Wykład 5. Ogólna teoria systemów Lektura - tutaj najlepsze nauczanie! Nic nie zastąpi książki. Ogólna teoria systemów (GTS) to podejście, które bada prawa poszczególnych systemów w celu zidentyfikowania ogólnych praw właściwych wszystkim systemom, a następnie ich uogólnienie na wzorce

Wykład 18. Synektyka jako metoda badania systemów sterowania Synektyka (przetłumaczona z języka greckiego) to połączenie elementów heterogenicznych, a czasem nawet niekompatybilnych. Metodę „synektyki” jako metodę poszukiwania nowych rozwiązań zaproponował W. Gordon w USA w 1961 roku w książce „Synectics:

Oddział 2. Przedmiot, przedmiot, struktura, streszczenie i metodyczne podstawy studiowania zarządzania rozwojem społecznym organizacji w wymiarze edukacyjnym

5.6. Opcje opisu systemów zarządzania Wiele podejść do zagadnień zarządzania reprezentowanych jest przez najbardziej arbitralne klasyfikacje i definicje systemów, które czasami trzeba brać pod uwagę przy podejmowaniu decyzji analiza porównawcza różne bronie nuklearne. Porównajmy i przedstawmy główne

6.4. Charakterystyka systemów sterowania Podejście uniwersalne pokazuje jednoznaczny związek między rozwiązywanymi zadaniami, trybami, obszarami stabilności, fazą i innymi cechami jakościowymi różne rodzaje klasa obwodów i układów sterowania (tabela 6.1).

Badanie systemów zarządzania jako rodzaju działalności człowieka obejmuje: rozpoznawanie istniejących problemów i sytuacji bieżących; określenie ich pochodzenia, właściwości, treści, wzorców zachowań i rozwoju; ustalenie miejsca tych problemów i sytuacji w systemie zgromadzonej wiedzy; znajdowanie sposobów, środków i możliwości wykorzystania nowej wiedzy o problemie w praktyce jego rozwiązywania; opracowanie opcji rozwiązania problemu, wyeliminowanie trudności, przypadkowych ograniczeń, niedociągnięć itp.; wybór najlepsza opcja rozwiązanie problemu według kryteriów sukcesu, optymalności i efektywności.

W nowoczesna nauka Istnieje kilka podejść do badania systemu zarządzania organizacją. Liczba tych podejść zależy od stanowiska teoretyczno-metodologicznego autorów, którzy mogą wprowadzić różne kryteria klasyfikacji. Aby to zilustrować, można podać dwa przykłady:

popularny podręcznik M.H. Meskona, M. Alberta, F. Khedouriego „Podstawy zarządzania”, którego autorzy rozważają 4 podejścia w naukach o zarządzaniu (oparte na identyfikacji szkoły naukowe, podejście systemowe, proceduralne i sytuacyjne);

podręcznik R.A. Fatkhutdinov „Opracowanie rozwiązania do zarządzania”, które identyfikuje 13 podejść: systemowe, zintegrowane, integracyjne, marketingowe, funkcjonalne, dynamiczne, reprodukcyjne, proceduralne, normatywne, ilościowe (matematyczne), administracyjne, behawioralne i sytuacyjne.

Po bliższym przyjrzeniu się widać, że metodą dekompozycji można podzielić elementy pierwszego przykładu - podręcznika. Możliwy jest również proces odwrotny - synteza 13 podejść R.A. Fatkhutdinowa w bardziej ogólne kategorie.

W tym kursie zastosowano systematyczne podejście do postrzegania organizacji.

Zbiory obiektów istniejące w świecie rzeczywistym można podzielić na trzy duże klasy: agregaty niezorganizowane, układy nieorganiczne i układy organiczne.

Niezorganizowany agregat pozbawiony jakichkolwiek istotnych cech wewnętrzna organizacja. Powiązania pomiędzy jego elementami mają charakter zewnętrzny, przypadkowy. Przy wejściu lub wyjściu z takiego stowarzyszenia składniki nie ulegają żadnym zmianom.

Dwie inne klasy agregatów to nieorganiczny I systemy organiczne - charakteryzuje obecność połączeń między elementami i pojawienie się w integralnym systemie nowych właściwości, które nie są nieodłącznie związane z elementami indywidualnie. W której systemy organiczne - najbardziej złożony ze wszystkich typów systemów.

Pojęcie „połączenia” w badaniach systemowych niesie ze sobą znaczny ładunek semantyczny; wokół tej kategorii skupiają się wszystkie problemy charakterystyczne dla podejścia systemowego. Jako opcję klasyfikacji połączeń można podać:

· połączenia interakcyjne(wśród których możemy wyróżnić powiązania własnościowe i powiązania przedmiotowe). Reprezentują najszerszą klasę połączeń, w taki czy inny sposób występujących we wszystkich innych typach połączeń;

· połączenia generacyjne, kiedy jeden przedmiot działa jako podstawa, która ożywia inny;

· połączenia transformacyjne, które z kolei dzielą się na:

o połączenia realizowane poprzez konkretny obiekt zapewniający tę przemianę (np. katalizator);

o połączenia realizowane poprzez bezpośrednie oddziaływanie dwóch lub więcej obiektów, podczas którego obiekty te oddzielnie lub wspólnie przechodzą z jednego stanu do drugiego;

· budowanie połączeń(strukturalny);

· działające połączenia;

· połączenia deweloperskie, co można uznać za modyfikację powiązań funkcjonalnych stanów;

· komunikacja zarządcza. W zależności od konkretny typ mogą tworzyć różnorodne powiązania funkcjonalne lub rozwojowe.

Badania systemów sterowania są specyficzne ze względu na maksymalną złożoność obiektu w porównaniu z systemami technicznymi i biologicznymi, gdyż ich główny element (człowiek) charakteryzuje się podmiotowością i szeroką gamą wyborów behawioralnych. Należy zatem mówić o braku jednoznacznych związków przyczynowo-skutkowych pomiędzy elementami. Rodzi to dwie istotne konsekwencje: znaczną niepewność w funkcjonowaniu systemów społecznych; obecność ograniczeń sterowalności systemu.

Obiektywna złożoność systemu jest proporcjonalna do mnogości jego elementów składowych, liczby poziomów i podsystemów, różnorodności powiązań między nimi oraz stopnia autonomii części. Systemy zarządzania mogą różnić się pod względem typu przywództwa, subkultury, wymiaru itp., będąc częścią bardziej złożonego systemu. Sformułujmy cechy charakterystyczne nauka zajmująca się badaniem systemów sterowania. Obejmują one zastosowanie metody naukowej; orientacja systemowa i wykorzystanie modeli.

Główne etapy stosowania metody naukowej pokazano na ryc. 1.

Przyjrzyjmy się teraz bliżej każdemu z bloków.

Obserwacja obejmuje obiektywne gromadzenie informacji i analizę istniejącego problemu lub sytuacji.

Formułowanie hipotez, identyfikacja możliwy alternatywy, a także ich konsekwencje dla sytuacji i tworzenie prognozy, oparte na obserwacjach, mają za główny cel ustalenie zależności pomiędzy składnikami problemu.

Weryfikacja, czyli potwierdzenie rzetelności lub fałszywości hipotezy: jeśli hipoteza jest prawdziwa, wówczas badacz może przystąpić do realizacji rozwiązania lub jego modelu; jeśli hipoteza jest błędna, należy wrócić do pierwszego etapu (obserwacji).

Konkrety orientacja systemowa podczas badania organizacji wiąże się to z rozszyfrowaniem podstawowe zasady jego zarządzania:

· zasada hierarchii - złożone i duże systemy uważane są za wielopoziomowe, wymagające podziału na elementy (ogniwa lub kroki). Każdy stopień kontroluje niższy, będący przedmiotem kontroli wyższego poziomu;

· zasada niezbędnej różnorodności -System sterowania musi mieć nie mniejszą złożoność niż zarządzana, ponieważ nie da się jej zaprojektować prosty system sterowanie złożonym systemem produkcyjnym;

· zasada sprzężenia zwrotnego implikuje uzyskanie informacji o skutkach oddziaływania systemu sterowania na system kontrolowany poprzez porównanie stanu rzeczywistego ze stanem zadanym (planowanym). Celem jest ustalenie zależności osobistej, zbiorowej i interes publiczny z wyników decyzje zarządcze. Zarządzanie można przeprowadzić, jeśli system kontroli otrzyma informację o efekcie osiągniętym przez to czy inne działanie zarządzany system, o osiągnięciu lub nieosiągnięciu zamierzonego rezultatu.

Zrównoważony rozwój System zapewniają dwa elementy samoorganizacji: różnicowanie I labilność.

Różnicowanie- jest to dążenie systemu do strukturalnej i funkcjonalnej różnorodności elementów, która zapewnia nie tylko warunki powstawania i rozwiązywania sprzeczności, ale także determinuje zdolność systemu do przystosowania się do zmieniających się warunków istnienia. Labilność - jest to mobilność funkcji elementów przy zachowaniu stabilności struktury systemu jako całości.

Badania systemowe - jest to szczególna forma działalności naukowo-technicznej, na której koncentruje się konkretne metody opis, badanie, budowa i zarządzanie bardzo złożonymi obiektami, które reprezentują różne rodzaje systemy. Badania te mają charakter interdyscyplinarny i syntetyczny.

W badaniach systemowych wyróżnia się cztery poziomy wiedzy metodologicznej: filozoficzne podstawy badań systemowych(na przykład kategorie przestrzeni i czasu); ogólne naukowe zasady metodologiczne i formy badań systemów o różnej naturze(na przykład metody analizy i syntezy); specyficzna metodologia naukowa badań systemowych w specjalnych dyscyplinach naukowych(np. teoria walki klas w marksizmie); metodologia i technologia systemowych badań konkretnych obiektów(na przykład metody oceny zgodności psychologicznej w zespole).

Jedną z form badań systemowych jest Analiza systemu- jest to rozwój metod sensownego i formalnego opisu systemowego obiektów zarządzania; identyfikowanie wzorców ich funkcjonowania i rozwoju, budowanie teorii systemów i praktycznych metod zarządzania tymi obiektami.

Etapy badawcze analizy systemowej można sformułować w następujący sposób:

Określanie celów i zadań badania oraz wskaźników stopnia ich osiągnięcia;

Definicja przedmiotu i przedmiotu badań;

Celowe zbieranie i przetwarzanie informacji związanych z zadaniem;

Określenie budowy obiektu, opis jego właściwości, organizacji i warunków istnienia;

Określenie celów działalności życiowej obiektu;

Konstruowanie hipotez na temat mechanizmu funkcjonowania obiektu;

Badanie obiektu z wykorzystaniem modeli i metod nieformalnych, obejmujące doprecyzowanie celów i hipotez dotyczących funkcjonowania obiektu, dostosowanie modeli, ustalenie listy alternatyw zarządzania;

Prognozowanie konsekwencji wdrożenia wybranych alternatyw i wybór z nich najbardziej racjonalnej alternatywy.

Stosowanie modelowanie konieczne ze względu na złożoność problemów występujących w systemach sterowania i trudność prowadzenia eksperymentów prawdziwe życie. W samym ogólna perspektywa Model to reprezentacja obiektu, systemu lub idei w formie innej niż całość. Naprawmy główne specyficzne cechy tej koncepcji.

O potrzebie modelowania decyduje m.in złożoność sytuacji organizacyjnych. Możliwości człowieka w zakresie badania systemów sterowania znacznie zwiększają się podczas interakcji z rzeczywistością za pomocą jej modelu. Główną cechą modelu jest uproszczenie rzeczywistej sytuacji. Model zapewnia możliwość eksperymentowania, ponieważ w zdecydowanej większości przypadków badając organizacje pożądane jest przetestowanie w praktyce alternatywnych rozwiązań problemów. Wreszcie modelarstwo ukierunkowuje zarządzanie na przyszłość, jest to jedyna metoda, która pozwala rozważyć opcje na przyszłość i określić jej potencjalne konsekwencje.

Zwyczajowo podkreśla się następujące typy modele:

- fizyczny (lub portret) - ona osobliwość polega na tym, że w pewnym sensie przypomina rzeczywistość symulowaną, pomniejszoną lub powiększoną (na przykład dziecięcą). Kolej żelazna lub promocyjna nadmuchiwana butelka piwa). Model tego typu upraszcza percepcję wzrokową i pozwala rozwiązywać problemy związane z percepcją człowieka;

- analog (lub podobny) przedstawia obiekt jako analog, nie zachowując się jak taki - może to być harmonogram lub schemat organizacyjny (na przykład drogi ewakuacyjne w przypadku pożaru);

- matematyczny (lub symboliczne) - w w tym przypadku Symbole służą do opisu właściwości lub cech obiektu (lub zdarzenia). Model tego typu stosowany jest najczęściej w przypadku podejmowania decyzji organizacyjnych (mogą to być np. różne wyrażenia matematyczne).

Sformułujmy podstawowe wymagania dla różnych modeli:

Spełnienie wymagań kompletności, adaptowalności, umożliwienia zmian, uwzględnienia dużej liczby opcji i dużej dokładności;

Wystarczająco abstrakcyjne, aby umożliwić zmienność przez dużą liczbę zmiennych. Jednocześnie nie należy tracić fizycznego znaczenia i możliwości oceny uzyskanych wyników;

Spełnienie wymagań i warunków ograniczających czas rozwiązania problemu;

Skoncentruj się na wdrożeniu z wykorzystaniem istniejących środków, fizycznej wykonalności na tym etapie rozwoju technologii, biorąc pod uwagę ograniczenia organizacji;

Zapewnienie odbioru przydatna informacja o przedmiocie prognozowania w kontekście postawionego problemu badawczego;

Konstrukcja z wykorzystaniem ogólnie przyjętej terminologii;

Możliwość sprawdzenia prawdziwości, zgodności z oryginałem, czyli sprawdzenia adekwatności lub weryfikacji;

Właściwość odporności (stabilności) w odniesieniu do błędów danych źródłowych.

Weryfikację podczas modelowania można przeprowadzić w następujący sposób:

- bezpośrednia weryfikacja modelu poprzez opracowanie modelu tego samego obiektu inną metodą;

- pośrednia weryfikacja modelu na podstawie porównania wyników uzyskanych za pomocą modelu z danymi uzyskanymi z innych źródeł;

- konsekwentna weryfikacja modelu w formie analitycznego lub logicznego wyprowadzenia prognozy z prognoz uzyskanych wcześniej;

- weryfikacja modelu przez przeciwnika odpierając krytykę prognozy ze strony przeciwnika;

- weryfikacja modelu przez eksperta przy porównywaniu prognozy z opinią biegłego;

- odwrotna weryfikacja modelu sprawdzenie adekwatności modelu prognozy i przedmiotu w okresie retrospektywnym;

- weryfikacja strukturalna opiera się na porównaniu struktur bez weryfikacji eksperymentalnej i porównaniu w ogóle (ta procedura jest nieformalna).

Skupienie badań systemowych na poszukiwaniu czynników systemotwórczych, a nie prostych charakterystyk obiektu systemowego, prowadzi do konieczności wyodrębnienia z różnorodności powiązań tych, które można nazwać podstawowymi, kluczowymi, głównymi (czyli systemotwórczymi ).

Typowy przykład Takie połączenia są połączeniami zarządzania. Charakteryzują się konstrukcją w oparciu o konkretny program. Reprezentują one także sposób realizacji programu. Oznacza to, że nad funkcjonującym lub rozwijającym się systemem zawsze znajduje się „coś”, co zawiera, w takiej czy innej formie ogólny schemat odpowiedni proces.

To „coś” to system sterowania, a połączenia sterujące to środki, za pomocą których realizuje on schemat. Zrozumienie połączeń sterujących pozwala wskazać ważną cechę systemów: wewnętrzna hierarchia systemów jest taka, że ​​zazwyczaj podsystemy dowolnego poziomu mogą być reprezentowane w postaci bloków kontrolowanych zewnętrznie. Dzięki temu połączenia sterujące są specyficzne dla systemu i tym samym tworzą system.

Systemy społeczne składają się przede wszystkim z dwóch niezależnych, lecz wzajemnie powiązanych podsystemów – zarządzany I menedżer, to znaczy od przedmiotu i podmiotu kontroli.

DO zarządzany W systemie znajdują się wszystkie elementy i podsystemy wspierające proces tworzenia towarów lub świadczenia usług. DO menedżer - zapewnienie procesu zarządzania, czyli ukierunkowanego wpływu na grupy ludzi i zasoby zarządzanego systemu.

W nauce istnieje kilka klasycznych podejść stosowanych w badaniu systemów sterowania:

- tradycyjny - opracowuje i stosuje zasady i reguły zarządzania odpowiednie dla wszystkich typów organizacji (zasady uniwersalne). Jednocześnie zarządzanie rozumiane jest jako prosta, jednowymiarowa interakcja ludzi w organizacji;

- system - skupia się na interakcji części w organizacji i podkreśla znaczenie badania każdej pojedynczej części w kontekście całości;

- sytuacyjny - stwierdza, że ​​nie ma jednego zbioru zasad (reguł), które można zastosować we wszystkich sytuacjach. Badając systemy sterowania, sytuację rozumie się jako „trojkę”: stan obiektu kontrolnego” – „działania kontrolne” – „konsekwencje działań kontrolnych”.

W toku współczesnych badań nad systemami zarządzania kształtują się także podejścia społeczno-etyczne i stabilizacyjne.

Społeczne i etyczne podejście ma na celu zmniejszenie prawdopodobieństwa podejmowania decyzji, które mogłyby prowadzić do szkód w strukturach finansowych, technologicznych, technicznych, personalnych, zewnętrznych i wewnętrznych organizacji.

Stabilizacja podejście albo zapewnia, że ​​obiekt kontrolny znajduje się w określonym zakresie wartości parametrów, albo nie pozwala na przeniesienie tego obiektu w obszar niekontrolowanych, niedopuszczalnych stanów. Jednocześnie nie przewiduje się wyznaczania nowych niezależnych celów.

Jedną z nauk związanych z badaniem systemów sterowania jest cybernetyka- dyscyplina badająca zagadnienia zarządzania, komunikacji, kontroli i regulacji, odbioru, przechowywania i przetwarzania informacji w dowolnych złożonych systemach dynamicznych. Główne właściwości cybernetyki w odniesieniu do systemów społecznych są następujące:

1. całość nie jest prostą sumą części, gdyż system można rozpatrywać jako jedność. Jedność zapewnia interakcja. Całość reprezentuje zatem nową jakość, której nowych właściwości nie ma w jej elementach;

2. system ma charakter całościowy, w którym dominują wewnętrzne połączenia części między sobą w odniesieniu do ruchu tych części i zewnętrznego wpływu na nie. Całość rozpada się, jeśli całkowita energia ruchu części układu przekracza energię jego wewnętrznych połączeń i jeśli energia wewnętrznych połączeń części jest mniejsza niż całkowita energia wpływów zewnętrznych;

3. Aby całość mogła być postrzegana jako system, musi mieć oddzielające ją granice otoczenie zewnętrzne. W systemy społeczne nie są ani sztywne, ani nieprzeniknione, ani zamknięte;

4. Układy zamknięte podlegają entropii – tendencji do wysychania. Systemy otwarte nie cierpią na entropię, jeśli ich wejścia są co najmniej równe zużytej energii na ich wyjściu;

5. aby system otwarty mógł nadal istnieć, musi osiągnąć przynajmniej stan, w którym przyswoi wystarczającą ilość nakładów oraz energii i materiałów wykorzystanych w pracy;

6. Aby układ osiągnął równowagę dynamiczną musi posiadać wejście informacyjne - informacja zwrotna, która mówi, czy system rzeczywiście osiągnął stan ustalony i czy grozi mu załamanie;

7. z wyjątkiem Wszechświata wszystkie systemy są podsystemami, wchodzącymi w skład supersystemu;

8. Systemy otwarte mają tendencję do zwiększania złożoności i zróżnicowania.

Przykład zadania testowe na kursie „Badania układów sterowania”

1. Metoda badania:

Korzysta ze specjalnie zaprojektowanych kwestionariuszy;

Należy zastosować na reprezentatywnych próbkach;

Pozwala uzyskać w miarę dokładne odwzorowanie danej populacji;

Wszystkie odpowiedzi są prawidłowe.

2. Zawsze wprowadza się zmienną niezależną:

Do grupy eksperymentalnej;

W grupie kontrolnej;

W obu grupach;

Wszystkie odpowiedzi są nieprawidłowe.

3. Czym są metody badawcze?

Narzędzia optymalizacji badań.

Określenie składu problemu.

Metody prowadzenia badań.

Umiejętności badawcze menedżera.

Algorytm badawczy.

4. Która z wymienionych metod jest uważana za ogólnonaukową?

Analiza statystyczna.

Eksperymentowanie.

Analiza socjometryczna.

Testowanie.

Wyczucie czasu.

5. Jaka jest zaleta metod testowania?

Głębia problemu.

Prostota i dostępność, nie wymaga specjalnej wiedzy.

Pewność ilościowa.

Pozwala wykluczyć niuanse psychologiczne i osobiste.

Umożliwia szybkie uzyskanie materiałów informacyjnych.

MATERIAŁY DO BIEŻĄCEJ, POŚREDNIEJ I KOŃCOWEJ KONTROLI WIEDZY STUDENTÓW

PRZYKŁADOWE PYTANIA DO KONTROLI KOŃCOWEJ WIEDZY STUDENTÓW

1. Pojęcie eksperymentu naukowego, jego cele. Rodzaje eksperymentów społecznych.

2. Etapy planowania eksperymentu i logika jego realizacji.

3. Pojęcie trafności, interpretacja wewnętrznej i zewnętrznej trafności eksperymentalnej. Przyczyny nieważności eksperymentu w technologiach społecznościowych.

4. Eksperymenty Hawthorne’a E. Mayo jako przykład badania otoczenia społecznego organizacji metodą eksperymentalną.

5. Pojęcie obserwacji, cel jej zastosowania w badaniu układu sterowania.

6. Odmiany metod obserwacji: ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane; uwzględnione i nieuwzględnione; terenowe i laboratoryjne; systematyczne i niesystematyczne itp. Obserwacja stymulująca jako rodzaj obserwacji uczestniczącej.

7. Metody i techniki zwiększania wiarygodności danych obserwowanego zjawiska.

8. Zalety i wady metody obserwacyjnej.

9. Analiza dokumentów jest rodzajem badania systemu zarządzania. Główne rodzaje nośników danych. Rodzaje dokumentów.

10. Specyfika analizy fikcji i mediów środki masowego przekazu jako źródła dokumentalne.

11. Analiza jakościowo – ilościowa dokumentów. Zalety i wady metody analizy dokumentów.

12. Istota metod analizy treści dokumentów. Pojęcie jednostek semantycznych i jednostek obliczeniowych.

13. Zalety i wady analizy dokumentów osobistych.

14. Definicja badania socjologicznego, główne etapy jego przeprowadzania. Rodzaje badań socjologicznych: rozpoznawcze, opisowe i analityczne itp.

15. Przesłuchanie i wywiad - główne rodzaje badań socjologicznych jako technologii społecznej, ich zalety i wady.

16. Koncepcja Grupa społeczna i kryteria ich wyboru.

17. Program badań socjologicznych i jego główne elementy. Skale w badaniu socjologicznym.

18. Pojęcie pobierania próbek w badania socjologiczne i jego rodzaje. Pytania zamknięte (alternatywne i niealternatywne), półzamknięte i otwarte.

19. Specyficzne właściwości psychiki człowieka uniemożliwiające obiektywne przedstawienie informacji w badaniu socjologicznym.

20. Diagnostyka organizacyjna jako metoda badania systemów zarządzania.

21. Obiekty diagnostyki wewnętrznej i zewnętrznej układu sterowania.

22. Model sześciu ogniw M. Weisborda. Model korespondencji D. Nadlera – M. L. Tashmana.

23. Model N. Tichi. Studium kliniczno-historyczne D. Levinsona.

24. Specyfika modelu diagnostycznego koło życia organizacja I. Adizesa.

25. Analiza pozycyjna, analiza pól sił jako metoda badania układów sterowania.

26. Badanie eksperckie jako metoda jako metoda badania systemów zarządzania; jego główne odmiany.

27. Pojęcie oceny eksperckiej, zalety i wady tej metody. Osobiście – wymagania zawodowe przedstawione biegłemu.

28. Główne funkcje metody oceny eksperckiej. Zbiorowa i indywidualna samoocena profesjonalizmu ekspertów.

29. Metody zbiorowych ocen eksperckich: „okrągły stół”, „technika delficka”.

30. Metody zbiorowych ocen eksperckich: prognozowanie oprogramowania, prognozowanie heurystyczne, kolektywne generowanie pomysłów („burza mózgów”).

31. Zasady zespołowej organizacji pracy w grupie.

32. Główne etapy cyklu życia „zespołu zarządzającego”. Rola lidera w „zespole”.

33. Pomiar efektywności pracy „zespołowej”, systemu ról i nagród w zespole.

34. Koncepcja interwencji organizacyjnej i zmian w ludziach jako metoda badania systemów zarządzania.

35. Modele zmiany organizacyjne według K. Levina, L. Greinera.

36. Koncepcje opisu miejsca pracy i określania osobowości pracownika jako metoda badania systemów zarządzania.

37. „Plan siedmiopunktowy” A. Rogersa.

38. Błędy w przeprowadzaniu ocen biznesowych personelu. Skale w testach menedżerskich.

39. Pojęcie inżynierii społecznej i technologii społecznej jako metody badania systemów sterowania.

40. Gry organizacyjno-aktywnościowe i innowacyjne jako metoda badania systemów zarządzania.

MODELOWANIE UKŁADÓW STEROWANIA I JEGO PODSTAWOWE TYPY

Modelowanie to metoda badania obiektu, w której badany jest bezpośrednio nie sam obiekt, ale pośredni układ pomocniczy - model.

Model to obiekt, który ma podobieństwa do prototypu i służy do opisywania, wyjaśniania i przewidywania zachowania prototypu. Modele znacznie ułatwiają zrozumienie systemu, pozwalają na prowadzenie nad nimi badań i na tej podstawie przewidywanie zachowania się systemu w zadanych warunkach. Korzystając z modeli, można badać zachowanie systemu lub jego poszczególnych części znacznie łatwiej, szybciej i taniej niż przy użyciu prawdziwego systemu. Stopień dokładności zależy od adekwatności modelu.

Celem modelu jest podkreślenie najważniejszych czynników w rzeczywistym systemie , które mają być badane w tym badaniu. Czynniki te muszą być odzwierciedlone w modelu z największą kompletnością i szczegółowością oraz pokrywać się z rzeczywistymi charakterystykami z dokładnością określoną wymaganiami niniejszego badania. Inne czynniki mogą być odzwierciedlone z mniejszą dokładnością lub mogą być całkowicie nieobecne w modelu.

Zaletą modelu jest możliwość zmiany jego parametrów za pomocą stosunkowo prostych środków lub wprowadzenia wpływów zewnętrznych w celu zbadania reakcji systemu. W rzeczywistych warunkach uzyskanie takich informacji jest czasami po prostu niemożliwe (np. zbadanie zachowania systemu w sztucznie stworzonym sytuacje awaryjne).

W badaniu systemów sterowania modelowanie jest niezwykle ważne. Cechy modelowania układu sterowania:

1) System kontroli jest bardzo złożony, ma działanie wieloczynnikowe i sam jest zależny od wielu czynników. Badanie wpływu nawet najważniejszych czynników na system tylko na konkretnym obiekcie jest z reguły niemożliwe.

2) Podczas działania układu sterowania pojawia się wiele sytuacji i opcji. Niektóre sytuacje są bardzo ulotne. Niemożliwe jest zatem uzyskanie niezbędnych informacji jedynie na podstawie badań faktów.

3) Trudno jest przeprowadzić pełnowymiarowe eksperymenty na faktycznie funkcjonujących układach sterowania. W wielu przypadkach może się to wiązać ze znacznymi szkodami i stratami pozaekonomicznymi. Dlatego potrzebny jest eksperyment modelowy, a co za tym idzie opracowanie modelu.

Systemy sterowania to systemy złożone. Jako takie charakteryzują się funkcjami, strukturą i zachowaniem w czasie. Aby odpowiednio modelować te aspekty, system sterowania rozróżnia modele funkcjonalne, strukturalne i behawioralne.

Model funkcjonalny opisuje zbiór funkcji realizowanych przez system, charakteryzuje morfologię systemu (jego budowę) - skład podsystemów funkcjonalnych, zależności między nimi.

Model strukturalny odzwierciedla skład i relacje pomiędzy elementami systemu.

Model behawioralny opisuje funkcjonujące procesy. Obejmuje takie kategorie jak stan systemu, zdarzenie, przejście z jednego stanu do drugiego, warunki przejścia, sekwencja zdarzeń.

Można wyróżnić trzy główne obszary zastosowań modeli: szkolenia, badania naukowe i praktyka zarządzania. Ucząc się za pomocą modeli, uzyskuje się dużą przejrzystość prezentacji różnych obiektów i ułatwia przekazywanie wiedzy o nich. W badania naukowe modele służą do pozyskiwania, rejestrowania i organizowania nowych informacji, zapewniając rozwój teorii i praktyki. W praktycznym zarządzaniu modele służą uzasadnianiu decyzji. Modele takie muszą zapewniać zarówno opis, jak i wyjaśnienie i przewidywanie zachowania systemów.

Klasyfikacji modelowania systemów można dokonać na różnych podstawach (rys. 24).

Ryż. 24

1. Ze względu na kompletność modelowanie dzieli się na pełne, niepełne i przybliżone. W pełnym modelowaniu modele są identyczne z obiektem w czasie i przestrzeni. W przypadku niekompletnych symulacji tożsamość ta nie jest zachowywana. Modelowanie przybliżone opiera się na podobieństwie, w którym pewne aspekty rzeczywistego obiektu nie są w ogóle modelowane.

2. Modelowanie deterministyczne i stochastyczne. Modelowanie deterministyczne przedstawia procesy, w których zakłada się brak wpływów losowych. Modelowanie stochastyczne uwzględnia procesy i zdarzenia probabilistyczne.

3. Modelowanie statyczne i dynamiczne Modelowanie statyczne służy do opisu stanu obiektu w ustalonym momencie, natomiast modelowanie dynamiczne służy do badania obiektu w czasie.

4. Modelowanie mentalne i rzeczywiste. Symulacja rzeczywista przeprowadzana jest na rzeczywistym obiekcie. Takie modelowanie jest w istocie eksperymentem. Może to być modelowanie nowych elementów strukturalnych organizacji, możliwości realizacji funkcji zarządczych lub nowych sytuacji.

psychiczny modelowanie stosuje się wtedy, gdy modele nie są wykonalne w danym przedziale czasu lub nie ma warunków do ich fizycznego stworzenia. Modelowanie mentalne systemów rzeczywistych realizowane jest w formie wizualnej, symbolicznej i matematycznej.

Dzięki modelowaniu wizualnemu, bazującemu na ludzkich wyobrażeniach o rzeczywistych obiektach, powstają modele wizualne, które obrazują zjawiska i procesy zachodzące w obiekcie. Przykładami takich modeli są rysunki, diagramy i diagramy.

Modelowanie symboliczne to sztuczny proces tworzenia obiektu logicznego, który zastępuje obiekt rzeczywisty i wyraża jego podstawowe właściwości za pomocą określonego systemu znaków i symboli. Modelowanie języka opiera się na tezaurusie, który składa się ze zbioru pojęć z badanego obszaru tematycznego i ten zbiór musi zostać ustalony. Tezaurus to słownik odzwierciedlający powiązania między słowami lub innymi elementami danego języka, przeznaczony do wyszukiwania słów według ich znaczenia.

Istnieją zasadnicze różnice między tezaurusem a zwykłym słownikiem. Tezaurus to słownik pozbawiony dwuznaczności, tj. w nim każde słowo może odpowiadać tylko jednemu pojęciu, a w zwykłym słowniku jedno słowo może odpowiadać kilku pojęciom.

Jeśli wejdziesz symbol indywidualne koncepcje, tj. znaków, a także pewnych operacji pomiędzy tymi znakami, wówczas można wdrożyć modelowanie znaków i za pomocą znaków wyświetlić zbiór pojęć - ułożyć osobne łańcuchy słów i zdań. Stosując operacje sumy, przecięcia i dodawania teorii mnogości, można podać opis jakiegoś obiektu rzeczywistego w odrębnych symbolach.

Modelowanie matematyczne to proces ustalania zgodności pomiędzy danym obiektem rzeczywistym a pewnym obiektem matematycznym zwanym modelem matematycznym. W zasadzie do badania charakterystyki dowolnego układu metodami matematycznymi, w tym metodami maszynowymi, konieczne jest sformalizowanie tego procesu, tj. zbudowano model matematyczny. Rodzaj modelu matematycznego zależy zarówno od charakteru obiektu rzeczywistego, jak i od zadań badania obiektu, od wymaganej niezawodności i dokładności rozwiązania problemu. Każdy model matematyczny, jak każdy inny, opisuje obiekt rzeczywisty z pewnym stopniem przybliżenia. W dziedzinie zarządzania powszechną praktyką jest budowanie modeli matematycznych w formie algorytmicznej.

Algorytmiczna forma modelowania polega na zapisaniu w postaci algorytmu zależności pomiędzy modelem a wybraną metodą rozwiązania numerycznego. Wśród modeli algorytmicznych ważną klasę stanowią modele symulacyjne przeznaczone do symulacji procesów produkcyjnych, ekonomicznych i informacyjnych pod różnymi wpływami zewnętrznymi.

Z imitacją Symulacja odtwarza algorytm funkcjonowania systemu w czasie. Symulowane są elementarne procesy i zjawiska, zachowując ich logiczną strukturę i kolejność występowania. Pozwala to na uzyskanie informacji o możliwych stanach systemu w odpowiednich momentach.

Praca z modelem symulacyjnym jest eksperymentem symulacyjnym. Badacz tworzy różne sytuacje, oddziałuje na model różnymi czynnikami i w efekcie wydobywa informację o reakcji modelu na różne wpływy i warunki istnienia. Modelowanie symulacyjne pozwala uzyskać niezbędne informacje o właściwościach obiektu, możliwości jego funkcjonowania w różnych warunkach, możliwościach zmian w jego organizacji statycznej i dynamicznej oraz pozwala ocenić racjonalność tych zmian .

W modelowaniu symulacyjnym rozróżnia się metodę testów statystycznych (Monte Carlo) i metodę modelowania statystycznego.

Metoda Monte Carlo jest metodą numeryczną służącą do symulacji zmiennych losowych i funkcji, których charakterystyki probabilistyczne pokrywają się z rozwiązaniami problemów analitycznych. Polega na wielokrotnym odtwarzaniu procesów będących implementacjami zmiennych losowych i funkcji, a następnie przetwarzaniu informacji metodami statystyki matematycznej.

Jeżeli technikę tę wykorzystuje się do symulacji maszyn w celu badania charakterystyk procesów funkcjonowania systemów podlegających wpływom losowym, wówczas metodę tę nazywa się metodą modelowania statystycznego.

Metoda symulacyjna służy do oceny możliwości budowy i działania systemu, efektywności różnych algorytmów sterowania systemem oraz wpływu zmiany różnych parametrów systemu.

Modelowanie strukturalne i sytuacyjne jest niezbędne przy prowadzeniu badań z zakresu zarządzania.

Modele strukturalne są aktywnie wykorzystywane do badania nie tylko struktur, ale także funkcji organizacji, a także do sformalizowanego strukturyzacji rozwiązywanych problemów, używanych narzędzi itp.

Podstawą konstrukcji modelu sytuacyjnego jest opis sytuacji, w której funkcjonuje organizacja, w postaci zbioru określonych stanów wszystkich czynników zewnętrznych i istotnych dla organizacji. środowisko wewnętrzne.

ZASADY I ETAPY BUDOWANIA MODELI

Zasady budowy modeli

1. Adekwatność. Zapewnia, że ​​model odpowiada celom badania pod względem złożoności i organizacji, a także odpowiada systemowi rzeczywistemu pod względem wybranego zestawu właściwości. Dopóki nie zostanie rozstrzygnięta kwestia, czy model poprawnie reprezentuje badany system, wartość modelu jest znikoma.
2. Zgodność modelu z rozwiązywanym problemem. Rozwiązując każdy konkretny problem, trzeba mieć własny model, odzwierciedlający te aspekty systemu, które są najważniejsze w tym zadaniu. Zasada ta jest powiązana z zasadą adekwatności.
3. Uproszczenie przy zachowaniu podstawowych właściwości systemu. Im bardziej złożony jest rozpatrywany system, tym bardziej uproszczony powinien być jego opis, pomijając mniej istotne właściwości. Zasadę tę można nazwać zasadą abstrakcji od drobnych szczegółów.
4. Zgodność pomiędzy wymaganą dokładnością wyników symulacji a złożonością modelu. Z jednej strony, aby odzwierciedlić istotne właściwości, model musi być szczegółowy. Z drugiej strony nie ma sensu budować modelu zbliżonego do złożoności systemu rzeczywistego. Kompromis pomiędzy tymi dwoma wymaganiami często osiąga się metodą prób i błędów.

• zmiana liczby zmiennych, osiągnięta albo przez wyeliminowanie zmiennych nieistotnych, albo przez ich połączenie;
• zmiana charakteru zmiennych parametrów. Parametry zmienne są uważane za stałe, parametry dyskretne za ciągłe itp.;
• zmiana zależności funkcjonalnej pomiędzy zmiennymi. Na przykład zależność nieliniową zwykle zastępuje się zależnością liniową;
• zmieniające się ograniczenia. Po usunięciu ograniczeń uzyskuje się rozwiązanie optymistyczne; po wprowadzeniu ograniczeń uzyskuje się rozwiązanie pesymistyczne. Zmieniając ograniczenia, można znaleźć możliwe wartości graniczne efektywności. Technikę tę często wykorzystuje się do znalezienia wstępnych szacunków skuteczności rozwiązań na etapie stawiania problemu;
• ograniczenie dokładności modelu. Dokładność wyników modelu nie może być wyższa od dokładności danych źródłowych.

1. Wielowymiarowe implementacje elementów modelu. Różnorodność realizacji tego samego elementu, różniących się dokładnością (a co za tym idzie złożonością), zapewnia regulację stosunku „dokładność/złożoność”.
2. Struktura blokowa. Jeśli zachowana zostanie zasada struktury blokowej, opracowywanie złożonych modeli staje się łatwiejsze i możliwe staje się wykorzystanie zgromadzonego doświadczenia i gotowych bloków przy minimalnej liczbie połączeń między nimi.

Etapy budowy modelu

1. Znaczący opis modelowanego obiektu. Obiekty modelowania opisywane są z perspektywy podejścia systemowego. W oparciu o cel badań ustalany jest zbiór elementów, relacje między elementami, możliwe stany każdego elementu, istotne cechy stanów i relacje między nimi. Na tym etapie modelowania powszechnie stosuje się jakościowe metody opisu systemów, modele migowe i językowe.

2. Formalizacja operacji. Na podstawie sensownego opisu wyznaczany jest początkowy zestaw cech systemu. Aby podkreślić istotne cechy, konieczna jest przynajmniej przybliżona analiza każdej z nich. Przeprowadzając analizę, opierają się na stwierdzeniu problemu i zrozumieniu natury badanego systemu. Po wykluczeniu cech nieistotnych identyfikuje się i symbolizuje parametry sterowalne i niekontrolowane. Następnie wyznaczany jest system ograniczeń wartości kontrolowanych parametrów. Jeśli ograniczenia nie są fundamentalne, to są zaniedbywane.

3. Sprawdzenie adekwatności modelu. Wymóg adekwatności stoi w sprzeczności z wymogiem prostoty i należy to uwzględnić przy sprawdzaniu adekwatności modelu. Wstępna wersja modelu jest wstępnie sprawdzana pod kątem następujących głównych aspektów:

• Czy wszystkie istotne parametry zostały uwzględnione w modelu?
• Czy w modelu są jakieś nieistotne parametry?

• Czy zależności funkcjonalne pomiędzy parametrami są prawidłowo odzwierciedlone?
• Czy ograniczenia wartości parametrów są poprawnie zdefiniowane?

Do weryfikacji zaleca się zaangażowanie specjalistów, którzy nie brali udziału w opracowaniu modelu. Potrafią spojrzeć na model bardziej obiektywnie i dostrzec jego słabe strony niż jego twórcy. To wstępne sprawdzenie modelu pozwala nam zidentyfikować rażące błędy. Następnie rozpoczynają wdrażanie modelu i prowadzenie badań. Uzyskane wyniki modelowania poddaje się analizie pod kątem zgodności ze znanymi właściwościami badanego obiektu. Aby ustalić zgodność utworzonego modelu z oryginałem, stosuje się następujące sposoby:

• porównanie wyników symulacji z indywidualnymi wynikami eksperymentów uzyskanymi w tych samych warunkach;

• wykorzystanie innych powiązanych modeli;

• porównanie budowy i funkcjonowania modelu z prototypem.

Głównym sposobem sprawdzenia adekwatności modelu do badanego obiektu jest praktyka. Wymaga to jednak gromadzenia statystyk, co nie zawsze jest wystarczające do uzyskania wiarygodnych danych. W przypadku wielu modeli dwie pierwsze ścieżki są mniej akceptowalne. W tym przypadku pozostaje tylko jedno wyjście: wyciągnąć wniosek o podobieństwie modelu i prototypu na podstawie porównania ich konstrukcji i zaimplementowanych funkcji. Wnioski takie nie mają charakteru formalnego, opierają się bowiem na doświadczeniu i intuicji badacza.

Na podstawie wyników sprawdzenia adekwatności modelu podejmowana jest decyzja o możliwości jego praktycznego zastosowania lub dokonaniu korekt.

1. Regulacja modelu. Dostosowując model, można wyjaśnić istotne parametry, ograniczenia wartości kontrolowanych parametrów i kryteria oceny. Po dokonaniu zmian w modelu ocena adekwatności przeprowadzana jest ponownie.
2. Optymalizacja modelu. Istotą optymalizacji modeli jest ich uproszczenie na zadanym poziomie adekwatności. Głównymi wskaźnikami, dzięki którym można optymalizować model, jest czas i koszt badań zgodnie z tym modelem.

EKSPERYMENT JAKO METODA BADANIA SYSTEMÓW STEROWANIA

Metoda eksperymentalna (od łac. eksperimentum - test, eksperyment) to kontrolowana i kontrolowana metoda badania obiektu, polegająca na aktywnym i ukierunkowanym oddziaływaniu na niego ze strony badacza.

Prowadząc eksperyment należy obserwować zachowanie obiektu badawczego i oceniać pojawiające się stany, zmiany i sytuacje. W tym celu można zastosować metody parametryczne, statystyczne, socjologiczne oraz metodę ocen eksperckich.

Eksperyment jako metoda badania systemów sterowania ma trzy główne cele:

— zatwierdzanie wyników badań;

— sprawdzanie poprawności hipotez;

— uzyskanie dodatkowego materiału faktograficznego do dalszych badań.

Eksperymentowanie pozwala na:

1) uniknąć niepotrzebnych strat podczas pracy w trybie rzeczywistej pracy;

2) unikać nieodwracalnych konsekwencji podczas sprawdzania sytuacji krytycznych;

3) przedstawiać sytuacje, które są najbardziej interesujące dla badania;

4) neutralizować wpływ czynników uniemożliwiających identyfikację istniejących zależności;

5) zapewnić oszczędność czasu podczas badań i praktyczne wdrożenie uzyskanych wyników.

6) wielokrotnie odtwarzać badaną sytuację, co zwiększa wiarygodność wyników badań.

Eksperymenty dzielą się na mentalne i naturalne.

Eksperyment myślowy polega na manipulowaniu informacjami o rzeczywistych obiektach bez ingerencji w rzeczywisty bieg wydarzeń. Metoda ta opiera się na wykorzystaniu modelu obiektu rzeczywistego i dlatego jest nierozerwalnie związana z metodą modelowania.

Procedura przeprowadzenia eksperymentu myślowego obejmuje następujące kroki:

1) określenie celu doświadczenia;

2) określenie formy przeprowadzenia doświadczenia;

3) wyznaczanie stałych w sytuacji eksperymentalnej;

4) ustalenie czynników zmiennych, których wpływ będzie monitorowany w trakcie eksperymentu;

5) ustalenie powstałych kryteriów, według których można ocenić wpływ zmiennych na dany obiekt;

6) wyznaczanie parametrów zmiennych zmiennych i wynikających z nich kryteriów pozwalających na ilościową i jakościową ocenę wpływu czynników na obiekt;

7) określenie zadań i etapów doświadczenia;

8) określenie kryteriów, według których można ocenić stopień powodzenia eksperymentu.

Eksperyment naturalny przeprowadzany jest na rzeczywistym przedmiocie i wiąże się z pewnym wpływem badacza na niego. Przeprowadzenie eksperymentu na pełną skalę często wiąże się z wprowadzeniem nowych form organizacji, restrukturyzacją i racjonalizacją zarządzania. W tym przypadku w prowadzenie eksperymentalnych prac badawczych zaangażowani są nie tylko badacze, ale cały personel pracujący w tej dziedzinie. Przeprowadzając eksperyment na rzeczywistym przedmiocie, organizatorzy z pewnością muszą wziąć pod uwagę moralne i prawne aspekty konsekwencji eksperymentu.

Przeprowadzenie eksperymentu na pełną skalę zakłada następujące ograniczenia:

— ograniczenie zakresu doświadczenia;

— ograniczenie czasu przeprowadzenia doświadczenia;

— ograniczenie kosztów przeprowadzenia eksperymentu;

— ograniczenie wpływu czynników zaburzających czystość doświadczenia.

Procedura przeprowadzenia eksperymentu na pełną skalę obejmuje następujące kroki:

1) wybór przedmiotu eksperymentu;

2) wprowadzenie reżimu izolacji od niedozwolonego wpływu środowiska;

3) ustalenie ograniczeń wpływu eksperymentu na parametry życiowe systemu zarządzania i organizacji jako całości;

4) identyfikację osób odpowiedzialnych za główne kierunki i odcinki doświadczenia;

5) opracowanie specjalnego programu dla całej grupy i dla poszczególnych uczestników;

6) rejestrowanie wyników doświadczenia;

8) uogólnienie wyników.

Przebieg wykładów obejmuje w zwięzłej i przystępnej formie wszystkie główne zagadnienia przewidziane w państwowym standardzie edukacyjnym i program w dyscyplinie „Badania układów sterowania”. Książka pozwoli szybko zdobyć podstawową wiedzę z przedmiotu, a także jakościowo przygotować się do sprawdzianów i egzaminów. Dla studentów, doktorantów i nauczycieli kierunków ekonomicznych, bankierów, menedżerowie finansowi, księgowi, praktycy, studenci szkół biznesu, kandydaci ekonomiczni instytucje edukacyjne oraz wszystkich zainteresowanych tą tematyką. Podręcznik jest swego rodzaju krótkim podsumowaniem kursu. Jego celem jest pomoc uczniom w usystematyzowaniu materiał edukacyjny lepiej się przygotuj zajęcia seminaryjne i egzaminy. Dzięki formie konstrukcji daje ogólny zarys studiowanego przedmiotu, pomaga wyodrębnić kluczowe zapisy i problemy, prześledzić ich wewnętrzne powiązania i zrozumieć logiczną sekwencję.

* * *

Podany fragment wprowadzający książki Badania układów sterowania: notatki z wykładów (D. A. Szewczuk) dostarczane przez naszego partnera księgowego – firmę Lits.

Wykład 3. Podejścia do badania układów sterowania

Podejście systematyczne to podejście metodologiczne, które bada obiekt jako całość. Obiekt badań przedstawiany jest jako zbiór podsystemów, elementów posiadających powiązania wewnętrzne i zewnętrzne. Służy do kompleksowego badania podjętych decyzji, analizy możliwych wariantów ich realizacji i koordynacji wysiłków zmierzających do ich wdrożenia.

Podejście empiryczne to podejście, w którym obiekt bada się na podstawie istniejącego doświadczenia. Dzięki temu podejściu badane są poprzednie podobne przypadki i opracowywane są ogólne zasady postępowania w podobnych sytuacjach. Stosuje się metody analogii, które polegają na analizie istniejących doświadczeń i ocenie możliwości ich wykorzystania w konkretnych przypadkach, metodach porównań itp.

Analiza relacji interpersonalnych i zachowań grupowych to podejście oparte na badaniu powiązań wewnętrznych w organizacji, czyli badaniu grup formalnych i nieformalnych w organizacji, formalnych i nieformalnych przywódców, powiązań poziomych i pionowych, systemów motywacyjnych i motywacyjnych, typów władzy istniejącej w badanej organizacji.

Kształtowanie kultury korporacyjnej – tradycje, wartości, symbole, przekonania, formalne i nieformalne zasady postępowania członków organizacji.

Systemy socjotechniczne to podejście, które stwarza warunki do przystosowania się człowieka do technologii w celu zwiększenia efektywności produkcji i skrócenia czasu spędzanego na produkcji.

Teoria decyzji i skuteczna komunikacja– podejście do dopasowania struktur informacyjnych i organizacyjnych.

Dzięki takiemu podejściu decydenci muszą posiadać wszystkie niezbędne informacje. Aby możliwe było skuteczne podejmowanie decyzji, informacja musi posiadać następujące właściwości:

Wiarygodność;

Przejrzystość;

Aktualność;

Kompletność;

Efektywność;

Niezawodność.

W struktury organizacyjne Musi istnieć skuteczna komunikacja, aby powiadamiać niższe poziomy hierarchii o decyzjach podjętych na górze.

Modelowanie to podejście do konstruowania modelu organizacji, który odzwierciedla wszystkie podsystemy, elementy, relacje i wzorce funkcjonowania organizacji.

Podejście operacyjne to podejście, które identyfikuje funkcje i pracę w celu analizy procesu zarządzania, oceny kosztów pracy i kosztów zasobów.

Podejście sytuacyjne to podejście do podejmowania decyzji w obliczu szybkich zmian otoczenia: zmian na rynkach, pojawienia się nowych konkurentów itp. Dzięki temu podejściu bada się obecną sytuację, identyfikuje się jej przyczyny i skutki, które można zidentyfikować wykorzystywane do osiągnięcia celów badawczych w konkretnych przypadkach. Powyższe podejście jest powszechnie stosowane.

Gdy często powtarzają się te same sytuacje, należy ustalić, które standardowe rozwiązania opracowuje się na podstawie analizy poprzednich sytuacji tego samego typu. Pozwala to zaoszczędzić materiał i zasoby pracy, czas;

Kiedy pojawiają się nowe sytuacje, które odbiegają od standardowych i nie mają gotowych rozwiązań.

Podejście procesowe– podejście do badania układów sterowania jako ciągła realizacja zbioru powiązanych ze sobą prac i funkcje ogólne kierownictwo. Proces badawczy to zespół funkcji i działań badacza mających na celu poznanie przedmiotu badań, które przekształcają dane wejściowe (obiekt badany) w produkty wyjściowe (rezultat badań). Procesem badawczym rządzą dźwignie i zasoby. Dźwignie wywierają wpływ na proces zarządzania poprzez metody i techniki, wymagania klientów i konsumentów, konkurencję, ustawodawstwo itp. Zasoby są wyposażone we wszystkie niezbędne środki (materiałowe, techniczne, transportowe itp.) do przeprowadzenia procesu badawczego.