Автор: Глушков В.М.

Нашему веку  любят давать названия. Его именуют кибернетическим, атомным, космическим, обобщая в эпитете кардинальные успехи техники. Если идти дальше по такой линии, характеризуя и обобщая, то с наибольшей справедливостью наше время можно назвать веком больших систем.

Большие системы окружают нас всюду. Современное предприятие, а также и вся экономика — классические примеры больших систем. Мы сами, наш организм, мышление, язык, на котором мы говорим, — тоже большие системы. Эти системы называют еще и сложными. Задача точного управления ими — насущнейшая, возможно, наиболее важная проблема века.
Природа больших систем может быть совершенно различной — биологической, социальной, технической, но ряд характерных черт объединяет их. Какие же это черты?

Прежде всего каждая такая система должна состоять из большого числа элементов. Однако не всякое объединение элементов стано-вится большой системой в современном смысле этого слова. Например, множество станков (пусть даже тысячи), если они не связаны в технологические цепочки, не составят большую систему. Точно так же экономическая система, состоящая из миллионов единолич-ных крестьянских хозяйств, ведущих натуральное хозяйство, не может быть названа в строгом смысле слова большой системой, хотя они могут влиять друг на друга, например, при локальных неурожаях.
Характернейший пример сложной системы — большой современный завод. Здесь отдельные единицы оборудования связаны в технологические цепочки, сходящиеся друг с другом в главном цехе — сборочном. Сложность взаимосвязей между отдельными элементами производства заключается не только в количестве связей.   Весьма   существенно  (и характерно для всех больших систем), что связи качественно различны и индивидуально значимы. Последнее означает, что расстройство только одной лишь связи или относительно небольшой их группы может вызвать расстройство всей системы. Например, поломка уникального станка, изготов-ляющего ответственную деталь двигателя (если его не заменить другим таким же), может остановить огромный автомобильный завод.

Сложность связей между отдельными элементами — особенность, отличающая всякую действительно большую систему. Это об-стоятельство определяет собой трудности описания такой системы и тем более управления ею. Ибо задача управления системой со-стоит прежде всего в управлении взаимосвязями ее элементов.

Эта значимость взаимосвязей (при их огромном количестве) делает чрезвычайно трудным, а часто и просто невозможным приме-нение для описания и изучения больших систем классических методов математики. Ведь они были выработаны для относительно простых систем.

Скажем, математическая теория массового обслуживания и математическая статистика годились бы для полного описания производства лишь в том случае, если бы оно было простой системой. Например, в том гипотетическом случае, если бы все станки делали одну и ту же работу. Но между станками и цехами — сложные взаимосвязи и, чтобы описать их согласованную работу, чтобы дать им сложное и детальное расписание, нужны комбинаторные методы, которые еще плохо разработаны математиками. Да и вообще формулами нельзя показать, как план производства должен быть согласован (действительно согласован — в точных деталях) с планом материально-технического снабжения. Здесь нужны алгоритмы, программы для электронно-вычислительных машин.

Точно так же невозможно применять обычные законы больших чисел для большой системы другой природы — биологической, допустим, при описании электрической активности нейронов головного мозга. С их помощью можно в лучшем случае только объяснить закономерности в кривых энцефалограмм, но отнюдь не суть мыслительных процессов.
Нельзя сказать, что классическая математика бессильна описать какие бы то ни было закономерности в этих системах. Некоторые — достаточно общие — могут быть описаны с ее помощью. Но ни общих закономерностей, ни усредненных показателей совершенно недостаточно для эффективного управления.

Рост каждой экономической системы с неизбежностью приводит к тому, что лавинообразно растет количество информации о работе отдельных ее элементов и подсистем, которые абсолютно необходимо учитывать при управлении. Дело осложняется еще и тем, что количество показателей не только растет, но все время усложняется и их взаимное влияние друг на друга.

Скажем, если вернуться к примеру с современным крупным машиностроительным заводом, то надо сказать, что для управления им необходимо теснейшим образом увязывать точные данные о десятках и даже сотнях тысяч различных деталей и материалов с возможностями тысяч станков, прессов и других видов оборудования. Так усложнение каждой большой системы усложняет задачу управления ею.

ОДНАКО именно проблема управления становится по мере движения научно-технического прогресса и развития экономики все актуальнее, особенно проблема   управления   системами в народном хозяйстве. Решать ее старыми, чисто экономическими и тем более чисто административными, методами невозможно. Сложность  подобных задач превосходит обычные возможности людей по переработке информации. Где же выход? Его нужно искать в органическом соединении обычных экономических приемов с автоматизированными системами управления. Следует подчеркнуть, что в отрыве друг от друга они не могут привести к успеху.
Хорошо известны примеры, когда методы оптимального планирования автомобильных перевозок, рассчитанные с помощью ЭВМ, не внедрялись потому, что они снижали пробег машин. Ведь план автохозяйствам задается в тонно-километрах, и потому людей не могло устроить, что все тонны были перевезены в более короткий срок и с экономией горючего, им не хватало километров для отчета в выполнении плана.

Эффект даст только единство обоих методов. Это обусловлено тем, что, с одной стороны, автоматизированные системы управления в экономике могут быть внедрены лишь при заинтересованности в использовании с их помощью всех резервов экономики. А с другой,— сами эти методы материальной заинтересованности невозможно разрабатывать во всех необходимых деталях (при сложной экономике) без автоматизированных систем.

Надо помнить, что системы управления для больших систем должны быть сами по себе системами неменьшей сложности. Это закон, который нельзя нарушать, иначе не обеспечишь точность управления.

Вся современная теория и практика управления большими системами строится на базе широкого использования   электронных   вы- числительных машин (ЭВМ). Она требует новой математики, где место формул занимают программы для электронно-вычислительных машин. В ней по существу стирается столь характерная для классической математики грань между аналитическим и численным решением задач.

При переходе на автоматизированное управление какой-то большой системой, например, машиностроительным заводом, возможен только один путь — так называемый системный подход. Заказчик должен получить не только электронно-вычислительную машину, но и комплекты программ, вспомогательное оборудование, обеспечивающие подготовку, хранение, ввод первичной информации и приготовление информации вторичной. При этом документооборот должен быть полностью автоматизирован, ибо наличие хотя бы одного узкого места (например, необходимость ручной перепечатки вторичных документов) может дискредитировать всю систему автоматизации. Автоматизировав один объект, можно (при наличии серийного выпуска всего необходимого оборудования) нарастающими темпами осуществлять автоматизацию родственных объектов. Дело в том, что разнотипные заводы, отличаясь в деталях технологии, могут оказаться близкими при решении задач управления. Вот почему очень важно создать первые прообразы систем управления большими системами. Один из возможных вариантов разработан для Львовского телевизионного завода (система «Львов»).

По плану завод должен выпустить к 1970 году до пятисот тысяч, а и 1975 году — до миллиона телевизоров. Эта  задача может быть осуществлена лишь при высоком уровне механизации и автоматизации технологии, при соответствующем совершенстве системы управления производством. Этого совершенства удалось добиться, управление здесь автоматизировано.
Электронно-вычислительная машина «Мннск-22» составляет ядро системы. Она доукомплектована различными устройствами «вода и вывода информации блоками, которые обеспечивают одновременное решение различных задач планирования и управления, а также другими устройствами, которые пока серийно не выпускаются нашей промышленностью. Программы разработаны так, что можно оперативно вести производственное планирование рассчитывать оптимальный режим работы предприятие, синхронизировать ход производства (в случае отклонения от расчетного режима) путем рационального распределения ресурсов. Автоматизированная система «Львов» решает задачу учета, материально-технического обеспечения производства и технико-экономического планиро-вания.
Специальная комиссия провела испытания первой очереди системы «Львов», отметив значительный экономический эффект от ее работы: ускорение оборота средств, снижение запасов материала, оперативный контроль за остатками товарных и материальных ценностей, увеличение выпуска продукции, снижение ее себестоимости.

По заключению комиссии, система «Львов» может явиться основой для организации управления производством приборострои-тельных предприятий с малой номенклатурой и массовым характером производства. Решено в ближайшее время внедрять ее на нескольких телевизионных и радиозаводах. Размер капитальных затрат при таком дальнейшем внедрении систем значительно сни-зится в сравнении с Львовским телевизионным заводом и срок окупаемости сократится.
Однако для того, чтобы оснастить все крупные и средние предприятия автоматизированными системами, необходимо поставить дело внедрения таких систем на промышленную основу. Надо определить организации, которые способны осуществить серийный выпуск систем управления, обеспечить их монтаж и эксплуатацию.

В заключение заметим, что автоматизированные системы будут иметь огромное значение и для развития самой экономической науки. Они станут столь же необходимым инструментом научного исследования экономистов, как синхрофазотрон для физиков или электронный микроскоп для биологов.

Сейчас решение каждой экономической задачи или экономический эксперимент затрудняется отсутствием точной и полной информации. Для примера вспомним, когда понадобилось разработать предложения по размещению химических предприятий, которые должны изготавливать удобрения, экономисты столкнулись с трудностями, связанными именно с отсутствием детальных сведений о потреблении удобрений и об их эффективности. Чтобы узнать это, надо было бы поднимать первичные архивы, что означало дать до-полнительную работу на несколько месяцев нескольким тысячам человек.
Такая необходимость в совершенно точных и детальных данных будет возникать в хозяйственной практике все чаще. Зная, скажем, лишь то, что у нас суперфосфата выпускается меньше, чем необходимо нашему сельскому хозяйству, можно сделать только самое общее заключение — надо строить суперфосфатные заводы. Но где именно? В какие области в первую очередь отправлять суперфосфат? Для решения таких вопросов реального управления производством требуется знание массы деталей. Их могли бы дать автоматизированные системы, которые способны накапливать огромное число данных, подвергать их по первому требованию целенаправленной обработке и выдавать результаты в удобной и обозримой форме.
В магнитной памяти львовской машины записано, какими станками располагает завод, что они могут делать, какие есть сейчас на заводе рабочие, какие у них специальности, какие детали лежат на складах завода в данный момент. Все первичные данные автоматически заносятся в память машины, И если экономистам вдруг потребуются эти сведения для решения научных задач, машина выдаст их в любое время — достаточно составить необходимую программу обработки.
Электронные схемы хранят огромный упорядоченный архив, именно поэтому они станут не менее необходимыми экономистам, чем синхрофазотроны физикам.

Газета «Известия» N193 за 1967