Беседы об АСУ

О чем мы так и не поговорили…

Есть, конечно, вопросы, которые просто нельзя обойти молчанием. Взять хотя бы развитие вычислительной техники. То, что она непрерывно улучшается, уже не раз отмечалось. Но вот появился ряд технических усовершенствований ЭВМ, которые изменили сам подход к процессу вычислений.

Раньше необходимо было исходные данные и программу их обработки вводить с перфокарт или перфоленты в память ЭВМ и лишь затем производить вычисления. С появлением терминала — специального выносного пульта управления ЭВМ, снабженного пишущей машинкой, — появилась возможность непосредственно вводить буквенную и цифровую информацию в машину. Терминал может быть расположен в другой комнате, в другом здании, даже в другом городе, поскольку информация может передаваться по каналам связи.

Пользуясь им, можно оперативно вмешиваться в работу ЭВМ, вводя при помощи пишущей машинки дополнительные команды, инструкции, данные. Однако при этом возникает противоречие между скоростью работы машины и скоростью реакции человека. Если программы вводить с пультовой машинки, то пока на ней печатают, ЭВМ будет простаивать.

Выходом из положения явилось создание так называемого мультипрограммного способа работы ЭВМ, при котором она (машина) одновременно работает своими разными устройствами с несколькими программами. В то время как программа одной задачи вводится с терминала, по другой осуществляются вычисления, тем самым загружая центральное вычислительное устройство ЭВМ, выводные устройства печатают в это время результаты решения третьей задачи.

Возможность оперативно вводить информацию, вмешиваться в работу над программами, корректировать промежуточные результаты привела к появлению совершенно нового режима работы на ЭВМ — диалогового.

Режим диалога «человек — ЭВМ» открыл необычайно богатые возможности для использования ЭВМ в управлении. Дело в том, что несовершенство моделей управления и неточность имеющейся информации часто приводят к тому, что даже полученное на ЭВМ решение управленческой задачи не удовлетворяет администрацию. Как в этом случае поступать?

Вот, например, формирование производственной программы предприятия. Уже говорилось, что, хотя эта задача и описывается моделью «линейного программирования», критерий бывает сложно записать из-за принципиальной многокритериальности ситуации. Можно вспомнить мучения жениха в брачной конторе и все способы избавления от многокритериальности!

При составлении производственной программы в режиме диалога человека с ЭВМ довольно оперативно можно перепробовать все эти способы. Кроме того, можно изменить значение коэффициентов важности заказов, в зависимости от ситуации добавить или уменьшить величины производственных мощностей в ограничениях. Можно оперативно изменять сроки выпуска продукции, нормативные и другие входные данные. В результате такого последовательного улучшения производственной программы будет получен вариант, удовлетворяющий дирекцию завода.

Особенно эффективно применение диалогового режима в оперативном управлении ходом производства, в работе диспетчера. Путем диалога с ЭВМ можно последовательно уточнять те данные, которые необходимы для регулирования, обобщать их по разным показателям, выявлять нарушения нормального хода производства. Вообще выдача справочных данных на предприятии должна быть построена исключительно по диалоговому принципу. Тогда в процессе общения с ЭВМ можно наиболее точно формулировать, какого рода сведения требуются, и получать необходимые справки.

Допустим, главный диспетчер завода решил уточнить состояние производственного процесса. В традиционной системе управления он задал бы одному из работников диспетчерского аппарата примерно такой вопрос: «В каком состоянии заказ А?» Работник, ответственный за заказ А, ответил бы: «В основном положение нормальное, но детали А-15 и А-28 не поступили своевременно на сборку из цеха № 5, из-за чего узел А6 вовремя не собран».

ЭВМ на такой вопрос диспетчера не ответит. Неоспоримое преимущество человека перед машиной заключается в том, что он по тону либо из контекста догадывается о конкретном содержании вопросов довольно общего характера, чему ЭВМ пока не научилась.

В лучшем случае она ответила бы: «Параметра „состояние“ в перечне характеристик заказа А нет»; в худшем — «Вопрос сформулирован неверно».

ЭВМ «не умеет» обобщать. Она может отвечать на конкретные вопросы, перечень которых в нее введен заранее. Для распознания каждого вопроса и выработки ответа-справки в ЭВМ заложена специальная программа. Естественно, что при этом часто с помощью одного вопроса нужного ответа не получишь.

В описанной ситуации запрос диспетчера: «Какие узлы и детали по заказу А не изготовлены в срок?» — настоящее положение заказа А не прояснит, потому что в ответ ЭВМ выдаст длинный список. Среди множества деталей и узлов в нем будут как незначительно запоздавшие, практически не оказывающие влияния на ход производства, так и упомянутые А-15, А-28 и А6, из-за которых весь заказ А может быть не выполнен в срок. Как в этом разобраться с ходу?

Потребуется уточнение: «Какие позиции планового задания по сборке заказа А в настоящее время не выполнены?» В справке появится узел А6. Известно, что основная причина отставания сборки — отсутствие деталей. Последует запрос: «Каких деталей не хватает в комплекте узла А6?». ЭВМ напечатает перечень: А-15, А-28. Последняя справка машины о том, что детали А-15 и А-28 изготавливаются в цехе № 5, который и является виновником задержки, позволит диспетчеру уяснить всю картину.

То, что в справочной деятельности, как, впрочем, и в подавляющем большинстве родов деятельности, человек имеет преимущество перед машиной, вовсе не означает, что этот процесс не надо автоматизировать. Представьте себе, какую гору информации надо просмотреть работнику диспетчерского аппарата, чтобы ответить на вопрос диспетчера. А если эту работу поручить ЭВМ, то вовсе не беда, что вместо одного вопроса придется задавать три-четыре. В режиме диалога с ЭВМ это происходит довольно быстро: на пультовой пишущей машинке печатаются даже не сам запрос, а номер запроса и изменяющиеся параметры (заказ А, узел А6). Ответ обычно не задерживается — в зависимости от объема информации, который необходимо «пересмотреть» ЭВМ, на него уходит от секунды до минуты. Больше времени затрачивать на «обдумывание» машине не позволяют разработчики информационно-справочных систем: ведь время реакции системы на запрос — это самый важный параметр ИСС.

А развитие вычислительной техники и математического обеспечения идет дальше. Появилось сообщение о новой разработке, ведущейся в Институте кибернетики АН УССР под руководством академика В. Глушкова. «Контролирующий интеллектуальный терминал» — КИТ, как назвали авторы свое детище, — включает в себя, кроме обычного терминала, маленькую вычислительную машину (мини-ЭВМ). Программы, заложенные в мини-ЭВМ КИТа, кроме простого ответа о значениях некоторых параметров контролируемой системы, будут оперативно выдавать «по собственной инициативе» еще и критические значения параметров.

В приведенном случае на вопрос диспетчера об отстающих деталях по заказу А КИТ так же, как и его «неителлектуальный» собрат, привел бы полный список деталей, изготовленных с запозданием, но добавил: «А кроме того, детали А-15 и А-28 в настоящий момент не поступили из цеха № 5, чем задерживают сборку узла А6».

Таким образом, «предугадывая» некоторые действия человека, интеллектуальный терминал освобождает его от части умственной работы и тем самым значительно увеличивает оперативность диалога.

Но на этом не ограничиваются таланты КИТа. В него будет заложена возможность выдавать человеку «подсказки» и «рекомендации».

Каждая диалоговая система имеет некоторые правила функционирования, которые нельзя нарушать. Так, на неправильно поставленный вопрос обычная система просто печатает: «Вопрос поставлен неверно». Иногда программисты «хулиганят» и вводят в программы ЭВМ хлесткие ответы, так что печатающее устройство ЭВМ разражается тирадой типа: «Неужели ты такой тупица, что никак не можешь понять…» и т. д. Интеллектуальный терминал может вежливо «подсказать» пользователю, в какой части вопроса он ошибся, как правильно поставить вопрос. Кроме ответа на вопрос, КИТ вырабатывает обычные рекомендации по управлению, а в аварийной ситуации срочные.

Применение контролирующих интеллектуальных терминалов, несомненно, увеличит возможности и сферу применения диалогового режима общения с ЭВМ в автоматизированных системах управления.

Вопрос эффективности является ключевым при ведении любой разработки. Согласно ОРММ, основному нормативному документу, который обсуждался в начале бесед, технико-экономическое обоснование АСУ включает обязательный раздел: оценку экономической эффективности предлагаемой системы. Возникает вопрос, зачем ее оценивать? Ведь и так ясно, что создание и внедрение АСУ — объективная необходимость!

В общем-то, да! Но в нашей стране, помимо крупных, есть мелкие предприятия, где управленческий персонал вполне удовлетворительно справляется со своими обязанностями, и есть средние, где неясно, надо создавать АСУ или нет. В этих случаях экономическая эффективность показывает, стоит или нет затевать работу по внедрению АСУ.

Для этого проводится традиционный экономический анализ: расчет затрат и результатов. Выгода, полученная за год от внедрения новой системы, и составляет экономический эффект. Главным показателем является, конечно, не сам экономический эффект, а срок окупаемости системы, который вычисляется как отношение затрат к годовому эффекту. Это естественно, потому что годовой экономический эффект в 100 тысяч рублей можно получить, затратив миллион, а можно получить, затратив лишь полмиллиона. И тот факт, что в первом случае капиталовложения окупятся через 10 лет, а во втором — через 5, показывает, что вторая система эффективней первой.

Так рассчитывается срок окупаемости системы.

Кроме того, в каждой отрасли установлен свой нормативный срок окупаемости. Если он для выбранной системы окажется больше нормативного — система не нужна, если меньше — ее можно разрабатывать и внедрять.

Но есть и еще ряд причин, вынуждающих проводить расчет экономической эффективности все предприятия, даже те, где преимущества АСУ очевидны. Скажем, какую ЭВМ покупать: большую, среднюю или малую? А может, вообще не покупать машину, а арендовать машинное время у соседнего предприятия или у вычислительного центра ближайшего проектного института? Что лучше — использовать типовые проектные решения или разрабатывать индивидуальный проект? На все эти вопросы пока может ответить лишь расчет экономической эффективности.

А как оценить успехи предприятия по внедрению АСУ? Что при этом стимулировать, за что платить премию?

Количество внедренных задач и подсистем для этого не подходит, потому что оно разнится от проекта к проекту, от предприятия к предприятию. Одно время попробовали стимулировать предприятия по числу автоматизированных задач, но это привело лишь к микроскопическому дроблению понятия «задача» в АСУ и к гигантскому увеличению числа этих микрозадач. Некоторые создатели АСУ предложили считать так: ввод информации — одна задача, контроль введенной информации — другая задача, расчет — третья, печать по материалам расчета, скажем, трех документов — еще три задачи. К чему это привело? Да к тому, что теперь в АСУ некоторых предприятий уже сейчас насчитывается сотни внедренных задач, а в действительности вся система управления не автоматизирована и на треть.

Нет, конечно, для оценки работы и стимулирования опять же подходит лишь показатель экономической эффективности АСУ.

Так что расчет этого показателя становится этапом проектирования. Как же он осуществляется? Как уже говорилось, подсчитываются отдельно произведенные затраты и полученные результаты. Затем все сравнивается.

Методика расчета затрат на создание АСУ практически совпадает с аналогичными методиками определения затрат на внедрение любой новой техники: поточной линии, прогрессивного технологического процесса и пр.

Начинается все с того, что суммируются капитальные затраты на строительство здания информационно-вычислительного центра, где будут расположены машины, на приобретение ЭВМ, на покупку прочего оборудования и математического обеспечения. К ним прибавляются эксплуатационные затраты, зарплата персоналу и т. д. и т. п. В общем, эта методика уже хорошо отработана многими поколениями экономистов. А вот методика подсчета результатов — совсем другое дело.

Прежде всего, от чего получается экономический эффект? Улучшение качества управления приводит к упорядочению производства, к ритмичности производственного процесса, к устранению неразберихи, дефицитов и штурмовщины. Плохо это или хорошо? Даже очень хорошо!

Но ведь это все слова, а для экономиста сухое пощелкивание костяшек, откладываемых на счетах чисел экономического эффекта, звучит прекраснее самых распрекрасных слов! Ему вынь да положь числа!

При создании методики расчета экономической эффективности АСУ пришлось немало поломать голову. С самого начала было ясно: эффект есть, должен быть, надо лишь его «ухватить» и «разложить по полочкам».

И вот наконец эти «полочки» найдены.

Основными источниками экономического эффекта признаны: а) сокращение простоев оборудования и других потерь рабочего времени; в результате появляется возможность на тех же производственных мощностях выпустить дополнительную продукцию — прибыль от ее продажи и есть эффект от внедрения АСУ;

б) внедрение АСУ за счет упорядочения производственного процесса снижает затраты на изготовление продукции, то есть снижает себестоимость, — это снижение тоже можно отнести в счет эффекта.

Дальше вычисление эффекта раскладывается по статьям. Так, снижение себестоимости происходит за счет сокращения сверхурочных работ (здесь надо вспомнить критерий равномерности загрузки в планировании), сокращения брака, сокращения объема запасов и т. д. По каждой статье, как и положено в экономике, приведена формула расчета. Все это сведено в один документ, названный «Методика расчета экономической эффективности АСУ».

Казалось бы, чего еще желать; бери и считай, подставляй свои числа в формулы!

Ан нет! Не успели опубликовать методику, сразу раздался ропот. На специальной всесоюзной конференции, посвященной вопросам определения экономической эффективности АСУ, было высказано в адрес методики огромное количество упреков и замечаний, к сожалению, справедливых! Основные претензии таковы.

Во-первых, методика не конструктивна. Естественно, что по экономической традиции все применяемые в ней формулы расчета эффективности взяты из традиционной экономики, а потому они линейные, и в них полно наставлено коэффициентов, которые неизвестно как вычислять. Скажем, экономия от сокращения брака рассчитывается через «коэффициент сокращения потерь от брака», который равен отношению процента бракованных деталей до и после внедрения АСУ. Если мы рассчитываем экономический эффект уже после того, как внедрили АСУ, так называемый фактический эффект, — все довольно просто: по отчетным данным находим процент брака до и после внедрения, делим и получим искомый коэффициент. Но ведь часто необходимо рассчитывать эффект не после, а до внедрения АСУ, на стадии проектирования, найти ожидаемый экономический эффект, как его называют. Именно он используется для обоснования проекта, для выбора лучшего варианта АСУ. Как же определить процент брака, который еще, возможно, будет когда-нибудь после внедрения АСУ? Как его спрогнозировать? И такой недостаток имеет место во многих формулах.

Во-вторых, методика в ряде случаев неправильно оценивает эффект от внедрения АСУ. Основной принцип оценки — сравнить, что было до внедрения и что стало после. Но ведь до внедрения на разных предприятиях было разное положение! Ведь говорилось, что эффективность АСУ зависит не только от ее качеств, но и от уровня организации производства. Если на предприятии он высок, то весь эффект, который даст автоматизация управления, можно целиком отнести за счет АСУ. Если же в производстве царит хаос, то внедрение АСУ непременно (это закон) улучшит и организацию производства и принесет, может быть, значительно больший эффект. Но часть его надо отнести на счет работы по улучшению организации. Методика же этого не предусматривает. Она все относит на счет АСУ, ставя тем самым предприятие с налаженным производством в худшие условия, так как при одинаковых затратах на создание АСУ оно получит меньший эффект.

И наконец, третья большая претензия к методике: она недооценивает самое существенное в АСУ — эффект оптимизации. В ней нет метода расчета эффекта от внедрения оптимизационных задач, которые и составляют соль автоматизации управления.

Трудность эта принципиальная. Она состоит в том, что предсказать, что именно даст оптимизация, заранее невозможно. Допустим, что в традиционной системе планирования простои оборудования составляют ежемесячно 5 процентов рабочего времени из-за неоптимального плана. Как предсказать, какой процент составят простои в оптимальном плане? Так что неясно, как рассчитывать ожидаемую эффективность.

Итак, метод расчета эффекта от внедрения оптимизационных задач пока еще не разработан. А без него эффект от внедрения АСУ систематически недооценивается. Все эти жалобы на методику привели к тому, что разработчики начали ее усиленно совершенствовать. Это совершенствование идет по нескольким направлениям.

Первое — разрабатываются методики определения всяких коэффициентов, входящих в формулы. Второе — предпринимаются попытки оценить эффект оптимизации, например, статистически. И наконец, главное, сделана попытка устранить неправильную оценку перспективы. Это оказывается самым сложным.

Дело в том, что при оценке эффективности АСУ неявно проводятся параллели с оценкой экономической эффективности от внедрения любой иной новой техники. Кое-где эти параллели оказались успешными, а в некоторых случаях привели к целому ряду недостатков, которые перечислены в разделе «во-вторых». Попытка устранить их дала следующие довольно интересные результаты.

Пришлось признать, что экономическая эффективность не может служить единственным мерилом эффективности АСУ (надо вспомнить, что во многих практических задачах единственного критерия обнаружить не удается) и надо добавить в качестве равноправных показателей еще такие: а) уровень организации производства и труда, б) системотехнический уровень АСУ, оценивающий вычислительную технику, математическое обеспечение, организацию процесса управления в АСУ, в) уровень охвата задач управления автоматизацией.

Таким образом, признано, что оценка АСУ должна осуществляться по четырем показателям, которые вместе получили название «научно-технического уровня АСУ».

А пока методика оценки «научно-технического уровня АСУ» проходит этапы разработки, детализации, согласования, утверждения, суждение о рентабельности АСУ производится по старинке — по экономической эффективности.

Безусловно, крупные промышленные предприятия и производственные объединения являются, так сказать, исходным объектом приложения ЭВМ и вычислительной техники. Именно здесь в связи с укрупнением производства и повышением производительности труда традиционные методы управления в наибольшей степени показали свою несостоятельность, а АСУ — свою насущную необходимость. Что же говорить тогда о министерстве, которое управляет отраслью, насчитывающей десятки и сотни предприятий! Уж здесь без отраслевой автоматизированной системы управления никак не обойдешься.

Так что в значительной части нашего общественного производства: на крупных предприятиях, в объединениях, министерствах — сейчас создают или уже частично создали АСУ. Не зря большая часть примеров в этих беседах взята из области промышленного производства. Именно там все начиналось и в настоящее время находится в наиболее развитом состоянии.

Что же касается мелких предприятий, которые в меньшей степени испытали разрушительное действие информационного барьера, то тут картина такая. Необходимость создания АСУ уже осознана, однако внедрение их на каждом отдельном маленьком предприятии экономически неэффективно, поскольку огромные затраты на приобретение ЭВМ и разработку системы не всегда и не быстро окупаются. Здесь предполагается идти по линии создания вычислительных центров коллективного пользования. Один такой кустовой вычислительный центр будет перерабатывать управленческую информацию нескольких предприятий, а автоматизированные системы управления на каждом предприятии будут построены по типовым схемам, отчего они станут экономически выгодными.

В остальных сферах общественного производства дела обстоят примерно так же. Уже упоминалось вначале об автоматизированных системах управления в банке, вузе, Аэрофлоте.

Вообще транспорт, по-видимому, является вторым по широте охвата автоматизацией управления после промышленного производства. Почти на всех железных дорогах СССР созданы вычислительные центры. Многим, наверное, приходилось видеть внешние устройства железнодорожной АСУ — терминальные пишущие машинки «Консул», которые после короткого диалога пассажира и кассира «сами» впечатывают все данные в стандартный бланк билета.

Но пассажирские перевозки составляют лишь малую часть общего объема железнодорожного грузооборота. Существенную часть составляет транспортировка народнохозяйственных грузов. Здесь внедрение оптимизационных методов планирования перевозок, автоматизация учета подвижного состава, рациональное комплектование товарных поездов дают огромный экономический эффект.

Аналогична ситуация и с другими видами транспорта: водным, автомобильным.

Порт, пароходство — это крупные предприятия, нуждающиеся в собственных автоматизированных системах управления.

Автотранспортные предприятия по своим масштабам мельче. Как правило, они обслуживаются кустовыми, региональными или какими-либо другими вычислительными центрами коллективного пользования.

Широкую область для применения вычислительной техники предоставила медицина. Огромные картотеки, хранящие истории болезней, — это прекрасное поле приложения «способностей» ЭВМ: быстро отыскать необходимую «каплю» данных в «море» информации. Кроме того, ЭВМ неплохо зарекомендовала себя в диагностике болезней. При этом нет необходимости ставить ЭВМ в каждой поликлинике или здравпункте: информация может быть введена в машину по проводам телефонной связи. Так что появилась практическая возможность получения квалифицированной консультации «прямо на дому»: в деревне, в поселке и других местах, отдаленных от крупных медицинских центров. В ближайшее время традиционная фигура сельского доктора, которая за последние полвека претерпела значительные изменения, по-видимому, приобретет значительный кибернетический уклон.

Несколько отстает от общего уровня автоматизация управления в сельском хозяйстве. Это происходит в основном из-за того, что сельскохозяйственные предприятия — колхозы и совхозы — относительно невелики. Однако и там существуют оптимизационные задачи планирования (типа сельскохозяйственной задачи, которая рассматривалась) и, конечно же, трудоемкий учет. Автоматизацию управления в сельском хозяйстве предполагается осуществлять по линии создания территориальных (районных, межрайонных) вычислительных центров, которые и будут перерабатывать поступающую от сельскохозяйственных предприятий информацию.

Городское хозяйство, особенно в крупных городах, с точки зрения управления не менее сложно, чем крупное промышленное предприятие. Кроме учетных, здесь существенны задачи планирования и управления ремонтными работами по всем видам обслуживания населения, планирования и управления городским транспортом и еще десятки других. Так что АСУ городским хозяйством — насущная необходимость.

Строительство тоже не может обойтись без АСУ. Крупный строительный трест — предприятие со сложной системой управления, выполняющей те же перечисленные уже функции. Задачи планирования строительных работ почти ничем не отличаются от задач планирования производства, например, станков. И математические модели у них порой совпадают. Но в строительстве особую важность имеют задачи оперативного управления, поскольку необходимо четко координировать поставку строительных материалов с ходом работ. Здесь ЭВМ — большой помощник.

Сферы применения автоматизированных систем управления можно перечислять долго. Пришлось бы говорить о революции в библиотечном деле, о производстве и распределении электроэнергии, об управлении геологоразведочными работами и еще о многом и многом.

Необычайные возможности вычислительной техники, привлечение математики — все это создает вокруг АСУ ореол некоторой таинственности, делает автоматизацию управления очередным чудом научно-технической революции. Но пройдет совсем немного времени — 5, может быть, 10 лет, и АСУ станет столь же естественной частью любого предприятия, как современное оборудование.

Интересно, что АСУ — одна из самых «молодых» отраслей, молодых по возрасту работающих в ней людей.

Примерно 70 процентов персонала отделов АСУ — математики-программисты, инженеры, обслуживающие ЭВМ, и операторы, которые осуществляют на ЭВМ расчеты.

Математики и инженеры — это недавние выпускники вузов. Учитывая, что по таким профессиям вузы готовят специалистов всего 5–6 лет, ясно, что средний возраст их значительно меньше 30 лет. Операторов же обучают специальные средние школы с уклоном в ЭВМ и профессионально-технические училища, так что им по 18–20 лет. Сейчас спецшколы и ПТУ начали готовить и программистов.

Вот почему АСУ долго еще будет нуждаться в притоке людей комсомольского возраста, полных сил и дерзаний!