Стоит отметить роль систем оперативного управления, которые существуют практически на всех этапах управления производством. Они избавляют от надобности конструировать слишком сложные и дорогостоящие вероятностные модели планирования. (Дорогостоящими вероятностные модели становятся из-за необходимости сбора огромного количества статистических данных.) С другой стороны, чем точнее планирование, то есть чем тщательнее составлена вероятностная модель планирования, тем меньше нагрузка на систему оперативного управления. Этот баланс: «затраты на планирование — затраты на управление» — и определяет степень применимости вероятностных моделей.

Третий принцип классификации моделей связан с характером используемого математического аппарата. Различают модели линейного программирования, модели нелинейного программирования, модели массового обслуживания и т. д.

Наконец, четвертая классификация моделей связана с понятием, о котором мы уже говорили, с понятием «системы».

В узком смысле моделирование применяется для описания экономических или управленческих ситуаций. В более же широком является моделированием систем, или, как сейчас принято говорить, больших систем.

Существует много определений системы. Например, системой называется «организованное сложное целое; совокупность или комбинация предметов или частей, образующих комплексное единое целое». Другие определения не менее широкие и расплывчатые. Расплывчатость их объясняется попыткой объять необъятное, включить в круг понятия как можно больше «систем» из разных областей науки.

Интересно поглубже заглянуть в причины возникновения современной науки «системотехники», упомянутой уже вскользь, научной основой которой является «теория сложных систем». Дело в том, что во многих дисциплинах в последнее время появились очень сходные теоретические построения. Разработаны модели, которыми могут быть описаны физические, биологические, социальные явления. В то же время наблюдается резкая специализация наук, связанная с углублением знаний, выработкой специфического языка, и т. д., вследствие чего ученые разных профессий практически утрачивают возможность общаться друг с другом. Из-за этого научные понятия, гипотезы, методы одной научной области не могут применяться в другой, что, естественно, обедняет науку в целом. К. Боулдинг, американский специалист по системам, пишет: «Физики… разговаривают только с физиками, экономисты — с экономистами, более того, физики-ядерщики общаются только с ядерщиками, эконометристы — с эконометристами. Приходится удивляться тому, что наука не топчется на месте в обществе отшельников, замкнувшихся в четырех стенах и бормочущих что-то на собственном, только им понятном языке».

В этой ситуации и возникла идея создать науку, системотехнику, изучающую общие закономерности, присущие разным наукам, а в качестве объекта исследования была выбрана «система». Больших успехов системотехника достигла в изучении производственных систем, где в качестве основного инструмента также используется моделирование.

Различают две основные разновидности моделирования больших производственных систем. В одной из них процесс управления заранее запрограммирован в модели, и вся система промоделирована на ЭВМ, так что участия человека практически не требуется. По исходным данным машина вырабатывает и выдает готовое решение. Эта разновидность и называется собственно моделированием систем.

Чтобы понять применение и выгоды моделирования, стоит рассмотреть примеры, приведенные в книге видных системотехников Р. Джонсона, Ф. Каста, Д. Розенцвейга «Системы и руководство».

Авиакомпании «Юнайтед эрлайнс» проводила моделирование работы крупного аэропорта на большой ЭВМ. В течение нескольких минут на модели воспроизводится несколько суток работы аэродрома. Как и в реальных условиях, в модели присутствуют и погодные условия, и задержки при взлете и посадке, и невыходы на работу, и многое другое. Кроме того, «миниаэропорт», заложенный в ЭВМ, осуществлял свое «обслуживание» с учетом времени суток, сезона, на нем проводилось «техобслуживание» того же вида и длительности, что и в действительности, «персоналом» той же квалификации и численности. В модели был и свой «резервный парк самолетов».

Естественно, что компанию интересовало, как изменение коммерческой политики сказывается на работе аэропорта; и в этом случае модель стала не только важным инструментом, используемым при принятии решений, но позволила понять много общих проблем функционирования системы.

Другой пример — задача обслуживания боевой техники батальона сухопутных войск США. Надо было найти минимальную численность технического персонала и потребность в запасных частях, необходимых для поддержания боеготовности батальона в различных условиях. При моделировании была разработана сложная схема основных видов деятельности (боевых операций) батальона, разработано и запрограммировано множество вариантов технического обслуживания, получены оценки последствий всех возможных изменений в составе имущества, технического персонала и т. д. В результате было установлено наилучшее соотношение между численностью механиков, объемом запасного имущества и боевыми возможностями батальона.

Приводя последний пример, невозможно не остановиться на одной его особенности — это военный пример. В нем присутствует самая ужасная черта нынешних военных воззрений: война планируется как большая хозяйственная операция. При планировании и анализе этой «хозяйственной» операции по молчаливому уговору, как табу, запрещены такие слова, как кровь, смерть, слезы… Присутствуют «достижение цели», «потери», «вероятность успеха» и т. д., а критерий: минимизация затрат на достижение «цели». Можно подсчитать и «экономический эффект» — одна оптимально спланированная военная операция «экономит» не меньше, чем дюжина атомных бомб. Вот так и такая «тихая» наука, как теория систем, в руках агрессора превращается в орудие массового уничтожения. Невольно хочется воскликнуть: господа ученые, поосторожнее с модельками!

Другая разновидность моделирования больших систем сводится к тому, что в ЭВМ моделируются только основные параметры системы, а само управление ею остается в руках человека. Принимая то или иное решение, он «проигрывает» его на модели и смотрит, к чему это приводит. Особенно широко такой вид моделирования применяется при исследованиях конкурентных ситуаций, и называется он деловыми играми. Деловые игры особенно широко практикуются при обучении управляющего персонала, так как для развития управленческой интуиции такие игры очень полезны.

Предлагаемые американской Ассоциацией организации и управления деловые игры проводят обычно так. Моделируется целая отрасль. В игре принимают участие от двух до шести команд, представляющих фирмы, работающие в данной отрасли. В ходе игры участники принимают решения по производственной и коммерческой политике «своих» фирм, а ЭВМ рассчитывает последствия, к которым приводят принятые решения. Окончательный подсчет доходов определяет правых и неправых.

Таким образом, моделирование на ЭВМ служит мощным средством исследования систем и решения сложных управленческих задач.

В заключение еще раз стоит пояснить, почему моделирование за столь короткий срок так широко и глубоко проникло в совсем новую для себя область — практику управления. Наилучшим образом это, пожалуй, сформулировано в следующем официальном документе, составленном американским институтом промышленного проектирования.

«Теперь можно поставить главный вопрос: для чего предприниматели, ученые, специализирующиеся в области руководства, и все, кто связан с руководством, интересуются моделированием систем?

Во-первых, моделирование позволяет ускорить или замедлить реальное время. Другими словами, предприниматель за несколько минут может промоделировать годовую деятельность предприятия или, как при замедленной демонстрации кинофильма, может растянуть реальный процесс и анализировать его наиболее важные моменты.