Эта работа проводилась в рамках СЕМИНАРА ПО ДИНАМИКЕ СОЦИАЛЬНЫХ И ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ, который проводился с 25 по 27 ноября 1998 года на инженерном факультете Национального университета Ла-Платы.
Он был представлен во время семинара и проводился с целью распространения системного мышления и системной динамики как динамических методологий анализа и решения проблем в сложных социальных и экономических системах.
CACIT sa является представителем POWERSIN, компьютерного инструмента для Аргентины и Латинской Америки, который позволяет выполнять модели и симуляции, используя методологии, представленные в этой статье.
МЕТОДИКАСистемная динамика - это дисциплина, которая объединяет теорию, методы и философию, необходимые для анализа поведения сложных систем. Эта область продвинулась за последние десятилетия благодаря работе MIT System Dynamic Group.
Этот подход, зародившийся в инженерии и управлении сервомеханизмом, использует перспективу анализа, основанную на информации обратной связи и взаимной или рекурсивной причинности, для консолидации ПОНИМАНИЯ динамики сложных систем, независимо от того, являются ли они физическими., биологический или социальный.
Ниже мы позволим себе дать несколько определений от разных авторов:
Системное мышление: «Это дисциплина, которая позволяет визуализировать целостность и взаимосвязи и научиться структурировать указанные взаимосвязи более эффективным и действенным способом»
Питер Сенге. 1991
Системное мышление: «Определение основано на спецификации и обсуждении четырех фундаментальных характеристик:
1.- модельное мышление: явно всеобъемлющее моделирование
2.- взаимосвязанное мышление: системные структуры
3.- динамическое мышление: размышления о динамических процессах (с задержками, обратной связью, колебаниями)
4. - проводящие системы: облегчает практическую работу в области управления и контроля систем ».
Гюнтер Оссимиц
УНИВЕРСИТАТ КЛАГЕНФУРТ
Системная динамика »Это способ изучения ПОВЕДЕНИЯ (поведения) систем, чтобы показать, КАК политики, решения, структура и задержки (время) взаимосвязаны, чтобы влиять на рост и стабильность»
Джей форрестер
Промышленная динамика. 1961
Системная динамика обеспечивает структурную основу, которую можно применить к любой теме, которую вы хотите понять, позволяя визуализировать изменения, которые происходят с вариациями во времени.
Процесс системной динамики начинается с проблемы, которую необходимо решить, с ситуации, которую необходимо понять более глубоко, или с поведения, которое необходимо исправить или избежать.
Первым шагом является сбор информации, которая есть у людей, называемая «ментальной базой». Это представляет собой богатый источник информации о частях системы, информации, доступной в различных точках системы, и политиках, которые используются для принятия решений.
Менеджмент и социальные науки были ограничены только измеримыми данными, а вся активная информация, которая существует в рабочей среде, была неизвестна.
Непрерывный поиск лучшего понимания экономических и социальных систем представляет собой новые границы этой дисциплины.
Границы прошлого - это создание письменной литературы, исследование географических границ Земли и космоса и проникновение в физические науки. Это больше не границы, чтобы стать повседневной деятельностью.
Ключевые слова: системная динамика (системная динамика, системное мышление), динамические модели, моделирование, социальные системы, экономические системы.
цели
С презентацией предполагается следующая работа:
- Повышать осведомленность о сложности систем лечения, предупреждать наших преподавателей, руководителей, бизнесменов и руководителей в целом о том, что в сложном и динамичном мире, в котором мы живем, необходимо использовать новые методы и инструменты для эффективного принятия решений. Введение в системную динамику (System Dynamic) Системное мышление (System Thinking), широко распространенное Питером Сенге в книге V Discipline through Simulation by Models. Установление разницы между традиционным подходом к решению проблем управления общественность и перспектива системной динамики.
Парадигма проектирования административных, управленческих и социальных систем.
О системах легко говорить: компьютерные системы, системы контроля воздуха, экономические системы и социальные системы; но мало кто может рассказать:
Большинство людей ведут себя по-разному с разными типами систем.
Настолько, что инженерные системы проектируются с использованием самых передовых методов динамического анализа и компьютерного моделирования, чтобы предвидеть поведение системы, когда она, наконец, построена.
В отличие от политической, экономической и управленческой систем, только интуиция и споры используются для построения наших социальных систем.
Например, при проектировании химического завода инженеры знают, что динамическое поведение является сложным и что проект не будет успешным, основываясь только на правилах практики и опыте. Необходимы обширные исследования устойчивости и динамического поведения химических процессов и способов их управления. По этой причине модели строятся с помощью компьютеров для имитации поведения перед построением, даже если это всего лишь пилотный тест.
Однако давайте рассмотрим огромную разницу, которая существует при проектировании социальных систем. Законы, организационные формы, политика и кадровая практика меняются только на основе интуиции и заседаний комитета или совета, обычно без какого-либо адекватного динамического анализа для предотвращения неожиданных последствий.
Дизайн социальных систем и компаний производит впечатление механического или авторитарного.
По этой причине важно противопоставить глубокий прогресс за последнее столетие в понимании технологий и относительное отсутствие прогресса в понимании экономических, социальных и управленческих систем.
Несомненно, это происходит из-за недостатка знаний, которые на самом деле позволяют нам принять идею о том, что семьи, компании и правительства принадлежат к одному и тому же классу динамических структур, где их фундаментальное различие заключается в степени их сложности.
Идея социальной системы требует понимания происхождения поведения, выходящего за рамки отдельных людей, составляющих систему.
Что-то особенное в структуре системы определяет то, что происходит, помимо суммы отдельных целей и действий.
Другими словами, концепция СИСТЕМЫ подразумевает, что люди не являются полностью свободными агентами, но существенно погружены в свою среду.
Структура обратной связи в компании может влиять на принятие решений, выходящих за рамки того, чего хотят люди в компании.
Под структурой обратной связи следует понимать, что установка существующих условий приводит к решениям, которые вызывают изменения в условиях окружающей среды, которые влияют на последующие решения. Так происходит в большинстве ситуаций вокруг нас.
Мы не живем в мире с односторонним движением, где проблема ведет к действию, которое ведет к решению.
Мировое впечатление: открытый цикл
Изображение на рисунке предполагает, что мир однонаправлен, что проблема статична, и нам нужно только действовать, чтобы получить желаемый результат.
В действительности мы живем в среде с непрерывным циклом, как показано на рисунке, где каждое действие основано на текущих условиях, такие действия влияют на условия, и это изменение условий становится отправной точкой для будущих действий. У этого процесса нет ни начала, ни конца. Люди взаимосвязаны, и задействовано много связей.
Мировое впечатление: замкнутый цикл
действие
Информация о результате
проблемы
В исследованиях бизнеса были обнаружены поистине удивительные вещи, которые можно перенести на все социальные системы.
- Во-первых, большинство трудностей вызвано внутренними причинами, хотя существует непреодолимая и обманчивая тенденция возлагать вину на "внешние силы". Во-вторых, действия, которые люди осознают, что они совершают, обычно совершаются с убеждением, что они решения существующих или возникших трудностей, которые в действительности во многих случаях являются причинами возникающих проблем В-третьих, истинная природа структур динамической обратной связи, из которых состоят социальные системы, может ошибочно побуждать людей к совершению неэффективных действий или контрпродуктивно. В-четвертых, люди обычно знают:
Проблема в том, что люди не понимают правильно, каким образом общее поведение, которое дает результаты, происходит из существующих сложных взаимодействий.
В работе над системной динамикой в проблемных компаниях они позволили раскрыть причины своих проблем. Анализируемые трудности включают падение доли рынка, колебания производства с сокращением уровня занятости или снижение прибыльности для других компаний.
Этот тип анализа позволяет углубить знания о том, как СТРУКТУРА и ПОЛИТИКА (действия, решения) связаны с поведением.
Что такое системная динамика?
- Универсальный язык для менеджеров ресурсов, экологов, экономистов. Облегчает подлинную интеграцию и совместное планирование. Мощный подход к комплексному планированию, который легко доступен любому администратору. Компьютерное моделирование направляет ОБУЧЕНИЕ. Он помогает понять сложность реального мира и проблем управления, позволяя определить наиболее подходящие точки УРОВНЯ или ДАВЛЕНИЯ для управления системами в правильном направлении с минимальным износом. То есть определите лучшие точки воздействия.Компьютерное моделирование прост в использовании, что позволяет проводить такой мощный анализ, позволяющий исследовать пределы сложности и хаоса.Это позволяет интегрировать различные компоненты системы. Мощный инструмент для бизнес-планирования. Изобретенный учеными, он используется экономистами, экологами и бесчисленным множеством профессионалов, преображая новое поколение МЕНЕДЖЕРОВ БИЗНЕСА. Экология - одна из новых областей, где она становится универсальным инструментом для систематического исследования великих экологических проблем, которые необходимо решить в мире. В последние десятилетия Системная динамика использовалась во всех областях: изменения окружающей среды, экономическое развитие, социальные проблемы, городское планирование, психология и физиология, среди прочего. Следовательно, наблюдается рост основных используемых инструментов, таких как причинно-следственные диаграммы, теория хаоса,статистический анализ и интерактивные обучающие среды.
Сложные системы
Сложные системы демонстрируют поведение, которое во многих случаях может быть прямо противоположным тому, что можно было бы интуитивно ожидать. Forrester называет такой способ поведения «противоречащим интуиции». Интуиция, управляющая анализом систем, была разработана на основе анализа простых систем, так что выводы, сделанные в результате применения этой интуиции к сложным системам, могут привести к результатам, прямо противоположным тем, которые появляются в действительности.
Таким образом, в простых системах причина и следствие обычно тесно связаны в пространстве и времени. Напротив, в сложных системах причина и следствие часто не близки ни в пространстве, ни во времени.
В сложных системах существует множество контуров обратной связи. Из них одни являются положительными и управляют процессами роста, а другие - отрицательными и управляют процессами стабилизации.
Интересно отметить, что именно из-за сложности взаимодействий причина определенной проблемы может быть расположена очень далеко по времени от симптомов, которые она вызывает, или она может находиться в совершенно другой и удаленной части системы.
Один из аспектов, который подчеркивает системная динамика, заключается в том, что причины проблем, возникающих в социальных проблемах, обычно обнаруживаются не столько в предыдущих событиях, сколько в СТРУКТУРЕ самой системы.
Например, при применении системной динамики к изучению проблем городских сетей наблюдается, что выполнение определенных городских программ связано не только с отсутствием контроля со стороны властей, а скорее с набором процессов обратной связи, которые они действуют внутри системы и, как правило, находятся вне досягаемости указанных властей.
Природа сложных систем
Системная динамика особенно подходит для изучения ПОВЕДЕНИЯ (поведения) сложных систем. Вот некоторые характеристики того же самого:
- Сложные системы имеют ВЫСШИЙ ПОРЯДОК, то есть в системе много состояний или уровней переменных. Сложные системы - МНОЖЕСТВЕННЫЕ ПЕТЛИ, они имеют значительное количество петель обратной связи, которые взаимодействуют с положительным или отрицательным знаком. Сложные системы НЕТ ЛИНЕЙНЫЙ, это нелинейное соединение контуров обратной связи позволяет определенному контуру доминировать в структуре какое-то время, а затем его заменяет другой контур с глубокими последствиями для поведения системы Сложные системы СОПРОТИВЛЯЮТ ИЗМЕНЕНИЯМ ПОЛИТИКИ, политика - это правила которые описывают, как информация, имеющаяся в данный момент, будет использоваться для определения будущих действий.Сложные системы содержат точки воздействия, влияющие на баланс системы.Сложные системы компенсируют внешние корректирующие усилия. Сложные системы по-разному реагируют на краткосрочные изменения политики. Изменения в поведении сложных систем обычно вызывают краткосрочные реакции, ПРОТИВОПОКАЗАННЫЕ долгосрочным эффектам.
Различные подходы к моделированию социальных систем
Можно считать, что существуют две радикально противоположные точки зрения по отношению к проблеме создания математических моделей социальных систем. Первый и, вероятно, самый распространенный, поддерживается теми специалистами, которые на основе обработки «исторических» данных эволюции намерены построить модель.
Таким образом, он пытается соответствовать предыдущей модели, обычно линейной по имеющимся данным.
Эту точку зрения можно назвать поведенческой, потому что она пытается подогнать модель под имеющиеся данные. К этому подходу к проблеме построения моделей относится ЭКОНОМЕТРИЯ.
Методы эконометрического моделирования появились в 1930-х годах и могут быть связаны с названием TINBERGEN.
В моделях эконометрического прогнозирования используются методы статистического вывода для оценки на основе эмпирических данных направления и величины взаимозависимости различных экономических переменных.
Чтобы предсказать значения определенного набора переменных, предполагается зависимость этих переменных, называемых зависимыми переменными, от других независимых переменных.
Другая точка зрения возникла в 50-х годах у профессора Джея У. Форрестера из Массачусетского технологического института, и он пытается построить модель после тщательного и тщательного анализа различных элементов наблюдаемой системы. В ходе этого анализа извлекается внутренняя логика модели, и из структуры предпринимается попытка корректировки с использованием исторических данных.
Следует отметить, что эта корректировка занимает второстепенное место, поскольку фундаментальным является глубокое знание внутренней логики и структурных отношений.
По этой причине Системную динамику обычно считают структуралистской.
На практике используются модели, построенные по двум методикам.
Для получения наиболее вероятных значений будущего события обычно используются статические методы, но для понимания реакции системы на набор будущих условий предпочтительнее System Dynamics.
Статистические методы полезны в краткосрочных исследованиях, а системная динамика позволяет визуализировать прогноз долгосрочных тенденций.
«Ошибка почти всех политик стабильности состоит в том, что они не являются частью долгосрочного плана роста. Если Аргентина будет расти в течение следующих пяти лет, уровень безработицы в ней снизится »
Лестер Туроу
Построение эконометрических моделей предполагает использование сложных методов, которыми владеют квалифицированные специалисты.
Вместо этого процесс построения модели с использованием системной динамики требует формирования мультидисциплинарных групп, которыми может руководить или проводить (коучинг) специалист по системной динамике.
Точно так же стоит отметить простоту используемой методологии (причинно-следственные диаграммы, диаграммы потока запасов, мозговой штурм и т. Д.).
Парадигма мысли
Очень сложно понять, что человек использует, чтобы визуализировать любую ситуацию.
Для этого попробуем ответить на следующий вопрос:
Что вызывает сегодня проблему перенаселения во многих странах?
Если вы уделите несколько минут, вы наверняка сможете составить ответ на этот вопрос в виде списка. Пытаясь отразить процесс построения его «ментальной модели», который привел его к составлению этого списка, мы могли бы сказать, что он выглядит как следующий график:
Мы собираемся обратиться к этому процессу ментального моделирования, учитывая, что на Западе преобладает парадигма мышления, когда мы сталкиваемся с вопросом типа: что вызывает что? Ответом будет список причинных факторов.
Неявно каждый фактор приобретает или имеет определенный вес в списке: это самый важный, второй и т. Д.
Этот тип мысленного моделирования может быть связан с аналитическим выражением, называемым уравнением множественной регрессии. Многие из нас знакомы с ним:
Y = a o + a 1 x 1 + a 2 x 2 +…. + A n x n
Где y = зависимая переменная
x i = независимая переменная
a i = коэффициент (или весовой коэффициент)
Важно отметить, что при составлении списка неявно предполагалось:
- Каждый фактор способствует возникновению эффекта, например, причинно-следственная связь имеет односторонний характер. Каждый фактор действует независимо. Весовой коэффициент фиксирован. То, как каждый фактор влияет на возникновение эффекта, остается неявным (представлен только знаком коэффициенты).
Парадигма системного мышления предлагает альтернативы каждому из этих предположений. Во-первых, согласно этой парадигме, каждая причина связана в циклическом процессе с этим следствием и каждой из других причин. Системный мыслитель называет эти циклические процессы петлей обратной связи.
Следующий рисунок иллюстрирует этот процесс:
Переход от однонаправленной к круговой причинно-следственной связи и от независимых факторов к взаимозависимым отношениям очень глубок.
В самом деле, способ видеть мир как статический ряд, с отношениями в ответ на стимулы, очень отличается от видения его взаимозависимого и динамического процесса.
Это заставляет тех, кто практикует эту дисциплину, совершенно по-другому видеть, что происходит в мире и вокруг них.
Третье неявное предположение в списке - это фиксированный весовой коэффициент. В отличие от этого системного мышления, как следует из предыдущего рисунка, сила или вес колеблются со временем из-за замкнутой взаимосвязи.
Сначала может доминировать одна петля, затем другая и так далее. Следовательно, «одним ударом» проблему не решить. Необходимо рассматривать с точки зрения взаимозависимых отношений, вес которых меняется со временем, частично в ответ на вмешательства, которые были реализованы в системе.
Последнее предположение, связанное со «списком», состоит в том, что корреляция достаточно хороша, чтобы объяснить, как работает система.
Системное мышление бросает вызов подходу регрессионного анализа, предлагая вместо этого ОПЕРАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ КАК все работает.
То есть для того, кто занимается системным мышлением, будет недостаточно определить факторы, которые коррелируют с перенаселенностью. Фактически, необходимо будет иметь возможность предложить ОПЕРАЦИОННОЕ объяснение того, как возникло перенаселение.
Контраст между корреляционной и операционной моделями процесса перенаселения показан на следующем рисунке (так называемые диаграммы Форрестера):
Моделирование как технология
Это мощный инструмент для тех, кто хочет анализировать, проектировать и эксплуатировать сложные системы.
Это позволяет пользователям создавать модели реальных процессов, которые очень сложно анализировать с помощью электронных таблиц или рабочих процессов.
Это наименее затратный способ изучить новые процессы без необходимости инвестировать в пилотное тестирование.
Это также отличный инструмент коммуникации, так как он позволяет показать, как выполняется определенная операция или процесс, стимулируя творческий подход к внедрению улучшений или оптимизаций.
Он используется в промышленности, правительстве и образовательных учреждениях, поскольку сокращает цикл проектирования, снижает затраты и позволяет максимизировать обучение.
Модель
В каждый момент нашей жизни, возможно, не считая его таковым, каждый раз, когда мы пытаемся решить проблему, мы обращаемся к помощи модели.
Модель - это простой порядок предположений о некой сложной СИСТЕМЕ.
Это попытка ПОНИМАТЬ некоторые аспекты бесконечного разнообразия посредством выбора серии общих наблюдений, полученных путем восприятия и прошлого опыта, примененных к поставленной проблеме.
Модель - это логическое описание того, как ведет себя система, процесс или компонент. Вместо взаимодействия с реальной системой вы можете создать соответствующую ей модель.
Моделирование включает в себя проектирование модели системы, процесса или компонента и позволяет проводить с ней все возможные эксперименты. Цель экспериментов Что если? позволяет определить, как будет вести себя реальная система, и спрогнозировать влияние изменений в системе с течением времени.
Например, такие вопросы, как:
Могу ли я изменить дизайн телевизора с меньшим количеством компонентов и сохранить четкость изображения на экране?
Сколько людей мне понадобится, чтобы поддерживать определенный сервис на определенном уровне?
С помощью моделирования тестовые гипотезы могут быть предложены за небольшую часть стоимости их выполнения. Например, это намного дешевле и требует много времени, чем создание пилотных проектов.
Хотя эксперименты с существующими моделями являются обычным явлением, моделирование позволяет исследовать неизвестное и непроверенное.
Поскольку моделирование заставляет моделиста анализировать динамику процесса, оно также приводит его к более глубокому пониманию процесса, который он оценивает.
Полученное понимание поможет разработчику модели переработать процесс, чтобы он лучше соответствовал бизнес-целям или задачам реализации инвестиций.
Мы можем установить классификацию, в которой мы говорим, что существует два типа моделирования по моделям: статическое и динамическое.
Статические модели - это системы уравнений, которые решаются только один раз. Ярким примером этого являются электронные таблицы, которые, конечно, можно пересчитать, или программные макросы, которые облегчают такое выполнение.
Динамические модели добавляют измерение ВРЕМЕНИ.
Математические уравнения, связанные с процессами, выполняются во временных интервалах, что позволяет разработчику модели изучать систему по мере ее развития с течением времени.
Постоянный прогресс в области вычислений в последние десятилетия привел к резкому расширению использования моделирования.
Фактически, все больше и больше компаний создают и анализируют имитационные модели, прежде чем назначать бюджет для определенного действия, такого как новое строительство, изменения в производстве и т. Д.
ТЕХНОЛОГИЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ больше не ограничивается наличием мощного оборудования и специализированного инженера.
Сегодня доступные инструменты имеют прочную репутацию, они гораздо более удобны и интуитивно понятны, они включают в себя важные графические возможности и элементы, облегчающие создание симуляторов.
При этом в разумные сроки может быть получена модель с деталями, которые представляют назначенные условия, что дает возможность ПРОДОЛЖАТЬ УЛУЧШЕНИЕ ваших операций.
Преимущества, которые можно получить с помощью моделирования
- Дисциплина, позволяющая сделать ваши предположения явными. Предоставляет безрисковую среду для экспериментов. Позволяет компании систематизировать разрозненные фрагменты информации. Может использоваться для обучения, организационной памяти, политики и разработки процессов. Предоставляет инструмент, который поможет вам понять необходимый баланс., в КРАТКОВРЕМЕННЫХ и ДОЛГОСРОЧНЫХ политиках для эффективности их систем, которые очень трудно моделировать интуитивно. Определение факторов воздействия на ЗАДЕРЖКИ в принятии решений. Реализация или преобразование концептуальной модели в компьютерное моделирование, которое позволит вам Целевые группы экспериментируют с политиками и разрабатывают надежные стратегии и решения.
Использование МОДЕЛИРОВАНИЯ при планировании сценария
Моделирование особенно эффективно при использовании в качестве инструмента планирования сценария. Вместо оценки продаж на следующий год на конкретном рынке используется стратегическое моделирование, чтобы ПОНИМАТЬ лучшие последствия изменения инвестиций в рекламу, реакцию конкурента на введение улучшения в продукт.
Имитация эффективной стратегии является полезным дополнением к процессу стратегического планирования. Если все сделано правильно, эти модели могут непрерывно использоваться администраторами, которые хотят проверять новые предположения.
Рабочие группы могут обсуждать новые стратегии и даже использовать компьютерное моделирование в качестве дополнения к диалогу.
Вместо того, чтобы акцентировать внимание на аналитических аспектах проблемы, симуляция делает упор на диалоге, понимании и усвоении проблемы.
Сочетание системной динамики и сценарного планирования дает нам методы, позволяющие избежать неопределенностей, улучшить процесс принятия решений, провести мозговой штурм о возможных вариантах будущего и определить различные варианты и стратегии.
Тренажеры для практики менеджмента
После того, как бизнес-модель создана и определена, к ней можно добавить интерфейс, который позволит использовать указанную модель людьми, которым не обязательно иметь какие-либо знания о технике и методологиях, используемых для ее реализации.
Таким образом модель превращается в компьютерное приложение, которым вы можете легко поделиться со своими коллегами. Простота использования интерфейса позволит администраторам изменять предположения, вводить решения и визуализировать в гораздо более привлекательных графиках и отчетах процесс принятия решений и управления идеями.
Администраторы будут использовать его двумя способами:
- Как стратегический инструмент Как инструмент обучения, чтобы научить вас другим конкретным темам вашего бизнеса.
Симуляторы позволят вам получить знания и усвоить знания в своем бизнесе, которые в противном случае можно было бы получить только после многолетнего опыта.
Новые применения методологии
Его создатель в настоящее время возглавляет группу, которая внедряет Системную динамику в среднее образование в США с выдающимися результатами.
Более подробную информацию можно получить сегодня, подписавшись на онлайн-рассылки для школ K-12 Nlux mit.edu.
Существует также онлайн-публикация под названием Creative Learning - The Exchange по адресу: http: / sysdyn / mit / edu /
Это привело к появлению недавно появившейся новой области, которая получила название среды обучения, которая за счет использования технологий (CD-ROM, мультимедиа и моделирование) облегчает обучение, фокусируясь на областях интересов с конкретными моделями, таким образом Так, Гарвардская школа бизнеса выпустила два компакт-диска:
Строительные услуги
Получение прибыли и управление клиентами ради прибыли
Теперь они доступны:
Балансировка системы показателей
Развитие успешных международных совместных предприятий
От другой фирмы доступны:
Следующий шаг. Моделирование для компаний
Design a Cell (первый ориентирован на изучение науки)
Экспериментальная деятельность признана мощным способом продемонстрировать значение системной точки зрения в обучении. Поэтому симуляции, в которых участники являются частью структуры, создают среду, в которой люди сталкиваются со многими изменяющимися и даже разочаровывающими ситуациями в реальной жизни.
Системная динамика с самого начала используется во многих приложениях, и их перечисление, несомненно, не является целью данной работы.
Если мы заинтересованы в акцентировании внимания на так называемой городской динамике, поскольку мы понимаем, что она может быть источником анализа проблем безработицы.
Эта область применения берет свое начало в 60-х годах, именно с Джея Форрестера, по сути, была проведена работа по демографическому влиянию, моделирование городских территорий применительно к регионам, где можно детально изучить такие вопросы, как распространение наркотиков, преступность, трафик, безработица, иммиграция / эмиграция среди других.
Модель Forrester Urban Dynamics - это конкретная имитационная модель городского района. Как и все модели, он содержит особое видение городской структуры и ее внутренних отношений.
Модель представляет собой набор из множества альтернатив факторов, которые считаются подходящими для реагирования на определенное обнаруженное неудобство.
В этой модели можно выделить два фундаментальных понятия.
- Влечение (отталкивание), которое городская территория оказывает на компании и различные социальные категории в этом районе.Взаимосвязь проблем. Это показывает, насколько сложно лечить эти проблемы на основе одной только интуиции, поскольку невозможно действовать в отношении одной из проблем, не затрагивая другие.
Рассматриваемая городская территория может быть городом или его частью. Настолько, что модель была успешно применена к Лоуэллу (Массачусетс), несомненно, с характеристиками, типичными для городов Северной Америки.
Но это не помешало внести соответствующие изменения в небольшой французский город Деказвиль.
Также существует модель Kadanoff, которая позволяет включить несколько мегаполисов и сельский сектор.
Важность этой модели заключается в способности анализировать миграционную деятельность.
В других случаях может быть интересно построить региональные модели, в которых есть свои особенности.
Например, есть модель бассейна Саскуэханна (часть Мэриленда, Пенсильвании и Нью-Йорка), реки, которая поддерживает регион, имеющий большое экономическое значение.
Другой пример применения этих моделей был проведен в городе Наварра, где была создана региональная модель с двумя слоями. В том смысле, в котором этот термин используется в теории иерархических систем. Рассмотрены следующие слои:
- Региональная страта, в которой макроэкономические характеристики с высокой степенью агрегации на региональном уровне рассматриваются как региональная или зональная страта, через которую однородные зоны определяются в пределах региона по определенным величинам.
Вот блок-схема модели:
Базовая структура этой модели должна четко различать
- Структура и функционирование каждого слоя рассматриваются изолированно Координация между ними
Ниже мы разрабатываем схему, на которой наиболее важные величины каждой подмодели показаны в упрощенном виде:
Соотношение в региональной модели между региональной и уездной стратами выглядит следующим образом: считается, что региональная страта определяет на основе регионального дохода общие инвестиции региона, а на основе потребления - потребности в занятости.
Посредством политических действий инвестиции и эти рабочие места распределяются между различными зонами и округами. Инвестиции и создание новых рабочих мест в каждой из региональных зон, а также динамика их собственного производственного сектора определяют их динамическое поведение в отношении таких аспектов, как миграционные потоки или финансовые дисбалансы.
На следующем рисунке более подробно показана возможная структура, а также взаимодействие между ними.
Эта структура позволяет строить модели региональной динамики, в которых можно использовать методы оптимизации для определения наиболее подходящей политики для определенных целей.
На самом деле это позволяет визуализировать через конкретный опыт одну из самых замечательных характеристик системной динамики: ГИБКОСТЬ ее применения.
ВЫВОД
Настоящая работа в том виде, в каком она была изложена в начале, предназначена для распространения, и считается, что в случае такого рода и с должным уважением к тем, кто проводит фундаментальные исследования по этому вопросу, очень важно обновить знания по некоторым методологиям, таким как Системная динамика, которая вместе с тем, что называется системным мышлением, и с огромным развитием компьютеров - потенциалом ПК - стала отличным и мощным инструментом для решения проблем, возникающих в сложных социально-экономических системах, которые в силу своих характеристик по сути являются динамическими.
Копирование Марио Бунге из его прекрасной книги «Социальные системы и философия»; Вышеупомянутый и известный аргентинский ученый и исследователь пишет по этому поводу: «Системный подход - это способ осмысления вещей, подхода и формулирования проблем. Он характеризуется представлением каждого объекта как сложной совокупности или ее компонента. Следовательно, всякий, кто придерживается этого подхода, пытается обнаружить различные аспекты проблемы, а также проблемы, связанные с ней. Таким образом, он избегает односторонних или секторальных взглядов и соответствующих упрощенных решений.
Системный подход является альтернативой как индивидуализму (атомизму), так и тотализму (холизму). Он допускает необходимость изучения компонентов системы, но не ограничивается ими. И он признает, что системы имеют характеристики, которых не хватает их частям; но он стремится понять эти системные свойства с точки зрения частей системы и их взаимодействия, а также с точки зрения условий окружающей среды. Другими словами, системный подход предлагает нам изучить состав, среду и структуру интересующих систем ».
Эпоха, в которой мы живем, - это так называемая эпоха информации (провозглашенная Друкером в 1969 г.), к сожалению, есть те, кто считает, что это означает сбор информации, и это как раз наоборот, важно ОБРАБОТАТЬ информацию, которая Это делает нас более сильными и компетентными, поскольку позволяет своевременно организовать это, чтобы это означало ЦЕННОСТЬ. Это ситуация, из-за которой мы, почти не осознавая этого, находимся на переходном этапе между Информационной Эрой и грядущей « Эрой Знаний».
Как будто этого было недостаточно, уже начали появляться аналитики и футурологи, которые говорят и вводят новые термины, такие как цифровая экономика (Дон Тэппскотт) и сетевая экономика (Кевин Келли-ПРОВОД), которые в конечном итоге подразумевают новые правила поведения рынков и Мир.
Это краткое предыдущее описание произведено в мировом контексте, который был обнаружен, в контексте Глобализации, которая вместо того, чтобы быть Планетой Земля в настоящей Глобальной Деревне, в мире для всех для всех, является гиперконкурентной моделью, где экономическая изоляция целых регионов и социальная изоляция миллионов людей - это повседневная проблема.
В этой реальности именно здесь использование системного мышления вместе с системной динамикой, добавленное к построению моделей и компьютерного моделирования, действительно важно, поскольку они рационализируют и поддерживают процесс принятия решений.
Несмотря на все вышесказанное, те, кто представляет эту работу, считают, что эти Методологии являются основополагающими в государственном секторе на всех его уровнях и во всех институтах, составляющих его, как стратегический шаг при планировании социальной политики.
Особый абзац заслуживает того, чтобы эта методология и инструменты применялись к муниципалитетам, поскольку, если это было указано в предыдущих строках, к нему также добавляется политика децентрализации и автономии, так что в моде сегодня это заставляет муниципалитеты брать на себя жизненно важное значение и в их повестке дня. политика включает вопросы, которые были немыслимы 30-40 лет назад, такие как местное и региональное развитие, производство, занятость, приватизация и т. д., что заставляет их должностных лиц использовать все более сложные инструменты управления и организации, потому что перед у них чрезвычайно сложные и динамичные проблемы.
Именно в этих сценариях информационные системы должны не только обрабатывать данные, но также генерировать стратегическую и прогнозирующую информацию, потому что при принятии решения, какой путь выбрать, какие действия предпринимаются на основе имеющейся информации и / или знаний, которыми быть иметь.
В частном секторе мегакорпорации и консультанты международного уровня используют эти инструменты, чрезвычайно важно и жизненно важно, чтобы производственные секторы страны с такими характеристиками, как Аргентина, начали понимать свой потенциал.
Как объясняется в этом документе, ДИНАМИКА СИСТЕМ, МОДЕЛИ и их МОДЕЛИРОВАНИЕ являются очень хорошим инструментом для использования при принятии жизненно важных решений в сложных и динамичных экономических и социальных системах.
Следовательно, ни с какой точки зрения мы не можем согласиться с использованием старых и полностью устаревших интуитивных методов, дискуссий, проб и ошибок в ПРИНЯТИИ РЕШЕНИЙ, которые в конечном итоге наносят вред нашим гражданам.
Мы должны продвигать и поощрять использование новых методов и инструментов, которые каким-то образом приводят нас к возможности СОЕДИНЯТЬ СЕБЯ в сегодняшнем мире, тем самым облегчая наш переход к возможному, ясному и устойчивому БУДУЩЕМ...
ССЫЛКИ
- Альфельд, Луи Эдвард, Алан Грэм.1976. Введение в городскую динамику. Портленд, Орегон: Пресса о продуктивности. 333 с. Арацил-Хорошо.1976. Системная динамика и городское планирование Арасил-Буено.1979. «Моделирование демографического воздействия новой фабрики», Лондон, Арасил Хавьер, 1979. Введение в системную динамику. Альянс университетов Balckman Texts A. 1972. «Прогнозирование с помощью динамического моделирования», Barron J.1984. «Об отзыве, увольнении, переменном рабочем времени и затратах на корректировку рабочей силы. Журнал экономической динамики и управления »Beenstock, Waburton. 1988. »Неоклассическая модель рынка труда Великобритании» Брунер, Джером. 1963. Процесс образования, Нью-Йорк, Буэнос-Руис-Камачо-Арасиль.1976. «Применение системной динамики к региональному планированию». Бернетт-Сионн. 1973 «Глобег: симуляция многорегионального интерактивного мира» Бунге Марио. тысяча девятьсот девяносто пятый год.«Социальные системы и философия» Дрейпер, Франк, 1989. Письмо Джею Форрестеру. Средняя школа Orange Grove Junnior. 1991 Форрестер Натан. 1982. »Динамический синтез базовой макроэкономической теории: применение для анализа политики стабилизации. Кандидат наук. дипломная работа в Sloan School, Массачусетский технологический институт. 268 стр. Форрестер, Джей.1958. «Промышленная динамика - большой прорыв для лиц, принимающих решения». Обзор Harvard Busness. Vol 36 No. 4 pp37-66. Forrester, Jay, 1961. Промышленная динамика. Портленд, штат Орегон: Productivity Press, 464 стр., Форрестер, Джей. 1964. Общие основы инженерии и менеджмента. IEEE Spectrum, Vol 1 No. 9 pp 66-77 Forrester, Jay, 1968. Рост рынка под влиянием капиталовложений »Обзор промышленного управления (MIT). Том 9, № 2, стр. 83-105, Джей Форрестер, 1969. Городская динамика. Портленд, Орегон: Пресса о продуктивности. 285 стр. Форрестер, Джей. 1971. Мировая динамика. Портленд, Орегон:Производительность Press. 144 стр. Форрестер, Джей.1975. Сборник статей. Портленд, Орегон: Пресса о продуктивности. 284 стр. Форрестер, Джей.1976. Переход в 21улицаCentury. Liberral Education, VolLXII, No. 2, pp 158-176.Forrester, Jay, 1977. «Циклы роста» от The Economist. Vol 125, No. 4, pp 525-543 Forrester, Jay.1979. »Альтернативный подход к экономической политике: поведение макроструктуры. Форрестер, Джей, 1980. »Инфляция и безработица». Парижский университет IX Дофин. Форрестер, Джей. 1980. «Источники информации для моделирования национальной экономики». Форрестер, Джей. 1990. «Системная динамика как основа для дошкольного образования» Фриман Кристофер. 1983. «Длинные волны в мировой экономике», Лондон и Бостон. Кондратьев Николай.1984. Долгий цикл. Нью-Йорк: Ричардсон и Снайдер-Лебан Р. 1980. «Политика компании в области инвестиций и занятости в рамках бизнес-цикла. Европейский экономический обзор, 13, стр. 43-80, Лебан Р. 1982. » Стратегии занятости и заработной платы фирмы в течение делового цикла.Журнал экономической динамики и управления, Low Gilbert-1980. «Модель мультипликатора-ускорителя бизнес-циклов, интерпретированная с системной динамической точки зрения», Масса Натаниэль. 1974. Чтения в городской динамике: Том 1. Портленд, штат Орегон: PP, 303 стр. Mass Nathaniel. 1975. Экономические циклы: анализ основных причин. Портленд, штат Орегон: PP 185, с. Maté JJ1994. Корректировка спроса, предложения и заработной платы на испанском рынке труда. Вальядолид Мидоу Донелла 1972. Пределы роста. Нью-Йорк: Книги Вселенной. 205 стр. Радзицки М. и Стерман Дж. 1993. «Эволюционная экономика и системная динамика» Ричардсон Джордж, 1991. Обратная связь в социальных науках и теории систем. Филадельфия, Пенсильвания: University of Pennsylvania Press, 413 стр. Робертс Нэнси.1978. «Обучение системному мышлению с динамической обратной связью: элементарный взгляд». Наука управления, Том 24, № 8, стр. 836-43, Робертс Нэнси.1987. »Инструменты моделирования для решения проблем» Саид К. и Радзицки М., 1993. »Посткейнсианская модель макроэкономического роста, нестабильности и распределения доходов». Зепеда Мачука, Сенге Питер.1990. Пятая дисциплина. Нью-Йорк. 424 стр.
