Говорят о существовании дихотомии между теорией «жестких» (жестких) систем и теорией «гибких» (мягких) систем. «Жесткие» системы обычно встречаются в физических науках и к которым они могут применяться. традиционные методы научного метода и научная парадигма удовлетворительно.
Когда сравниваются типичные свойства «жестких» и «гибких» систем, неудивительно, что научные методы, которые могут быть применены к первым, могут не полностью подходить ко вторым. Как правило, «жесткие» системы допускают формальные процессы рассуждений, то есть логико-математические выводы. Доказанные данные, представленные в этих областях, обычно могут быть воспроизведены, а объяснения могут быть основаны на доказанных причинно-следственных связях. Очень часто тесты точны, и прогнозы могут быть сделаны с относительно высокой степенью уверенности.
Жесткие системы определяются как системы, в которых взаимодействуют люди и машины. В котором технологической части уделяется большее значение, чем социальной. Социальный компонент этих систем считается комой, если производительность или поведение отдельного человека или социальной группы были только генератором статистики.
То есть считается, что человеческое поведение получает только свое статистическое описание, а не объяснение. В жестких системах он создается и действует так, как будто проблемы состоят только в выборе лучших средств, оптимума, чтобы уменьшить разницу между состоянием, которое желательно достичь, и текущим состоянием ситуации. Это различие определяет потребность в достижении цели, устранении или уменьшении ее. Считается, что эта цель ясна и легко определима, а проблемы имеют легко идентифицируемую структуру.
Характеристики жесткой системы
Основы систем - отличный способ анализировать и обрабатывать как жесткие, так и мягкие системы. Теперь посмотрим, как ведут себя некоторые концепции в применении к жесткой системе (SD).
- Задачи Мониторинг и контроль показателей эффективности
- Процесс принятия решений - это процесс, переменные решения которого измеримы, количественны и легко определяются Когда будущие состояния того, что может произойти, четко определены Когда распределение системных ресурсов по областям, которые его запрашивают просты и оперативны.
В общем, системы допускают формальные процессы рассуждений, в которых логико-математические выводы играют очень важную роль. Таким образом, мы можем видеть, что эксперименты, проводимые в этих системах, являются повторяемыми, а информация и свидетельства, полученные на их основе, могут быть проверены каждый раз при проведении эксперимента, таким образом имея взаимосвязь ПРИЧИНА - СЛЕДСТВИЕ. Наконец, благодаря этому типу отношений ПРИЧИНА - СЛЕДСТВИЕ прогнозы или предсказания ожидаемого будущего системы при определенных конкретных условиях являются довольно точными и / или безопасными.
цели
Жесткие системы при изучении, наблюдении и анализе обладают свойствами, которые не поддаются интерпретации различного значения в зависимости от типа подготовки и знаний, которыми обладает человек, проводящий исследование.
Это характеристика, имеющая большое значение для определения степени «ЖЕСТКОСТИ» или «МЯГКОСТИ» данной системы, поскольку даже когда система анализируется междисциплинарной группой людей, выводы, комментарии и соображения каждого как элемент оборудования, так и оборудование в целом не должны существенно отличаться друг от друга.
Объективность жестких систем также дает большие преимущества для применения количественных методов, которые требуют переменных, которые легко идентифицировать и которые представляют собой характеристики рассматриваемой системы.
Математические модели
Другая характеристика, которая была обнаружена при рассмотрении жестких систем, - это относительная простота, с которой их операции, характеристики, взаимосвязи и цели могут быть выражены в математических терминах.
Эта ситуация очень полезна для инженера или аналитика, поскольку построение математической модели системы не представляет серьезных трудностей, которые не позволяют использовать модель для ее оптимизации или просто для моделирования различных политик или способов действий и наблюдения за поведением системы. смоделированная система без необходимости проведения дорогостоящих и порой опасных экспериментов с реальной системой.
