Содержание курса

• ВВЕДЕНИЕ

• Введение в процесс формирования требований

• Инфраструктура (ландшафт) для организации проектной деятельности

• Управление целями заинтересованных лиц

• Формализация потребностей заказчика

• Выявление функции системы. 1.Теория систем Часть 1

• Выявление функции системы. 2. Моделирование сервисов

• Инжиниринг бизнес-процессов заказчика. 1. Применение UML Activity

• Инжиниринг бизнес-процессов заказчика. 2. Применение BPMN. Предварительный расчет ресурсоемкости проекта.

• Разработка логической структуры данных. 1. Применение UML Class diagram. Приемы и подходы проектирования

• Разработка логической структуры данных. 2. Паттерны проектирования применительно к структуре данных.

• Моделирование поведения целевой системы. 1. Теория систем Часть 2

• Моделирование поведения целевой системы. 2. Поведенческие диаграммы UML

• Моделирование поведения целевой системы. 3. Моделирование процессов управления

• Формирование спецификаций требований на создание целевой ИС

• Управление изменениями требований и организация эффективного взаимодействия в команде производства ИТ продукта

• Организация процессов проектирования в производстве ИТ-продукта

5.    Моделирование процессов управления системой

Разбирая в теоретической части к данному разделу свойство системы «Открытость», мы отметили, что благодаря постоянному потоку входящей и исходящей информации система осуществляет рациональное взаимодействие с окружающей средой. Посредством ее она управляет другими системами или управляется ими. При этом очевидно, что информация все больше переходит из разряда ресурса для производства, в ресурс для управления.

Напомню один из основных принципов кибернетики: Информация рассматривается кибернетикой как средство управления. Для того чтобы управлять объектом, необходимо иметь:

• связь между управляемым и управляющим объектами (обратную связь),

• источник информации

• саму информацию

Мы также обсудили вопросы адаптации и самоорганизации систем, придя к выводу, что своевременная и оперативная информация может стабилизировать систему, позволить приспосабливаться и адаптироваться, восстанавливаться при нарушениях структуры и подсистем. Если эти активности производятся в системе целенаправленно, то речь идет о процессе управления.

Под Системой управления обычно подразумевают подсистему более крупной метасистемы, в которой протекают процессы управления, обеспечивающие достижение осознанных или неосознанных целей этого организованного целого.

Основная цель задачи управления системой состоит в отделении ценной информации от "шумов" (возмущения информации) и выделении той информации, которая позволяет этой системе существовать и развиваться. Дадим определения:

Для адекватного управления необходимо осуществить такое управляющее воздействие, которое с учетом внешних воздействий заставит систему реализовать цель управления.

При проектировании системы, удобнее всего организовывать управление ею через моделирование. Такой подход помогает рассчитывать необходимое Управляющее воздействие на модель системы, которое при присутствующем Внешнем воздействии и особенностях устройства системы, позволяет достичь Цели управления.

Модель представляет собой отображение оригинала на основе принятых гипотез и аналогий, а моделирование - представление объекта моделью для получения информации об этом объекте путем проведения экспериментов с его моделью.

Моделирование процессов управления системой – это исследовательский метод, применяемый в процессе разработки и реализации управляемых систем, отличающихся высоким уровнем сложности и представляющий собой создание модели или их системы для изучения определенного объекта. Чаще всего рассматривают следующие типы управления:

Первый тип модели управления — управление легко моделируемой системой, или программное управление. В этом случае управляющее воздействие называется Программой, само управление Программным.

Если Программа при воздействии на модель реализует в модели ту же цель управления, что и в самой Системе, то модель называют адекватной. Например, игровой автодром обеспечивает высокую вероятность достижения моделью машины финиша, при запуске ее по треку.

Этот способ еще называют разомкнутым управлением, поскольку он имеет вид цепи, в которой управляющее воздействие осуществляется с помощью заданного алгоритма или программы, смотри рисунок ниже. При такой организации управления Устройство управления никак не реагирует на изменения функционирования системы, вызванное внешними Помехами.

Процесс управления можно представить так. На основе информации о текущем и требуемом состоянии системы Устройство управления, по определенным алгоритмам вырабатывает конструктивную информацию, которая содержит: распоряжения, команды, сигналы о необходимых воздействиях на вход, с тем, чтобы вывести выход системы в заданное состояние.

Второй тип модели управления — управление сложно моделируемой системой. Обратный крайний случай — когда найденное на модели - Модельное управляющее воздействие, при воспроизведении его на реальной системе приводит к результату несовпадающему с целью управления.

Построенная модель - неадекватна. Система не подчиняется управлению, рассчитанному на модели. Причина чаще всего в нехватке информации о системе и в нарушении достоверности модели. Для устранения необходимо внесение корректировок в модель.

Характеристики управления сложно моделируемой системой.

• имеет много взаимосвязанных элементов;

• поведение зависит от контекста и непредсказуемо;

• часто реагирует с задержками или опосредованно;

• может вести себя нелинейно (малое изменение → большое последствие);

• находится в непрерывной эволюции (особенно в бизнесе или ИТ).

В итоге чаще всего, найденное Модельное управляющее воздействие, приводит к результату несовпадающему с целью управления.

 Третий тип модели управления — управление по параметрам, или регулирование. Рассмотрим теперь случай, промежуточный между первыми двумя. Подав рассчитанное на модели Управляющее воздействие, мы можем наблюдать, что поначалу система идет по желаемой траектории к цели, но через некоторое время обнаруживается расхождение между заданной Целью управления и реальным результатам. Это значит, что модель не совсем точна.

Внесение поправок в модель нецелесообразно, поскольку отклонение произошло по установленной и понятной причине кратковременного внешнего воздействия. Вносить в модель этот фактор нет смысла: он вряд ли повторится. Но есть возможность изменять параметры системы, не изменяя ее структуры.

Для выполнения этих функций необходимо создать специальное устройство, дополнительную систему. Это устройство получило название регулятора, а сам метод управления — регулирования.

Характеристики управления по параметрам, или регулирование

Системой не управляют вручную действиями, а заранее настраивают параметры, которые регулируют ее поведение.

Эти параметры становятся регуляторами, настройками, ограничителями или даже стратегиями.

Как выстроить управление по параметрам?

1)    Выявить ключевые параметры. Например, уровень запаса хода, среднее время отклика на воздействие, коэффициент ускорения, время цикла;

2)    Определить допустимые диапазоны:

• нормальное поведение;

• порог внимания;

• критическое значение.

3)    Определить реакцию на выход за границы.

• автоматические (изменить поведение);

• полуавтоматические (уведомление, запрос согласования);

• ручные (инициировать расследование).

4)    Моделирование параметров. Например, DMN (Decision Model & Notation) — правила «если-то», таблицы параметров — настраиваемые в UI, BPMN с ветвлением по параметру.

Этот подход еще называется Компенсационным управлением, которое осуществляется за счет Компенсирующего устройства.

Четвертый тип модели управления — управление по структуре. Когда система так быстро и так далеко отклоняется от целевой траектории, что не может быть возвращена на нее изменением параметров, перед нами два выхода: пессимистический и оптимистический.

Пессимистический означает смирение перед невозможностью достичь конечную цель, иногда — гибель.

Оптимистический связан с признанием фактов и инициированием попытки все-таки достичь Цель.

Фактом является то, что эта цель недостижима для существующей системы. Но, может быть, она достижима для другой системы?

Если изменить в момент структуру системы, создавая тем самым новую систему, то можно прибыть в точку Цели управления хотя бы и по другой траектории. Такое управление и называется управлением по структуре.

Управление по структуре — это значит изменить связи, роли, маршруты, права, чтобы изменить поведение всей системы.

Под структурой в данном контексте понимают:

• организационная иерархия (кто кому подчиняется);

• структура бизнес-процессов (что зачем идёт);

• архитектура данных и приложений;

• связи между ролями, подразделениями, ресурсами и информацией.

Напомню из рассмотренного нами ранее курса теории систем, принцип иерархии и вывод из него:

• Система состоит из нескольких уровней управления.

• Каждый уровень принимает решения в рамках своей компетенции.

• Упорядоченность структуры ранжирует разные элементы системы на уровнях по значимости, функции или контролю. 

Например, когда в самолетостроении возникла проблема дальности полетов стратегической авиации, решить проблему “в лоб” не удалось, в связи со специфическими ограничениями полетной массы самолета. Но интеграция в систему управления дальних полетов новой структуры - танкерного авиационного флота и механизмов дозаправки в воздухе, позволила достичь почти неограниченную дальность полетов и гибкость действий.

3, 4. тип представляют адаптивное управление — совокупность методов теории управления, позволяющих синтезировать системы управления, которые имеют возможность изменять параметры регулятора или структуру регулятора в зависимости от изменения параметров объекта управления или внешних возмущений, действующих на объект управления.

Адаптивный стиль управления, при котором система постоянно отслеживает обратную связь, анализирует происходящее и меняет своё поведение или структуру, чтобы сохранять эффективность, характеризуется тем, что:

• Нет раз и навсегда заданного плана.

• Важно не «правильно настроить», а правильно реагировать и переучиваться.

• Это особенно важно там, где среда быстро меняется (ИТ, рынок, геополитика, цифровая трансформация).

По характеру изменений в управляющем устройстве адаптивные системы делят на три большие группы:

1)  Самонастраивающиеся (изменяются только значения параметров регулятора). Могут автоматически менять параметры своего поведения, чтобы соответствовать текущим условиям.

2)  Самоорганизующиеся (изменяется структура самого регулятора). У них нет внешнего центра управления — поведение возникает из взаимодействия элементов

3)  Самообучающиеся (изменяются алгоритмы). Системы, которые на основе обратной связи переобучаются или изменяют алгоритмы принятия решений.

 Пятый тип модели управления — управление по целям. Выход в том, чтобы признать факт невозможности достигнуть цели возможными способами и сделать оптимистический вывод. Факт теперь состоит в том, что никакое использование имеющихся ограниченных средств не может реализовать желаемое состояние: данная цель в данных условиях не достижима.

Остается сменить цель, понизив уровень притязаний, переориентироваться на достижимые сроки и (или) другие параметры конечного состояния.

Признать факт невозможности достигнуть цели возможными способами и сделать оптимистический вывод.

Шестой тип модели управления — управление большими системами. Это отдельное искусство. В таких системах уже мало просто "управлять процессами" или "контролировать параметры". Проблема заключается в динамике изменений, сложности элементов и взаимосвязей, многоуровневости и неопределённости.

Требует своевременность управляющего воздействия. Запаздывание с выбором наилучшего из возможных решений вызывается тем, что для оценки каждого из них нужно «проиграть» его на модели системы, а это требует определенного времени. Время же, отпущенное на выработку решения, может быть ограничено: по истечении этого времени управление теряет смысл. Управлять надо в реальном масштабе времени, а следовательно моделировать управление — в ускоренном.

Методы и подходы для управления большими системами:

1)   Системное мышление. Системное мышление фокусируется на восприятии системы как целого, а не на отдельных частях. В этом подходе важно выявить взаимосвязи между компонентами системы, понять, как изменения в одной части могут повлиять на другие части.

2)   Кибернетика. Кибернетика как наука управления фокусируется на изучении систем управления, обратных связей и процессов саморегуляции. Это ключевой подход при управлении большими системами, поскольку помогает отслеживать изменения в системе и корректировать её поведение.

3)   Теория сложных систем. В теориях сложных систем рассматривается, как взаимодействие простых элементов может привести к возникновению сложного поведения системы в целом. Это полезно при управлении большими системами, где может быть трудно предсказать поведение системы на основе поведения отдельных её компонентов.

4)   Управление через данные (Data-driven management). Для эффективного управления большими системами важно собирать, анализировать и использовать данные для принятия решений. Это может быть как анализ бизнес-процессов, так и использование IoT для мониторинга процессов в реальном времени.

5)   Модель жизнеспособной системы (Viable System Model, VSM). Разработана Стэфордом Биром в 1970-х гг. Эта кибернетическая модель рассматривает любую автономную систему как рекурсивную структуру, способную адаптироваться и саморегулироваться в условиях изменений. Главное в VSM: система делится на функциональные блоки (оперативный, координационный, стратегический уровни и т. д.), между которыми организованы замкнутые циклы обратной связи.

6)   Блочно-иерархический подход и централизованное/децентрализованное управление. Рассматривает большие системы через иерархию уровней управления, где на нижних — оперативные решения, а на верхних — стратегическое планирование.

Параллельно анализируется компромисс между централизованным и децентрализованным контролем.

 Седьмой тип модели управления – когда управлять текущими событиями приходится, но конечная цель непостижима, не известна. Управление при отсутствии информации о конечной цели. Например, задание: «Пойди туда — не знаю куда, принеси то — не знаю что», распространенный сюжет славянских сказок, в котором успешное выполнение управляющего воздействия критически связанно с самим фактом существования субъекта управления.

При неопределенности конечной цели следует неопределенность и траектории движения к ней, поскольку в данном случае мы не только не знаем конечный результат, но и не имеем чёткой ориентирующей точки или даже ясных предположений о том, что это за результат    может быть. Такой тип управления сопряжен со следующими проблемами:

• Отсутствие чёткого ориентирования. Без четкой цели тяжело направлять ресурсы и принимать решения. Возникает потребность в гибкости и открытости для экспериментов.

• Невозможность детального планирования. Классическое планирование целей и задач невозможно, так как результат непредсказуем. Нужно создавать подходы, которые фокусируются на адаптивных действиях и итеративных шагах.

• Динамичность. Ситуация может меняться в зависимости от внешних факторов (например, экономическая или политическая нестабильность, изменения технологий).

• Неопределённость и риски. Очень сложно оценить риски и выгоды на каждом шаге, особенно если информация ограничена и неопределенна.

Для решения подобных проблем принято использовать следующий Цикл управления без цели:

4)    Анализ: Принятие решения о корректировке, улучшении или смене направления.

5)    Итерация: Подгонка процессов под текущие реалии, создание нового варианта решения.

6)    Повтор: Цикл повторяется до того, как ситуация станет более ясной или появится ясная цель.

В следующей части мы рассмотрим принципы формирования Требований для производства Информационных систем, на основании всех собранных артефактов проектирования.