Системный анализ и проектирование

Магистратура 2020/2021

Статус: Курс обязательный (Бизнес-информатика)

Направление: 38.04.05. Бизнес-информатика

Кто читает: Кафедра информационных систем и технологий (Нижний Новгород)

Где читается: Факультет информатики, математики и компьютерных наук (Нижний Новгород)

Когда читается: 1-й курс, 1, 2 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Бабкин Эдуард Александрович, Куранова Яна Павловна

Прогр. обучения: Бизнес-информатика

Язык: русский

Кредиты: 4

Контактные часы: 60

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

В этом учебном курсе студенты изучают общие принципы моделирования, анализа и дизайна сложных систем различной природы на основе единых принципов системного подхода и современных программных технологий, применяемых для многоаспектного моделирования технических и гибридных систем.

Цель освоения дисциплины

формирование у студентов понимания концепции сложной системы и роли систем в анализе сложных ситуаций в контексте современных научных доктрин (общая теория систем, Inquiring Systems)
выработка навыка использования системного анализа и практических методов разработки и анализа систем на примерах организаций с использованием программного инструментария.
формирование четкого представления о смысле и взаимосвязи таких ключевых концептов системной науки, как: изменения, проблема, проблемная ситуация, принятие решений, ЛПР, система, модель, взаимосвязь.

Планируемые результаты обучения

Интегрировать теорию в практику при решении вопросов анализа структуры и деятельности организации с использованием средств имитационного моделирования
Разрабатывать модели процессов и сложных систем с использованием средств имитационного моделирования
Определять составляющие элементы проблемной ситуации
Иллюстрировать негативное влияние эффектов скорости, нелинейности, сложности на примере реальных проблемных ситуаций.
Выявлять различные возможные исходы проблемных ситуаций.
Выделять ключевые характеристики "мерзких" проблем на примерах реальных проблемных ситуаций.
Выделять общее и различия в существующих научных определениях понятия система.
Конкретизировать общие инженерно-ориентированные определения систем в частных случаях сложных проблемных ситуаций.
Формулировать задачу решения проблемы как задачу системного инжиниринга, определяя границы, цели, стейкхолдеров системы.
Классифицировать системы по категориям систем с организованной простотой, систем с неорганизованной сложностью, систем с организованной сложностью.
Выявлять феномены холизма, синергии, эмерджентности для конкретных примеров сложных систем.
Давать оценку управленческий решений, используя иерархическую структуру гаранторов истинности по ван Гигу.
Разрабатывать структурированное описание проблемной ситуации в терминах мета-системы и системы систем.
Выявлять или прогнозировать новые формы поведения, возникающие благодаря синергии элементов системы.
Формулировать задачу изучения или разработки сложной системы, как задачу создания и анализа модели.
Определять форму, назначение и ограничения языка модели на конкретных примерах.
Аргументировать выбор определенного вида модели для решения конкретной проблемной ситуации.
Объяснять преимущества и недостатки аналитических моделей для конкретных примеров проблемных ситуаций.
Объяснять преимущества и недостатки имитационных моделей для конкретных примеров проблемных ситуаций.
Показывать на конкретных примерах возможные ловушки нелинейности и предубеждений в ходе моделирования.
Объяснять назначение процедур верификации и валидации вычислительных моделей на примерах.
Описывать различия методов и результатов моделирования по типу "белый ящик", "черный ящик" для конкретных ситуаций.
Объяснять задачу моделирования в терминах морфизмов различных систем на конкретных примерах.
Описывать конкретный пример организации в терминах инженерно-ориентированного определения системы.
Определять аргументы в пользу использования моделей сетей Петри при моделировании определенных аспектов организации.
Разрабатывать упрощенную модель жизнеспособной системы по Биру на примере конкретной организации.
Иллюстрировать ограничения и недостатки моделей на основе сетей Петри в контексте решения проблемных ситуаций в организации.
Иллюстрировать ограничения и недостатки моделей жизнеспособной системы в контексте решения проблемных ситуаций в организации.
Объяснять назначение и основные характеристики конструктивных элементов в моделях причинных связей.
Иллюстрировать ограничения и недостатки моделей причинных связей в контексте решения проблемных ситуаций в организации.
Разрабатывать модели причинных связей для конкретных примеров.
Выполнять перевод моделей причинных связей в модели Системной динамики.
Объяснять основные характеристики законов изменения уровней в Системной динамике и давать примеры их практического использования.
Объяснять причины и результаты использования механизма временных задержек в моделях причинных связей.
Выделять конструктивные элементы в моделях Системной динамики и определять их характеристики.
Интерпретировать результаты работы моделей Системной динамики в терминах проблемной ситуации.
Объяснять закономерность появления инструментария архетипов систем
Формулировать способы использования результатов разработки и анализа моделей архетипов систем
Давать характеристику основных восьми архетипов систем
Строить модели причинных связей и анализировать их по методу архетипов систем для конкретных примеров.
На примерах конкретных архетипов выделять циклы положительной и отрицательной обратной связи, объясняя их эффекты.
На примерах конкретных архетипов объяснять влияние временных задержек на динамические характеристики моделей.
Разрабатывать сценарий системной интервенции на основе анализа архетипа системы.
Выполнять трансляцию модели причинных связей с архетипами систем в модель Системной динамики.
Выполнять выявление и анализ архетипов систем в моделях Системной динамики, реализованных средствами AnyLogic.
Называть основных исследоватей в области общей теории систем и системного менеджмента.
Объяснять эффекты использования технологий больших данных и искусственного интеллекта в задачах проектирования и анализа сложных систем.
Прогнозировать направления развития методов системного инжиниринга.
Прогнозировать появление новых существенных характеристик в социально-технических системах.
Разрабатывать рекомендации и требования к функциям информационных систем и программного инструментария, применяемого для анализа и инжиниринга сложных систем.
Выявлять конфликты в иерархии гаранторов истинности по ван Гигу в ходе развития систем.

Содержание учебной дисциплины

Научные основы использования системного подхода в ходе анализа проблемных ситуаций
Понятие ситуации и проблемной ситуации. Основы концептуального описания проблемной ситуации: событие, обстоятельства, контекст. Категории проблем. Категориальный аппарат для решения проблем: ЛПР, исходы, оценка, критерии, оптимизация, субоптимизация, планирование, управление, консенсус. Возможные исходы при решении проблемы. Возможности и ограничения человеческого интеллекта в ходе решения проблем. Факторы скорости, нелинейности и сложности. Коллективное решение проблем. Суть и назначение понятия sensemaking в ходе решения проблем.Инженерный подход к решению проблем.
Понятие системы и общая теория систем
Система, как инструмент борьбы со сложностью. Общие и инженерно--ориентированные определения систем. Понятие сложной системы. Классификации систем: системы с организованной сложностью, мета-системы, системы систем. Эпистемологический аспект проектирования систем Дисциплина системной инженерии. Решение проблем как инжиниринг систем.
Понятие модели как разновидности системы
Ролевое определение понятия «модель». Назначение моделей. Системы в роли моделей. Языки моделей. Способы определения моделей. Вычислительный эксперимент как вид моделирования. Структура и особенности вычислительных моделей. Методы разработки вычислительных моделей. Характерные особенности имитационного моделирования в программных системах. Виды зависимостей, наиболее часто используемых в вычислительных моделях. Дискретные и непрерывные вычислительные модели. Различия в управленческих и инженерных моделях, черный и белый ящик. Ограничения и пределы моделирования. Ремесло компьютерного моделирования – анализ чувствительности, интерпретация, валидация, верификация
Среда имитационного моделирования AnyLogic. Области применения, встроенные библиотеки и инструментарий
Знакомство с AnyLogic. Инструмент для имитационного моделирования; помогает аналитикам, инженерам и руководителям из разных отраслей получать детальное представление о системах и процессах, оптимизировать их. Включает три современных подхода моделирования: - дискретно-событийный - агентный - системной динамики. Эти три метода могут использоваться в любой комбинации на базе одного ПО, чтобы смоделировать бизнес-систему любой сложности. В AnyLogic есть разные визуальные языки моделирования: диаграммы процессов, диаграммы состояния, блок-схемы и диаграммы потоков и накопителей. Области применения AnyLogic (цепи поставок, производство, перевозки, склад, железные дороги, нефть и газ, порты и терминалы, дорожное движение, бизнес-процессы, социальные процессы и пр.) Краткий обзор встроенных библиотек и инструментария AnyLogic.
Моделирование процессов в среде имитационного моделирования AnyLogic
набор инструментов, позволяющий представлять бизнес-процессы в виде дискретно-событийных моделей. Отображение таких процессов в виде последовательности дискретных событий является наиболее эффективным методом имитационного моделирования в этой области. С помощью библиотеки пользователи могут задавать процессы в модели в виде потоковых диаграмм (блок-схем) — графического представления, принятого во многих областях. Их иерархичность, масштабируемость и расширяемость позволяет моделировать большие и сложные системы с необходимым уровнем детальности. Потоковые диаграммы позволяют точно передавать логику процессов и обнаруживать скрытые взаимозависимости между элементами системы. 1.Библиотека моделирования процессов позволяет моделировать сложные системы, разбивая их на мелкие части и представляя в виде отдельных компонентов (подпроцессов). На верхнем уровне можно соединить эти компоненты в одну систему. 2.Элементы библиотеки моделирования процессов можно совмещать с элементами других библиотек в одной потоковой диаграмме. Статистика по времени ожидания, времени производства, уровню использования ресурсов и другим параметрам может собираться автоматически во время выполнения модели. 3.Встроенная 2D и 3D анимация позволяет наблюдать за работой модели в динамике, оценивать ее адекватность, находить узкие места в бизнес-процессах и т.д.
Особенности моделирования организаций
Организация как сложная социо-техническая система. Системные свойства организации. Понятие системного менеджмента. Ожидаемые «потребительские» свойства моделей организации. Ожидаемые свойства языка моделей организации.Моделирование, как основа sensemaking. Сравнительный анализ простых методов моделирования организации на примере конечных автоматов и формализма сетей Петри. Влияние проанализированных методов моделирования на структуру и функции современных информационных систем. Модели организационной кибернетики: модель жизнеспособной системы С. Бира.
Моделирование социальных систем в среде имитационного моделирования AnyLogic
С помощью AnyLogic можно моделировать макроэкономические системы, включая индивидуальное поведение каждого участника экономических отношений, чтобы точнее предсказывать будущие изменения; экологические проблемы, чтобы выработать меры по смягчению последствий изменения климата и оценить возможные результаты; политики в здравоохранении и других социальных сферах, в том числе в масштабе страны; другие социальные процессы, связанные с политикой, управлением, общественным мнением или маркетингом.
Моделирования потоков в среде имитационного моделирования AnyLogic
Библиотека моделирования потоков позволяет пользователям моделировать процессы перевозки и хранения сыпучих материалов, жидкостей и газа, в том числе, трубопроводы, процессы добычи и транспортировки газа и топлива. Благодаря элементам библиотеки пользователи могут точно моделировать работу резервуаров, труб, конвейеров и их сетей, отслеживать партии грузов. С помощью библиотеки можно легко отобразить в модели такие характеристики потоков, как скорость и пропускная способность. Эта возможность позволяет находить узкие места и прогнозировать простои, а также оптимизировать операционные процессы. Элементы библиотеки могут быть полезны для моделирования следующих задач: • Проектирование, эксплуатация и обслуживание трубопроводной сети. • Повышение эффективности объектов хранения и транспортировки нефти и газа. • Транспортировка сыпучих грузов, включая процессы погрузки и разгрузки. • Переработка полезных ископаемых и других сыпучих материалов. Возможности Библиотеки моделирования потоков AnyLogic позволяют: • Измерить общую производительность на объекте. • Оценить загруженность и пропускную способность сети и её элементов. • Провести календарное планирование отправки партий. • Спрогнозировать и предотвратить сбои в сети. • Снизить затраты на переоборудование предприятия, на техническое обслуживание и ремонт техники.
Моделирование организаций на основе диаграмм причинных связей
Назначение моделей на языке причинных связей. Структура языка моделей причинных связей. Методы разработки сложных моделей причинных связей. Примеры использования моделей причинных связей для анализа структуры и поведения организации в проблемной ситуации. Переход от причинных связей к моделям системной динамики. Назначение и возможности подхода к моделированию на основе системной динамики Дж. Форрестера. Язык и структура моделей системной динамики. Методы трансляции моделей причинных связей в модели системной динамики. Особенности компьютерной реализации моделей системной динамики. Известные примеры использования моделей системной динамики для анализа сложных систем. Методы использования моделей системной динамики в ходе оптимизации и проектирования организационных систем.
Моделирование производства в среде имитационного моделирования AnyLogic
Принятие решений, касающихся развития, оптимизации или реорганизации производства, обусловлены множеством факторов. Часто довольно трудно заранее оценить потенциальную прибыль или убыток от реализации такого рода решений. Традиционно принятие решений основано на прошлом опыте и интуиции, иногда решения принимаются при помощи Excel-таблиц. Эти подходы рискованны и далеки от современных систем поддержки принятия решений. Одним из наиболее мощных средств для анализа производства является имитационное моделирование. Проведение имитационных экспериментов позволяет оценить влияние изменения различных параметров системы и принять правильное решение. Имитационное моделирование широко используется в производстве для решения различных проблем от оптимизации промежуточных процессов до стратегического управления. Моделирование позволяет анализировать не только конкретный процесс, но и систему производства в целом, что дает возможность проверить капиталоемкость той или иной стратегии управления. Проведение экспериментов с использованием модели избавляет от необходимости проведения экспериментов в реальной жизни и не мешает работе производства.
Анализ архетипов систем
Понятие архетипа системы. Восемь видов архетипов систем. Анализ архетипов систем по Киму и Сенге. Методы выделения архетипов в моделях реальных систем. Методы использования архетипов в ходе оптимизации и проектирования сложных систем. Анализ структуры и динамики архетипов систем средствами среды AnyLogic.
Направления развития теории системного анализа
Тенденции развития системного менеджмента. Теория и практика инженерии систем. Этические аспекты инженерии сложных систем. Перспективные методы вычислительного моделирования сложных систем. Перспективные направления научных исследований в области теории систем и системного анализа.

Элементы контроля

Домашнее задание_практика
Учебный проект по заданиям лекций
Экзаменационный тест в ЛМС
Домашнее задание_практика
Учебный проект по заданиям лекций
Экзаменационный тест в ЛМС

Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация (2 модуль)
0.5 * Домашнее задание_практика + 0.3 * Учебный проект по заданиям лекций + 0.2 * Экзаменационный тест в ЛМС

Программа дисциплины