Технология системных реконструкций

Технология системных реконструкций

3. ЭМПИРИЧЕСКОЕ ОПИСАНИЕ

Эмпирическое описание служит единственным носителем объективной информации о системе. Его элементами являются единичные объекты наблюдения, задаваемые через атрибуты их состояния и состояния окружающей среды, табл. 1.

Таблица 1

Эмпирическое описание системы

Объект «Носитель» представляет реальный объект действительности, доступный для многократных наблюдений, выражающий системную проблему через свои состояния и отношения с внешней средой.

Область проявления - область реального мира, охватывающая все возможные и доступные для наблюдений и измерений проявления проблемы вместе с ее

20

Технология системных реконструкций

причинами и сопутствующими обстоятельствами, возникающая в результате обособления проблемы, основанного на практическом опыте и теоретических знаниях.

Условия наблюдения - область проявления проблемы, конкретизированная до элементов ее структуры.

Единичный объект наблюдения - носитель системы, рассматриваемый в определенных пространственно-временных границах, задающий какое-то одно конкретное типическое или особенное проявление исследуемой системы.

Сопоставимость наблюдений - один общий для всех единичных объектов фиксированный набор атрибутов.

Главными проблемами объекта «Носитель» являются выбор объекта действительности, прямо связанного с исследуемой проблемой, и анализ его способности выразить сущность проблемы через изменчивость отдельных макровеличин.

Объект «Атрибут» представляет какую-то одну конкретную существенную характеристику состояния носителя или среды, способную выражать какой-то один аспект контекста проблемы.

Описание событий, историй событий, фактов, обстоятельств, показате-

лей состояния - содержательные комментарии, дающие оценки мерам, внутренним процессам и отношениям в окружающей среде.

Тип данного - форма выражения атрибута состояния носителя и окружающей его среды, допускающая преобразование в количественное представление с помощью процедур кодирования и вычисления, обеспечивающих задание порядка на множестве экземпляров значений атрибута.

Кодирование - преобразование исходной эмпирической информации в числовую форму, арифметизация значений именованных величин.

Производные величины - показатели, вычисляемые на базе исходных наблюдаемых и измеряемых величин.

Упорядочение значений - задание линейного порядка значений отдельно взятого показателя, принимающего свои значения на интервальной, порядковой или номинальной шкале; направление порядка при этом роли не играет.

Значение данного – вещественное или целое число, передающее конкретное содержание отдельно взятого показателя состояния.

Главной проблемой объекта «Атрибут» является чистота и прямота передачи смыслов проблемы.

Объект «Система данных» выступает исходным объектом технологии системных реконструкций. Он является формальным представлением эмпирического описания, содержащим информацию о системе в числовой форме, имеющим конечное множество отдельных носителей, заданных каждый конечным набором значений своих атрибутов.

21

Технология системных реконструкций

Проявленность системы - определяется полнотой и представительностью выражения системы в ее эмпирическом описании.

Полнота выражения - всеохватывающий обзор системы во всех ее аспектах, ракурсах и моментах, отвечающий уровню имеющихся научных знаний, практического опыта и эмпирических обобщений, полученный с учетом доступных ресурсов, инструментов измерений и наблюдений.

Представительность выражения - разнообразие проявления типических и особенных форм изменчивости системы во множестве экземпляров единичных объектов наблюдения, обусловленное применяемыми в конкретных исследованиях планами и моделями экспериментов.

Самодостаточное эмпирическое описание - информационный срез системы,

исчерпывающий все присущие системе проявленные в опыте свойства, аспекты и принципы, обеспечивающий редукцию сложного к простому и реконструкцию единства целого.

Сбор данных - процесс планирования и проведения программы экспериментальных исследований в предметной области, а также организации сбора и подготовки эмпирических данных, форма которых может быть любой (числовой, текстовой, графической и пр.).

Таблица данных - приведенное к стандартному формату представление системы данных (табличная форма).

Оценки полноты и представительности системы данных - служат фактиче-

ским основанием для определения и верификации системного знания по конкретной проблеме, определяются на этапе выражения контекста через общее число атрибутов носителя системы и количество экземпляров объектов наблюдения, рис. 6.

Рис. 6. Оценки полноты и представительности системы данных

Главной проблемой объекта «Система данных» являются оценки полноты и представительности. Система данных должна содержать информацию, необходи-

22

Технология системных реконструкций

мую и достаточную для раскрытия наиболее общих свойств и главных признаков сущности системы.

Эффективность системных реконструкций зависит только от полноты и представительности исходного эмпирического описания системы. Решение вопроса о полноте эмпирического отображения проблемы в системе данных сводится к определению достаточного состава применяемых в ней показателей состояния. Решение вопроса о представительности эмпирического отображения проблемы в системе данных связано с обоснованием выбора числа и состава экземпляров единого носителя информации.

Резюме эмпирического описания (на примерах двух проектов). Анализ и решение сложных системных проблем связаны с выявлением и обоснованием:

ролей элементов внутрисистемных отношений;

типов внутрисистемных взаимодействий и характерных форм проявления изменчивости системы;

инвариантов структур отношений в системе;

принципов организации системы и закономерностей системогенеза. Эмпирическое описание несет в себе объективную информацию об иссле-

дуемой системе. Оно должно обладать свойствами полноты и представительности. Принципиальная установка технологии системных реконструкций по вопросу о полноте состоит в том, что она требует предельно возможного охвата системной проблемы. В вопросе о представительности эмпирического описания технология системных реконструкций исходит из условия обеспечения проявленности всех формирующих изменчивость системы механизмов через фактически наблюдаемую изменчивость показателей.

Проект: Конкурентоспособность, качество, техническая и экологическая безопасность продуктов и технологий производства

23

Технология системных реконструкций

Полнота выражеЖизненный цикл стального листа в металлургическом производстве от подготовки

выплавка стали;

выпуск, разливка и затвердевание стали;

нагрев слитков под ковку и ковка брам;

прокатка брамы под лист;

контроль механических свойств

Проявление сисПроизводственный аппарат предприятия единая система выполнения заказов на разтемы личные виды продукции (трубопроводы ТЭС, АЭС, нефтегазодобычи; котлы – паро-

вые, утилизаторы, водогрейные, газотрубные, жаротрубные)

24

Технология системных реконструкций

Полнота выражеЖизненный цикл заказа взят от маркетинга до отгрузки и расчетов с клиентами – 203 ния проблемы в показателя. Маркетинг: контрагенты, типы изделий, формы оплаты, транспорт. Заявка: атрибутах конструкторская и технологическая документация, поставка, временной мониторинг заявки. Договор: цена, выручка, установленные сроки, особые условия. Заказ: маршрутные и операционные технологии, материалы, затраты, прибыль, рентабельность (план, факт). Платежи: авансовые, отложенные, за отгруженную продукцию. Времен-

ной мониторинг заказа Не представлены воплощения заказов в материальном потоке, движении денежных

средств, назначениях оборудования, использовании персонала, отношениях с инфраструктурой

воплощения заказа в материальном потоке, движении денежных средств, назначении оборудования, использовании персонала;

отношения заказа с инфраструктурой предприятия;

жизнь заказа во всех его измерениях во времени;

связь заказа с событиями и историями событий;

отдельные факты и обстоятельства

В полном и представительном эмпирическом описании сложная системная проблема стратифицирована, структурирована, рассмотрена во всех главных, основных и дополнительных моментах. Составлены спецификации всех показателей, через совокупную изменчивость которых проявляется изучаемая проблема. Установлены возможности наблюдения, измерения, вычисления и экспертного оценивания этих показателей. Составлены комментарии ко всем показателям: содержательные описания; шкалы и единицы измерения; диапазоны варьирования; характерные, особенные и критические значения.

25

Технология системных реконструкций

4. СИСТЕМНОЕ ЗНАНИЕ

4.1. Статистический портрет

Статистический портрет дает развернутое статистическое описание эмпирического среза системы, отображает типические проявления ее изменчивости, фиксирует общие закономерности явления, но не его системные законы, табл. 2.

Таблица 2

Статистический портрет

26

Технология системных реконструкций

Объект «Показатель» раскрывает реальный факт проявления сущности системы в каком-то одном ее измерении на уровне первичного анализа признакового пространства системы, рис. 7.

Имя показателя

Рис. 7. Символический образ показателя

Выборка данных – вектор значений показателя, полученных в процессе наблюдений, измерений и вычислений.

Объем выборки – количество значений показателя в выборке. Вариационный ряд – множество упорядоченных по возрастанию значений

показателя.

Статистическая оценка - функция результатов наблюдений, предназначенная для статистического оценивания неизвестных характеристик и параметров распределения вероятностей, рис. 8.

Рис. 8. Статистические оценки (для показателей FZSF и PH):

N – объем выборки; MIN, MAX – минимальное и максимальное значения показателя; DX – размах; MEAN – среднее арифметическое; STD – среднее квадратическое отклонение; V – коэффициент вариации; Skewness - асимметрия; Std. Skewness – стандартная ошибка асимметрии; Spec. Lim. – особые границы; Kurtosis - эксцесс; Std. Kurtosis – стандартная ошибка

эксцесса; 3s Prob. Lim. ( 3s) – границы для 3

Минимальное и максимальное значения – крайние левый и правый элементы вариационного ряда.

Размах – диапазон значений вариационного ряда.

Функция распределения – вероятность того, что значение показателя, являющегося случайной величиной, не превосходит заданного значения действительного числа.

27

Технология системных реконструкций

Плотность распределения – производная функции распределения; характеризует плотность, с которой значения показателя распределены в заданной точке.

Кривая распределения – кривая, изображающая плотность распределения. Среднее арифметическое – мера «центрального положения» наблюдаемого

показателя. Сумма значений показателя, деленная на объем выборки.

Дисперсия – характеристика рассеяния значений показателя; мера среднего отклонения значений показателя от среднего арифметического.

Среднее квадратическое отклонение – квадратный корень из дисперсии.

Стандартная ошибка среднего – среднее квадратическое отклонение сред-

него.

Коэффициент вариации – мера относительной изменчивости; отношение среднего квадратического отклонения к среднему арифметическому.

Асимметрия – мера несимметричности распределения; несет информацию о различии между положительными и отрицательными отклонениями значений показателя от среднего арифметического; для симметричных распределений обращается в нуль.

Эксцесс – мера островершинности распределения по отношению к нормальному; эксцесс нормированного нормального распределения равен 3.

Мода – значение, наиболее часто встречающееся в выборке (наиболее вероятное значение); соответствует максимуму кривой распределения.

Унимодальное распределение – одновершинное распределение; распределение вероятностей с одной модой.

Мультимодальное распределение – распределение вероятностей с несколькими модами. Мультимодальность может показывать, что выборка не является однородной и наблюдения порождены двумя или более распределениями.

Табулирование – определение частоты встречаемости в выборке каждого значения показателя. Табулирование данных может быть выполнено для показателей, измеренных на номинальных или порядковых шкалах с небольшим числом уровней значений. Результаты подсчета частот могут быть использованы для локализации грубых ошибок при подготовке данных, рис. 9.

Группирование – разбиение вариационного ряда на несколько интервалов группировки.

Варианты группирования – группирование по методу равных интервалов, по методу равных частот, путем выбора границ интервалов значений.

Интервал группировки – диапазон значений показателя, ширина которого зависит от размаха вариационного ряда и заданного количества интервалов.

Количество интервалов группировки – зависит от числа членов вариацион-

ного ряда и наличия в нем повторяющихся значений.

28

Технология системных реконструкций

Частота значений – отношение числа значений показателя в каком-то одном интервале группировки к объему выборки.

Накопленная частота – сумма частот значений до заданного интервала группировки.

DAVL

298

Рис. 9. Табулирование (для показателя DAVL)

а) табуляграмма значений показателя; б) круговая диаграмма:

VALUE - значение; FREQUENCY - частота значений; N - объем выборки

Гистограмма – графическое изображение группированного распределения. Построение гистограмм осуществляется для показателей, измеренных на интервальных шкалах. В качестве абсциссы берется значение показателя, в качестве ординаты – частота значений, деленная на длину интервала группировки. При равных интервалах группировки деление обычно опускается, а в качестве ординаты используются частота значений или число значений. Гистограммы имеют, как правило, вид ступенчатой функции или столбчатой диаграммы, рис. 10.

Полигон частот – графическое представление распределения. Для группированного распределения строится путем соединения наименьшими отрезками прямой точек, абсциссы которых соответствуют границам интервалов, а ординаты

– частотам значений в этих интервалах.

Полигон накопленных частот – графическое представление распределения; строится путем соединения наименьшими отрезками прямой точек, абсциссы которых соответствуют значениям показателя, а ординаты – накопленным частотам. Для группированного распределения абсциссами считаются границы интервалов, а соответствующие накопленные частоты – ординатами, рис. 11.

Критерии проверки нормальности – оценивают близость распределения значений показателя к нормальному закону.

Визуальный способ проверки нормальности – наложение теоретической кри-

вой нормального распределения, построенной по полученным выборочным характеристикам (среднему арифметическому и среднему квадратическому отклонению) на гистограмму распределения, рис. 12.

29