.
8. Цветков В.Я Маркелов В.М., Романов И.А. Преодоление информационных барьеров // Дистанционное и виртуальное обучение. 2012. № 11. С. 4-7.
9. Forbes L. S., Kaiser G. W. Habitat choice in breeding seabirds: when to cross the information barrier //Oikos. – 1994. – С. 377-384.
10. Tsvetkov V. Ya. Intelligent control technology. // Russian Journal of Sociology, 2015, Vol. (2), Is. 2.-р.97-104. DOI: 10.13187/rjs.2015.2.97 www.ejournal32.com.
11. Zilouchian A., Jamshidi M. Intelligent control systems using soft computing methodologies. – CRC Press, Inc., 2000
12. Alavi M., Leidner D. E. Review: Knowledge management and knowledge management systems: Conceptual foundations and research issues //MIS quarterly. – 2001. – р.107-136.
13. Поспелов Д.А. Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов. — М.: Радио и связь, 1989. -184c.
14. De Moura L., Bjørner N. Z3: An efficient SMT solver //Tools and Algorithms for the Construction and Analysis of Systems. – Springer Berlin Heidelberg, 2008. – С. 337-340.
15. Розенберг И.Н., Цветков В.Я. Применение мультиагентных систем в интеллектуальных логистических системах. // Международный журнал экспериментального образования. – 2012. — №6. – с.107-109
16. Ефимов Е.И. Решатель интеллектуальных задач — М.: Наука, Главная редакция физико-математической литературы, 1982. – 320с.
17. Поспелов Д.А., Осипов Г.С. Прикладная семиотика // Новости искусственного интеллекта. — 1999. — №1.
18. Цветков В.Я. Информационная неопределенность и определенность в науках об информации // Информационные технологии. — 2015. — №1. -с.3-7
19. Tsvetkov V. Yа. Dichotomic Assessment of Information Situations and Information Superiority // European researcher. Series A. 2014, Vol.(86), № 11-1, pp.1901-1909.    DOI: 10.13187/er.2014.86.1901
20. Tsvetkov V. Ya. Information Situation and Information Position as a Management Tool // European researcher. Series A. 2012, Vol.(36), 12-1, p.2166- 2170
21. Tsvetkov V. Ya. Information Constructions // European Journal of Technology and Design. -2014, Vol (5), № 3. — p.147-152
22. 22. Поспелов Д.А. Семиотические модели: успехи и перспективы// Кибернетика. – 1976. – №6. – С.114-123.
23. 23. Поспелов Д.А. Семиотические модели в управлении. Кибернетика. Дела практические. — М.: Наука, 1984. – С.70-87
24. Осипов Г. С. и др. Интеллектуальное управление транспортными средствами: стандарты, проекты, реализации //Авиакосмическое приборостроение. – 2009. – №. 6. – С. 34-43.
25. Снитюк В. Е., Юрченко К. Н. Интеллектуальное управление оцениванием знаний //ВЕ Снитюк, КН Юрченко.− Черкассы. – 2013.
26. Пугачев И. Н., Маркелов Г. Я. Интеллектуальное управление транспортными системами городов //Транспорт и сервис: сб. науч. трудов.–Калининград: Изд-во имени И. Канта. – 2014. – №. 2. – С. 58-66.
27. Атиенсия В., Дивеев А. И. Синтез интеллектуальной системы многоцелевого управления //Современные проблемы науки и образования. – 2012. – №. 6.
28. Грибова В. В. и др. Облачная платформа для разработки и управления интеллектуальными системами //Международная научно-техническая конференция «Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем»(OSTIS-2011).-Минск: БГУИР. – 2011. – С. 5-14.

Введение

Традиционно семиотику связывают с лингвистикой и языкознанием [1]. Тем не менее, существует направление в области искусственного интеллекта, называемое «прикладная семиотика», которое тесно связано с искусственным интеллектом, моделированием и управлением [2, 3, 4]. Существует понятие «компьютерная семиотика» [5]. Компьютерная  семиотика занимается изучением особенностей взаимодействия человека и компьютера, что имеет место и в современном управлении. Это еще одна сторона семиотического управления. Основой семиотического управления является специальный язык описаний. Отсюда такое управление связывается с формальными методами решения задач. В нашем случае это задачи поиска управленческих решений и принятия управленческих решений. Г. Пойа [6] определяет задачу так: «Задача предполагает необходимость сознательного поиска соответствующего средства для достижения непосредственно недоступной цели». Таким соответствующим средством в настоящее время служит информационная ситуация [7].

Е. И. Ефимов предложил следующую классификацию типов задач [8]. Задачи первого типа, для которых существует формальная схема решений, представленная на неком формальном языке. Решение задач осуществляется по имеющейся схеме (детерминированной или вероятностной). Алгоритмическое решение таких задач  не представляет проблемы. Задачи второго типа, для которых не существует заранее готовой схемы решения, но хорошо известны знания о предметной области. Обычно в этом случае человек сам формирует схему решения на основе трансформации неявного знания в явное знание – решение. Алгоритмическое решение таких задач  не представляет проблемы.  Задачи третьего типа, для которых не существует заранее готовой схемы решения и не  известны знания о о предметной области, которые можно трансформировать в решение. Поиск решения таких задач реализуются сложными эвристическими методами. Упрощенно задачи первого и второго типа называют задачами первого рода, а задачи третьего типа задачами второго рода [9]. Для задач первого рода существует возможность семиотического описания, которое и создает возможность семиотического управления.

Ситуационное управление как база для  семиотического управления

Одним из основных положений ситуационного управления  [10, 11] является постулат о конечности числа различных дискретных одношаговых управлений. В ситуационном управлении по Поспелову с каждым возможным управлением (воздействием на объект) связывают некую  «обобщенную ситуацию». Она представляет собой параметрическую модель и может рассматриваться  как упрощенный аналог «информационной ситуации». Обязательным требованием в ситуационном управлении по Поспелову является наличие специального языка для описания этих обобщенных ситуаций. При этом отмечается его возможная непригодность для описания реальной ситуации [3].  Это приводило к  задаче преобразования реальной ситуации в обобщенную ситуацию, таким образом, чтобы результат преобразования оказывался сопоставим с некоторой обобщенной ситуацией.

Для решения этой задачи применялись методы обобщения текущих ситуаций. Среди методов обобщения особенно «хорошо шли»  [3] методы обобщения по признакам и методы обобщения по структурам ситуаций.  Среди методов обобщения по признакам выделялись  методы разделения в пространстве признаков, в частности, метод гиперплоскостей [12].

Семиотическое управление связано с ситуационным управлением, поскольку использует его принципы, но дополняет их своими. В ситуационном управлении используют причинно следственные правила и принципы ситуационного управления.

Первый принцип ситуационного управления состоит в построении модели информационной ситуации [7], в которой находится объект управления. Модель  информационной ситуации отражает реальную ситуацию.

Второй принцип ситуационного управления состоит в построении модели информационной позиции [7] объекта управления для определенной ранее информационной ситуации. Модель  информационной позиции объекта управления отражает реальную позицию в реальной ситуации.

Третий принцип ситуационного управления состоит в построении управляющего воздействия на объект управления, исходя из цели управления и информационной позиции объекта управления. Это воздействие вырабатывается на основе причинно-следственных правил.

Четвертый принцип ситуационного управления состоит в контроле изменения позиции объекта управления и адекватности причинно-следственных правил.

Пятый принцип ситуационного управления состоит в изменении или дополнении совокупности причинно-следственных правил.

Все эти принципы использует семиотическое управлении и технологическое семиотическое управление. Однако дополнительно семиотическое управление  применяют специальный  язык описания управления и единую языковую среду для описания процессов и ситуаций. Однако эта единая языковая среда в семиотическом управлении и технологическом семиотическом управлении задается по разному.

Следует подчеркнуть общность ситуационного и семиотического управления. Как и в ситуационном управлении, применение семиотического управления основано на использования множества правил, описывающих законы поведения объекта управления и множества правил, ставящих в соответствие позиции и ситуации объекта правило принятия решения.

Как и в ситуационном управлении, в семиотическом управлении под  задачей управления понимают  задачу выбора правил из известной совокупности  для применения в конкретной ситуации и позиции.

Как и в ситуационном управлении, в семиотическом управлении допустима модификация семиотической системы управления, которая состоит в изменении множества правил на основе анализа результата управления.

Информационное семиотическое управление как интеграция информационного подхода и семиотического управления

Информационное семиотическое управление использует принципы ситуационного управления, семиотического управления и информационный подход [13]. Информационное семиотическое управление использует методы информационного управления  [14, 15] в сочетании с методами семиотического управления. Информационное семиотическое управление использует принцип семиотического  управления язык и языковую среду.

Язык в технологическом семиотическом управлении выступает как средство описания информационных ситуаций, информационных позиций,  правил их преобразования и причинно следственных правил как основы управления. Первый шаг построения такого языка состоит в нахождении основы языка — групп информационных единиц  [16, 17] для описания объектов, информационных конструкций, ситуаций, правил и моделей принятия решений, когда речь идет об управлении.

Семиотическое управление и информационное семиотическое управление включают семиотическое моделирование. Семиотическое моделирование является формальным (теоретическим) моделированием, которое служит основой для других видов моделирования, хотя и не всегда применяется в них. Семиотическое управление можно сравнить со структурным программированием, которое задает логическую основу для других видов программирования. хотя не доходить до практического написания программ. однако структурное программирование применимо для любых языков программирования, что делает его универсальным средством логического анализа и верификации. Таким же универсальным средством логического анализа и верификации является семиотическое управление. Информационное семиотическое управление служит основой организационного управления. Он использует принципы ситуационного управления, субсидиарного управления [18], информационного управления [14], интеллектуального управления [19].

Наиболее ярко «чистое» семиотическое управление выразилось в области искусственного интеллекта для описания ситуационного  управления [2, 20]. Основой такого управления является специальный язык. Построения такого языка требует нахождения его функциональных  механизмов и  выделение языковых  групп, несущих функциональную или технологическую нагрузку.

Основной единицей языка может быть информационная конструкция вида (xRz) [21]. В средней ее позиции (R) находится некоторое отношение или действие. В крайних позициях — ситуация и решение. Если в левой позиции находится «ситуация», а  в средней позиции находится отношение «получить решение», то в правой позиции стоит «решение для данной ситуации и позиции». Если в левой позиции находится «целевая ситуация», а  в средней позиции находится отношение «получить решение», то в правой позиции стоит «решение для достижения целевой ситуации и позиции».

Одной из основ семантического управления являются аксиомы о конечности числа состояний объекта управления и о конечности шагов управления. Это означает, что с каждым возможным управленческим действием связать информационную ситуацию и информационную позицию  объекта управления.

Технологически информационное  семиотическое управление сводится к  задаче преобразования текущей информационной позиции, чтобы результат преобразования оказывался сопоставим с целевой информационной позицией. Для решения этой задачи применяют  методы многошагового перехода из одного состояния  в другое. Для такого решения возможно применение  метода прямого и обратного решения. Семиотическая среда описания дает возможность построить прямую цепочку достижения цели из исходной позиции в исходной ситуации.

Семиотическая среда описания дает возможность построить обратную цепочку достижения цели из целевой позиции в исходную позицию. При этом возможны решения задач первого рода (алгоритмические) и решения задач второго рода (эвристические, интеллектуальные). Во втором случае возникает проблема разрешения конфликтного множества решений.

Под задачей информационного семиотического управления будем понимать задачу выбора правил принятия решений для заданной информационной ситуации.  Задача управления, как и в организационном управлении, решается с помощью тех или иных стратегий управления.

По мере развития объектов управления, роста уровня их сложности растет количество  слабо формализуемых задач принятия решений. Эксперт-аналитик обращается к информационным системам, имея зачастую лишь нечеткое представление о плане предстоящих действий. Это приводит к необходимости решения задач второго рода.  Полезность семиотического и ситуационного управления в таких ситуациях тем выше, чем больше моделей ситуационного анализа имеется в распоряжении лица принимающего решение.

Теоретическое семиотическое управление опирается и на семантические методы. Семантические методы позволяют давать решение на уровне концептов и концепций, однако этим исключается большое количество ненужных вариантов. Информация, хранимая информационной системе, характеризуется противоречивостью, неточностями, неопределенностями  [22]. Эта особенность не является следствием низкого качества сбора данных, но объективно следует из многообразия информационной ситуации и ее динамики.

Модели таких ситуаций являют собой образно-знаковые  модели действительности, что естественным образом приводит к целесообразности семиотического подхода и рассмотрения таких моделей. Для  решения задач управления следует использовать методы оптимизации, имеющиеся в области математического программирования. Однако, непосредственное применение существующих математических моделей на практике невозможно из-за отсутствия необходимых данных требуемой точности. Получаемые результаты неоднозначны и требуют привлечения экспертов для интерпретации.

Решение прикладных задач в информационно-аналитических системах связано с отбором полезной информации и отбором имеющихся стереотипных решения для разных ситуаций из огромных информационных массивов, накопление которых идет непрерывно. Решаются задачи эвристически либо с применением формальных методик – начальным шагом решения всегда является отбор наиболее полезных фрагментов. Семиотические модели как модели верхнего уровня концептов существенно сокращают объем лишней работы.

Знаковые ситуации в семиотическом управлении

При классическом семиотическом рассмотрении моделей говорят о знаковой ситуации. Знаковая ситуация – множество знаков с регулярными отношениями между ними, отражающее регулярные отношения между их концептами и денотатами. Под знаком подразумевается объект или событие, способные что-либо обозначать. Отношение между знаком, его концептом и денотатом выражает семиотический треугольник Фреге (рис.1). Денотат – это объект, обозначаемый данным знаком. Концепт – это свойство денотата, выражаемое знаком. Каждый концепт определяет свой денотат.

Вершина «Д» обозначает предмет, объект, явление действительности — денотат понятия. Вершина  «З»  обозначает знак или имя понятия,

Вершина  «К» обозначает понятие о предмете, объекте, в лингвистике – десигнат, в математике – смысл имени, или концепт денотата. Когда знак реально вступает во взаимодействие со своим денотатом и концептом, возникает знаковая ситуация.

Рис. 1. Треугольник Фреге

Знак имеет две знаковые функции: обозначает не только денотат, но и его концепт. Объем знака – это объем поля денотата. Конкретный класс всех допустимых денотатов знака определяется экстенсионалом. Содержание понятия и характер концепта определяются   интенсионалом.

В прикладной семиотике в противовес семиотическому треугольнику (рис.1) вводят квадрат Поспелова (рис.2). Этот квадрат служит для описания знака и включает: синтаксис — способ кодирования знака, представление — денотат знака, семантику — понятие о знаке и прагматику — действие, связанное со знаком.

Для построения сложных систем в прикладной семиотике потребовалось введение понятия метазнака. Метазнак образуют вершины 1, 2 и 3 квадрата, приведенного на рис. 2. Первая вершина задает синтаксис — способ кодирования знака. Вторая вершина задает — семантику или смысловое содержание. Третья вершина соответствует прагматике, что в прикладной семиотике [3] служит обозначением процедур, которые связаны с этим знаком и ему предписываются. Четвертая вершина соответствует множеству знаков или фрагменту некоторой структуры на множестве знаков. Она играет здесь роль денотата метазнака.

Рис.2 Квадрат Поспелова как знаковая ситуация

Знак  обладает собственным именем, выделяющим его среди остальных. Это имя представлено в вершине 1, понятие представлено в вершине 2, а связанные с ним действия — в вершине 3. Стороны квадрата и его диагональ, соответствуют различным процедурам, связывающим компоненты знака.

Квадрат Поспелова вводит метауровень в знаковых представлениях. Введение метауровня позволяет ввести внутреннюю интерпретируемость в знаковые представления. Внутренняя интерпретируемость позволяет проводить динамическое связывание имен с их денотатами и понятиями. По мнению представителей прикладной семиотики метауровень  позволяет обеспечить  знаковые системы свойством рефлексии, реализовать с помощью семиотических представлений процедуры моделирования и главное управления.

Дискуссия

Прикладная семиотика содержательно является наукой , применяемой в области искусственного интеллекта, для описания процессов в интеллектуальных системах, включая управление. Важным в этой области является связь между ситуационным и семиотическим управлением. Однако прикладная семиотика это, в первую очередь, управление, и во вторую практическая технология.

Семиотическое управление можно рассматривать как обобщенное управление. Необходимость  обобщения как объективная необходимость возникает при сложных ситуациях, при больших по объему исходных данных, при большом количестве связей и зависимостей. Для принятия решений в таких сложных ситуациях прибегают к обобщению и редукции при сохранении существенных факторов ситуации и позиции объекта управления. Поэтому семиотическое управление является решением управления в таких сложных ситуациях. Применение единой языковой среды описания управленческих действий и ситуации решает задачи интеграции и повышает эффективность и надежность управления.

Описанное семиотическое управление отличается от варианта, даваемого Поспеловым. В прикладной семиотике основой управления является обобщенная ситуация, которая принципиально не адекватна реальной ситуации. В описанном варианте вводится информационная ситуация, которая принципиально  адекватна реальной ситуации.

В прикладной семиотике рассматривается знаковая ситуация как некое обобщение и не рассматривается реальная позиция объекта управления. В описанном варианте вводится дополнительный фактор управления – информационная  позиция объекта управления, которая соответствует описанию реальной позиции в реальной ситуации. Именно информационная позиция является точным фактором управления объектом, в то время как параметры ситуации являются промежуточной средой, на которые воздействовать не обязательно.

В описанном варианте вводится также дополнительный фактор описания семиотической языковой среды, который у Поспелова не рассматривается. Этот фактор информационные единицы разных типов, которые соответствуют разным типам  информационных технологий и служит основой реализации гетереогенной семиотической среды.

Введение Поспеловым знакового четырехугольника в противовес семиотическому треугольнику  [3] ничего для практики управления не дало и не применяется в практическом организационном управлении. В целом предлагаемое в работах [2, 3, 4] решение семиотического управления является формальным и теоретическим. В данной работе дается технологическое решение проблемы семиотического управления. В описанном варианте вводится возможность решения задач второго рода.

Заключение

Основой информационного семиотического управления является создание единой семиотической среды описания, которая интегрирует: правила принятия решений, описание управленческой ситуации, описание позиций объекта управления, описание результата управления, описание эффективности управления. Основой информационного семиотического управления является использование моделей информационной ситуации, информационной позиции, информационных единиц, информационных конструкций.

Семиотическая среда описания  требует специального языка описания для информационного семиотического управления. На сегодняшний день таким языком  являются группы информационных единиц, которые делят на: структурные и семантические, графические [23] и управленческие [24]. Создание единого языка семиотического управления в настоящее время представляется проблематичным, а применение информационных единиц является достаточно простым механизмом, который обладает высокой степенью адаптации.

Семиотические модели являются моделями верхнего уровня абстракции по отношению к ситуационным моделям. В свою очередь, ситуационные модели являются моделями верхнего уровня по отношению к технологическим моделям. Анализ на уровне семиотических моделей  существенно сокращает анализ ситуаций и логику управленческих решений. В этом смысле применение семиотического управления и моделирования по отношению организационному управлению сравнимо со структурным программированием в сравнении с обычным программированием. Семиотическое управление является ключевым в реализации систем управления сложными ситуациями. Применение семиотического управления позволит повысить оперативность и качество управления.

Библиографический список:

1. Eco U. A theory of semiotics. – Indiana University Press, 1976.
2. Поспелов Д.А. Прикладная семиотика и искусственный интеллект // Программные продукты и системы. – 1996. –  №3. –  C.10-13.
3. Osipov G.S. Semiotic modeling: an overview// Proc. of Workshop on Russian Situation Control and Cybernetic/Semiotic Modeling (Columbus, USA, March 1995)/ Ed.by R.J.Strohn. – P.38-64.
4. Поспелов Д.А. Семиотические модели в управлении. Кибернетика. Дела практические. — М.: Наука, 1984. – С.70-87.
5. Тарабанов Н.А. Основные направления исследований в компьютерной семиотике // Гуманитарная информатика: Сб. статей / Под ред. Г.В. Можаевой. – Томск: Изд-во Томского университета, 2011
6. Пойя Г. Математика и правдоподобные рассуждения. М.: Наука, 1975.
7. Tsvetkov V. Ya. Information Situation and Information Position as a Management Tool // European researcher. Series A. 2012, Vol.(36), 12-1, p.2166- 2170.
8. Ефимов Е. И. Решатели интеллектуальных задач. — М.: Наука, 1982.
9. Цветков В.Я. Решение задач второго рода с использованием информационного подхода // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – 2014. — №11. (часть2) – с.191-195.
10. Поспелов Д. А. Принципы ситуационного управления // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. 1971, № 2.
11. Поспелов Д. А. Ситуационное управление: теория и практика. М.: Наука, 1986.
12. Аникина Г.А., Поляков М.Г., Романов Л.Н., Цветков В.Я. О выделении контура изображения с помощью линейных обучаемых моделей. // Известия АН СССР. Техническая кибернетика. -1980. — №6. — c.36-43.
13. Неймарк Ю. И., Стронгин Р. Г. Информационный подход к задаче поиска экстремума функций. //Изв. АНСССР. Техн. кибернетика. – 1966. – №. 1. – С. 17-26.
14. ЦветковВ.Я. Информационное управление. – LAP LAMBERT Academic Publishing Gmb H&Co. KG,Saarbrücken, Germany2012 -201с. ISBN: 978-3-659-18089-7.
15. Елсуков П.Ю. Управление с использованием информационных методов // Государственный советник. – 2015. — №2. – с29-33.
16. Ozhereleva T. А. Systematics for information units // European Researcher, 2014, Vol.(86), № 11/1, pp. 1894-1900. DOI: 10.13187/er.2014.86. 1900.
17. Tsvetkov V. Ya. Information Units as the Elements of Complex Models // Nanotechnology Research and Practice. — 2014, Vol.(1), № 1, р57-64.
18. Цветков В. Я. Субсидиарное управление// Современные технологии управления. —№1 (73). — С.6-12.
19. Александров А.В. Интеллектуальное управление // Славянский форум, 2016. -1(11). – с.15-22.
20. Поспелов Д.А. Семиотические модели: успехи и перспективы// Кибернетика. – 1976. – №6. – С.114-123.
21. Tsvetkov V. Ya. Information Constructions // European Journal of Technology and Design. -2014, Vol (5), № 3. — p.147-152.
22. Коваленко Н.И. Учёт неопределённости при управлении транспортным комплексом // Государственный советник. – 2014. — №3. – с50-54.
23. Докукин П. А. Графические информационные единицы// Перспективы науки и образования. — 2015. -№3. — с.32-39.
24. Романов И.А. Применение информационных единиц в управлении// Перспективы науки и образования- 2014. — №3. – с.20-25.

Введение

Управление как особый вид деятельности выступает в виде предмета исследований разных научных направлений и на теорию и технологию управления оказывают влияние научные достижения разных наук. «Центральным элементом современной концептуализации управленческой эффективности выступают концепции распределенного познания, распределенного организационного знания и т.д.» [1]. Распределенные методы управления смещают представление об управлении из области иерархически центрического информационного взаимодействия и управления [2] в область много центрического управления и командной деятельности [3]. Длительное время иерархическое или центрическое  управление было основной технологией управления. При этом первоначально главной технологией управления была схема управления с единим главным центром управления. Затем появились схемы управления с дополнительными  центрами управления. Такое управление является распределенным. Общим для разных видов управления было понятие информационной управленческой ситуации [4] и технологии управления. Рост сложности информационных управленческих ситуаций и развитие сетевых и информационных технологий привели к и возможности создания нового типа управления. В технологиях управления появилась техническая и методическая возможность сетевой организации управления. Одним из новых подходов, позволяющим осуществлять распределенное управление является применение сетевых систем и методов управления. Технологией  управления, которая позволила  повысить эффективность таких схем является технология субсидиарного и сетецентрического управления. Эти технологии близки, но между ними есть и различие. Обе технологии позволяют реализовать распределенное управление.

Особенности распределенного управления и распределенных систем

Следует отметить довольно большое количество работ в области распределенных систем, меньше в области распределенных технологий и совсем мало в области распределенного управления. Различают распределенные информационные системы [5], распределенные информационно аналитические  системы [6], распределенные интеллектуальные  системы [7], распределенные  системы поддержки принятия решений [8], распределенные базы данных (распределенные информационные системы хранения информации) [9],  асинхронные распределенные системы [10].

Как показывает анализ, распределенные информационные системы на самом деле в большинстве случаем являются сетевыми коммуникационными системами, основная функция которых не управление,  а сетевой обмен.

Основная особенность распределенных технологий и систем – гетерогенность [5]. Гетерогенность требует обеспечение унифицированного  доступа к семантически разнородным данным, хранящимся в различных технологически разнородных базах данных и информационных серверах. Унификация требует интеграции информационных ресурсов. Интеграция информационных ресурсов должна обеспечиваться не только на техническом уровне, но и на уровне их семантики. Другими словами должно обеспечиваться полное информационное соответствие [11] в системе. Информационное соответствие имеет различные виды. Важным для распределенного управления является структурное и семантическое информационное соответствие.

Информационное соответствие в распределенных системах и технологиях  должно обеспечиваться не только на техническом уровне, но и на уровне их семантики. Информационное соответствие дает возможность сделать распределенные данные доступными для распределенной обработки и обеспечить возможность их корректной  интерпретации. При этом существуют две проблемы, связанные с гетерогенностью систем и технологий — это структурная неоднородность и семантическая неоднородность [12].

Структурная неоднородность имеет место, когда разные узлы информационной системы используют различные структурные  информационные единицы для хранения или организации данных.  В этом случае констатируют  структурное несоответствие как частный вид информационного несоответствия.

Семантическая  неоднородность означает информационное несоответствие или нарушение информационного соответствия на уровне смыслового значения семантической информационной единицы [13]. В этом случае констатируют  семантическое  несоответствие как частный вид информационного несоответствия или нарушения семантического информационного соответствия.

Принципы распределенного управления

Распределенное управление основано на применении гетерогенных систем. Распределенное управление включает структурные, технологические и модельные компоненты (рис.1). Структура развивается от иерархической (наиболее простой) к сетевой  — наиболее сложной.

Рис.1. Компоненты  распределенного управления.

Современно распределенное управление включает цифровые, информационные и когнитивные технологии. В соответствии с технологиями используют модели управления. Субсидиарное распределенное управление [14, 15] является наиболее развитым видом распределенного управления.

Распределенное иерархическое управление

Распределенное иерархическое управление отличается от иерархического включением дополнительных центров управления. Эта схема приведена на рис.2.

Рис.2. Схема формирования  распределенного управления.

Ядром системы является главный центр управления (ГЦУ). Между объектами управления (ОУ) и главным центром управления находятся распределенные центры управления (РЦУ), которые снижают информационную нагрузку на главный центр управления и повышают оперативность управления и действий. Например, директору завода нет необходимости знать, как токарь вытачивает деталь. За работником операционного уровня следит мастер и начальник цеха.

Одноконтурное субсидиарное управление

Такое управление является модификацией иерархического при котором контур управления замыкается в  кольцо. Субсидиарность заключается в делегировании части функций управления из главного центра на периферию в РЦУ. То есть схема на рис.2 является иерархической распределенной схемой с элементами субсидиарности [15]. Развитие сетевых технологий позволило модифицировать такое распределенное управление и перейти к сетецентрическому субсидиарному управлению. Оно показано на рис.3

Рис.3. Схема одноконтурного сетецентрического  распределенного управления.

Схема на рис.3 является повторением схемы рис.2 с введение контура  управления по распределенным центрам управления.

В иерархической схеме управления  [16] существуют нисходящие потоки и восходящие потоки. Свойством иерархического управления является рост масштаба элементов иерархической системы с ростом числа уровней. Это ведет к общему росту интенсивности информационных потоков. Поэтому при большом числе уровней, значительно возрастает общее время на прохождение директивных (нисходящих) и отчетных (восходящих) потоков.

Матричная схема управления

Рост времени на прохождение нисходящих и восходящих потоков, затрудняет применения иерархического управления в сложных ситуациях. Этот недостаток устраняет матричная система управления [16]. На рис.4 дана  матричная схема управления.

Рис.4. Структура матричного управления

Матричное управлении содержит уровни иерархии и поэтому является не чистой матрицей, а модификацией иерархического управления. Матрица управления имеет размерность m x n , где n  –  число уровней , m — максимальное число элементом на нижнем уровне. Новым  в матричном управлении в сравнении с иерархическим управлением является введение регулирующих горизонтальных потоков G, связывающих элементы одного уровня матрицы Регулирующие потоки снижают информационную нагрузку на высшие органы управления.

Сетецентрическое управление

Основой распределенного управления является сетецентрическое управление, приведенное на рис.5. Рис.5  можно рассматривать как модификацию матричного управления в котором уровни матрицы замкнуты в концентрические окружности.

Рис.5. Структура субсидиарного распределенного управления.

Уровней управления может быть много от 1 до n. По концентрическим уровням функционируют гармонизирующие  или регулирующие потоки от ГП1 до ГПn. Система управления на рис.5 является гетерогенной. Гетерогенность проявляется в различие полномочий, в различии содержания управления и технических различиях. Кроме того объекты управления также могут различаться. Все это накладывает дополнительные требования к согласованию управленческих и отчетных потоков. Все уровни от 1 до n-1 являются управляющими. Уровень n является операционным.

Существенное отличие данной схемы от иерархической и матричной схемы проявляется в наличие на нижнем операционном уровне управления дополнительных связей между объектами управления. Элементы нижнего уровня также связаны, как и элементы верхних уровней. Это позволяет осуществлять передачу ресурсов на случае такой необходимости от объекта, у которого имеются избыточные ресурсы к объекту, у которого не хватает ресурсов. Таким образом, гетерогенность операционного уровня проявляется в распределенном управлении ресурсами. Гетерогенность верхних уровней управления проявляется в применении гармонизирующих информационных потоков, которые в разной степени воздействуют на нисходящие или восходящие информационные потоки.   Этим существенно разгружается информационная логистика [17] и существенно повышается оперативность управления.

Такие простые, на первый взгляд, схемы управления существенно усложняют функционирование таких систем [18]. Адаптивное распределенное управление требует выполнения условия структурного изменения и возможности структурной перестройки [19]. Этим распределенное управление существенно отличается от эксплуатации сетевых систем, в которых структура сети неизменна и изменяются только потоки,  их направление и их интенсивность. Распределенное управление по этой причине требует использования в качестве вспомогательной технологии относительно новую технологию – структурный менеджмент [20].

Распределенное управление существенно увеличивает число объектов  управления  в сравнении с матричной схемой и тем более в сравнении с иерархической схемой. Это обусловлено сокращением времени принятия решений [15]  и введением адаптивной декомпозиции управленческих задач вместо фиксированной декомпозиции. Фиксированная декомпозиция характеризуется заданием структуры управления (рис.2) и заданием числа и структуры задач. Однако с течением времени при росте сложности задач такие структуры могут оказаться не эффективными.

Например, если одна большая задача разделена на множество независимых подзадач, то может оказаться, что их количество  больше, чем число доступных управляющих узлов и это снижает эффективность управления. Противоположная информационная ситуация возникает при декомпозиции задачи на подзадачи которых меньше, чем число управляющих узлов. В этом случае эффективность распределенной системы также падает. Из этого вытекает необходимость согласования разбиения задач и физических узлов в аспекте информационного соответствия [11] по структуре и по интенсивности информационных потоков [18, 19].

В тоже время распределенное управление существенно  увеличивает количество объектов управления и на порядки снижает требования к количеству ресурсов. Идеологически распределенные системы управления тесно связаны с сетевыми. Однако сетевые ориентированы на коммуникацию а распределенные системы управления на упраление.

В аспекте взаимодействия с пользователем близкими к распределенным системам управления являются распределенные базы данных (РБД) [9]. Они имеют сходство в аспекте структуры  и информационного взаимодействия. Физически РБД  [21] представляет собой набор узлов, связанных между собою коммуникационной сетью, в которой каждый узел обладает своими собственными независимыми от других узлов ресурсами и своими локальными пользователями. Любой из узлов способен независимо обрабатывать запросы, однако для такой системы характерна однородность или тенденция к однородности.

Технологически РБД можно  рассматривать как способ совместной работы отдельных локальных узлов (БД), расположенных в сети. Акцент информационного взаимодействия в такой распределенной системе направлен из периферии в центр. Узлы в такой информационной системе стараются сделать однородными по программному обеспечению и по форматам данных.

Распределенная система управления может быть рассмотрена также как способ совместной работы отдельных локальных узлов, расположенных в сети. Акцент информационного взаимодействия в такой распределенной системе направлен из центра на  периферию. Узлы в такой системе стараются сделать не однородными по правам принятия решений, по задачам и по функциям обработки информации.

Заключение

Распределенное управление основано на принципе субсидиарности [15], в противном случае оно становится не эффективным.  Распределенное управление требует введения нескольких новых понятий и соответственно требований к системе управления. Необходимо применять и реализовывать три вида информационного соответствия: по структуре, по интенсивности по семантике. Необходимо проектировать и использовать гармонизирующие информационные потоки. Необходимо использовать сетецентрические [22] структуры управления. Отличительными особенностями распределенного управления является  регулируемый параллелизм информационных потоков. В тоже время распределенные информационные системы в отличие от конвейеров или матричных систем параллельных вычислений [23] могут быть реализованы как асинхронные распределенные системы. Такие системы не накладывают никаких временных ограничений, и, благодаря этому, идеально подходят для работы в сети  и решения неоднородных гетерогенных задач. Для пользователя распределенные системы управления создают много удобств, но их техническая реализация намного сложнее, чем обычных систем управления.

Библиографический список:

1. Кудрявцева Е. И. Психология управленческой эффективности в условиях распределенного управления //Управленческое консультирование. – 2013. – №. 9 (57). – с.22-32.
2. Tsvetkov V. Yа. Information interaction // European researcher. Series A. 2013. №11-1 (62). С. 2573-2577.
3. Каляев И. А., Гайдук А. Р., Капустян С. Г. Распределенные системы планирования действий коллективов роботов. – М. : Янус-К, 2002.
4. Tsvetkov V. Ya. Information Situation and Information Position as a Management Tool // European researcher. Series A. 2012, Vol.(36), 12-1, p.2166- 2170.
5. Э. Таненбаум, М. ван Стеен.. Распределенные системы. Принципы и парадигмы — СПб.: Питер, 2003. — 877с.
6. Шокин Ю. И. и др. Распределенная информационно-аналитическая система для поиска, обработки и анализа пространственных данных //Вычислительные технологии. – 2007. – Т. 12. – №. S3.
7. Швецов А. Н., Яковлев С. А. Распределенные интеллектуальные информационные системы. — СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2003.
8. Ириков В. А., Тренев В. Н. Распределенные системы принятия решений. – М. : Наука, 1999.
9. Цветков В.Я. Базы данных. Эксплуатация информационных систем с распределенными базами данных Учебное пособие. — М.: МИИГАиК, 2009 — 88с.
10. Фирсов А. Н. Оптимизация на основе статистических данных асинхронной распределенной системы, устойчивой к произвольным отказам //Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ’2009): Труды международной научной конференции (Нижний Новгород, 30 марта–3 апреля 2009 г.).–Челябинск: Изд. ЮУрГУ. – 2009. – С. 765-771.
11. Цветков В.Я. Информационное соответствие // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. — 2016. — №1 (часть 3) – с.454-455.
12. Смирнов А. В., Пашкин М. П., Шилов Н. Г., Девашова Т. В. Онтологии в системах искусственного интеллекта: способы построения и организации. Ч. 2 //Новости искусственного интеллекта. 2002. №2. С. 3–9.
13. Tsvetkov V. Ya. Semantic Information Units as L.Florodi’s Ideas Development // European researcher. Series A. 2012. № 7 (25). С. 1036-1041.
14. Цветков В.Я. Субсидиарное управление// Современные технологии управления. ISSN 2226-9339. — №1 (73). Номер статьи: 7302. Дата публикации: 2017-01-13 . Режим доступа: https://sovman.ru/article/7302/
15. Цветков В.Я. Применение принципа субсидиарности в информационной экономике // Финансовый бизнес. -2012. — №6. – с.40-43.
16. Ожерельева Т. А. Структурный анализ систем управления // Государственный советник. – 2015. — №1. – с40-44
17. Цветков В.Я. Логистика информационных распределенных систем // Перспективы науки и образования. — 2016. — №4. — с.18-22.
18. Трахтенгерц Э. А. Методы генерации, оценки и согласования решений в распределенных системах поддержки принятия решений //Автоматика и телемеханика. – 1995. – №. 4. – С. 3-52.
19. Воронин А. А., Мишин С. П. Модель оптимального управления структурными изменениями организационной системы //Автоматика и телемеханика. – 2002. – №. 8. – С. 136-150.
20. Mishra A., Kar S., Singh V. P. Prioritizing structural management by quantifying the effect of land use and land cover on watershed runoff and sediment yield //Water Resources Management. – 2007. – V. 21. – №. 11. – p. 1899-1913
21. Демидов Л.Н., Кравцов А. В., Кравцов Н. В. Взгляд на создание распределенных баз данных для телекоммуникационных сетей связи // Информост. -2008. – 2(55). — с. 36-39
22. Кудж С.А. Принципы сетецентрического управления в информационной экономике // Государственный советник. – 2013. — №4. – с30-33.
23. Кулагин В.П. Проблемы параллельных вычислений // Перспективы науки и образования. — 2016. — №1. — с.7-11.

Введение

В условиях глобальной информационно-сетевой экономики появляется возможность получать и присваивать различные сетевые, информационно-интеллектуальные эффекты. В индустриально-рыночной экономике действует закон убывающей доходности (отдачи). В информационной экономике в результате осуществления масштабных инноваций повышается эффективность использования факторов производства, под воздействием ИКТ начинает действовать закон возрастающей отдачи. Действие этого закона обусловлено целым рядом факторов: доминированием информационных товаров и услуг, инновациями, ростом общей производительности, интеграцией бизнеса, возникновением сетевых эффектов и др.

Еще в начале ХХ века А. Маршал одним из первых стал рассматривать знания как капитал. Он считал, что конечный результат зависит от применения знаний, и отмечал: «роль, которую играет в производстве природа, обнаруживает тенденцию к сокращению отдачи, роль, которую играет в ней человек и его знания, обнаруживает тенденцию к возрастанию» [10]. Производство и распространение информационных продуктов и услуг отличается от производства традиционных индустриальных товаров. К. Шапиро обосновывает важное положение о том, что информацию дорого производить, но дешево воспроизводить и копировать[15].

В условиях современного информационно-инновационного производства происходит быстрая смена технологических инноваций и непрерывно сокращается жизненный цикл от разработки до производства и вывода новой продукции на рынок. Производительность в отраслях ИКТ постоянно и быстро растет. Затраты на проведение научных исследований, конструирование, разработку и изготовление информационных технологий и продуктов составляют самую крупную часть затрат, тогда как затраты на их последующее массовое производство (копирование) снижаются. Основные затраты идут на научно-технологическую разработку и создание оригинала, первого экземпляра информационного продукта, а затраты на создание его копий очень малы и имеют тенденцию к постоянному снижению. Производство информационного продукта связано с высокими постоянными затратами, но с низкими (постоянно уменьшающимися) предельными издержками.

Сетевые эффекты: сущность дефиниции

Понятие «сетевые эффекты» в 1908 году в научный оборот ввел Теодор Вейл (Theodore Vail), который занимался изучением оптимизации и распространения телефонных услуг. Сетевой эффект принимает значительную величину тогда, когда достигается определенное число пользователей информационного продукта (услуги), которое получило название «критической массы пользователей». После данной точки ценность, получаемая от использования информационного продукта (услуги), становится больше заплаченной за нее цены. Важную закономерность, характеризующую производство информационных продуктов (чипов), в 1965 году сформулировал один из основателей компании Intel Г. Мур (Gordon Moore). Согласно закону Мура, вычислительная мощь микропроцессоров и плотность микросхем памяти удваивается примерно каждые 18 месяцев при неизменной цене, т.е. цены на единицу мощности снижаются в 2 раза каждые 18 месяцев.

Содержание понятия «сетевой эффект» раскрыл Роберт Меткалф, который являлся одним из разработчиков сетевой системы Ethernet. Он сформулировал закон, который получил название закон Меткалфа, в соответствии с которым ценность любой сети для пользователя эквивалентна квадрату количества узлов соединения, то есть если в сети присутствует n пользователей, то ценность сети для каждого пропорциональна количеству остальных пользователей [12]. В соответствие с законом Меткалфа полезность или потребительная стоимость сетей резко повышается с увеличением числа абонентов (пользователей). Полезность сетей в качестве прямого сетевого эффекта начинает нарастать только по достижении так называемой критической массы, под которой понимается минимальное количество пользователей, начиная с которого система обретает определенный уровень полезности, обеспечивающий долгосрочную эксплуатацию сети.

В общем виде закон Меткалфа можно выразить так:

Ц_n= (n-1) w ,

P_n = n (n-1) w ,

где
Ц_n — ценность сети (n – узлов) для каждого абонента;
Р_n — общая ценность сети (n-узлов) для всех ее абонентов;
w – оценка возможности вести переговоры с одним абонентом.

Для производственно-сетевых систем, требующих аккумуляции критической массы пользователей (участников), необходимо стартовое (базисное) обеспечение, заключающееся в создании базисного количества пользователей, предоставление особых условий деятельности в сети, сервисов, дифференциация услуг и тарифов, воздействие на формирование благоприятных ожиданий потребителей  и др. После достижения критической массы новые пользователи будут воспринимать ценность информационной услуги большей, чем ее цена из-за действия положительных сетевых экстерналий. Следует отметить, что сетевые экстерналии могут быть и отрицательными, например, при сбое и перегрузке компьютерной сети.

Сформулирован еще один закон, касающийся ИТ-эффектов, получивший название «закон Ципфа». Его открывателем является американский лингвист из Гарвардского университета Джордж Ципф (George Zipf). Закон Ципфа выражает эмпирическую закономерность распределения частоты слов естественного языка: если все слова языка (или просто длинного текста) упорядочить по убыванию частоты их использования, то частота n-го слова в таком списке окажется приблизительно обратно пропорциональной его порядковому номеру n (так называемому рангу этого слова) [18]. Формально закон Ципфа, выражающий оценку увеличения полезности сети (NE) может быть определен следующим образом:

 NE = n log (n) ,

NE – полезность сети;
n – количество элементов (узлов) сети.

Американский инженер и ученый Клод Шеннон в 1948 году опубликовал фундаментальную статью «Математическая теория связи». В ней он, решая проблему передачи информации через коммуникационный канал, подверженный шумам, предложил вероятностный подход к количеству передаваемой информации и ввел меру дискретного распределения вероятности на множестве альтернативных состояний передатчика и приемника сообщений. К. Шеннон  предложил формулу для определения количества информации, определяемую как обратную величину энтропии:

где:
IH – информационная энтропия, определяющая количество информации;
n – число символов, из которых может быть составлено сообщение (алфавит);
q _j — значения вероятностей; вероятности могут быть заменены их статистическими оценками:  , которые представляют собой относительную частоту  j-го символа в сообщении;
N – число всех символов в сообщении;
N _j – абсолютная частота  j-го символа в сообщении, т.е. число встречаемости  j-го символа в сообщении.

Предложенная К.Шенноном формула используется для измерения количества информации, определяемого как отрицательная величина энтропии. Собственно сетевой эффект данная формула не измеряет.

Вопросы разработки интегральной оценки и измерения сетевых эффектов и сетевых выгод

На наш взгляд, следует предложить и сформулировать следующее фундаментальное положение: для интегральной оценки и измерения разнообразных сетевых эффектов и сетевых выгод, возникающих в определенной сложной системе сетевого типа, нужно оценивать и учитывать следующие составляющие:

• количество элементов, количество информации и количество связей;
• характер и способ связей в сети;
• уровень, тип, структурно-функциональную организацию (архитектуру) сетей;
• качество и меру внутренних информационных связей между элементами и их  функциями внутри системы;
• целевую доминанту (главную целевую функцию) развития самой этой системы;
• энтропийно-синергийный сетевой баланс данной системы.

В условиях инновационно-информационного производства имеют место высокие постоянные затраты и низкие предельные издержки. В этих условиях производитель должен стремиться к производству и продаже максимально возможных объемов информационных продуктов (например, программные продукты для компьютерных систем), чтобы получить большую прибыль и компенсировать высокие первоначальные расходы на разработку информационного продукта-оригинала. Как отмечает Р.Вайбер в информационно-сетевой экономике в отличие от индустриальной экономики доминирует не закон убывающей предельной доходности, а прямые сетевые эффекты и положительная обратная связь, что выражается в возрастающей предельной доходности [5].

В глобальной информационной экономике  имеют место  различные информационно-сетевые эффекты. Информационно-сетевые эффекты – это эффекты от инноваций, от сетевого взаимодействия, от интеграции бизнеса. По сути,  это синергийно-сетевые (интегральные) эффекты, выражающиеся в различных формах. Х.Р. Вэриан выделяет два основных вида сетевых эффектов: прямые сетевые эффекты (directnetworkeffects) и косвенные сетевые эффекты (indirectnetworkeffects) [6].

Сетевые эффекты с одной стороны, выражают специфические эффекты, возникающие в результате внедрения ИКТ, осуществления электронного бизнеса и взаимодействий в глобальных сетях, с другой стороны, способствуют росту общей производительности в экономике. Данные эффекты могут быть получены также в результате применения передовых методов осуществления гиперконкуренции, интеграции ИКТ-бизнеса, координации сетевыми взаимодействиями, опережающего программирования и управления экономическим поведением конкурентов и потребителей, с помощью гиперконкурентного креативного нейромаркетинга, менеджмента, логистики и др.

Лауреат Нобелевской премии по экономике Дж. Стиглиц ввел понятие «креативная бухгалтерия» (creativeaccounting). Суть данного понятия он раскрывал на примере анализа практики приобретения высшим менеджментом крупных компаний пакетов акций своих компа­ний по цене ниже рыночной с целью получения дивидендов, что приводило в условиях роста капитализации данных компаний к значительных росту доходов креативных менеджеров [16].

ИКТ создают дополнительные факторы роста добавленной стоимости, реализуемой компаниями, которые формируются, с одной стороны, из возможности снижать издержки производства за счет роста скорости обработки и передачи информации, совершенствования управления, а с другой – путем повышения рыночной привлекательности товаров и услуг в результате сокращения  времени разработки новых продуктов и осуществления сервисного обслуживания. В сфере управления экономический потенциал интеграции ИКТ в традиционные отрасли народного хозяйства реализуется, в первую очередь,  как результат развития информационных систем управления, которые позволяют оптимизировать информационные потоки на предприятиях, фирмах и создать возможность экономии как  производственных, так и трансакционных издержек. Они снижают экономические риски, сокращают затраты времени, оптимизируя логистику предприятий и фирм  [9].

Х.Р. Вэриан верно отметил важную сторону действия интеграционного эффекта, выражающуюся в том, что «совместное действие закона Мура, интернета, компьютерной осведомленности и финансовых рынков привело к периоду «быстрых инноваций» (rapidinnovations) [6].

Себастьян Кнол выделяет особый вид кросс-бизнес синергии  — информационную синергию,  которая порождена использованием общих каналов информации, широкой доступностью этих каналов и их  эффективностью, значительно большей возможностью получения достоверной и полной информации о конкурентах, о национальных и региональных фондовых  рынках и бизнес инициативах [13].

Информационно-инновационная деятельность носит чрезвычайно сложный,  многоаспектный и нелинейный характер, содержит множество прямых и обратных связей, прямых и косвенных сетевых эффектов. Следует сделать важный вывод о развертывания в современной информационно-сетевой экономике процессов интеграции и сетизации (networking) производителей, генераторов, сбытовиков и потребителей интеллектуально-информационных благ и инновационно-знаниевых технологий, а также коммерционализации разнообразных сетевых эффектов.

В современной информационно-сетевой экономике инновационного типа возникает информационная рента. Информационная рента (информационно-инновационная рента) – это важнейшая категория глобальной информационной экономики, которая может быть определена как производимая на базе нового научного знания (инноваций, ИКТ), получаемая и присваиваемая гиперконкурентным собственником-инноватором интегральная, распределенная во времени и в пространстве денежная и неденежна выгода (эффект), которая получена в результате капитализации (разработки, внедрения, накопления, тиражирования и реализации) нововведений на всех уровнях и во всех сферах физического и виртуального пространства глобальной экономики [9].

Информационно-инновационная рента — это долговременный дополнительный интегральный эффект, получаемый от владения и использования информационно-интеллектуального капитала, капитализируемых инноваций (знаний, информации, нематериальных активов). В информационно-сетевой экономике информационная рента в структуре цены реализуемого инновационного продукта (услуги) составляет значительную долю получаемой собственником прибыли. Информационно-инновационная (интеллектуальная рента) может рассматриваться как факторный доход от использования интеллектуально-информационного капитала, объектов интеллектуальной собственности и инноваций и, следовательно, часть ее должна направляться на развитие инновационной сферы и сферы воспроизводства информационно-интеллектуального капитала.

Следует отметить, что информационно-инновационная рента может составлять часть инновационной гиперконкурентной прибыли, но не сводится только к ней, поскольку включает в себя также и интегральную, распределенную во времени и пространстве, денежную и неденежную выгоду, а также сетевые эффекты, получаемые на основе использования новых знаний, интеллектуальной собственности, опережающих инноваций и присваиваемая собственником-инноватором, а также глобальными сетевыми структурами и институтами.

Механизм образования информационно-инновационной ренты не является традиционным, линейным, а является нелинейным, распределенно-сетевым механизмом, обеспечивающим получение потоковых величин интегральных взаимосвязанных полифункционально-сетевых эффектов. Основой присвоения информационно-инновационных ренты является формирование, реализация и воспроизводство статусно-брендовых, полифункционально-сетевых, интерактивных прав на новые знания, информацию, интеллектуальную, статусно-брендовую собственность и полифункциональные сервисно-продуктовые инновации инноватором-собственником. Механизм реализации такой собственности связан с интерактивным установлением  прав и интересов инноватора-собственника и предполагает обеспечение их институционально-законодательной защиты.

Особенности формирования энейро-сетевой институциональной инфраструктуры

В условиях развертывающейся сегодня новейшей энейро-сетевой, социо-гуманитарной технологической  революции, усиливающейся инновационной гиперконкуренции идет формирование новой глобальной, интегративно-распределенной инфраструктуры энейро-сетевой экономики (Electronic Neural Network Economy) и появляется целый класс новых энейро-сетевых благ (услуг) и энейро-сетевых эффектов [9]. Формирование энейро-сетевой институциональной инфраструктуры имеет ряд новых свойств и особенностей, обусловленных процессами глобализации, цифрофикации, сетизации, интеграции, универсализации, нейрофикации и социализации.

Новым свойством и спецификой энейро-сетевых услуг является их полифункциональность — то, что они функционально многообразны и могут выражаться в разнообразных формах, сопряженных с воспроизводством их в различных формах: общественных благ, рыночных товаров и энейро-сетевых эффектов, интегративно распределенных в реальном экономическом пространстве и виртуальном, облачном, энейро-сетевом дополненном пространстве. Аналогом последнего служит технология блок-чейн (blockchain), которая используется для эмиссии, оборота и учета электронно-сетевых денег (криптовалют) и представляет собой распределенную информационную базу данных о всех осуществляемых участниками сети транзакциях, автоматически обновляемую и хранящуюся одновременно у всех участников и институтов регулирования сети, включая нейро-персонифицированные и облачные серверы, что является одним из факторов обеспечения ее стабильного функционирования и устойчивости].

Новым свойством энейро-сетевых услуг является их сетевая социо-нейро-морфность – функциональная неотделимость и тесная связь с людьми, их бытием и поведением в реальном и виртуально-сетевом пространстве. Важным свойством является программируемость и коррекция целей, интересов, мотивов, потребностей, предпочтений, реакций, поведения (принимаемых решений) людей – потребителей сетевых услуг, участников сетевых взаимодействий и отношений.

Важнейшей новой особенностью энейро-сетевых услуг (энейро-сетевых эффектов) является то, что они имеют интегративно-распределенный социо-нейро-морфный характер и при их реализации энейро-сетевая добавленная стоимость создается интегративно-распределенным сетевым способом в неразрывном единстве процессов создания, предоставления, потребления и оценки (учета) энейро-сетевой услуги. Добавленная стоимость энейро-сетевой услуги (эффекта) создается интегративно-распределенным сетевым способом одновременно и производителями, и посредниками, и потребителями, и теми, кто ее фиксирует, учитывает и оценивает (сетевыми институтами глобального регулирования, контроля, оценки и учета). Энейро-сетевая добавленная стоимость – это интегральный социально-экономический, нейро-сетевой эффект [8].

В современной экономике в результате действия закона повышающейся отдачи (роста интегральной производительности)  энейро-сетевые услуги и  эффекты приносят интегративную, распределенную в пространстве и во времени интегративную добавленную стоимость, оценка и учет которой приводит к увеличению стоимости валового мирового (национального) продукта и доходов участников интегративно-распределенного энейро-сетевого взаимодействия.

Полифункциональные доходы участников сетевых взаимодействий могут выражаться в разнообразных формах – в форме общественных благ, рыночных товаров и энейро-сетевых эффектов. Важной, но чрезвычайно сложной является проблема оценки энейро-сетевых эффектов, которые как явления социально-экономической реальности имеют невещественную, нематериальную, информационную природу. Сложнейшая проблема состоит в том, как, наряду с оценкой и учетом рыночной величины предоставленной сетевой услуги (эффекта), оценить и учесть ее нерыночную, общественно-сетевую составляющую, которая не может быть в данный момент времени линейным способом непосредственно оценена в денежных  единицах. Например, возможное дополнительное возникновение капитализируемого денежного эффекта (прямого и косвенного, линейного и нелинейного), который может быть получен в будущем, зависит от  количества пользователей данной энейро-сетевой услугой в социальной сети и в настоящем, и в будущем. В этой связи, важное значение имеет определение принципов оценки полифункциональных энейро-сетевых услуг и эффектов, их включения  и учет в величине ВНП, доходов фирм и граждан.

Проблемы оценки стоимости сетевых эффектов

В настоящее время не существует какого-то одного универсального метода и методики оценки стоимости нематериальных активов, интеллектуального капитала, сетевых эффектов. В экономической литературе есть несколько подходов к оценке нематериальных благ и сетевых эффектов. Обобщение различных методов измерения интеллектуального капитала осуществил Карл-Эрик Свейби (Sveiby K.E.) [17]. Оценке стоимости технологий, исследований и разработок посвящена работа Боера Ф. П. [4]. Дятлов С.А. подробно рассмотрел подходы к оценке эффективность вложений в человеческий капитал [6]. Нижегородцев Р.М. занимался институциональным анализом сетевых эффектов и благ  [11].

Министерством имущественных отношений России утверждены «Методические рекомендации по определению рыночной стоимости интеллектуальной собственности» [2]. Существуют международные [1] и российские стандарты оценки и учета нематериальных активов (например, федеральный стандарт «Цель оценки и виды стоимости (ФСОN 2)», утвержден приказом Минэкономразвития РФ от 20 июля 2007 г. N 255 (с изменениями от 22.10.2010 г.).

Однако, имеющиеся традиционные методы оценки нематериальных активов применительно к энейро-сетевым эффектам не дадут их полной, адекватной оценки. Мы предлагаем общий теоретический авторский подход, который разрабатывается в рамках субстанционально-информационной парадигмы общественного развития [8, с. 5] и который определяет новое, перспективное направление поиска решения данной сложной проблемы.

Суть предлагаемого нами методологического подхода раскрывается в следующих положениях. В условиях формирующейся энейро-сетевой экономики существует целый класс новых энейро-сетевых эффектов []. Полифункциональные энейро-сетевые услуги (энейро-сетевые эффекты) воплощаются в различные объекты интеллектуально-сетевой собственности (овеществленные и персонифицированные, вещественные и невещественные, линейные и нелинейные, локализованные и облачные). В глобальной гиперконкурентной информационно-сетевой экономике важнейшей и сложнейшей задачей является осуществление спецификации разнообразных прав на новые нейро-сетевые объекты интеллектуально-сетевой собственности.

На наш взгляд, общий методологический принцип состоит в следующем: подлежат учету и оценке все интегративно-распределенные во времени и в пространстве результаты и эффекты от производства-предоставления-потребления-оценки (учета) полифункциональных нейро-сетевых благ и услуг, направленных на реальное удовлетворение актуализируемых и верифицируемых потребностей людей и возникающих при этом новых специфицируемых прав на нейро-сетевые объекты интеллектуально-сетевой собственности.

Возникающие новые энейро-сетевые эффекты требуют спецификации и классификации как новые  объекты (элементы) интеллектуально-сетевой собственности, должны получить адекватную оценку и учитываться при расчете расширенного (с учетом интегрально-сетевых благ и эффектов) ВНП.  Это предполагает расширение традиционной системы национального счетоводства путем включения в нее новых интегративно-распределенных полифункциональных нейро-сетевых эффектов, а также необходимость скорректировать (увеличить) оценку ВВП на их величину (в частности, на величину оценки специфицируемых прав на новые нейро-сетевые объекты интеллектуальной собственности) [7].

Заключение

В глобальной гиперконкурентной информационно-сетевой экономике актуальной, важной и сложной задачей является разработка методики оценки и учета величины нейро-сетевых эффектов как новых объектов интеллектуально-сетевой собственности, а также разработки универсальной методики выявления и спецификации разнообразных прав на новые энейро-сетевые объекты интеллектуально-сетевой собственности и обеспечение их законодательно-правовой защиты. В связи с этим, вполне закономерно предложить создание совершенно нового раздела (направления) в международном законодательстве о защите прав на интеллектуальную собственность — энейро-сетевая интеллектуальная собственность, изучением которой будет заниматься новая формируемая метадисциплина «энейро-сетевое право».

Библиографический список:

1. Международный стандарт финансовой отчетности (IAS) 38 «Нематериальные активы» (введен в действие для применения на территории Российской Федерации приказом Минфина России от 25.11.2011 № 160н).
2. Методические рекомендации по определению рыночной стоимости интеллектуальной собственности, утвержденные Министерством имущественных отношений Российской Федерации от 26.11.2002 № СК-4/21297.
3. Боер Ф. П. Оценка стоимости технологий: проблемы бизнеса и финансов в мире исследований и разработок / пер. с англ. Г. Микерин и Н. Павлов – М.: Олимп-Бизнес, 2007. – 448 с.
4. Вайбер Рольф. Эмпирические законы сетевой экономики // Проблемы теории и практики управления. – 2003. – № 4.
5. Вэриан Х.Р. Экономическая теория информационных технологий / Социально-экономические проблемы информационного общества / Под ред Л.Г. Мельника.- Сумы: ИТД «Университетская книга», 2005.- С.265, 226.
6. Дятлов С.А. Инвестиции в человеческий капитал: критерии эффективности // Известия Санкт-петербургского государственного экономического университета.- 1996.- № 4.- С. 32-51.
7. Дятлов С.А. Энейро-сетевые услуги и эффекты: проблемы оценки / Экономика, управление и право: инновационное решение проблем. Сборник статей IV международной научно-практической конференции.- Пенза: МЦНС «Наука и Просвещение».- 2016.- С.6-11.
8. Дятлов С.А. Энейро-сетевая гиперконкурентная экономика.- СПб.: Изд-во СПбГЭУ, 2017.- 133 с.
9. Дятлов С.А. Энейро-сетевая экономика: формирование новых сегментов глобального рынка // Современные технологии управления. ISSN 2226-9339. — №2 (74). Номер статьи: 7401. Дата публикации: 2017-02-02. Режим доступа: http://sovman.ru/article/7401/.
10. Маршалл А. Принципы политической экономии. М.: Прогресс, 1984.-Т.1.- С. 404.
11. Нижегородцев Р.М.Сетевые эффекты, институциональные фильтры и ловушки и проблемы образования в экономике знаний // Вопросы новой экономики.- 2011.- № 3. — С. 12–23.
12. Рейнгольд Г. Умная толпа: новая социальная революция. Пер. с англ.- М.: Фаир пресс, 2006.- С. 96.
13. Knool Sebastian. Cross-Business Synergies: A Typology of Cross-business Synergies and a Mid-range Theory of Continuous Growth Synergy Realization.- Wiesbaden, 2008.- 388 p.
14. Shannon C.E. A Mathematical Theory of Communication / C.E. Shannon// Bell System Technical Journal. – 1948. – V. 27. – No. 3. – P. 379-423. – No. 4. – P. 623-656.
15. Shapiro Carl. Competition Policy in the Information Economy. In Einar Hope, editor. Foundations of Competition Policy Analysis. Volume 25.- Routledge, 2000.
16. Stiglitz J.E. TheRoaringNineties. A New History of the World’s Most Prosper­ Ous Decade.- N.Y.; l. 2003.
17. Sveiby Karl-Erik. The New Organizational Wealth: Managing and Measuring Knowledge-based Assets. – San Francisco: Berrett Koehler. 1997.
18. Zipf G.K.Human Behavior and the Principle of Least Effort.- Addison-Wesley Press. 1949.- С. 484-490.

Введение

В управлении большое значение имеет системный, ситуационный [1, 2] и структурный анализ [3-5]. Построение структур в управлении связывают с последовательностью действий, в которых основу составляют последовательные линейные  цепочки, состояние из двух понятий «причина-следствие».  Однако еще со  времен Аристотеля выделяют информационные и логические конструкции из трех категориальных понятий. Например,  ум-чувство-воля, информация-данные-знание, надсистема — система- подсистема и т.п. Стремление к упрощению привело  к широкому применению диадной модели принятия решений в управлении. Это обусловило развитие  бинарного  линейного мышления, опирающегося на простое правило

А→В (1)

Такое простое  правило означает возможность прямого установления связи между отдельными объектами А и В.  Оно интерпретируется по-разному, но отражает связь или отношение двух объектов: «А влечет В», «если А, то В», «из А следует  В», «А является причиной  В»,. «А предпочтительнее В», «условие А требует управленческого решения  В», и так далее

Правило (1)  задает серию  бинарных отношений типа  «причина-следствие», «часть-целое», «элемент-класс». Правило допускает рекурсивную вложенность  одних понятий в другие и этим задает рекурсивную линейную схему анализа. Существуют более сложные тринитарные отношения, которые часто разбивают на бинарные, стремясь к упрощению анализа. Например, часто тринитарное правило

А→В→С

разбивают на три бинарных правила в предположении выполнения условия транзитивности

А→В; В→С;   А→С;

Если условие транзитивности нарушается при отношении  А←С, то разбиение триады на три диады невозможно. Бинарное линейное мышление часто строится на упрощении ситуации и формировании дихотомических пар типа объект-субъект, случайность-необходимость, идеализм-материализм [6]. В других случаях упрощение становится еще более сильным и сводится к использовании  оппозиционных переменных [7] «истина- ложь», «0-1», «хорошо – плохо», «белое – черное» и т.п. Такого рода дихотомические и оппозиционные оценки часто используются как упрощение ситуации  в управлении, в частности, при введении экспертных оценок.

Более сложные ситуации исключают бинарный подход и самая яркая из таких ситуаций – управление с обратной связью [8]. Обратная связь строится на  тринитарной модели. Без обратной связи (без тринитарной составляющей) управление невозможно.  Ряд известных моделей, таких как треугольник Фреге, не сводятся к бинарным моделям.  Следовательно, есть все основания исследовать тринитарную модель как инструмент описания управленческих информационных ситуаций, которые не укладываются в бинарные конструкции. В современной практике термин «тринитарные системы» в технических науках часто заменяют на термин «триангуляционные системы». Это понятие более узкое, поскольку подразумевает наличие одной только связи между вершинами треугольника. В управлении возможно несколько связей.

Тринитарные системы

Тринитарные системы [6, 9, 10] являются простейшими системами, которые можно отнести к сложным системам. Тринитарная система – это система, которая имеет три сущности, между которыми существует не менее трех разных связей или отношений. Эти системы служат основой построения более сложных систем. Например, треугольник как система служит основой построения триангуляционной сети (системы разных треугольников). Пример тринитарной системы  приведен на рис.1.

Тринитарная  система (рис.1) представляет собой три сущности  (вершины) А, В, С, между которыми существует три типа  разных отношений или  связей Re(A, B), Re(B, C), Re(A, C). Модель, на рис. 1 является нелинейной. Она создает возможность обратной связи и дает возможность организовать цикл.

Рис.1. Тринитарная система

Наличие третьего отношения Re(A, C) между сущностями (A, C) замыкает систему и создает нелинейность. При отсутстствии отношения Re(A, C) схема на рис.1 превращается в линейную цепочку.

Примером тринитарной системы может служить египетская пирамида, пирамида потребностей Маслоу. В геометрии  триадное, или тринитарное представление это представление в трехмерном пространстве. Такое представление может быть сведено к трем диадным моделям (три плоские проекции). Для выпуклых объектов легко восстановить трехмерный объект по его трем проекциям. Однако если объект не выпуклый и имеет сложную форму, для его восстановления трех проекций недостаточно. Необходима дополнительная информация. Это служит примером эмерджентности – не сводимости свойств сложной системы к ее составляющим.

Если в модель тринитарной системы (рис. 1) ввести направленные отношения, то получают два варианта системы отношений. Такая ситуация имеет место в органолептическом анализе (дегустация вин, оценка качества драгоценных камней, сравнительной оценке деятельности разных предприятий экспертом). Отношения при таком анализе могут быть следующие: «вкуснее», «крепче», «лучше», «хуже», «качественнее», «предпочтительней», «оптимальней». Они возникают при экспертной оценке, когда количественных характеристик не хватает для получения общего сравнения.

Модель на рис. 1 может иметь разные представления в зависимости от вида отношений  Re. На рис. 2 приведены два варианта тринитарной системы с разными отношениями, что выражено направлением стрелок.

Рис. 2. Тринитарные системы «согласования» (а) и «противоречия» (b).

Тринитарную систему на рис.  2а называют треугольником согласования. Она сохраняет правило переноса транзитивности. Например, стрелка показывает отношение больше. Тогда для А=10; В=5; С=2  треугольник на рис. 2а выражает правило

if А > B and B>C Then A>C.

Это  правило выполняется в алгебре. В  геометрии оно описывает правило векторной суммы. В качественной ранговой шкале оно соответствует правилу ранжирования иерархий. В порядковой шкале эта информационная ситуация соответствует согласованной шкале иерархии, в которой все объекты упорядочены и имеют разные ранги. Такая информационная ситуация описывает тринитарное правило в предположении выполнения условия транзитивности

А→В; В→С; А→С. ( 2)

Тринитарную систему на рис. 2b называют треугольником рассогласования. Она нарушает правило переноса транзитивности. Эта ситуация часто встречается в спортивных соревнованиях. Например, команда А побеждает команду В. Команда В побеждает команду С.  Но при этом команда С побеждает команду А.  В порядковой шкале эта схема (рис. 2b) описывает ситуацию в которой некоторые объекты  имеют одинаковые ранги.

Можно констатировать, что линейная  интерпретация согласно выражениям (1) , (2) обеспечивает линейную однозначную интерпретацию событий и процессов.  Триадная интерпретация событий (рис. 1) является нелинейной и множественной. Она может описывать принципиально разные ситуации (рис. 2а, рис. 2b). В то же время эта модель описывает ситуации, которые линейной моделью не могут быть описаны (рис. 2b). Следовательно, при описании нелинейных ситуаций, линейная модель не адекватна, а применима  тринитарная нелинейная модель. Здесь следует остановиться и отметить, что модель тринитарной системы, как и когнитивная карта, описывает разные ситуации, служит инструментом анализа этих ситуаций и основой принятия решений.

Рассмотрим процесс построения тринитарной системы и диадной системы. На рис. 3 приведены три информационные ситуации, обозначенные как: a, b, c.

Рис. 3. Построение тринитарной системы

Ситуация (а) соответствует первоначальному дихотомическому [11] делению некой системы или совокупности на две части: некая сущность А и все, что «не А». Здесь  Re1 – отношения принадлежности; Re2 – отношения не эквивалентности. Дальнейшее деление осуществляется с частью «не А». При этом возможны разные варианты построения в зависимости от выбора отношения между А и объектом деления.

Если выбрать отношения следования Re3,  то  из ситуации (а) получается информационная ситуация (b), которая создает триаду: «А, следование из А, средний член». Если средний член не влияет на ситуацию, то получается диада

А→ «Следование из А»

Это полный аналог выражения (1).  Если средний член влияет на ситуацию, то сохраняется триада, которая может интерпретироваться по разному.

Если выбрать отношения оппозиции Re4,  то из ситуации (а) получается информационная ситуация (с), которая создает триаду: «А, оппозиция А, средний член». Если средний член не влияет на ситуацию, то получается оппозиционная пара или оппозиционные переменные [7].

А↔ «Оппозиция А»

Если средний член влияет на ситуацию, то сохраняется триада, которая может интерпретироваться по разному. Проведенный эксперимент позволяет констатировать, что диадные модели являются упрощением сложных ситуаций. Их истинность является ограниченной.

Тринитарные системы имеют свойства отличающие их от треугольника. Свойство 1. Между сущностями тринитарной системы можно построить множество связей. Свойство 2. Тринитарная система может связывать между собой разные пространства и разные многомерные объекты.

Анализ тринитарной системы «цель – метод – результат»

Рассмотрим тринитарную систему «цель – метод – результат» (Рис. 4). Например, выбор субподрядчика для исполнения договорных работ, В этом случае «цель – заказчик»;  «метод – исполнитель», «результат – результат».

Более наглядный пример: доставка груза из одной точки большого города в другую. Цель – оптимальная доставка груза. Эта цель подразумевает множество связей с методом доставки, что обусловлено множеством выбора критерия оптимальности. Это следствие первого свойства тринитарной системы. Оптимальность пути доставки можно определять по разным критериям оптимальности: затраты (стоимость), время в пути, длина пути, безопасность перевозки и так далее. Каждый критерий оптимальности дает набор методов для достижения цели. Критериев много, но метод выбирается один.

Рис. 4. Тринитарная система «цель – метод – результат»

На основе выбранного метода при условиях, которые считаются неизменными, получают результат. Однако возможно множество ситуаций, меняющих начальные условия, и возможно множество результатов, на которые повлияли условия. Возможно множество путей (связей) «метод – результат», в том числе, обусловленных человеческими  ошибками при реализации правильного метода. Поэтому при выборе одного метода реализации можно получить множество результатов в зависимости от влияния внешней среды. В большом городе, в зависимости от времени суток, существенно меняется пропускная способность магистралей, что влияет на результат. В силу этого влияния оптимальный метод, рассчитанный для одного времени (утро), может не дать оптимальный результат для другого времени (день), поскольку условия перевозки (условия реализации метода) изменились и в ходе реализации стали не соответствовать первоначально заданным. Это временный фактор.

Результат будет единственным, но он может отличаться от целевых установок. Результат связан с целью, поэтому, после его получения, проводят сравнение степени соответствия полученного результата с заданной целью. Замыкается третий тип связей, который определяет данную систему как тринитарную. В этой  третьей связи также имеется множественность, обусловленная разными методами оценки и разными точками зрения на результат. Каждый эксперт оценивает качество и результат по-разному. Кроме того, возможен выбор разных методов оценки показателей.

Рис. 4 дает хорошую иллюстрацию множества связей, что имеет место в реальных  системах управления. Именно это отличает тринитарную систему от примитивного треугольника на плоскости в геометрии. На практике получить решение с помощью тринитарной системы сложно из-за большого количества связей.

Схема на рис. 4 может быть использована в разных сферах. В сфере логистики для анализа грузопотоков и их оптимизации. В сфере градостроительства для улучшения качества существующих и ли строительства новых трасс доставки грузов. В области ресурсного обеспечения и региональной экономики схема на рис. 4 может быть использована для рационального размещения ресурсов и решения задачи «ресурсы – производство — потребление». Сама по себе эта задача также представляет собой тринитарную систему.

В топологии  и управлении тринитарная система  (рис. 5), будучи вставленной в сложную цепочку, создает новое качество – цикл или обратную связь.

Рис. 5. Топологическая схема с циклом или обратной связью

Обратная связь создает возможность контроля и управления. Это позитив.  Следовательно, тринитарная система служит основой управления и является обязательной в технологиях управления. Обратная связь создает возможность паразитических и неуправляемых связей. – это негатив.

Управление возможно только при наличии хотя бы одной элементарной  тринитарной системы. Тринитарная логическая система в отличие от бинарной логики создает новое качество – возможность решения задач в условия нарушения правила переноса транзитивности, то есть в условиях противоречивой информации.

Заключение

Тринитарные системы описывают два класса реальных ситуаций. Первый класс нелинейные ситуации с циклами, с возможностью деградации или развития (рис.5). Второй класс  нелинейные ситуации с множественностью вариантов (альтернатив) на замкнутом цикле управления или принятия решений (рис.4). Недостатком тринитарного подхода является высокая сложность анализа и многовариантность. Достоинством тринитарного подхода является адекватность описания сложных ситуаций, которые упрощенными бинарными моделями искажаются и не приводят к правильным выводам и решениям. Тринитарный подход применим в сложных ситуациях с циклами. В простых линейных ситуациях он не применим и в этом случае применим диадный подход.

Библиографический список:

1. О’Доннел С., Кунц Г. Управление: системный и ситуационный анализ управленческих решений. – М.:: Прогресс, 1981, 495 с.
2. Ожерельева Т.А. Информационная ситуация как инструмент управления // Славянский форум, 2016. -4(14). – с.176-181
3. Балабайкин В. Ф. Структурное управление техническим развитием промышленного предприятия //Челябинск: Челяб. гос. ун-т. – 1999.
4. Mishra A., Kar S., Singh V. P. Prioritizing structural management by quantifying the effect of land use and land cover on watershed runoff and sediment yield //Water Resources Management. – 2007. – V. 21. – №. 11. – p. 1899-1913.
5. Ожерельева Т. А. Структурный анализ систем управления // Государственный советник. – 2015. — №1. – с40-44.
6. Баранцев Р. Г. О тринитарной методологии / Философский век. Альманах. Вып. 7. Между физикой и метафизикой: наука и философия. — СПб., 1998. — с.51-61/
7. Tsvetkov V.Y. Correlative analysis and opposition variables // European Journal Of Natural History, №1 2014, с.48-52.
8. Поляков А.А., Цветков В. Я. Информационные технологии в управлении. — М.: МГУ факультет государственного управления, 2007 — 138с
9. Герасимова И. Б. Методология управления социальными процессами в научных и образовательных  системах на основе когнитивных и динамических моделей. Спец.  05.13.10 Управление в социальных и экономических системах (технические науки)/  Дисс. на соиск. уч. ст. доктора технических наук — Уфа.: УГТУ, 2010. -389с
10. Цветков В.Я. Триада как интерпретирующая система. // Перспективы науки и образования. — 2015. — №6. — с.18-23.
11. Tsvetkov V.Ya. Dichotomous Systemic Analysis. Life Science Journal 2014; -11(6).- рр586-590.

Введение

Технологизация как явление развивается на признании мнений о том, что управление — это целенаправленное изменение состояния процессов (объектов) в социальных и экономических средах. Такая концепция делает возможным применение к этим явлениям свойства технологичности, которое проявляется в способах формирования и продвижения последовательности переработки информации различной природы.

Тенденция возникновения различного вида технологий как способа реализации различных отношений между людьми в любых сферах их деятельности приобретает характер глобальной тенденции технологизации в управлении, аналогичной механизации, электрификации и информатизации [12].

Профессионализм современного управленца определяется способностью успешно решать предметные задачи в рамках своей деятельности. К этой сфере относятся экономические, маркетинговые, производственные и другие задачи [3]. Практически все эти задачи включают совокупности действий, выстроенных в определенной последовательности. Изредка описание этих действий попадается в учебной и методической литературе, но, чаще всего, встречается в должностных инструкциях или методиках деятельности управленцев в организациях. В документации по системам управления качеством, выполненной на высоком уровне для некоторых организаций, наряду с определенными формами, присутствует подробное пооперационное описание выполнения управленческих работ, что способствует однозначному пониманию той или иной деятельности. Иногда эти виды работ напрямую называется технологией.

Дефиниции в управленческой деятельности: технология, операция и процедура

Технология (от греч. techne) – искусство, мастерство, умение и … логия), совокупность методов обработки, изготовления, изменения состояния, свойств, формы сырья, материала или полуфабриката, осуществляемых в процессе производства продукции. Однако это определение больше относится к производственной сфере [2]. В нематериальной, а лучше сказать, в интеллектуальной сфере, тоже происходят технологические процессы, охватывающие деятельность по преобразованию информации и влиянию на человеческие отношения. При этом происходит непременное вторжение в сферу интересов отдельной личности, на которые оказывается влияние для повышения качества и эффективности деятельности организации.

Важным звеном управленческой деятельности являются операция и процедура. Существуют отличные представления этих понятий у различных авторов. Рассмотрим авторские определения операции и процедуры, которые, как кажется, впитывают лучшие фрагменты уже имеющихся определений.

Операция – это преобразование предметов, информации, поведения или деятельности людей. Иначе говоря, преобразование материи. При этом не следует забывать про операции мыслительные (сознательные) и даже подсознательные. Часть из них относятся к идеалистическому пониманию материи.

Нас будут интересовать только те операции или их совокупности, которые сориентированы на реализацию управленческой деятельности в организациях (некоторой общности людей). Таким образом, можно с уверенностью констатировать, что операции являются конкретной, специально выделяемой частью процессов мышления, деятельности и коммуникации в деятельности организаций. Это позволяет их назвать “строительными кирпичами” различных процессов, протекающих в любой организации.

Процедура – это некоторая совокупность преобразований или действий в рамках одной или нескольких операций. Для успешной реализации управленческой деятельности представляется необходимым написание технологий решения функциональных задач управления (ФЗУ) на уровне процедур.

Операция – это достаточно крупная совокупность действий, включающая несколько процедур, которая не раскрывает деятельность внутри ФЗУ и поэтому операции стоит использовать тогда, когда нужно показать основные преобразования от входа к выходу какого-либо процесса. При этом не всегда следует более подробно рассматривать решение ФЗУ, так как по умолчанию исполнители хорошо знают последовательность процедур. Они достаточно компетентны и имеют практический опыт неоднократного решения конкретных ФЗУ.

Решение некоторых ФЗУ качественно и в срок возможно только при условии использования технологий управления. Например, успешному заключению и выполнению договоров на поставку продукции или услуг способствуют технологии коммуникаций, в т.ч. «презентация», «переговоры», «личная беседа» и другие. Таким образом, собственно сами технологии управления (или управления) не приносят дохода и прибыли, а обеспечивают решение профессиональных ФЗУ. И именно управленцы должны владеть этими технологиями для успешного функционирования и развития организаций.

Сочетание «технологии управления» еще не вошло должным образом в обиход специалистов, преподавателей, консультантов. Авторы литературы по управленческой тематике неохотно прибегают к соответствующей терминологии. Тем не менее, попыток формализовать практическую деятельность управленца, сделать ее более технологичной появляется все больше и больше. Следует отметить, что рассуждения многих специалистов об управлении (менеджменте), как о симбиозе науки и искусства, мешают передавать управленческий опыт, исследовать и развивать компетентность управленцев.

Технологии управления вбирают в себя процедуры воздействия на человека как на биовид, индивид и личность. Сложность характеристик человека вызывает потребность в многообразии используемых антропологических и других предметных знаний. Многоплановость объектов в организации и огромный объем информации обусловливают ориентированность этих технологий на достижение разнообразных созидательных целей. Естественно, что все это возможно благодаря родовому и видовому многообразию процедур, техник и средств, используемых управленцами [23].

Обзор научной литературы по проблемам технологий управления

Рассмотрим подробнее некоторые публикации, которые попались на глаза автору, и заставили внимательно изучить пусть не всю работу, но, по крайней мере, ключевые её разделы или параграфы.

В одной из работ 80 гг. ХХ в. [8] удалось отыскать раздел «Циклы, процесс, организация и технология решения ситуационных задач управления», в которой действительно представлена одна технология в графово-табличной форме. Названа она почему-то укрупненной процедурой. Но термин «технология» в контексте управленческой деятельности возможно появился в литературе впервые и неслучайно.

Одной из первых книг по технологиям деятельности управленцев стала работа [16]. Там представлены действительно различные методы и средства, применяемые в управленческой деятельности, которые в настоящее время чаще все-таки называются технологиями. Однако в 1993 г. такое слово применять опасались как в заголовках книг, разделов, так в тексте и рисунках. Наша страна только что начала строить рыночные отношения и термин «технологии» применялись только в технических отраслях знаний, что подтверждают словари, изданные до 1995 г.

В этой работе встречается много приемов и техник, описанных на уровне процедур и операций, т.е. терминов, которые тогда еще не вошли в обиход терминологии управленцев. В этой работе рассмотрены, в частности, технологии по принятию управленческих решений, мотивации персонала, разрешению конфликтов и многим другим управленческим процессам. Много внимания в этой работе уделено технологиям коммуникаций, которые представлены, как отдельно, так и вкраплены в другие методы и приемы. При этом автор использовал достаточно много иностранных источников, в которых были соответствующие средства и техники. Даже из источников советского периода автор нашел литературу, где присутствовали материалы, которые можно отнести к технологическим процессам.

Одна из серьезных книг по технологиям управления вышла в 2006 г. Называется она достаточно фундаментально «Универсальные технологии управления» [22]. Прежде чем представлять технологии, авторы рассмотрели во многих разделах элементы теории управления, теории организации и теории систем. Этот материал был выполнен на основе литературных источников и собственных публикаций. Хотя у авторов нет собственной концепции структурирования указанных выше разделов науки, однако обзор литературных источников можно считать вполне удовлетворительным.

Если убрать из работы [22] лишние материалы, не относящиеся к заголовку книги, то она стала бы в несколько раз тоньше. При этом эта работа более или менее соответствовала заголовку. Но тогда присутствие слова «универсальные» в заголовке книги пришлось обосновать. Если же оставить эти материалы книге, то их бы хватило на хорошие разделы: теория организации, теория управления, методология управления, основы управления. Но тогда весь труд авторам пришлось бы назвать совсем по-другому. Разбиение основных разделов на главы обусловлено авторской классификацией процессов и объектов. Но при этом данное разделение не охватывает всех элементов теоретического материала. Однако, как известно, каждый автор представляет в своих работах только те знания, которыми, как ему кажется, он реально обладает и способен за них постоять, как в тексте, так и за его пределами.

Каждый раздел технологий в работе [22] предваряет понятийный аппарат, благодаря которому становится ясно, что вкладывают авторы в термины, которыми они пользуются. Представлены некоторые технологии и в графовой форме, правда самые популярные. Операций в этих технологиях немного: в основном, от 5 до 20. При этом нигде не говорится, на каких собственно элементах строятся технологии: операции, процедуры, действия или что-то другое. Технологическая терминология на момент выхода книги в свет в литературе не устоялась, поэтому авторы работы решили её принципиально избегать, не путая читателя. Однако в нескольких технологиях указываются только этапы, не вдаваясь в детали. Но это, как известно крупные разделы любой деятельности, в т.ч. и управленческой.

Приведем авторское определение из работы [22]: «Технологии управления – это методы и приемы выполнения управленческих работ». Это, конечно, не совсем корректное понятие технологии. Но, тем не менее, если бы автор последовал за своим определением дальше, то возможно пришлось лицезреть реальные технологии, что уже было бы неплохо. Однако, в основном, в работе представлены правила и рекомендации. Иногда в данной работе встречаются классификации тех или иных элементов управления или управления. При этом никаких методов замечено не было, а приемы приведены, в основном, в описательном виде.

В деятельности любой организации присутствует стратегия, политика, тактика, как в целом, так и по отдельным подсистемам (процессам). При этом чаще всего процессу технологизации подвергается тактика. Это связано с тем, что тактические действия легко могут быть объединены в некоторую совокупность процедур по какому-либо узкому вопросу. Поэтому передача практического опыта управленцев была с успехом выполнена в работе [13].

Особенно хотелось обратить внимание на технологические фрагменты по некоторым коммуникациям, делегированию полномочий, деятельности управленческой команды, целевому и оперативному управлению. Хотя этот материал представлен в описательном виде, но настолько подробно и последовательно, что похож на инструкцию пользования каким-либо техническим устройством. При желании по такому описанию легко выполнить технологию управления в графовой форме, которая на наш взгляд, является наиболее наглядной и удобной для применения, а также освоения в процессе обучения и внесения при необходимости дополнений и изменений.

В проспекте работы [20] заявлено следующее. «Удалось объединить возможности технологии и системного подхода и создана системная технология, которая помогает строить философию деятельности в целостном единстве с технологиями практической деятельности. Единство метода системной философии и метода системной технологии основано на том, что они используют общую целостную совокупность этапов осуществления. При осуществлении указанных этапов используется и единая ключевая процедура (!?)». Авторская системная технология предлагает различные модели систем, процессов, структур. Однако автору настоящей работы пока не удалось найти более подробный материал по данной книге.

Скорее всего, в работе [20] представлены материалы по технологизации процесса системной деятельности человека. Однако, в какой мере и, на каких элементах это выполняется, по проспекту это не удалось, а в проспекте это не указывается. Однако было бы весьма интересно насколько автор продвинулся по сравнению с работами Р. Акоффа, Дж. Ван Гига, М. Месаровича, С.Д. Оптнера, С. Янга, А. Холла и других зарубежных авторов, которые широко публиковались у нас в стране в 70 гг. ХХ в. и помогли развить системное мышление нескольких поколений советских и российских исследователей в различных отраслях знаний.

Работа [10] позиционирует себя как современные технологии  в менеджменте. Действительно в ней рассмотрены многие процессы, протекающие в современных организациях: управление стратегией, управление качеством, управление маркетингом, управление финансами и т.д. При этом в этой работе приведено очень много интересного материала.

Приведем примеры: методы по управлению некоторыми процессами, задачи отдельных функций организации, структуры, характеристики, классификации, карты, планы-графики, образцы шкал, диаграммы и т.д. Приводится также различный математический аппарат. Правда не всегда понятно, какое отношение этот, в целом занимательный материал, имеет к технологиям управления. При внимательном изучении данной работы, удалось отыскать что-то похожее на технологии. Например, «схему процесса обработки заказов в отделе сбыта» или «блок-схему последовательности этапов разработки модуля маркетинга в инвестиционном проекте». Встречаются также упоминание о стадиях, этапах некоторых процессов. Нетрудно посчитать, что собственно самого технологического материала в объеме книге не более 2-4%.

Не секрет, что управленческая деятельность в организации связаны с управлением людьми. Поэтому очевидно, что и в книгах, в названии которых есть слово «технология», часто присутствует и слово «персонал». Некоторые для значимости работы прибавляют слово «эффективные» или «новые». Однако материалы по эффективности, как правило, в работах не приводятся совсем или описываются на весьма примитивном уровне. И понятно почему? Во-первых, выполнить оценку эффективности управленческих процессов в настоящее время весьма сложно. А, во-вторых, дай бы бог на должном уровне представить технологии, хотя бы в описательном виде.

В работе [24] заявлены некоторые достаточно редко встречающиеся процессы. Например, «технологии формирования общности видения», «технологии установления и развития доверия», «технология работы под давлением», «технология продажи идеи». Рассмотрим подробнее материал по последней технологии. В подразделе «Этапы продажи идеи» есть формы представления идеи, вопросы оценки преимуществ идеи, три стадии продвижения идеи. Остальное в разделе – это скорее правила продаж и рекомендации по успешной презентации продукта или услуг. Все это пересыпано вопросами, примерами и рекомендациями. Материал читается интересно, благодаря чему как-то можно понять, как же все-таки надо продавать идею. Однако построить саму технологию продаж, очевидно, предлагается читателю или другому, более продвинутому автору.

Таким образом, представлены и остальные разделы работы [24]. При этом в тексте слово технология встречается достаточно редко. Благодаря чему возникает понимание, что книга написана о чем-то другом. Невозможно представить. чтобы, скажем, в технологии по обработке метала или дерева были только вопросы, принципы и рекомендации. А все остальное было отдано на откуп исполнителю технологии, скажем, токарю или слесарю.

Теоретико-методические категории обычно встречаются в учебниках по разработке технологических процессов по металлу или дереву. Но там обязательно есть примеры одной или нескольких полных технологий по каким-либо конкретным процессам. Однако автор работы [24] ни разу не воспользовался своими же материалами, что представить хотя бы одну полную технологию в виде последовательности операций или процедур. Видно это для него оказалось неподъемной задачей.

В работе [21] представлены некоторые технологии подпроцессов управления персоналом в организациях, в т.ч. по подбору, адаптации и мотивации персонала, повышению квалификации и оценке работников, построению карьеры управленцев, работе с персоналом на различных уровнях. Технологии выполнены, в основном, опять же сугубо на описательном уровне. Таблицы и схемы применяются очень робко и не для всех разделов. Однако подробность описания в некоторых разделах вызывает уважение, что при желании позволит управленцам рекомендательно пользоваться этим материалом в практике работы с персоналом в организациях.

Автор работы [11] предлагает планировать время: рабочее и свободное. Однако этот совет никак не подкреплен авторской технологизацией процесса организации времени управленца. При этом следует упомянуть, что автор рекомендует менеджерам организовать свое пространство по «детсадовской» модели (?!), что очевидно снижает возможное использование этой модели поведения для людей более старшего возраста. Хотя отчего же не попробовать, вдруг получится.

Весьма богата технологиями работа [14]. Однако они совершенно не структурированы. Технологии даны только в описательном стиле. При этом автор подробно рассматривает весьма подробные аспекты технологии и рекомендует очень тонкие моменты. Несомненно, они очень важны, но при отсутствии  структурирования описания никак не улавливаются, а, значит, и не запоминаются. Но возможно они могут быть полезны при наличии уже у специалиста некоторого опыта управленческой деятельности. Некоторые технологии, описанные в этой работе, встречаются весьма редко. Например, технология организации личного труда руководителя, искусство убеждения, технология адаптации персонала и др.

Работа [15], судя по заголовку, должна быть полностью посвящена технологиям управления персоналом. Однако в аннотации работы заявлены уже методы и модели практической психологии. Ситуация становится запутанной. На самом деле технологий в работе нет принципиально, так как они предполагают наличие процедур или операций. Если взглянуть на содержание любого раздела, то оно включает цели, задачи, правила, характеристики, виды и т.д. Иногда встречаются методы и приемы.

Видно авторы посчитали, что с термином «технологии» книга будет привлекательной для покупателей, а включением самих технологий в содержание работы можно пренебречь. Да и слово «технологии» в книге замечено не было. Видимо расчет был сделан на то, что люди, как правило, глубоко не изучают книгу при покупке.

В работе [18] управленцам рекомендуется проходить подготовку по методу Сильва для улучшения восприятия, памяти, настойчивости и других свойств, которые позволяют добиваться успеха. Это важно, в первую очередь, при реализации технологий, особенно в условиях возникновения сложных проблем, для решения которых нет очевидных решений. При этом акцент делается на улучшении психологического состояния управленца, что, несомненно, может положительно повлиять на самого управленца и на его коллег и подчиненных.

В работе [9] предлагается выбирать решения из существующих в пространстве вариантов. Теоретически это верно, но в практике выбора мы не все варианты отчетливо видим. Или все-таки видим хорошие варианты, но не желаем тратить усилия на сам процесс выбора или на движение по выбранному варианту. Наконец, если, даже и выбрали искомый вариант, то потом иногда жаль собственных усилий на реализацию выбранного решения. Легче сказать себе, что виноград еще незрелый.

Особое внимание в этой работе уделяется процессу «визуализации в Трансерфинге – т.е. мысленному представлению процесса реализации текущего звена трансферной цепочки». Каково? По сути дела, предлагается выстроить в сознании цепочку процедур или операций какой-либо деятельности (технологию?), а потом начинать действовать по выстроенной цепочке к выбранному варианту. При этом автор работы [8] оперирует термином «звено» трансферной цепочки, а также термином «слайд», т.е. картинкой какого-либо состояния или действия. Предполагается, что используемые автором термины давно и хорошо известны читателям. Слова понятны, но малоупотребимы на практике.

Если исключить некоторые лишние разъяснения, то автор в некоторых местах представляет, по сути дела, готовые технологии в описательном виде. Запоминай и применяй. При этом структурировать операции и выстраивать технологию некоторого процесса читателю предоставляется самостоятельно, как говорится, в меру своей квалификации. Но при этом автор явно избегает термина «технология», как по форме, так и по содержанию. Однако зря, так как процессы работы над собой представлено очень технологично. Иначе бы книги В. Зеланда не были сейчас так популярны среди интеллигенции, как минимум, для одного прочтения.

А вот захочет ли читатель прочитать её еще раз или разработать технологию для себя или окружающих, используя текст книги – большой вопрос. Но может быть автором, такая задача и не ставилась. Вопрос: почему? Тут кроется какой-то умысел. Из нескольких версий, на наш взгляд, одна наиболее вероятна. Выстраивая, таким образом, содержание, автор работы [8] дает возможность проследить читателю за процессом создания различных умопостроений, что весьма заманчиво даже для слегка продвинутых людей: а что там, на следующей странице. Почти как в детективе. Но детектив – чтиво, понятно для кого. А тут интеллектуальный текст. Появляется самоуважение к собственному шевелению мысли, а возможно и чувствам. Занимательно? Еще как! Таким образом, читатель втягивается. А впереди еще несколько книг. Сколько удовольствия! Чем не А. Дюма для интеллектуала.

А если бы в книгах В. Зеланда были расписаны технологии по процедурам и операциям, да ещё с циклами для закрепления. Тогда это похоже на инструкцию для самотренинга? Но тогда книги были бы короче. Да и на тренинги в Петербурге к автору мало бы кто пошел. Купив одну книгу на компанию, остальные могли бы скопировать себе только технологии для повседневного применения. А так читатель, утомившись игрой воображения, оставляет книгу, но возвращается к ней время от времени для продолжения таинства мыслительной работы. Узнает, что есть продолжение и т.д. При этом проступает гордость за себя, что удалось понять кое-что, узнать фрагменты своего мышления, возможно даже достроить что-то для себя.

Много ли таких книг можно вспомнить за последнее время, чтобы захватывали наше слегка затуманенное сознание? Немного. Да и не в этом жанре. Но нежелание напрягаться после каждодневной суеты оставляет любителя игры воображения без технологий на каждый день. Но остается гордость за способность осилить одну или две книги. И посоветовать её коллегам и друзьям. И все. Скольким людям, таким образом, поднято самоуважение, в т.ч. и тем людям, которым издалека не дотянуться до тренинга с участием автора. Несмотря на наличие времени и средств.

Особняком стоит работа [19]. Она называется достаточно необычно: «Теория социальных технологий». Авторы добросовестно подвели теоретические основания в сфере технологических процессов. При этом были рассмотрены сущность, особенности и классификация социальных технологий в различных областях. Надо признать, что авторами представлены практически все известные технологии человеческой деятельности. Есть в работе и раздел, который определяет место и роль управленческих технологий, а также сделана попытка их классификации. Выбор признаков классификации достаточно полон, однако отнесение объектов и процессов по указанным авторами признакам отражает хаос, существующий в управленческой литературе. Сами технологии встречаются в данной работе нечасто, хотя примеры могли бы украсить теоретические и методологические аспекты данной работы.

Казалось бы, технологии в любой профессиональной деятельности сугубо практическая область применения, представляющая собой сплав теории, методологии и опыта. Причем с доминированием последнего. Однако в отличие от теории и в какой-то мере методологии опыт хоть и структурирован, но одни и те же понятия у разных авторов называются по-разному. Наука не везде еще оставила свои следы. Надо иногда объяснять с помощью дополнительных слов, что каждый понимает под высказанными сущностями и категориями.

В теории и практике давно существует субъективная семантика, предметом которой является исследование и реконструкция структур субъективного опыта (систем значений и смыслов), на основе которого строится образ мира человека [17]. Использование структурированного материала в научных исследованиях и публикациях позволяет однозначно понимать понятия и устанавливать соотношения между ними.

Резюмируя исследование представленных работ, следует отметить, что технологии управления – это наиболее близкий к практике раздел управленческой науки. И, очевидно, для того, чтобы успешно выполнить описание технологий управленческой деятельности необходимо самому побыть не один год в шкуре управленца. Это, во-первых. А, во-вторых, все время надо стремиться писать технологии управления коротко, понятно и последовательно. Наилучшим способом это возможно выполнить в виде рисунка или таблицы.

Авторский взгляд на технологии управления

Первый опыт изображения технологий управления в графовой форме был дан в работе [5]. При этом были представлены более 60 технологий, в основном, в сфере управления. С тех пор практически в любой монографии или учебном пособии автора были встроены управленческие технологии в соответствии темой издания. В 2006 г. было выполнено новое издание [3], имеющее уже гриф УМО в области управления. При участи автора разрабатывались все новые технологии, которые охватывали различные сферы управленческой деятельности. Разработке все новых и новых технологий способствовало их включение в практические работы и курсовые проекты во всех учебных управленческих дисциплинах, которые вел автор в ВУЗах. Появились технологии управления и в диссертационных работах, которыми руководил или консультировал автор. Благодаря этому их количество многократно возросло. Однако не все они годились для опубликования. Автор использовал статьи на конференциях и в сборниках научных трудов для публикации технологий по отдельным управленческим процессам и подпроцессам, отрабатывая формулировку каждой операции и уточняя последовательность их следования.

Количественное накопление технологий управления привело к необходимости создания их классификации, которая была представлена в работе [4]. Все это подвигло автора на создание нового издания монографии. В неё вошли уже опубликованные неоднократно технологии без каких-либо изменений и прошедшие испытание временем. Некоторые технологии были исправлены, дополнены и представлены в обновленном виде. Часть технологий являются совершенно новыми, которые публикуются впервые. Автору очень хотелось выполнить технологии управления по наиболее применяемых управленческим процессам, подпроцессам и задачам. При этом все они проходили тщательный отбор, прежде чем попасть в настоящую работу. Появились и новые способы изображения технологий, которые уже применяются на практике. Автору показалось нецелесообразным проходить мимо найденных в различных источниках образцов, обогащая тем самым форму представления технологий управления.

Впоследствии была выпущена работа [6], которая более полно отражает большое разнообразие технологий управления, реально существующих в управленческой деятельности. Однако на самом деле технологий управления намного больше как с точки зрения разнообразия существующих процессов и их частей, так и с точки зрения их особенностей в различных сферах практической деятельности. Хотя, зачастую, эта специфика надуманная либо связана с приемами, выработанными и накатанными в работе очень квалифицированными специалистами. Следует отметить, что полнота изображения технологий в графовой или табличной форме может быть разная, так по глубине показа процедурной проработки, отражённой на бумаге, так и с точки зрения их наименования, последовательности выполнения и описания содержания. На основе разработки и использования на практике технологий управления было выполнено несколько работ, которые определили формы и содержание современных технологий управления, которые были представлены в работе [7],

Однако, работа в направлении технологического оснащения деятельности управленцев в дальнейшем предстоит обширная и кропотливая. Причем до тех пока дисциплина «Технологии управления» не будет отдельно выделена в учебном процессе подготовки и переподготовки управленцев и некоторых других категорий специалистов. Однако эта весьма благородная цель потребует значимых усилий по различным направлениям. Важнейшей задачей при этом необходимость в ближайшее время добиться, чтобы названия книг с дефиницией «технология» обязательно соответствовали своему содержанию.

Роль технологий управления в повышении качества и эффективности управленческой деятельности

Развитие технологий управления во многом зависит от решения такой проблемы, как технологизация антропологических и гуманитарных знаний. При известных достижениях в использовании информационных технологий есть немало темных пятен в создании «формализованного языка» широкого спектра управленческой информации. Очевидно, что не всякое знание технологично.

Технологии управления являются необходимым атрибутом во всех сферах управленческой деятельности. Применение технологий управления позволяет повысить качество и эффективность управленческой деятельности. Использование технологий управления позволяет получить содержательные, социальные, психологические, педагогические и методологические результаты. Получение тех или иных результатов связано с наличием в технологии управления соответствующих средств мышления, деятельности и коммуникаций.

Резюмируя сказанное, отметим, что технологии управления – это наиболее близкий к практике раздел управленческой науки. Очевидно, что для успешного выполнения описания технологий управленческой деятельности необходимо самому побыть не один год в шкуре управленца. Это, во-первых. А, во-вторых, все время надо стремиться писать технологии управления коротко, понятно и последовательно. Наилучшим способом это возможно выполнить в виде рисунка или таблицы, что подробно рассмотрено в работе [12].

Таким образом, технологии управления являются важнейшей частью науки управления и являются проводниками теории и методологии в практической деятельности управленцев и наоборот, управленческая практика через технологии должна обогащать теорию и методологию управления.

Библиографический список:

1. Албастова Л.Н. Технологии эффективного управления. – М.: ПРИОР, 1998. – 258 с.
2. Большой экономический словарь / под ред. А.Н. Азрилияна. – 7-е изд. доп. – М.: Институт новой экономики, 2008. – 1472 с.
3. Герасимов Б.Н. Основы российского управления: Технологии управления. ч. 2. – Самара: СГАУ, МИР, 2006. – 228 с.
4. Герасимов Б.Н. Технологии управления: классификация, проектирование, результаты // Вест. МИР, вып., ч. 1. – Самара: 2006. – С. 29-39.
5. Герасимов Б.Н., Морозов В.В. Технологии управления. – Самара: СГТУ, 2001. – 308 с.
6. Герасимов Б.Н. Технологии управления. – Самара: НОАНО ВПО СИБиУ, 2010. – 472. – (Энциклопедия управленческих знаний)
7. Герасимов Б.Н. Технологизация процессов в системах управления организации // Вестник Алтайской академии экономики и права. – 2015. – № 2(40). – С. 65-71.
8. Екатеринославский Ю.Ю. Управленческие ситуации: анализ и решения. – М.: Экономика, 1988. – 191 с.
9. Зеланд В. Транссерфинг реальности. Ступень II. Шелест утренних звезд. – СПб.: ИГ «Весь», 2008. – 224 с.
10. Менеджмент организации: современные технологии: учеб. пособие: под ред. Н.Г. Кузнецова и И.Ю Солдатовой. – Ростов/Д: Феникс, 2002. – 480 с.
11. Моргенстерн Д. Тайм-менеджмент. Искусство планирования и управления свом временем и своей жизнью. – М.: ООО «Добрая книга», 2002. – 264 с.
12. Пудич В.С. Основы системологии управления. – М.: ГУУ, 2004. – 291 с.
13. Райс-Джонстон У. Тактический менеджмент: методы управления в меняющемся мире: пер. с англ. – СПб.: Питер, 2001. – 672 с.
14. Резник С.Д., Удалов Ф.Е. и др. Персональный менеджмент. – Пенза: ПГАСА, 2000. – 546 с
15. Сартан Г.Н. Смирнов А.Ю. и др. Новые технологии управления персоналом. – СПб.: Речь, 2003. – 240 с.
16. Сацков Н.Я. Методы и приемы деятельности менеджеров и бизнесменов. – К.: Ин-т. праксеологии, 1993. – 400 с.
17. Серкин В.П. Методы психосемантики. – М.: Аспект Пресс, 2004. – 207 с.
18. Сильва Х., Стоун Р.Б. Искусство управления по методу Сильва: пер с англ. – Мн.: ООО «Попурри», 1999. – 288 с.
19. Сурмин Ю.П., Туленков Н.В. Теория социальных технологий: учеб. пособие. – К. МАУП, 2004. – 608 с.
20. Телемтаев М.М. Системная технология (системная философия деятельности): монография. – Алматы: ИД «СТ-Информсервис», 1999. – 336 с.
21. Чижов Н.А. Кадровые технологии. – М.: Экзамен, 2000. – 352 с.
22. Шарапов В.М, Шарапова Е.В. Универсальные технологии управления. – М.: Техносфера, 2006. – 496 с.
23. Шепель В.М. Человековедческая компетентность менеджера / В.М. Шепель. – М.: Народное образование, 1999. – 432 с.
24. Яхонтова Е.С. Эффективные технологии управления персоналом. – СПб.: Питер, 2003. – 272 с.

Введение

Современная стратегия организаций, применяющих информационный менеджмент, должна быть направлена на улучшение обработки информации для принятия управленческих решений.  Джей Гэлбрейт [1, 2] выделяет пять основных стратегий информационного менеджмента в двух группах — повышение мощности обработки информации в информационных системах и технологиях и уменьшение необходимости в обработке информации на верхних уровнях управления. Вторая группа стратегий информационного менеджмента включает принцип субсидиарности [3, 4] –  принцип, согласно которому задачи управления должны решаться на самом низком, малом или удалённом от центра уровне, на котором их решение возможно и приносит положительный эффект. Менеджмент [5] также сталкивается с проблемами распределенного управления и обработки больших объемов информации [6]. Это приводит к необходимости исследования и применения субсидиарного управления и условий его применения.

Основы субсидиарного подхода

Субсидиарность (от лат. subsidiarius — вспомогательный) — организационный и правовой принцип, согласно которому задачи должны решаться на самом низком, малом или удалённом от центра уровне, на котором их решение возможно и эффективно. К областям применения данного принципа относятся теория государства и права, финансы, менеджмент, кибернетика, информатика, военные науки. Современное субсидиарное управления основано на использовании информационных технологий управления. Субсидиарное управление становится необходимым инструментом при большом числе дочерних кампаний, при развитом сетевом управлении и при мультинациональных кампаниях [7].

Субсидиарное управление тесно связано с информационным менеджментом. Для реализации информационного менеджмента применяют описательные и технологические средства. К числу средств описания относят: информационные конструкции [8], информационные модели и информационные единицы [9]. Информационные конструкции являются концептуальным описанием технологий управления, объекта управления и информационных ресурсов управления. Информационные модели применяют для описания процессов ситуаций и объектов. Информационные модели применяют для качественного разделения компонент управления в виде сцен ситуаций и управленческих процессов. Это обуславливает формирование управленческих моделей как дескриптивных (описательных) и прескриптивных (предписывающих, процессуальных) [10]. Информационные единицы  служат основой компоновки информационных моделей  и информационных конструкций [11] .

Стратегии управления

Субсидиарное управление необходимо сравнить и связать с существующими видами организационных моделей управления.  Модель для увязки различных стратегий, которую дает Гилюрейт [12] приведена на рис. 1. Она изображает организацию как состоящую из четырех измерений. Важной является структура, которая определяет местоположение власти центра управления и эффективность управления.  Следующими идут информационные и процессы принятия решений. В-третьих, это система вознаграждения, которая влияет на мотивацию людей для выполнения и решения организационных целей. И четвертая категория модели определяется человеческими ресурсами [13]. Эта позиция влияет на мотивации и конкурентоспособность [14].

Рис.1. Стратегическая модель управления

Управление  является эффективным только тогда, когда модель управления соответствует структуре управляемого объекта [15]. Это связано с принципом информационного соответствия [16].

В качестве основной схемы управления часто применяют  иерархические модели  управления, которые на практике могут иметь  некие различия. Эти модели эффективны в тех случаях, когда существует стабильная ситуация и редкое изменение информационной ситуации в которой находится организация.

Иерархическое управление основано на четких принципах единоначалия.  В качестве распространенных моделей  применяют линейную и линейно-штабную модели управления [15] (рис.2). Линейная структура управления – предполагает наличие цепочки руководителей, каждый из которых наделен правом принятия решения в пределах своей компетенции.

Рис.2. Линейно-штабная  модель управления

В линейно-штабной структуре управления (рис.2) управление осуществляется с высшего уровня (А1) на низшие. Каждый руководитель  (A) имеет свой штаб (Ш), который детализирует управленческие решения и создает условия для их реализации на объекте управления (ОУ).

В линейно-штабной структуре управления выделяют два вида специалистов управления: наделенные правом принятия решений (А); не имеющие права принимать решения, но осуществляющие деятельность по поддержке принятия решений (Ш). Преимущество такой системы  – разгрузка высших руководителей, возможность привлечения внешних экспертов для работе в штабе, если такая необходимость появляется.

В настоящее время растут масштабы и интенсивность информационного взаимодействия. Это требует применения новых подходов к управлению сложными системами. Одним из современных подходов является матричная структура управления [17].

Матричная структура управления не является строгой матрицей как в вычислительных системах. Ее основная часть (рис.3) напоминает структуру матрицы. Но все же такой вид управления относят к иерархическому управлению [17], поскольку по значимости информационных потоков она относится к иерархическим системам.

Верхний уровень генеральной дирекции (А1) распределяет управленческие потоки по уровню заместителей (А2). С уровня заместителей управленческие решения поступают на уровень линейных руководителей (A3). Этих уровней может быть много.

Рис.3. Матричная структура управления

Нижний уровень — это операционный уровень объектов управления. Особенность этой схемы управления в том, что в ней функционируют горизонтальные потоки, которые выполняют регулирующие функции  (две стрелки) на всех уровнях, кроме верхнего и нижнего. На схеме показаны нисходящие (управленческие) потоки и восходящие (информирующие) потоки (одна стрелка – одно направление). Матричная структура управления содержит элементы субсидиарности [3, 4], что выражается в наличии регулирующих горизонтальных потоков, которые выполняют функции информационного взаимодействия не зависимо от верхнего (А1) уровня.

Цикличность иерархического управления

На рис.4 приведена схема иерархического управления распределенной системы. Принципиальным для распределенной системы является разнесение центра управления и органов управления. На рис.3. изображен один орган управления. На практике их может быть много и они территориально разнесены друг от друга.

Рис.4. Цикл  иерархического управления

В таблице 1 дается интерпретация схемы приведенной на рис.4.  В ней приведены интервалы времени t_i (i=1… 14), Семантические порции информации I_k (k=1… 8). Приведены различные виды моделей,  которые возникают при таком виде управления. Здесь:  ФФ1 – фактофиксирующая модель [18] описания исходного состояния объекта управления; ИН1 – интерпретирующая модель исходного состояния объекта управления; ДС1 – дескриптивная модель [10] содержащая описание объекта управления и его состояния; КОМ1 – коммуникационная информирующая модель о состоянии объекта, содержащая внутри себя ДС1;  ДС2 – дескриптивная модель, полученная на основе декодирования КОМ1  (в идеале она соответствует ДС1); ИН2 – интерпретационная модель полученного сообщения, которая получается на основе дополнительной информации в центре управления;  ДС2 – дескриптивная модель, полученная на основе информации с места нахождения объекта управления и дополнительной информации в центре управления.

Таблица 1 — Интерпретация временного и семантического содержания иерархического управления

ПР1 – прескриптивная модель [10] сформированная на основе анализа ДС3; КОМ2 – коммуникационная модель,  содержащая ПР1; ДС4 — – дескриптивная модель, полученная на основе декодирования КОМ2; ПР2 — – аналитическая прескриптивная модель, сформированная на основе анализа ПР1 с учетом местных условий и изменений за время Σ t_i (i=1…10); ПР3 – технологическая прескриптивная модель, сформированная на основе  ПР 2 с учетом имеющихся ресурсов на месте; ФФ2 – фактофиксирующая модель результатов принятия решения; КОМ3 — коммуникационная модель,  содержащая отчет о выполнении решения (ФФ2).

Таким образом, в данном цикле управления (рис.4) имеется 14 временных интервалов, 14 разных количественных информационных моделей, которые образованы 5-ю качественными информационными моделями (ФФ, ИН, ДС, ПР, КОМ). Семантически имеет место 8 содержательных информационных сообщений (таб.1).

Общее время реализации иерархического решения Т_ир равно

Т_ир = Σ t_i (i=1…10).

Кроме того, следует отметить (на рис.3 не показано явно), что основные информационные и управленческие ресурсы  находятся в центре управления. Общее время цикла иерархического решения Т_иц равно

Т_иц = Σ t_i (i=1…14).

Цикл субсидиарного управления

На рис.5 приведена схема субсидиарного управления распределенной системы. Эта схема выполнена под схему иерархического управления  (рис.4) с исключением тех временных интервалов,  которые становятся ненужными при субсидиарном управлении. Кроме того, показано (на примере размеров прямоугольников), что орган субсидиарного управления содержит необходимые информационные и материальные ресурсы.

Рис.5. Временная информационная ситуация субсидиарного управления

Таблица 2 — Интерпретация временного и семантического содержания субсидиарного управления

Для сопоставимости в таблице 1 и 2 сохранены номера временных интервалов. Однако в таблице 2 их всего 9. Качественно количество информационных сообщений сохранилось — 5, но количество их уменьшилось до 8. При этом основные управленческие ресурсы перенесены на «место» реализации управления  из центра управления .

Общее время реализации субсидиарного решения равно времени цикла Т_сц

Т_сц = Σ t_i (i=1…10).

Если

Т_сц ≈ Т_иц, (1)

то целесообразно использование иерархического управления, поскольку в этом случае имеет место экономия управленческих и материальных ресурсов, особенно при распределенном управлении.

Если

Т_сц << Т_иц (2),

то целесообразно использование субсидиарного управления.

Кроме того, необходимо учесть время изменения состояния объекта δТ_ис.  Если

Т_сц <δТ_ис, а  Т_иц > δТ_ис (3),

то целесообразно использование субсидиарного управления.

Если

Т_сц > δТ_ис  (4),

то объект неуправляем и необходимо выбирать иной метод управления.

Субсидиарное управление основано на переносе управленческих и правовых функций из центра на периферию. Использование  субсидиарной  модели в современных условиях  происходит с учетом взаимосвязанных условий: усложнение информационных моделей управления; обеспечение совместимости функциональных блоков; ликвидация промежуточных звеньев;  глобализация; конвергенция.

Обеспечение  совместимости функциональных блоков достигается  интеграцией и применением методов стандартизации, гармонизации и сертификации. Ликвидация промежуточных звеньев осуществляется на основе интеграции (включая вертикальную) технологий, систем и организаций.

Одним из факторов необходимости субсидиарного управления являются стейкхолдеры (stаkeholder) [18]. Если состояние стейкхолдеров соответствует термину «Вовлечены» (Involved), то  представители групп стейкхолдеров принимают активное участие в работе и создают условия распределенного управления. В этом случае де факто вступают в силу условия субсидиарного управления.

Важным фактором необходимости анализа применения иерархического или субсидиарного управления является проблема оценки эффективности инновационных проектов [19]. Детальный учет эффективности управления в распределенных системах существенно влияет на эффект от инновации.

При распределенной организации фирмы при определенном уровне сложности наступает предел эффективности иерархического управления. С точки зрения устойчивости управления, распределенное управление может создавать циклы обратной связи. Эти циклы с одной стороны могут вызывать  неустойчивость информационных или денежных потоков.

С другой стороны, они служат основой самоорганизации фирмы. При этих условиях происходит переход от линейной экономики к нелинейной [20]. Это также требует субсидиарного анализа.

Заключение

Для простых и линейных видов менеджмента нет необходимости применять субсидиарное управление. При усложнении системы или объекта управления, необходимо использовать субсидиарный подход в управлении. При распределенном управлении и при длинных управляющих цепочках в условиях появления временных задержек сопоставимых со временем изменения  объекта управления, субсидиарное управление также является обязательным. Упрощенные выражения (1-4) дают возможность оценивать необходимость того или иного вида управления.

Библиографический список:

1. Galbraith J. R. Organization design. – Addison Wesley Publishing Company, 1977.
2. Galbraith J. R. Designing the innovating organization Jay R. Galbraith //How Organizations Learn: Managing the Search for Knowledge. – 2004. – С. 202.
3. Paterson S. L., Brock D. M. The development of subsidiary-management research: review and theoretical analysis //International Business Review. – 2002. – V. 11. – №. 2. – p.139-163.
4. Цветков В.Я. Применение принципа субсидиарности в информационной экономике // Финансовый бизнес. -2012. — №6. – с.40-43
5. Cornell B., Shapiro A. C. Corporate stakeholders and corporate finance // Financial management. – 1987. – р.5-14.
6. Чехарин Е.Е. Большие данные: большие проблемы // Перспективы науки и образования. — 2016. — №3. — с.7-11
7. Andersson U., Forsgren M., Holm U. The strategic impact of external networks: subsidiary performance and competence development in the multinational corporation //Strategic management journal. – 2002. – N. 23. – №. 11. – p. 979-996
8. Tsvetkov V. Ya. Information Constructions // European Journal of Technology and Design, 2014, Vol (5), № 3. — p.147-152
9. Tsvetkov V. Ya. Information Units as the Elements of Complex Models // Nanotechnology Research and Practice, 2014, Vol.(1), № 1, р57-64/
10. Цветков В.Я. Дескриптивные и прескриптивные информационные модели // Дистанционное и виртуальное обучение– 2015. — №7. — с.48- 54
11. I. N. Rozenberg. Information Construction and Information Units in the Management of Transport Systems // European Journal of Technology and Design, 2016, Vol.(12), Is. 2,  pp. 54-62,
12. Galbraith J. R. Organizing to deliver solutions //Organizational dynamics. – 2002. – V. 31. – №. 2. – p.194-207
13. Бутко Е.Я. Управление человеческими ресурсами // Образовательные ресурсы и технологии. – 2016. — №5 (17). – с.3-9.
14. Цветков В. Я., Пушкарева К. А. Компетенции и конкурентоспособность персонала // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. — 2010.- №1. — с. 85-86.
15. Ожерельева Т. А. Структурный анализ систем управления // Государственный советник. – 2015. — №1. – с40-44
16. Цветков В.Я. Информационное соответствие // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. — 2016. — №1 (часть 3) – с.454-455.
17. Galbraith J. R. Matrix organization designs How to combine functional and project forms //Business horizons. – 1971. – V. 14. – №. 1. – p. 29-40.
18. Freeman R. E. Strategic management: A stakeholder approach. – Cambridge University Press, 2010.
19. Ya. Tsvetkov. Conceptual Model of the Innovative Projects Efficiency Estimation // European Journal of Economic Studies, 2012, Vol.(1), №1. – р.45-50.
20. Занг В. Б. Синергетическая экономика. Время и перемены в нелинейной экономической теории. – М. : Мир, 1999

Введение

В последние 50-60 лет в экономической науке происходят заметные сближения разных школ и направлений, идеологий и практики экономической политики. Так, «экономикс» начинает признавать общие политико-экономические и социальные проблемы современности. Экономикс генерирует себя внутренним опытом и классическими представлениями экономической жизни вообще, не исключая социологию, философию и экономическую политику регулирования экологических процессов, регулирования инфляции, безработицы и пр. Она уже не опровергает роль государства в экономике.

Вместе с тем, политэкономия не исключает, а наоборот берет на вооружение принципиальные положения экономикс о растущих потребностях и проблемой ограниченности ресурсов. Именно политэкономия сама признавала и учитывала всеобщий закон возвышающихся потребностей, с одной стороны, а, с другой – стремлением производства к сокращению издержек за счет повышения производительности и экономии сырья, материалов и энергии. Если политэкономия не ставила принципиально эти проблемы в центр проблем, то это не значит упущением. Политэкономия шире и глубже видит эти проблемы, другое дело прагматизм и сиюминутное желание видеть результативность в экономикс.

Место и роль политической экономии в науке: эволюционный аспект

«В отличие от прежних учебных пособий, изданных в нашей стране до 1990-х гг., в книгах по политэкономии на вооружение взято очень многое из экономикс, рассматриваются проблема ограниченности ресурсов, роль рынка, широко используются экономико-математические модели и др.). Налицо сближение двух основных направлений экономической мысли». [1]

Современной экономической теории уготовлена благородная миссия: соединять лучшие традиции, лучшие и правильные концептуальные достижения политической экономии и экономикс. Поэтому это и означает новое понимание экономических отношений – всё более конвергирующих экономических и других междисциплинарных наук.

Не потому ли часто обсуждаемым среди отечественных ученых стал вопрос о месте и роли политической экономии в новом качестве перерождения. О последнем (перерождении) науки «новая политэкономия» как двуединая практическая – на основе практики и конструирующая практику заговорили и философы.

Еще Карл Меггер, опубликовавший в 1871 г. свою особую политическую экономию «Основания политической экономии» говорил, что экономические знания мы получаем не от одной науки. Мы получаем эти знания от целой сети конкретных экономических дисциплин, содержащие в себе особые задачи, предметы и логические приемы. Конкретные экономические дисциплины относятся не к области общей теории, а к искусству хозяйственной практики. Это происходит из-за того что они вырабатывают систему правил, которые необходимы для практической деятельности. Отсюда можно сказать о правомерности разделение экономической науки. В ней выделяют теоретическую и прикладную части. [5, c.284]

Экономическую теорию (политэкономию) относят к теоретической экономике. Она в начале своего становления появилась как теоретическое направление в экономической науке, которое связанно с выявлением общих закономерностей протекания экономических процессов.

Диалектический подход к определению политэкономии более предпочтительно. В этом философы имеют приоритет понимания. Здесь политическая экономия стоит на службе определения неконфликтных путей развития Цивилизации и отдельных обществ на пути повышения благосостояния каждого человека в любой точке планеты, учитывая интересы и развитие каждой страны. Такое видение политэкономия согласует интересы всех обществ в их многообразии с их экономико-политическими режимами. Поэтому в свете такого видения следует сохранить классические основы политэкономии без классово-партийной шелухи (никакая наука не должна служить партиям и другим политическим движениям) в синтезе с другими жизненно подтвердившими свою состоятельность и конкурентоспособность, экономические науки, в т.ч. субъективистические объяснения вездесущего маржинализма в психологии восприятии ценностей вокруг нас.

Все же политическая экономия уникальна в своем роде без всяких «Микс» и родовых оттенков апологетики капитализма как идеального общества, которая вне этих наук доказывает свою состоятельность благодаря совершенно объективным механизмам социализации и гуманизации в последующем капиталистического общества. С нарастанием национально-освободительного движения произошли приспособленческие изменения и в общественно-политических науках запада. Капитализм середины и конца ХХ века восхищает «не сдерживанием демократии» для бывших колоний. Экспорт развитых рыночных отношений, демократии свободы и права по собственно их – колонизаторов разумению создали там моноструктурную и/или малоперспективную экономику. В начале уже ХХI века некоторые государства удивляют заметными экономическими достижениями. Успешно применяются достижения на основе частной собственности. Очевидно, политэкономия прошлого не смогла объективно сконструировать национальные экономики по объективным законам экономического обустройства социалистического (коммунистического) экономического режима. Именно поэтому и не без финансово помощи извне рухнул форпост мирового коммунизма – СССР с партийной, идеологической политэкономией. А идеология капитализма взяла верх с ее частно – психологическими концепциями в рамках «экономикс». Непременными попутчиками такого стремительного успеха стали события военно-политических, «розовых» и «тюльпанных» революционных решений государств и смена экономико-политических режимов в угоду господства капитала и финансово-промышленных групп. Поэтому заметим, что достижения экономического процветания, например, США в основном приходится на период мировых войн и локальных конфликтов. Внешняя политика США проявляется как экономическо-политическая экспансия для постоянной подпитки несостоятельной и паразитической экономики «наказанием» и санкциями против неугодных государств по всему миру. Их экономическая политика построена на интересах финансово-промышленных кругов США.

Отличие современной политэкономии от «экономикс»

Принципиальное отличие современной политэкономии от «экономикс» заключается в равновесном и справедливом построении экономических и политических отношений по всему миру, а что касается относительно прежней политэкономии, то:

• в исключении, прежде всего, тезиса интереса и приоритета отдельных слоев (классовой борьбы) и «исключительных» наций;
• особой философией сосуществования Цивилизаций, наций (экономик) и их экономических режимов;
• в исключении тезисов старой политэкономии о приоритете определения формационного уровня в силу «предопределяющих производственных отношений производительными силами»;
• в исключении тезисов о непосредственно производственных отношениях, которые, якобы, должны будут снять отчуждение от средств производства, отчуждение от результатов труда и т.д.

Понятие современной политэкономии

Поэтому, современная наука «политэкономия» не стремится приблизить утопические цели коммунизма. Она несет в себе классические основы познавательного характера, управленческого характера и поиском путей созидательного развития общества без привязки к идее рыночного фундаментализма или государственного капитализма. В этой связи согласимся с тезисом, что «современная политическая экономия есть новая общественно-экономическая доктрина», которая включает и другие разделы смешанных экономических наук современности (т.е. «Эконо-Микс»), в арсенале которых финансовые и другие инструменты.

Без преувеличения стоит подчеркнуть о высокой научной роли новой политической экономии ее фундаментальности над синтезирующими и/или «рычажными науками на короткие дистанции», под которыми понимаем кейнсианство, институционализм, монетаризм и др. в рамках «экономикс». В отличие от указанных школ и науки в целом под названием «экономикс» современная политическая экономия есть философско-экономическая наука для познания общественно-политических, общественно-исторических, национальных, региональных экономик, экономик всех хозяйствующих субъектов, в т.ч. домохозяйства в созидательном развитии и в гармонии внутри каждого из них и в совокупности планетарного масштаба.

Специальные и отраслевые экономические науки только упрочивают позиции новой политической экономии. Например, математическое моделирование или моделирование на уровне фирмы, региона, отрасли тесно примыкает к экономической теории. Если рассматривать в более широком плане, то к экономической теории примыкает и экономическая кибернетика, моделирование экономических процессов, которые изучают основные принципы управления экономикой. Его составляющая часть — эконометрика и финансовая математика тесно связано с этим направлением. Она занимается изучением количественных соотношений, взаимосвязи между экономическими величинами на основе применения математических моделей и статистических методов обработки информации.

Наряду с историей, философией, правом и другими политическая экономическая является одной из общественных наук. Она призвана раскрыть определенную часть социальных явлений жизнедеятельности человека: через правовые аспекты (право собственности, пучок прав собственности), через нравственность (бизнес отношения, отношения к окружающей среде, к сфере обитания человека) и т.д. Поэтому можем также привязать к этой идее формулу существования и сосуществования бизнеса с окружением через гармонию человека, этики бизнеса, природу через ценности новой экономической политикой начиная с 90-гг. ХХ века, подчиняющаяся к более высокой миссию существования субъектов бизнеса, по формуле: “Человек-Природа-Производство-Мораль”. [2, c. 53]

Нам может объяснить всю общественную жизнь только совокупность теоретических социальных и исторических наук. И поэтому можно сказать о неправильности требовать проверки положений экономической теории фактами действительности. Знания, которые получают при изучении конкретных экономических наук, а также социологии, психологии, истории учитываются в политической экономии. Если не будут учитывать все это, то полученные политической экономией выводы могут оказаться ошибочными.

Взаимосвязь политэкономии с другими экономическими науками можно представить в виде схемы (см.: рис. 1).

Рис. 1. Взаимосвязь политэкономии с другими экономическими науками

На вопросы как должно быть, как следует действовать, чтобы достичь желаемых результатов получают ответы в нормативной экономике. Являясь особой ветвью экономической науки, прогнозирование выступает как научное предвидение того, что может произойти в экономике в будущем. По существу, она является наукой экономических ожиданий. Позитивная (дескриптивная) экономика ориентирована преимущественно на объективное толкование, научное объяснение наблюдаемых экономических процессов и явлений, построение на их основе научных гипотез, концепций, выявление закономерностей функционирования экономических систем. [2, с. 17]

Практическая значимость экономической теории (известная формула Огюста Конта) в том, что знание ведет к предвидению, а предвидение — к действию. В основе экономической политики должна лежать экономическая теория. Через нее она должна пронизывать область житейской практики. Действие (практика) ведет к знанию, знание — к предвидению; предвидение — к правильному действию. [6, с. 45].

Заключение

Экономические теории развивались в поисках ответа на проблемы, поставленной хозяйственной практикой, но они остаются лишь инструментом осмысления экономической действительности и прогнозирования ее динамики. Нужно всегда учитывать то, что экономическая теория отличатся от экономической политики.

Нахождением вариантов решения экономических проблем и приведением в действие их механизмов занимается экономическая политика. Для того чтобы принимаемые политиками решения были успешными, они должны пользоваться экономической теорией. При этом они еще должны считаться также с культурным, социальным, правовым и политическим аспектами решаемой проблемы. Когда происходит осуществление задач экономической политики, может произойти изменение экономической системы, ее совершенствование или разрушение.

Библиографический список:

1. Барр Р. Политическая экономия: В 2 т. / Пер. с фр. М., 1995
2. Экономическая теория: учеб.-метод. комплекс для студентов не экон. спец. дневной и заочной форм обучения/ Под общей редакцией В.В. Бичанина. М., — 2010 – 321с.
3. Идрисов Ш.А. Маркетинг: теория и практика. Часть I. Концептуальные основы маркетинга. — Махачкала: ИПЦ ДГУ, 1997 г. С. 53.
4. Бакалавр экономики (Хрестоматия) Т.2 /Видяпина В.И. – [Электронный ресурс] – Режим доступа. — URL:http://lib.vvsu.ru/books/Bakalavr02/default.asp – Дата доступа: 15.05.2014.
5. Ядгаров Я.С.. История экономических учений: Учебник для вузов. 4-е изд., перераб. и доп. — М.: Инфра-М, 2009. — 480 с.
6. Экономика: Учебник/ Журавлева Г.П.— М.: Юристь, 2001. — 574с.