Изучение процессов, происходящих в рыночной экономике и других сферах, является довольно сложной и неоднозначной в своем решении задачей, поскольку данные процессы происходят в сложных (то есть обладающих дублирующими обратными связями) слабоструктурированных системах, над которыми эксперимент в том смысле, как он понимается в естественных науках, невозможен, а если и возможен, то его последствия трудно оценить и предугадать из-за "контринтуитивного поведения" указанных систем.
Такое поведение обусловлено как размером и сложной структурой систем, так и огромным объемом информации, порождаемой происходящими в таких системах процессами. Эта информация в подавляющем большинстве случаев не поддается адекватной оценке без использования информационного анализа и информационных технологий. А это бывает крайне необходимо в условиях "уникального выбора", ошибки которого для компаний могут стоить очень дорого, например, при принятии решений в области инвестиций или выхода на новые рынки.
Поэтому разработка системных и информационных методов изучения процессов, протекающих в сложных системах, является актуальной задачей, которую предстоит решать для достижения устойчивого развития компаний, которую беспокоят серьезные стратегические проблемы. В будущем эта необходимость только усилится.
Наиболее ярко это видно на примере процессов, протекающих в сложных системах, находящихся в переходной фазе. К таким системам можно отнести системы с сильным и непредсказуемым влиянием таких факторов как: политические факторы (страны с переходной экономикой), технологические (турбулизация, связанная с резким внедрением информационных технологий), экономические (появление динамичных отраслей, не поддающихся традиционным экономическим закономерностям) и социальные факторы (влияние на поведение нерегулируемых факторов, социальных сетей, динамика социального и молодежного поведения и пр.).
Применение классических методов маркетинга к анализу протекающих в указанных системах процессов наталкивается на серьезные трудности, поскольку данные методы создавались для изучения достаточно простых систем с неизменной структурой, которые находятся в устойчивом, хотя, возможно, и квазиравновесном, состоянии, и плохо применимы к сложным системам, переходящим из одного состояния в другое, особенно, если такой переход сопровождается сильным изменением структуры системы.
То же самое относится к информации, которой сопровождаются такие процессы. Если в период нахождения системы в устойчивом состоянии информация извлекается, обрабатывается и используется вполне определенными и неизменными на протяжении продолжительного временного интервала методами, то в переходный период изменяется не только качественный и количественный состав информации, но и технологии, связанные с ее переработкой. Примером этому могут служить переход на новую систему расчетов, цифровизация бизнеса, развитие CALS-технологий для совершенствования электронного документооборота в компаниях и бурное развитие в последние десятилетия информационных технологий, сопровождающее так называемый переход в новую "информационную" ("постиндустриальную" или "технотронную") стадию развития общества.
Исследованию процессов, протекающих в сложных системах, посвящено значительное число работ. Среди них особое место занимают работы в области системного анализа, зарождение которого началось еще в античной греческой философии (Платон, Аристотель, стоики, Евклид). Именно тогда впервые возникли представления о системе как о совокупности элементов, находящихся в структурной взаимосвязи друг с другом и образующих определенную целостность.
Затем эти представления получили дальнейшее развитие в работах Николая Кузанского, Спинозы, Канта, Шеллинга, Гегеля, Маркса и других известных мыслителей. Практически трудно найти мыслителя, который в той или иной мере не затрагивал этой темы.
Тем не менее, только в ХХ веке системный подход был существенно развит и привел к зарождению системного анализа. Так, например, австрийский ученый Людвиг фон Берталанфи в 30-40-е годы успешно применил системный подход к описанию биологических процессов и ввел понятие открытой системы. Однако еще в начале ХХ века (1912-1928 гг.) методология системного анализа была заложена русским ученым А.А. Богдановым, который пытался разработать новую науку об организации ("тектологию") и тем самым предвосхитил основные идеи кибернетики, развитые позднее группой ученых во главе с Н. Винером, У.Р. Эшби и другими учеными в 40-50-е годы. Кроме того, отражение системного подхода можно найти в работах В.И. Вернадского, Белл Д., Т. Котарбиньского, Б. Рассела, А. Тойнби и других исследователей XX века. Позднее, в 60-70-е годы системный анализ становится базовой методологией в экономике, экологии, социологии, демографии, политике, военном деле и других областях. Следует отметить, что еще в 30-х годах ХХ века в некоторых экономических моделях уже присутствовали элементы системного анализа. Так, например, кейнсианская модель формирования совокупного спроса содержит обратные связи, приводящие к мультипликационным эффектам: это положительная или отрицательная петля обратной связи между совокупным спросом и произведенным национальным доходом.
Основателем системно-динамического направления является Дж.Ф. Форрестер. Исходя из теории систем, дифференциальных уравнений, компьютерного моделирования, он разработал принципы и аппарат “системной динамики”, позволяющий анализировать и принимать управленческие решения. Им были созданы модель городской динамики, различные модели мировой динамики “Мир-1” и “Мир-2”(1971-1972 гг.), положившие начало глобальному моделированию, в рамках которого были разработаны следующие как системно-динамические, так и несистемно-динамические модели и проекты: “Мир-3” или "Пределы роста" Д. Медоуза (1972 г.); "Человечество перед выбором" М. Месаровича и Э. Пестеля (1974 г, концепция "органического роста"); "ЛИНК" Л. Клейна (с 1968 г, синтез национальных моделей); глобальная межотраслевая модель В. Леонтьева. В 1988 г. таиландским ученым К. Саидом была разработана системно-динамическая имитационная модель развивающихся стран, учитывающая взаимосвязь экономических, демографических, экологических, социально-политических и технологических факторов развития.
Системно-динамические модели позволили увязать воедино многие сферы функционирования человеческого общества. Так, в рамках концепции "устойчивого развития" в 1995 г. группой американских ученых была создана модель "США на пороге XXI-го века", которая моделирует развитие США с учетом экономических, демографических, экологических, социально-политических и технологических факторов.
Аналогичные модели при поддержке Института Тысячелетия и Всемирного банка были созданы и создаются в настоящее время во многих странах мира (Таиланд, Тунис, Китай, Малави, Грузия, Армения и другие). Например, весной 1997 г. были завершены обобщенные системно-динамические модели для изучения динамики макроэкономических показателей Грузии и Армении, а в марте 1997 г. на проходившем в Токио Международном Форуме по Глобальному Моделированию был представлен доклад о возможном будущем для Бангладеш, Туниса и США, составленный на основе системно-динамических моделей, разработанных для данных стран. Все это было бы невозможным без использования современных информационных технологий и информационного анализа.
Поэтому большинство зарубежных моделей, используемых для анализа сложных проблем и процессов, созданы и создаются в настоящее время на основе специальных сред разработки имитационных моделей. В настоящий момент известны такие наиболее распространенные среды разработки имитационных моделей как STELLA (Ithink), DYNAMO, VENSIM, POWERSIM. Они позволяют не только быстро создавать имитационные модели при помощи простых визуальных инструментов, но и проводить анализ работы созданных моделей и использовать данные модели для оценки воздействия управленческих решений на протекание сложных процессов в моделируемых системах.
Что же касается развития системного анализа и системно-динамического направления в РФ, то здесь следует отметить, что системные исследования активно стали развиваться в бывшем СССР в 70-80-е годы нашего столетия. Например, в ЦЭМИ АН СССР в 70-х годах была разработана эконометрическая модель экономики США, предназначенная для среднесрочного прогнозирования; в СО АН СССР был разработан ряд эконометрических моделей (например, С-106 и МОПЕК), моделирующих экономику различных стран в период с окончания второй мировой войны; в МГУ им. М.В. Ломоносова разрабатывались имитационные модели экономики СССР; в ЛГУ были построены модели управления системной образования, в вычислительном центре АН СССР в начале 80-х годов исследовательской группой под руководством академика Н.Н. Моисеева была создана имитационная модель глобальных экологических изменений.
В настоящее время работы в направлении имитационного моделирования ведутся во многих учебных и научных учреждениях.
Однако большая часть исследований проводилась в рамках системного анализа, а системно-динамическим исследованиям отводилась второстепенная роль. Тем не менее, в данном направлении работы велись и ведутся как по созданию системно-динамических имитационных моделей, так и по разработке отечественных сред разработки имитационных моделей. Так, в МИУ (ГАУ) им. С. Орджоникидзе на основе DYNAMO была разработана среда для разработки имитационных моделей ИМИТАК 32, при помощи которой были созданы региональные модели сельского хозяйства. В ЦЭМИ были созданы и использовались для имитационных моделей такие языки программирования, как GPSS, PLIS и SIMULA.
Если в период "холодной войны" системный анализ и системная динамика, а также разработка имитационных моделей носили ярко выраженный идеологический и политический характер, то в настоящее время в области системных исследований все больше и больше развивается международное сотрудничество как в области научных исследований и образования, так и в сфере применения имитационных моделей в бизнесе (управленческий консалтинг). Так, например адаптацией имитационных моделей, разработанных группой под руководством Дж.Ф. Форрестера (Массачусетский технологический институт, Дартмутский колледж), а также разработкой на их основе собственных моделей занимаются в МГУ, МГИМО, НИИСИ, МИФИ, Институте кибернетики им. В.М. Глушкова АН Украины и других организациях. В 1992 г. на базе НИИСИ был организован Институт системного анализа РАН (ИСА РАН), а в марте 1996 г. в Москве был учрежден Международный комитет по общим системам.
Среди современных работ в области системной динамики имитационного моделирования можно отметить работы зарубежных и отечественных ученых, таких как Дж.Ф. Форрестер, Дж. Стерман, Д.Л. Кауфман, М.Р. Гудман, Н. Робертс, Донелла и Деннис Медоузы, М. Месарович, Е. Пестель, Т.К. Абдель-Хамид, Д.Ф. Андерсен, Р.А. Кларк, А. Форд, Д.Н. Ким, Дж.Д. Морекрофт, П.М. Миллинг, Ж.П. Ричардсон, Е.Б. Робертс, Х. Саид, П.М. Сенж, К. Ванг, Е.Ф. Фольштейнхолм, Р. Зараза, Н.Н. Моисеев, Т. Нейлор, А.Г. Гранберг, В.С. Дадаян, Н.В. Чепурных, А.Л. Новоселов, В.И. Дудорин, В.Г. Соколов, В.А. Смирнов, Р.В. Игудин, Д.М. Хомяков и П.М. Хомяков, А. Рыженков, и других авторов (наиболее полный библиографический список работ по системной динамике и информационно-системному анализу, начиная с 1967 г. по настоящее время содержит более 3000 работ).
Помимо этого необходимо отметить работы таких зарубежных и отечественных ученых в области "устойчивого развития", экономики, как А. Маркандия, Д. Пирс, Дж. Диксон, Т. Титенберг, Т.С. Хачатуров, С.Н. Бобылев, А.Л. Бобров, К.В. Папенов, А.А. Голуб, Е.Б. Струкова, Н.П. Тихомиров, М.Я. Лемешев и другие.
Кроме того, для практического применения системно-динамических моделей в образовательном процессе необходимо отметить работы по игровому имитационному моделированию (деловым играм) таких авторов, как И.М. Сыроежин, А.А. Вербицкий, Л.Н. Иваненко, Д.Н. Кавтарадзе, М.М. Крюков, Л.И. Крюкова, В.М. Ефимов, В.Ф. Комаров, В.Н. Макаревич и другие.