Sisteminės analizės metodai ir eksperimentai su sudėtingų sistemų imitaciniais modeliais gali padėti išvengti klaidų, priimant valdymo sprendinius, o taip pat padėti pasirinkti efektyvesnius sprendinius, nes matematiniai eksperimentai su imitaciniais modeliais gali pakeisti rizikingus ir reikalaujančius daug laiko ir lėšų natūrinius eksperimentus (žiūr. l pav.).

1 pav.

Todėl sisteminės analizės ir sisteminio modeliavimo kompiuterizuotos sistemos yra galingas valdymo tobulinimo ir valdymo sprendinių formavimo instrumentas, būtina vadovų automatizuotų darbo vietų (ADV) matematinės įrangos sudėtinė dalis.

Nors tokių sistemų projektavimas ir realizavimas reikalauja labai daug labai kvalifikuoto darbo, visos išlaidos pilnai atsiperka ir atsiperka tuo greičiau, kuo sudėtingesnis yra valdymo objektas, kuo aukštesnes pareigas užima vadovas – ADV vartotojas.

Minėtų sistemų kūrime išskiriamos dvi stadijos, kurias savo ruožtu sudaro eilė etapų. Aprašysime tas stadijas ir etapus.

Pirmoji stadija – tai sudėtingų sistemų ir jose iškylančių sudėtingų probleminių situacijų sisteminės analizės ir tų sistemų bei probleminių situacijų matematinių modelių sudarymo stadija.

Šios stadijos paskirtis – išsiaiškinti sistemoje veikiančius “mechanizmus”, priežastinius ryšius tarp sistemoje vykstančių procesų ir sudaryti tų procesų ir jų sąveikavimo imitacinius modelius.

Antroji stadija – tai sukurtų pirmojoje stadijoje matematinių modelių ir sisteminės analizės metu gautų išvadų taikymo, ieškant iškylančių problemų sprendimo bei prognozuojant ir tikrinant galimų sprendimo variantų efektyvumą stadija.

Šios stadijos paskirtis – eksperimentuojant su pirmojoje stadijoje sukurtais imitaciniais modeliais, padėti vadovams įvertinti galimų sprendinių pasekmes, prognozuoti procesų tendencijas ir tokiu būdu padėti vadovams surasti efektyvesnius problemų sprendinius.

I. Ekonominių, socialinių, gamybinių ir pan. organizacinių sistemų funkcionavimo bei jų valdymo efektyvumo sisteminės analizės ir imitacinių modelių kūrimo stadijos etapai.

(Pirmosios stadijos etapai).

1.1. Nagrinėjamos sistemos (ar posistemio) funkcionavimo efektyvumą charakterizuojančių rodiklių sąrašo sudarymas.

Šį sąrašą sudaro sistemos (ar posistemio) vadovai kartu su nagrinėjamos srities specialistais–ekspertais, atstovaujančiais įvairius požiūrius (teorijas).

Rodiklių skaičius turi būti nedidelis (kuo jų mažiau, tuo geriau), tačiau į sąrašą įtraukti rodikliai turi pakankamai visapusiškai ir pilnai charakterizuoti sistemos (ar posistemio) funkcionavimo bei sistemos (ar posistemio) valdymo efektyvumą.

Į šį sąrašą, kurį vadinsime sąrašu Nr.l, gali būti įtraukti ne tik jau egzistuojantys ir praktikoje vartojami rodikliai, bet ir specialiai sukonstruoti nauji rodikliai, ekspertų ir vadovų nuomone geriau charakterizuojantys sistemos funkcionavimo ir jos valdymo efektyvumą negu jau egzistuojantys praktikoje bei teorijoje rodikliai.

Šis etapas yra labai svarbus ir atsakingas, nes neteisingai pasirinkus efektyvumo rodiklius, visas tolimesnis darbas netenka prasmės, kadangi sisteminės analizės ir sisteminio modeliavimo metu gautos išvados ir rekomendacijos tuomet gali tapti ne tik nenaudingomis, bet ir žalingomis (pavyzdžiui, sistema gali būti orientuojama ne į tikruosius, o į neteisingai suprastus bei neteisingai pasirinktus tikslus).

1.2. Į sąrašą Nr.l įtrauktų rodiklių apibrėžimas ir jų apskaičiavimo algoritmų aprašymas.

Gana dažnai kai kurios svarbios sąvokos interpretuojamos nepakankamai vienareikšmiškai ir dėl šios priežasties gali kilti įvairios kolizijos ir net klaidingos interpretacijos.

Kad šito išvengtume, turime pačioje pradžioje aiškiai apibrėžti ir susitarti, ką reiškia tas ar kitas rodiklis, išsiaiškindami ne tik jo esmę bei paskirtį, bet ir to rodiklio apskaičiavimo algoritmą.

Šitą darbą turi atlikti jau minėti ekspertai, gal būt konsultuodamiesi su kitais siauresnio (o kartais ir platesnio) profilio specialistais.

Atliekant šį darbą, gali kilti reikiamybė šiek tiek patikslinti sąrašą Nr.l, t.y., sugrįžti į pirmąjį etapą (etapą 1.1.).

Įvykdžius šio – antrojo – etapo darbus, sąrašas Nr.l su jo priedu – rodiklių ir jų gavimo algoritmų aprašymais – dar kartą pasvarstomas ir po to oficialiai tvirtinamas.

1.3. tų valdomųjų kintamųjų, nuo kurių galėtų priklausyti sąrašo Nr.l rodikliai, nustatymas ir tų valdomųjų kintamųjų sąrašo – sąrašo Nr.2 – sudarymas.

Šį darbą atlieka specialistai–ekspertai ir vadovai. Kadangi sprendžiant, kas nuo ko priklauso, ekspertų nuomonės gali skirtis, tai galimi įvairūs sąrašo Nr.2 variantai. Sudarius tuos variantus, organizuojama diskusija, į kurią gali būti pakviesti papildomai ir kiti specialistai. Diskusijos metu aptariami pateiktieji variantai ir bandoma sudaryti vieną – galutinį – sąrašą Nr.2, galbūt, papildant vieną iš to sąrašo variantų kitų variantų kai kuriais valdomaisiais kintamaisiais. Jei diskusijai pateikti sąrašo Nr.2 variantai žymiai skiriasi ir todėl nepavyksta prieiti prie vieningos nuomonės apie sąrašą Nr.2, gali būti palikti 2–3 skirtingi to sąrašo variantai, kurie konkuruos vienas su kitu tolimesniuose etapuose ir tokiu būdu atrankos keliu galutinai bus sudarytas tik vienas sąrašo Nr.2 variantas.

1.4. I sąrašus Nr.2 įtrauktų, valdomųjų kintamųjų bei tų kintamųjų valdymo (keitimo) technologijų aprašymas.

Kad išvengtume jau minėtų (žiūr. etapo Nr.1–2 aprašymą) kolizijų ir klaidingų interpretacijų, privalome vienareikšmiškai apibrėžti visus į sąrašus Nr.2 įtrauktus valdomuosius kintamuosius bei aprašyti, kaip organizacija ir jos vadovai valdymo procese galės keisti tų kintamųjų reikšmes. Aprašant šias valdomųjų kintamųjų keitimo technologijas, reikia bent jau apytikriai įvertinti, kaip valdomųjų kintamųjų keitimas galėtų ir privalėtų atsiliepti sąrašo Nr.l rodiklių reikšmėms. Būtų naudinga tas priklausomybes be tik kokybiškai aprašyti, bet ir įvertinti kiekybiškai. Tuos įvertinimus galima vėlesniuose etapuose patikrinti (ir reikės), o reikalui esant, ir patikslinti, pasinaudojant sukaupta statistine informacija apie atitinkamų efektyvumo rodiklių ir valdomųjų kintamųjų kitimą. Viso šio etapo darbą atlieka ekspertai kartu su vadovais, reikalui esant pasitelkdami kitus specialistus.

1.5. Tų nevaldomųjų kintamųjų, nuo kurių galėtų priklausyti sąrašo Nr.l rodikliai, nustatymas ir tų kintamųjų sąrašo Nr.3 – sudarymas.

Efektyvumo rodikliai gali priklausyti ne tik nuo valdomųjų kintamųjų, bet ir nuo kintamųjų, kurių kitimas nuo sistemos ar posistemio vadovų nepriklauso. Į tai vadovai privalo atsižvelgti priimdami sprendimus ir todėl vadovai turi žinoti (bent jau apytikriai) tų kintamųjų kitimo tendencijas, mokėti prognozuoti būsimas jų reikšmes ir įvertinti jų poveikį į efektyvumo rodiklius.

Šiame etape reikia sudaryti tokių nevaldomųjų kintamųjų sąrašą – sąrašą Nr.3, o vėliau (kituose etapuose) – prognozuoti jų galimą kitimą, apytikres būsimas jų reikšmes ir nevaldomųjų kintamųjų poveikius.

Sąrašo Nr.3 sudarymo darbą vykdo ekspertai kartu su sistemos (ar posistemio) vadovais.

l.6. Į sąrašą Nr.3 įtrauktų nevaldomųjų kintamųjų bei tų kintamųjų reikšmių prognozavimo algoritmų aprašymas.

Šiame etape ekspertai, formuluoja sąrašo Nr.3 elementų apibrėžimus ir aprašo nevaldomųjų kintamųjų prognozavimo algoritmus, nurodydami, kokia pirminė informacija reikalinga tokiam prognozavimui. Parenkant bei kuriant prognozavimo algoritmus, tikslinga pasitelkti specialistus/matematikus (pavyzdžiui, p.R.Rudzkio grupę ar Ekonomikos ministerijos SC specialistus).

1.7. Statistinės informacijos apie rodiklių, įtrauktu Į sąrašą. Nr.l, kitimą laike nagrinėjimas ir to kitimo grafikų sudarymas.

Šį darbą galėtų įvykdyti p.R.Rudzkio grupė, o statistinę informaciją, reikalingą tokiam darbui, turėtų pateikti Statistikos departamento tarnybos.

1.8. Statistinės informacijos apie tai, kaip buvo keičiamos ir keitėsi valdomųjų kintamųjų, įtrauktų į sąrašą Nr.2, reikšmės ir tu kintamųjų kitimo grafikų sudarymas.

Šį darbą taip pat galėtų įvykdyti p.R.Rudzkio grupė, o reikalingą tam statistinę informaciją turėtų pateikti Statistikos departamento tarnybos (tiesiogiai ar užklausdamos atitinkamas ministerijas bei įstaigas).

1.9. Statistinės informacijos apie nevaldomųjų kintamųjų, įtrauktų į sąrašą Nr.3, kitimą laike nagrinėjimas ir to kitimo grafiku sudarymas.

Šį darbą taip pat galėtų įvykdyti p.R.Rudzkio grupė, gaudama iš Statistikos departamento tarnybų reikalingą informaciją.

1.10. Grafikų, sudarytų 1.7 – 1.9 etapuose nagrinėjimas ir sąrašo Nr.4, nurodančio, tarp kokių dydžių koreliacinius ryšius derėtų ištirti, sudarymas.

Šį darbą turėtų daryti ekspertų grupė kartu su matematinės statistikos specialistais (pavyzdžiui su p. R.Rudzkio grupe).

1.11. Sąraše Nr.4 nurodytų koreliacinių ryšiu nustatymas ir jų grafinis atvaizdavimas.

Šį darbą galėtų atlikti p.R.Rudzkio grupė, o taip pat Statistikos departamento matematikų bei programuotojų grupė.

Šiame etape gautus rezultatus tikslinga būtų palyginti su etapuose 1.4 ir 1.5 pateiktais įvertinimais bei su analogiškais rezultatais, gautais ekonomikos ministerijoje ir kitose tarnybose, o po to aptarti su įvairiais tų tarnybų specialistais.

Esant dideliam rezultatų skirtumui, reikia išsiaiškinti tų skirtumų priežastis ir patikslinti rezultatus.

1.12. Rezultatų, gautų etape Nr.1.11, o taip pat etapuose Nr.l.7 –1.9 kauzalinė (priežastinė), analizė ir hipotetinių kauzalinių modelių sudarymas.

Tai vienas iš sudėtingiausių etapų, reikalaujantis iš jo vykdytojų – ekspertų ir matematikų – gilaus ekonominių, socialinių, gamybinių ir t.t. procesų supratimo, išradingumo, pastabumo, euristinės intuicijos, o kartu ir griežto loginio mąstymo, savikritiškumo, atsakingumo ir atsargumo.

Nagrinėdami etapų 1.7–1.9 ir 1.11 rezultatus, specialistai turi pasiūlyti pakankamai pagrįstas hipotezes, galinčias paaiškinti, kodėl nagrinėjami procesai vyko būtent taip, kaip jie vyko, kodėl tarp nagrinėjamų dydžių, charakterizuojančių tuos procesus, egzistuoja būtent tos statistinės priklausomybės, kurios buvo gautos 1.11–jame etape. Kitaip tariant, reikia surasti statistinių priklausomybių priežastinius paaiškinimus.

Sudaryti hipotetiniai modeliai po to turi būti analizuojami loginio modeliavimo ir loginės algebros metodais, nustatant, kurie iš jų logiškai neprieštarauja vieni kitiems, o kurie iš jų yra logiškai prieštaringi.

Naudojantis šios loginės analizės rezultatais, hipotetiniai modeliai koreguojami ir tolimesnei analizei paliekamos tik tos versijos, kurios su pakankamai didelėmis tikimybėmis realiai galėjo būti tikrovėje.

Dėl nagrinėjamų procesų sudėtingumo ir dėl nepakankamo jų žinojimo bei išsamios informacijos apie juos stokos retai pavyksta susidaryti vienareikšmišką kauzalinį nagrinėjamų procesų įvaizdį. Dažniausiai susiduriama su atvejais, kai sukuriamos kelios nagrinėjamų procesų hipotetinių kauzaliniu modelių sistemos, galinčios paaiškinti tuos procesus ir esančios alternatyviomis viena kitos atžvilgiu.

Ryšium su tuo iškyla hipotetinių kauzaliniu modelių patikrinimo ir patikimiausios (geriausios) alternatyvos išrinkimo problema, Tai problemai spręsti pasitelkiami imitacinio modeliavimo ir eksperimentų su imitaciniais modeliais metodai.

1.13. Imitacinių modelių, modeliuojančių hipotetinius procesus ir hipotetinius kauzalinius ryšius, aprašytus 1.12–jame etape sudarymas.

Šį etapą vykdo kartu tie ekspertai ir matematikai, kurie vykdydami 1.12–jo etapo darbus, iškėlė hipotetines versijas, sugebančias paaiškinti, kodėl nagrinėjami procesai vyko būtent taip, kaip jie vyko, kodėl tarp dydžių, charakterizuojančių tuos procesus, egzistuoja tie statistiniai ryšiai, kurie buvo nustatyti 1.11–jame etape. Kad imitacinius modelius būtų nelabai sunku kompiuterizuoti, matematikų grupėje turėtų būti nors vienas imitacinio modeliavimo specialistas, sugebantis suteikti hipotetiniams kanzaliniams modeliams kompiuterizavimui patogią formą.

1.14. Imitacinių modelių, sudarytų l.l 3–jame etape, programavimas, derinimas ir išbandymas.

Šį darbą vykdo programuotojai, konsultuojami matematikų, dalyvavusių 1.13–jame etape. Šis darbas vyksta sparčiau ir kokybiškiau, jei programuotojai dalyvavo 1.13–jo etapo darbuose ir todėl gana gerai supranta imitacinių modelių esmę ir paskirtį.

1.15. Imitacinių modelių paruošimas hipotezių tikrinimui.

Šį darbą vykdo programuotojai, matematikai – modeliuotojai, nagrinėjamų problemų specialistai – ekspertai ir Statistikos departamento tarnybos.

Šio darbo esmė – identifikuoti ir konkretizuoti imitacinio modeliavimo programas, surandant statistinę informaciją apie buvusias sistemos būsenas ir procesų tempus bei modelių parametrų reikšmes, kuria naudojantis būtų galima pradėti seniau vykusių procesų imitacinį modeliavimą, vadovaujantis turimais hipotetiniais imitaciniais modeliais.

1.16. Imitacinis modeliavimas ir eksperimentai su imitaciniais modeliais, hipotetinių kauzalinių modelių patikrinimas, patikimiausios (geriausios) alternatyvinės tų modelių sistemos pasirinkimas, modelių patikslinimas.

Šio etapo gana sudėtingus ir reikalaujančius daug kompiuterinio laiko darbus vykdo programuotojai kartu su matematikais – imitacinių modelių kūrėjais ir ekspertais – modeliuojamų procesų žinovais ir jų vykdymo specialistais.

Programuotojai, naudodamiesi etapuose 1.14 ir 1.15 sudarytais ir paruoštais seniau vykusių procesų imitavimui imitaciniais modeliais, besiremiančiais alternatyvinėmis hipotetinėmis ryšių koncepcijomis, imituoja tuos procesus ir lygina kompiuteriuose gautus tų procesų grafikus su realiai vykusių procesų (modeliuojamų procesų prototipų) grafikais.

Norint sutrumpinti šio etapo trukmę, tikslinga procesų imitavimą vykdyti keliais kompiuteriais, pavyzdžiui, skirtingas imitacinių modelių sistemas, besiremiančias skirtingomis (alternatyviomis) priežastinių ryškų koncepcijomis, tikslinga realizuoti atskiruose kompiuteriuose.

Lygindami imitacinio modeliavimo metu gautus grafikus su realių procesų grafikais, programuotojai kartu su matematikais modeliuotojais ir modeliuojamos srities specialistais–ekspertais nustato, kuri iš alternatyvinių koncepcijų tiksliau atitinka tikrovę, kokie imitaciniai modeliai tiksliausiai atvaizduoja realius procesus.

Tokio lyginimo metu gana dažnai imitaciniai modeliai yra koreguojami, o kartu yra koreguojamos ir tos koncepcijos, kuriomis remiantis tie modeliai buvo sudaryti. Neretai iškyla būtinybė surinkti papildomą statistinę informaciją bei įvykdyti kai kuriuos matematinius ir natūrinius eksperimentus, kurių rezultatai leistų galutinai nuspręsti, kokios hipotezės labiausiai atitinka tikrovę ir kokie turi būti tą tikrovę vaizduojantys kauzaliniai matematiniai (tame tarpe – ir imitaciniai) modeliai.

Šio etapo metu gauti rezultatai ir išvados bei šio etapo metu išsirinkti ir pakoreguoti imitaciniai modeliai ir yra pagrindinės visos stadijos tikslas ir rezultatas. Todėl visa šio etapo metu gauta informacija nagrinėjama ir aptariama ypač kruopščiai ir plačiai, pasitelkiant ne tik įvairių sričių specialistus, bet ir vadovus, būsimus kuriamos matematizuotos ir kompiuterizuotos valdymo sistemos vartotojus.

Po šio etapo jau galima pereiti prie antrosios stadijos darbų, tačiau šiuo etapu pirmoji stadija dar nesibaigia, nes sukurtoji imitacinių modelių sistema gali ir privalo būti tobulinama ir savo eksploatavimo eigoje. Todėl šioje stadijoje egzistuoja dar ir etapas 1.17.

l.17. Imitacinio modeliavimo ir prognozavimo sistemos tobulinimas ios sistemos eksploatavimo eigoje.

Naudodamiesi sukurtąja sistema, t.y., modeliuodami vadovybę dominančius procesus ir prognozuodami priimtų valdymo sprendinių pasekmes, stebime, kaip imituojami procesai atitinka tikrovę, kaip su ta tikrove sutampa (ar nesutampa) prognozių rezultatai. Tai leidžia kritiškai analizuoti sukurtąją sistemą, ją tobulinti, koreguojant imitacinius modelius ir tas koncepcijas, kuriomis remiantis tie modeliai buvo sudaryti.

Tai pirmoji sukurtos sistemos tobulinimo kryptis.

Antroji jos tobulinimo kryptis – nagrinėjamų procesų ir sprendžiamų problemų rato plėtimas, sistemos taikymo sferos didinimas.

Trečioji tobulinimo kryptis – sistemos eksploatavimo patogumo didinimas, interfeiso “žmogus–kompiuteris” tobulinimas, to interfeiso intelektualizavimas, stengiantis, kad bendravimo su kompiuteriu kalba, naudojantis sistema ir eksperimentuojant su imitaciniais modeliais, vis labiau artėtų prie natūralios žmonių bendravimo kalbos, kas sudarytų sąlygas vadovams bendrauti su kompiuterine sistema ir be tarpininkų.

II. Sukurtų matematinių modelių ir sisteminės analizės etapuose gautų išvadų taikymo, ieškant iškylančių problemų sprendimo bei prognozuojant ir tikrinant galimo jų sprendimo variantų pasekmes, stadijos etapai.

(Antrosios stadijos etapai)

2.l. Pagalbinių programų (help – programų) sistemos, reikalingos imitacinių ir prognozavimo modelių sistemos eksploatavimui dialogo režime, sukūrimas.

Ši programų sistema reikalinga tam, kad imitacinių ir prognozavimo modelių eksploatavimą, nagrinėjant galimų valdymo sprendinių variantus ir tų sprendinių priėmimo galimas pasekmes, padaryti pakankamai patogiu.
Šią sistemą kuria programistai, turintys sisteminio programavimo ir efektyvių operacinių sistemų eksploatavimo patirtį.

2.2. Probleminių situacijų nagrinėjimas ir informacijos, reikalingos imitaciniu modelių identifikavimui ir prognozavimo algoritmų taikymui, rinkimas. Probleminių situacijų sprendimo galimų variantų formalizavimas ir informacijos, reikalingos tokių sprendimo variantų imitavimui, pateikimas.

Šis etapas skiriasi nuo visų anksčiau aprašytų pirmosios stadijos etapų ir etapo 2.1 tuo, kad jis nėra vienkartinis, o kartojasi tiek kartų, kiek kartų pirmojoje stadijoje sukurta sistema yra taikoma, sprendžiant iškilusias problemines situacijas. Šio etapo darbų vykdytojai – vadovo, kuris turi priimti sprendimą probleminėje situacijoje ir yra atsakingas už to sprendinio efektyvumą, padėjėjai: ekspertai, referentai ir pan. Tikslinga, jog jie būtų apmokyti naudotis pirmojoje stadijoje sukurta imitavimo ir programavimo sistema, pasitelkiant 2.1 etape sukurtas pagalbines programas. Tada jie pakankamai gerai supras, kokią informaciją reikia surinkti šiame – 2.2.– etape. Jei vadovo tiesioginiai padėjėjai dar nesugeba pakankamai gerai savarankiškai naudotis sukurta kompiuterine sistema, tai šiame etape, vykdydami jo darbus, jie privalo bendrauti su programuotojais – kompiuterinės sistemos, kūrėjais. Toks režimas, leistinas pradžioje, kol vadovo padėjėjai nėra pakankamai apmokyti, tačiau ilgainiui reikia stengtis pereiti į režimą, kai kompiuterinę sistemą eksploatuoja patys vadovo padėjėjai (o kartais net pats vadovas). Galimas ir toks variantas, kai vienas iš kompiuterinės sistemos kūrėjų, sugebantis efektyviai eksploatuoti tą sistemą, tampa vienu iš vadovo padėjėjų. Jis galėtų ne tik eksploatuoti sistemą, bet ir tobulinti ją, apie ką jau buvo minėta etapo 1.17 aprašyme.

2.3. Probleminės situacijos sprendimo variantų imitavimas, sprendimų priėmimo pasekmių prognozavimas.

Šis etapas, kaip ir etapas 2.2, yra daugkartinis. Jį vykdo žmonės, specialiai apmokyti sistemos eksploatavimui (vadovo padėjėjai ar sistemos kūrėjai – žiūr. etapo 2.2 aprašymą).

2.4. Etapo 2.3 rezultatų analizė ir aptarimas, papildomas eksperimentavimas su imitaciniais modeliais tinkamiausio valdymo sprendimo parinkimas.

Šis etapas taip pat daugkartinis. Jį vykdo kompiuterinės sistemos eksploatuotojai, srities, kurioje iškyla problema specialistai, o etapo gale ir pats vadovas, atsakingas už iškilusios problemos sprendimą.

2.5. Valdymo sprendimo, priimto etape 2.4, realių pasekmių analizė, šių pasekmių palyginimas su etapuose 2.3 ir 2.4 gautomis prognozėmis, pasiūlymų, kaip reikėtų pakoreguoti imitacinius modelius bei prognozavimo algoritmus, kaip reikėtų patobulinti visą kompiuterinę imitavimo bei prognozavimo sistemą, formulavimas.

Šis etapas taip pat daugkartinis ir koresponduoja su 1.17 etapu, iniciuodamas to etapo darbus, nes etape 2.5 suformuluoti pasiūlymai yra lyg ir techninės užduotys etapo 1.17 darbams.
Etape 2.5 taip pat gali būti vykdomi darbai, būdingi etapams 1.6–1.12, o kartais ir etapams 1.13. ir 1.14. Remiantis etapo 2.5 išvadomis gali būti koreguojami sąrašai Nr.l–4 (žiūr. etapus 1.1.–1.10). Kitaip tariant, etapas 2.5 realizuoja grįžtamąjį ryšį visame imitavimo ir prognozavimo sistemos kūrimo ir jos panaudojimo valdymo procese ir tas grįžtamasis ryšys yra vienas iš svarbiausių tos sistemos tobulinimo stimuliatorių ir instrumentų.

Ypatingai svarbu siekti, kad tobulėtų ne tik pati imitavimo ir prognozavimo sistema, bet ir ja besinaudojančių vadovų supratimas apie tas situacijas, kuriose jie priima sprendimus, ir apie tuos procesus, kuriuos jie privalo ir stengiasi valdyti, o taip pat apie nevaldomųjų procesų ypatybes ir tendencijas.

Galbūt, tai ir yra pats svarbiausias visų čia aprašytų darbų tikslas ir rezultatas, o kompiuterinė imitavimo ir prognozavimo sistema yra tik viena iš priemonių tam tikslui pasiekti. Ši priemonė protingo vadovo rankose gali tapti galingu valdymo instrumentu, tačiau gali likti tik brangiu žaisliuku, jei vadovas nemokės ar nenorės ta priemone naudotis.

III. Baigiamieji pasiūlymai dėl darbų organizavimo.

Prieš pradedant kompiuterinės imitacinio modeliavimo ir prognozavimo sistemos kūrimo ir jos taikymo valdymo sprendinių vertinime darbus, aprašytus šio dokumento I ir II skyriuose, būtų tikslinga juos aptarti su būsimaisiais tų darbų vykdytojais ir sudaryti tų darbų koordinavimo štabą bei tų darbų vykdymo planą.

Tokiu štabu galėtų būti koordinacinė taryba, sudaryta iš 3–5 žmonių, atstovaujančių darbuose dalyvausiančias organizacijas bei skirtingų specialistų grupes.

Koordinacinė taryba turėtų suformuluoti pagrindines spręstinas problemas, parinkti už tų problemų sprendimą atsakingus asmenis ir pavesti jiems sudaryti iš atitinkamų specialistų problemines komisijas.

Probleminėms komisijoms paruošus tyrimo ir projektavimo darbų frontą, leidžiantį pradėti vykdyti etapų 1.7–l.l6 darbus, gali būti kuriamos specialios darbo grupės.

Jei darbų vykdytojai pageidautų, tai dar prieš pradedant darbus, būtų galima organizuoti seminarą, kuriame būtų aptariamos sisteminės analizės ir sisteminio modeliavimo problemos, detaliau susipažįstama su kauzaliniais loginiais ir imitaciniais modeliais, jų kūrimo ir taikymo valdymo procese specifika.

Algirdas Šukys
VU Matematinės statistikos katedros docentas
Vilnius, 1995-01-08

Pastaba. Plačiau ir detaliau apie kompiuterinių valdymo sistemų kūrimą ir tokių darbų organizavimą galima rasti knygoje: A.Šukys. Pirmosios kartos neefektyvumo priežastys. Antrosios kartos ĮAVS projektavimo ir diegimo principai. Vilnius: VU, 1987.