К ВОПРОСУ МОДЕЛЬНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ПРОЦЕССОВ УПРАВЛЕНИЯ

Аннотация. Попытки создания «цифровых двойников» (математических моделей объектов управления, обстановки), как правило провальны, а там, где удается создать «цифровой двойник», он используются в первую очередь как средство манипулирования лицом, принимающим решения. Здесь изложены причины этого явления, а также варианты устранения проблемы и конкретные предложения по изменению ситуации.

Нарастание проблем, связанных с кризисом в области совершенствования систем управления, сформировало в научно-практическом сообществе потребность в создании автоматизированных систем поддержки принятия решений, базирующихся на самых современных и самых эффективных методах анализа, прогнозирования, выработки решений. Основой этих систем анализа, прогноза и выработки решений, как предполагалось, должны были стать соответствующие модели объектов управления и их окружающей обстановки в таком виде, объеме и в такой детальности, которые должны были обеспечить улучшение понимания действительности, повышение качества и оперативности предвидения, а также - самое главное – эти модели должны были обеспечить помощь органам управления в формировании эффективных решений по воздействию на обстановку. Речь здесь идет о «серьезных[1] моделях» или, так называемых в последнее время – «цифровых двойниках»[2].

Однако опыт попыток решения задач создания интеллектуализированных систем управления показал следующее: в тех условиях, которые сложились в настоящее время и которые описаны выше, невозможно внедрение серьезных моделей в практику управления. Одним из доказательств этого является то, что подавляющее большинство проектов в области автоматизации процессов поддержки принятия решения с ориентацией на сложные модели потерпели фиаско.

Причин у сложившейся ситуации, как всегда много, и разные группы исследователей могут среди этих причин выделить в качестве основных разные их совокупности. Однако на наш взгляд, наиболее существенной причиной фиаско в области создания СППР является отнюдь не отсутствие управленческой воли или средств, или компетенций разработчиков этих систем. Главная причина провала находится намного глубже и заключается она в том парадоксе, который хорошо известен тем, кто занимается фундаментальными проблемами систем управления, но как правило не осознается ни практиками управления, ни практиками – «автоматизаторами».

Главная причина неудач в том, что серьезная модель, внедряемая в процесс подготовки и принятия решений, не приживается в нем, заключается в следующем: серьезная модель, для того, чтобы руководитель ей доверился, требует наличия глубоких знаний у руководителя. В результате наблюдается парадокс: с одной стороны, мы ставим перед собой цель помочь руководителю принимать решения – снизить его когнитивную и информационную нагрузку, уменьшить для него неопределенность ситуации и будущего, но, с другой стороны, заставляем его существенно увеличивать объем его знаний в непривычных для него предметных областях. На первый взгляд это правильно и вполне обоснованно, однако надо понимать, что руководитель, как правило, сегодня поставлен в такое положение, в котором ему срочно необходимо получить эффективную поддержку в принятии решений здесь и сейчас, а не заниматься предварительным многолетним самообразованием. Поэтому большинство руководителей реально сопротивляются процессу “автоматизации”, публично заявляя противоположное.

Конечно можно попытаться административно-силовыми методами переломить ситуацию (что и было так или иначе сделано в некоторых случаях) - силой заставить руководителей следовать результатам, генерируемым СППР, но тогда содержательно невозможно заставить руководителей отвечать за результаты управления. Формально, конечно, можно заставить отвечать руководителя за что угодно, но в итоге корпус руководителей будут составлять исключительно приспособленцы, на которых “нельзя опереться, поскольку они не сопротивляются”. Это скажется позднее и глобальнее.

Сходной с проблемой применения моделей является общая ситуация с внедрением систем поддержки принятия решений, которые сегодня, как это ни парадоксально, только увеличивают уязвимость руководителя. Руководитель всегда виноват: если он не принял предложение системы и при этом получил негативный эффект на объекте управления – виноват в том, что игнорировал систему, а если принял и опять же получил негативный эффект, то виноват в том, что не думал своей головой. Тупик!

Тем не менее модели создаются, внедряются, развиваются. В том числе, речь идет и о моделях таких сложных сущностей, как социально-экономические процессы в обществе. Однако необходимо крайне осторожно относиться к уже имеющимся и разрабатываемым моделям, поскольку их современный уровень развития, как правило, таков, что лучше всего сегодня они решают задачу совсем не ту, для решения которой изначально замысливались и создавались, а неожиданно другую задачу – задачу манипуляции руководителем. Это происходит потому, что почти никто из современных руководителей не в состоянии понять содержание действительно сложной модели (в ВУЗе их учили другому, а карьерный рост руководителя не предполагает, как правило, накопления им знаний в области моделирования). Весьма поучительной является история с отцом системной динамики - Форрестером и его моделями “Мир”. Форрестер был уличен в целенаправленном манипулировании результатом моделирования путем подборки параметров модели, которая в определенный момент достигла такой сложности, что никто кроме него её не понимал.

Руководитель, согласно уровню своих знаний, так или иначе может довериться финансовой модели управляемого предприятия, модели какого-то технологического процесса на этом предприятии или даже модели какого-то природного явления - другими словами, тем моделям, по которым, кроме знаний руководителя, имеется консенсус в научном сообществе, а еще лучше - утвержденный вышестоящими органами управления регламент их применения, но не может довериться модели, например, оценки ситуации в социально-экономической сфере, поскольку таких моделей, принятых научным сообществом на сегодняшний день, попросту не существует, а имеются только некоторые частные, «пробные» модели. Кроме того, если объект управления большой, то модель требует применения большого объема различных данных, и в этом случае любой опытный моделист-манипулятор может получить практически любой нужный ему (или кому-то другому) результат, подгоняя или подбирая соответствующие исходные данные (здесь уместна еще одна отсылка к моделям «Мир»). Как в этой ситуации доверять модели? Доверять моделисту? А за что отвечает моделист, за результаты управления? Очевидно, что нет.

Очевидно, что описываемая проблема зависимости руководителя от специалистов не нова и с нею в том или ином виде цивилизация сталкивается последние несколько тысяч лет. Однако именно с применением сложных /серьезных математических моделей для управления в условиях высокой неопределенности эта проблема «начинает играть новыми красками».

Важно также то, что если руководитель решит саботировать модель, то он заставит “моделиста” подгонять модель под уже принятое им решение. И тогда проблема возникает уже у высшестоящих органов управления. Результаты управления могут быть совершенно неприемлемы, при этом недобросовестный управленец будет всегда формально неуязвим. Это сформирует основу и для следующего: модели создадут карьерные лифты для явно выраженных исключительно карьеристов. Наиболее широко на этапе становления системы модельной поддержки процессов управления модели будут использоваться именно карьеристами, ориентированными не на достижение целей, поставленных вышестоящими уровнями управления, а исключительно на формирование своего имиджа перед ними.

Для того чтобы устранить эти проблемы, видится четыре подхода:

1. Повышать компетенцию ЛПР до такого уровня, чтобы они могли доверять моделям. Такой подход является исключительно теоретическим и приводится здесь только для того, чтобы лишний раз подчеркнуть его несостоятельность.

2. Использовать обозримые и понятные для ЛПР модели, такие, чтобы ЛПР мог понимать их и доверять им. Но тут появляется другой парадокс: такие модели могут быть только простыми - иметь весьма ограниченное количество сущностей и небольшое количество достаточно простых связей. Если речь идет, например, об экономике региона, тогда такие модели должны быть построены на макроэкономических зависимостях, содержательная ценность которых в настоящее время, мягко говоря, сомнительна. И в этой ситуации мы заставляем ЛПР доверять тому, чему научное сообщество никогда в полной мере не доверяло, а сейчас не доверяет практически совсем, и принимать на основе этого решения, за результаты которых ЛПР должен отвечать лично. Парадоксальность этой ситуации уже описана выше достаточно детально.

3. Модели, которым должен довериться ЛПР, должны базироваться на ответственных компетентных заключениях его команды(подчиненных). В таком случае ответственность за результаты управления будет ложиться, в том числе на тех, кто формирует и эксплуатирует модель. Это заставит их ответственно отнестись к содержанию моделей. Однако тут есть другая проблема. Кто захочет разделять всю полноту ответственности за результаты управления тогда, когда отвечают все, а решения принимает ЛПР[3]? В таком случае необходимо коллегиальное управление. Но тогда и подход к созданию СППР может (и, скорее всего, должен) быть другим - ориентированным не на ЛПРа, а на коллектив, что является уже совсем другой задачей.

4. Пусть будет много моделей. Пусть несколько групп/школ создают и развивают свои подходы к моделированию. Пусть будет несколько макромоделей, пусть будет несколько мезо- и микро-... пусть будет несколько мультиагентных моделей. Пусть решения готовятся на всех моделях, а какие результаты моделирования взять за основу управленческого решения, пусть решает ЛПР. Здесь в итоге сработает закон Парето: ЛПР должен будет тратить по ~20% времени от того, которое необходимо на глубокое изучение каждой модели, но при этом он получит ~80% необходимых знаний по сути модели. Сделав это по трем-четырем взаимодополняющим моделям, ЛПР получит синергетический эффект, что позволит ему в итоге достаточно глубоко понимать и содержание моделей, и суть разницы их результатов в конкретной ситуации. Этого будет достаточно для того, чтобы эффективно взаимодействовать с разработчиками(держателями) моделей...эффективно так, что это, в том числе, минимизирует стремление третьих лиц использовать модели для манипуляции руководителем.

Здесь необходимо отметить то, что перечисленные подходы не являются строго независимыми. Легко заметить, что четвертый подход в том или ином объеме включает в себя и первые три. В рамках четвертого подхода ЛПР все равно должен поднимать свой уровень образования и развивать навыки в части применения моделей, хотя и существенно меньше, чем в первом случае; корпус моделей должен включать и такие модели, которые являются отображением видения ситуации специалистов и управленцев на местах. Необходимость, пусть и незначительного, повышения компетенций ЛПР в области моделирования, использование экспертных моделей с привлечением экспертов на местах при сегодняшнем их дефиците на всех уровнях - всё это можно отнести к некритичным недостаткам мультимодельного подхода. Однако у мультимодельного подхода имеются и свои критичные недостатки. Главный недостаток связан с тем, что различающиеся, в том числе по применяемым методикам и инструментам, модели используют разные по объему и содержанию исходные данные. Процесс насыщения моделей необходимыми им исходными данными (включая процедуры проверки их корректности, согласованности)- наиболее затратный в проведении модельных исследований. Необходимость сбора и предварительной обработки данных для разных моделей существенно усложняет процесс управления, что, возможно, не является проблемой, например, на федеральном уровне, поскольку там цена ошибки высока и в сравнении с нею затраты на процесс управления пренебрежимо малы, а возможности кадрового обеспечения - максимальные. Но на уровне субъектов Федерации, на уровне отраслей, и уж тем более на уровне предприятий, это уже может явиться большой проблемой, особенно в части кадрового обеспечения (наблюдается дефицит специалистов, способных содержательно и ответственно эксплуатировать сложные модели). Соответственно, этот подход необходимо развивать, начиная с тех объектов управления, цена ошибки управления в которых значительна, при этом существует возможность соответствующего обеспечения кадрами.

Предложения по организации процесса.

Применяя мультимодельный подход на федеральном уровне даже в одной отрасли, например, в социально-экономическом анализе и прогнозировании, необходимо обеспечить такую организацию процесса работы всех участников– разработчиков методик и моделей, при которой не только была бы снижена конфликтность процесса и рационализировано использование средств, но - самое главное - был бы получен системный эффект от взаимодействия всех участников. В связи с этим необходимо отметить, что несмотря на зачастую существенную разницу моделей, все они имеют значительную общую составляющую, например: во всех моделирующих комплексах имеются системы сбора и предварительной обработки данных для моделей, конструкторы моделей, системы организации распределенных вычислений на суперкомпьютерах, системы отладки моделей, визуализации их хода, визуализации результатов, системы анализа и интерпретации результатов, выявления несогласованностей и их устранения, нелинейные оптимизаторы, интерполяторы и т.п. Экспертно можно оценить объем общей составляющей в каждой модели примерно равным 80% (это весьма осторожная заниженная оценка). В связи с этим рационально создание единого технологического центра моделирования, задачей которого должно быть обеспечение всех конкурирующих групп разработчиков моделей соответствующими инструментами, технологиями, методиками и обеспечение соответствующей подготовки кадров. Выделение технологического центра в общей задаче модельного обеспечения системы управления позволит значительно снизить затраты на создание моделей, минимизировать вероятность реализации участниками процесса явно бесперспективных подходов, создаст основу для организации общей научно-технологической площадки для конструктивного взаимодействия всех участников процесса, в том числе заказчиков - будущих потребителей результатов моделирования и будущих пользователей моделей.

Единый технологический центр моделирования создаст дополнительную основу и для того, чтобы столкнуть с мертвой точки процесс создания системы ситуационных центров, а именно: интеллектуальной их составляющей, поскольку все инструменты, которые будут в нем разработаны, идеально встраиваются в актуальную идеологию ситуационных центров, основывающихся на формализованной обработке информационных потоков. Будучи созданными в конкурентной среде разработчиков, будучи обкатанными на различных (как по содержанию, так и по идеологии) моделях, эти инструменты поступят к конечному пользователю (в конкретные системы управления) уже в зрелом виде, готовые к применению не только технологически, но, что сейчас самое главное, - методически.

[1] Здесь я сознательно использую термин «серьезная», а не сложная, поскольку сложная модель – не обязательно адекватная. То есть серьезная модель – модель, которая сочетает в себе адекватность и сложность.

[2] Тут надо заметить, что последнее время осуществляется активная попытка подмены понятий. Под термином «цифровой двойник» всё чаще понимается всего лишь трехмерная модель объекта управления.

[3] Это работает, например, на подводной лодке. Но подобрать экипаж на подводную лодку и сформировать на этой основе всю систему государственного управления – задачи совершенно несравнимой сложности.