У попередньому розділі згадувалася ситуація, в якій начальник цеху приймає рішення про план робіт на наступний період, отримавши зведення про виконання плану виробництва за попередній. Припустимо, у зведенні міститься повідомлення про те, що зірвані терміни подачі на складання важливої деталі. Очевидно, що підставою для рішення, яке приймає начальник цеху, з'явиться подання його про ситуацію, що створилася, як сформоване на підставі даного повідомлення, так і всього його минулого досвіду. То розуміння ситуації, яка склалася у начальника цеху, може розглядатися як її своєрідна модель. Інтуїтивно зрозуміло, що відповідність між ситуацією і її моделлю неповне. Воно тим повніше, ніж досвідченіше начальник цеху, чек частіше подібні ситуації зустрічалися в його минулого практиці. Чим ближче модель до ситуації, тим раціональніше рішення, що приймаються на її основі і ефективніше хід виробництва.
Найбільш поширене визначення моделі дає В.А. Штофф: «Під моделлю розуміється така подумки представлена або матеріально реалізована система, яка, відображаючи або відтворюючи об'єкт дослідження, здатна замінити його так, що її вивчення дасть нам нову інформацію про її об'єкті.
Існує багато різних за характером та спільності визначень моделі. Але при всьому їхнім різноманітті, кожне з них у тій чи іншій формі вказує, що основою відносин моделі та об'єкту є аналогія, тобто подобу моделі об'єкта в якомусь певному сенсі.
Системи можуть бути подібні до:
- з точки зору результатів, які виходять за допомогою порівнюваних систем;
- з точки зору поведінки або функцій систем;
- з точки зору структур;
- з точки зору матеріалів (вихідних) елементів, з яких складаються порівнювані системи.
Якщо спостерігається ідентичність систем з усіх чотирьох точок зору, то говорять, що вони тотожні. Ясно, що модель не може бути тотожна отражаемому об'єкту. має обов'язково щось відрізнятися від нього. Саме завдяки відмінності моделі від об'єкта виявляється можливим проведення з моделлю різного роду експериментів, у тому числі і таких, які неможливо або складно проводити з самим об'єктом. У цьому основна пізнавальне значення моделі-системи, дослідження якої служить засобом для отримання інформації про іншій системі. Однак більше відмінності між моделлю і її прообразом також небажані. Дійсно, якщо модель в чому-то істотно відрізняється від прообразу, висновки, зроблені на підставі спостережень над моделлю про відображуваному нею об'єкті можуть виявитися, невірними.
При обговоренні питання про необхідного ступеня відповідності моделі значення об'єкту зазвичай використовують поняття «ізоморфізм» і «гомоморфизм».
Кажуть, що система гомоморфна системі , якщо кожному елементу зв'язку і кожному перетворенню систем відповідає, і при тому єдиний елемент, зв'язок і перетворення системи . Якщо ж справедливо і зворотне, тобто будь-якого елемента, зв'язку і перетворення системи відповідає один і тільки один елемент, зв'язок і перетворення системи , то кажуть про изоморфизме цих систем.
Зі сказаного вище вже ясно, що модель завжди лише гомоморфный образ об'єкту в цілому. Однак, щоб забезпечити можливість використання моделі у практиці, необхідно, щоб вона була изоморфна об'єкту щодо тих характеристик, які передбачається вивчати з її допомогою.
Моделі є потужним засобом пізнання дійсності, так як відкривають широкі можливості експериментування в тих сферах, де проведення натурного експерименту з тих чи інших причин неможливо. До таких сфер слід насамперед віднести економіку. Незважаючи на те, що останнім часом часто проводять всякого роду експерименти в виробничо-господарської діяльності окремих підприємств, об'єднань і навіть галузей, необхідно визнати можливість використання інформації, отриманої з їх допомогою, надзвичайно обмеженою. Адже виробниче ланка, на якому проводиться експеримент, знаходиться в зовсім інших умовах, ніж ті, в яких буде перебувати воно після повсюдного впровадження експериментально перевіряється системи.
Іншою важливою властивістю моделей є те, що з їх допомогою вдається домогтися необхідної строгості, однозначності і часто - кількісної визначеності в описі системи або ситуації у виробництві. Тому раціоналізація управління, заснована на оптимізації принципових рішень, а тим більше його автоматизація неможливі без побудови моделей виробничих систем. Разом з тим корисна модель може бути побудована лише при досить глибокому знанні модельованого об'єкта, який отримують з допомогою більш традиційних (для економіки) методів пізнання. Таким чином, модель є не тільки засобом пізнання, але і його результатом. Застосування моделювання в наукових дослідженнях і використання моделей практиці стає на певному рівні розвитку знання про тій чи іншій області дійсності як можливим, так і необхідним.
чинності властивості моделі повідомляти строгість н однозначність придбаним навіть крім її знань, недостатньо чіткі ситуації в процесі побудови моделі набувають певний сенс. Тому рівень обізнаності про систему найкращим чином відображається за допомогою її моделі. З іншого боку, неможливість побудувати задовільну модель системи свідчить, як правило, про недостатності наших знань про неї.
У недавньому минулому і в даний час робилися і робляться спроби довести, що в економіці використання моделей щонайменше необов'язково, що в економічній науці можуть і повинні існувати на рівних правах два напрямки: використовує моделювання і не використовує його. Сказане раніше про місці моделювання в пізнанні показує неспроможність цих спроб. Широкого поширення і живучості цього омани, як не дивно, сприяли самі прихильники руху за використання моделей в управлінні громадських виробництвом. Історично так склалося, що це рух розвивався під гаслом розширення використання математичних методів в економіці. Відповідно і моделі, що використовуються в господарській діяльності, отримали назву економіко-математичних. Причому вони визначалися як моделі економічних систем, вивчення яких можливо математичними методами. Однак, по-перше, не всі економічні явища можна вивчати за допомогою математичних методів. По-друге, було б невірним відмовитися від вивчення економічних явищ і якими-то іншими методами, крім математичних. Так обґрунтовується необхідність існування особливого «безмодельного напряму в економічній науці.
У дійсності ж далеко не всі моделі, що використовуються в економіці, є математичними, хоча математика і використовується для їх побудови зазвичай досить широко. Разом з тим, відображення об'єкта в формальної, нехай навіть і математичної моделі зовсім не означає, що він вивчався математичними методами. Таким чином, однією з найважливіших причин неправильного трактування місця і значення моделей і моделювання в управлінні виробництвом є невдала класифікація моделей.
Існує багато різних підходів до класифікації моделей. І це природно. Не може бути якийсь універсальної класифікації, придатної на всі випадки. Класифікація, зручна для вирішення одних проблем, може не підходити для інших. Вибір класифікаційного ознаки завжди визначається потребами практики.
Однак, чітко представляючи призначення класифікації, можна судити про успішність або невдалості вибору класифікаційних ознак. Крім того, існують і свої особливі логічні закономірності, які необхідно дотримуватися, щоб отримати корисну, внутрішньо несуперечливу класифікацію. У цьому сенсі можна говорити про зручних і незручних класифікаціях, про те. Яка з них краще і яка гірше.
Дефекти класифікації, особливо невідповідність назв моделей що вкладаються в них поняттями, впливають на розподіл зусиль у розробці проблем економічної науки, структуру і методику проектував: автоматизованих систем управління виробництвом і т.п., є потенційним джерелом непродуктивних витрат, часто досить значних.
Процес управління є процес інформаційного обміну, тому й моделі управління найбільш зручно класифікувати у відповідності з трьома основними рівнями вивчення знакових систем, відповідних трьох аспектів семіотики: прагматиці, семантику, синтактике.
Особливості прагматичних (у нашому випадку економічних), семантичних і синтактических моделей, що випливають з того факту, що вони описують один і той же об ’ єкт на різних рівнях абстрагування від його специфіки і тому не аддитивны, багато в чому визначають порядок конструювання взаємоузгодження моделей в єдиній системі управління.
Найбільш повним і всебічним рівнем розгляду об'єкта є прагматичний. Тому при будь-якому прикладному дослідженні, будь-якому використанні моделей в практичній діяльності модельне опис об'єкта необхідно починати з побудови його прагматичної моделі. Прагматичний підхід припускає розгляд інформації з позиції її значення для вирішення тієї або іншої конкретної задачі одержувачем. Оскільки одержувачів і тим більше розв'язуваних ними завдань в будь-якій економічній системі багато, а одна і та ж інформація для різних завдань одержувачів має саме різне значення, то описати подібний об'єкт на прагматичному рівні з допомогою однієї моделі не вдається. Множинність одержувачів інформація і розв'язуваних ними завдань неминуче призводить до того, що опис функціонування виробничої системи на рівні прагматики виявляється набором окремих економічних моделей, що формалізують акти вибору, рішення в різних виробничих ситуаціях. В рамках прагматики не вдається розкрити взаємозв'язок окремих моделей між собою, у зв'язку з чим уявлення про цінності системи втрачається.
Єдність будь-якої системи управління виявляється насамперед у єдності змісту інформації, що використовується в ній, для прийняття рішень. Саме потоки інформації, циркулюючі в системі, пов'язують між собою окремі акти і центри вибору рішень. Показати внутрішню цілісність системи, розглянути механізм узгодження окремих актів управління між собою вдається, якщо відволіктися від особливостей кожного рішення, від усіх аспектів практичного використання інформації, тобто побудувати модель системи на семантичному рівні (семантичну модель).
Неважко показати, що багато проблеми організації системи управління і, перш за все, всі питання, пов'язані з використанням технічних засобів для збору, передачі, накопичення та обробки інформації, можуть бути вирішені тільки на синтактическом, чисто знаковому рівні. Це вимагає побудови синтактических моделей, що описують формальні процедури обробки інформації, в повному відволікання від її змісту.
При такому підході моделі, звані зараз зазвичай економіко-математичними, слід визначити як прагматичні (у нашому випадку економічні), оскільки вони пов'язані з конкретної виробничої завданням, розв'язуваної певним використанням інформації, тобто описують виробничу ситуацію на прагматичному рівні. З економічної моделі ясно, яка інформація буде отримана в результаті вирішення даної задачі і яку інформацію потрібно для цього розташовувати, тобто обсяг та склад вхідної і вихідної інформації. На питання, звідки виходить вхідна, і де ще, в яких завданнях використовується вихідна інформація, економічна модель відповіді не дає.
Так звані «інформаційні моделі», є по суті своєї моделі семантичні. В семантичній моделі всі структурні та матеріальні елементи системи - люди, вироби, обладнання, матеріали, документи і т.д. - розглядаються лише як інформаційні об'єкти, тобто джерела або носії інформації. У них не розглядаються змістовно ті або інші конкретні завдання, а робиться наголос на інформаційні зв'язку окремих завдань, на збір і передачу даних.
І, нарешті, моделі, що описують формальні процедури переробки інформації, що становлять основу підсистеми математичного забезпечення АСУП, є при такої класифікації в заспіваємо більшості моделями синтактическими.
Таким чином, для всебічного інформаційного відображення процесу управління виробництвом необхідно побудувати його прагматичну (економічну), семантичну до синтактическую моделі.
Провідною частиною системи управління, повністю визначає якість прийнятих рішень і, отже, в значній мірі ефективність функціонування нової системи, є комплекс економічних моделей.
Економічні моделі можна розділити на два види: на моделі вибору рішень і на моделі оцінок. Останні за своєю природою є описовими (дескриптивными). Вони мають підпорядковане значення в тому сенсі, що або оцінки, отримані з їх допомогою, або самі моделі цілком використовуються в моделях вибору рішень. Потреба в них і виникає лише оскільки прогнозування економічних наслідків прийнятих рішень необхідно для кількісного порівняння стратегій (планів, ліній поведінки) між собою і вибору оптимальної стратегії.
Будь-яка строга наукова модель є результатом формалізації, тобто побудови з допомогою формальних наукових мов опису систем з необхідною ступенем наближення до дійсності. Формалізації процесу функціонування системи передує її ретельне вивчення, в результаті якого виявляється так зване змістовний опис системи. Воно являє собою спробу виділити властиві системі основні закономірності і дати їм прагматичну (у нашому випадку економічну) інтерпретації або, як ще говорять, здійснити економічну постановку задачі. Змістовний опис є вже по суті справи моделлю, тільки їзді не формалізованої і тому мало придатною для використання в практиці управління. Формалізація може здійснюватися в декілька етапів. Результатом кожного з них є модель система, яка займає проміжне положення між суворої наукової моделлю і змістовним описом. Залежно від того, за скільки етапів рекомендує здійснити формалізація той чи інший автор визначається те чи інше число типів моделей рівній мірі формалізації.
Для того, щоб модель, за допомогою якої описується що підлягає вирішенню завдання, могла б бути використана в практиці управління, вона повинна відповідати двом основним вимогам:
- Модель повинна адекватно відобразити всі існування властивості досліджуваних систем.
- Повинен бути в наявності метод рішення задачі описаний даною моделлю.
Не важко бачити, що ці вимоги у відомому сенсі суперечливі. Чим повніше страждає модель особливості системи, теп вона складніша і тим важче знайти метод для її реалізації з обчислювальної точки зору. Щоб досягти відповідності моделі двом зазначеним вимогам, часом доводиться сам процес конструювання повторювати неодноразово, збільшуючи її відповідність реальної дійсності, з одного боку, і узагальнюючи, спрощуючи її, де це можливо, з метою знайти необхідний метод її реалізації - з іншого боку.
