Беседы об АСУ

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.