Cap4 Ads Intern [603324]
94 CAPITOLUL IV
Procesul de modelare în analiza
sistemelor economice
Procedeul de baz folosit de analiti în efortul lor pentru a crete înelegerea noastr
despre procesele i fenomenele care au loc într-un sistem, în scopul creterii eficienei i a
îmbuntirii performanelor sale, îl constituie procesul de modelare. Acest proces este
necesar pentru obinerea unor modele deosebit de utile, în special când nu este posibil
realizarea unor experimente de laborator, pentru evaluarea sistemului, a performanelor sale,
precum i pentru analiza variaiilor comportamentale care fac dificil conducerea sa.
4.1. Conceptul de model: definiii, proprieti, exemple
Abordarea sistemic a proceselor de conducere pentru obinerea unei eficiene maxime
în atingerea obiectivelor sistemului, necesit o investigare atent i minuioas a sistemului în
scopul reprezentrii lui prin modele.
Modelul este o reprezentare izomorf a realitii obiective i constituie o descriere
simplificat, riguroas i fundamentat în sensul structurrii logice a sistemului, fenomenului,
sau procesului pe care îl reprezint, care faciliteaz descoperirea unor legturi i legiti foarte
greu de gsit pe alte ci.
La baza procesului de modelare se afl existena unei analogii între entitatea din
realitatea modelat (sistem, subsistem, fenomen, proces etc.) i model. Dac lum în considerare
mulimea tuturor obiectelor {O}, în care putem defini submulimea obiectelor naturale {N},
submulimea obiectelor fizice realizate de oameni {A} i mulimea obiectelor conceptuale
(concepte tehnice, tiinifice etc.) {C}, se spune c orice element x Î O este analog cu alt
element y Î O dac sunt îndeplinite condiiile:
a) x i y au proprieti comune sau chiar identice;
b) exist o coresponden între pri ale lui x i pri ale lui y, sau între proprieti ale
acestor pri.
Pe baza acestor condiii se observ c relaia de analogie este adevrat i pentru orice
pereche de elemente (x,y), x Î A È C i y Î O. Relaia de analogie este întotdeauna simetric i
reflexiv, iar uneori este i tranzitiv, caz în care stabilete o relaie de echivalen între
elementele unor mulimi. Cu aceste proprieti analogia st la baza procesului de modelare. În
felul acesta, un obiect x Î A È C modeleaz un alt obiect y Î O dac x @ y (x este analog cu y)
i dac relaia de analogie este i tranzitiv.
Sistemul ce trebuie modelat reprezint sistemul de baz sau baza (R) iar sistemul care
acioneaz ca model (rezultatul modelrii) este modelul (M).
Definiie: M este un model pentru R, dac M i R satisfac proprietile:
1. M i R sunt (ambele) sisteme;
2. Pentru fiecare element x ÎÎÎÎ R exist cel mult un element x' ÎÎÎÎ M;
3. Pentru orice relaie p între elementele din R exist cel mult o legtur corespunztoare
p', meninut între elementele corespondente din M;
4. Pentru fiecare set de elemente {x'1, x'2, …, x'n} puse în legtur printr-o relaie p' în
M, elementele corespondente {x1, x2, …, xn} din R sunt puse în legtur de relaia p din R,
corespunztoare relaiei p' din M.
95 În figura 4.1 sunt ilustrate grafic aceste proprieti.
Prima condiie arat c atât modelul cât i baza sunt sisteme, cu elemente, legturi i
obiective. Condiiile 2 i 3 arat c M are cel mult tot atâtea elemente, respectiv legturi, cât i
baza, deci M este o reprezentare simplificat a bazei. Ultima condiie face modelul folositor,
impunând ca tot ceea ce este adevrat în model s fie adevrat i în baz. Aceast condiie are o
evident legtur cu funcia suport de decizie a modelelor, concluziile pe care le tragem utilizând
modelul M, le putem translata asupra bazei R, care este mult mai complex.
x'1M (MODEL)
x'2P'
x1x3x4
x2p2
p1
R (BAZA)
Fig. 4.1 – O definiie a modelului
Totui, puine modele sunt perfecte, majoritatea conin erori, sarcina analistului fiind
identificarea i corectarea erorilor (modelele mai intuitive i mai simple sunt mai uor de
corectat). Cele mai importante dintre proprietile modelrii, utilizate în analiza sistemelor
sunt: nonsimetria, reflexivitatea, tranzitivitatea, nontransferabilitatea, reducerea complexitii,
nonpartiionarea, i irelevana.
1. Nonsimetria: simularea se face într-o singur direcie, dac A modeleaz B, atunci B
nu poate modela A.
2. Reflexivitatea: din definiia modelului (cele 4 condiii), rezult c orice sistem este
propriul lui model.
3. Tranzitivitatea: dac A este un model al lui B, iar B este un model al lui C, atunci A
este un model i al lui C. De exemplu, un desen al unei brci de plastic (machet) este un model
al brcii care se va construi. Prin extensie, putem construi un ir de modele din ce în ce mai
simplificate (reducerea complexitii) ale sistemului real. Prin aceast proprietate, specificaiile
proiectului fizic modeleaz sistemul real. Modelarea fiind reflexiv i tranzitiv are asociat o
relaie de preordine, deci este mai puternic decât analogia.
4. Nontransferabilitatea (neidentitatea) modelelor: dou sau mai multe modele ale
aceleiai baze nu sunt în mod necesar echivalente sau comparabile. Ele pot s reprezinte diferite
aspecte ale sistemului i fr alte informaii este dificil de ales între mai multe modele.
5. Reducerea complexitii: este un avantaj pe care îl ofer modelarea i care se
realizeaz fie, prin gruparea elementelor similare sau cu aceleai proprieti fie, prin eliminarea
elementelor irelevante sau cu proprieti irelevante. Obinerea unor modele cu complexitate
redus este un deziderat al procesului de modelare în analiza sistemelor economice.
96 6. Non-partiionarea: este proprietatea care nu permite divizarea unui sistem în
subsisteme (pri) fr a ine seama, pe de o parte, de conexiunile stabilite între ele, iar pe de alt
parte, de conexiunile stabilite între ele i sistemul global. Deoarece un model al unei pri dintr-
un sistem de baz, nu este în mod necesar un model al întregii baze, în ciuda simplitii sale, nu-l
putem examina i spera s cunoatem funcia întregului sistem.
De exemplu, s presupunem o diagram a activitilor de facturare, reprezentat sub
forma unei diagrame-flux de materiale, în care se modeleaz numai partea de început i cea de
sfârit a acestui proces (fig. 4.2). Sunt omise anumite operaii (transmiterea prin pot a
facturilor etc.) precum i legtura dintre aceste pri, creându-se astfel impresia c documentul
de intrare este acelai cu cel de ieire. Evident aceast legtur este fals i deci modelul nu este
conform cu realitatea, datorit unei partiionri incorecte a sistemului de facturare.
CLIENTPrelucrare
facturiVerificare
facturiCASIER
Elaborarea de
rapoarte pentru
conducereMANAGER Expediere
raportFactura
Fig. 4.2 – Partiionarea incorect a sistemului de facturare
Deoarece s-a creat un sistem unic din pri nelegate direct i s-au legat elemente i
procese ale modelului neconforme cu realitatea (documente care intr cu facturi care pleac), s-a
invalidat întregul sistem.
7. Irelevana, arat c orice model al unui sistem real modeleaz atât baza sistemului cât
i unele elemente, procese i conexiuni irelevante care, împreun cu baza alctuiesc o baz
lrgit a sistemului. Deoarece tot ceea ce este adevrat în model este adevrat i în baza lrgit
artificial, este dificil s se dovedeasc falsitatea modelului în acest fel. Analistul are sarcina de a
reduce la minim irelevana prin alegerea unei baze reale unice care s conin un numr cât mai
redus de elemente, procese i conexiuni irelevante/neeseniale. Deoarece utilizatorii tind s
trateze modelele ca baze reale este important pentru instruirea lor s cunoasc sistemele de baz.
Modelele ajut dar nu spun totul despre sistemul modelat.
Aceste proprieti stabilesc limitele de utilitate ale modelelor. Ele pot s conin
imperfeciuni i totui s aib valoare sau, dimpotriv, s fie perfecte dar puin valoroase.
Un model are o structur format dintr-un set de presupuneri /ipoteze pe baza crora se
pot deduce logic anumite concluzii, folosind eventual unele definiii. S considerm, spre
exemplu urmtorul model cunoscut în teoria economic:
Presupuneri:
· Toate firmele încearc s-i maximizeze profiturile;
· Curba venitului marginal a oricrei firme intersecteaz curba costului marginal în
partea superioar;
· Curbele venitului marginal i costului marginal ale oricrei firme sunt constante.
Concluzie: Fiecare firm produce acel output care corespunde punctului de intersecie
a celor dou curbe.
În acest model sunt incluse în mod implicit definiiile unor termeni de baz ca: profit,
cost marginal, venit marginal.
97 Presupunerile trebuie s caracterizeze tipul de realitate (domeniul) pe care se
intenioneaz s se aplice modelul. Ele nu trebuie s fie o reprezentare exact a realitii, ci doar
o abstractizare rezonabil a acesteia, adic s conin numai acele aspecte ale realitii
considerate relevante. Astfel, prima presupunere este suficient de rezonabil, dei nu toate
tipurile de firme încearc s-i maximizeze profitul. Dac presupunerile sunt suficient de realiste
pentru scopul analizei, chiar dac ele nu reprezint exact i complet realitatea, se pot trage
concluzii care pot fi aplicate cu succes în realitate.
Modelele ipotetice sunt create pentru realizarea unor experimente intelectuale, pentru
izolarea unor variabile importante i determinarea naturii acestora, sau sunt utilizate drept
criteriu pentru evaluarea strii curente a sistemului. Astfel, modelul economic al concurenei
perfecte poate fi utilizat ca un standard pentru analiza performanei unei piee reale.
Dei presupunerile conin uneori construcii ipotetice (abstracii ale realitii) sau se
refer la elemente care nu sunt observabile în mod direct (funcia de utilitate), ele sunt extrem de
folositoare pentru a ajunge la concluzii care au relevan în realitate i pot fi folosite pentru
explicare, predicie i control. Deci nu toate presupunerile trebuie în mod necesar s se refere sau
s corespund la elemente observabile. O presupunere într-o teorie poate s fie în acelai timp o
concluzie a unei alte teorii de nivel mai înalt. Aceast structur ierarhic de modele constituie de
fapt baza pe care economia, ca disciplin, se dezvolt în mod sistematic.
Obinerea concluziilor pe baza presupunerilor dintr-un model se face printr-un proces
deductiv în care aspectele de realism sau adevr empiric ale presupunerilor sau concluziilor sunt
irelevante. Prin urmare, testul de consisten logic, validitatea deduciei, nu garanteaz adevrul
empiric al concluziei sau semnificaia acesteia.
Limbajele folosite în formularea presupunerilor, ca i în procesul deductiv pentru
obinerea concluziilor, includ: limbajul natural, limbajul matematic, reprezentrile geometrice i
limbajele de programare pe calculator. Alegerea limbajului depinde de cerinele problemei, de
facilitile pe care le ofer, de complexitatea modelului, precum i de experiena i uurina
analistului în folosirea acestuia. Unele limbaje nu sunt potrivite pentru analiza interaciunilor
simultane a unui numr mare de variabile, îns un model cu un numr foarte mare de variabile
nu este în mod necesar mai valoros decât unul cu mai puine variabile.
Valoarea unui model este dat de semnificaia problemelor la care intenioneaz s
rspund (scopul modelului) i de calitatea rspunsurilor pe care le d. Nu se poate afirma c un
model este mai realist sau mai potrivit decât altul, dac nu se specific întrebrile la care poate s
rspund fiecare. Generalitatea unui model depinde de tipurile de întrebri la care modelul este
destinat s rspund. Din punct de vedere al modului de construire a modelelor economico-
matematice utilizate în procesele economice din întreprinderile industriale, exist mai multe
tipuri de modele i anume: descriptive, normative, procedurale i conceptuale.
4.1.1. Modele descriptive
Modelele descriptive au ca principal obiectiv reproducerea unor proprieti ale
sistemului modelat i ofer posibilitatea gsirii unor soluii acceptabile, îns uneori pot s apar
i unele probleme (dezavantaje) cum ar fi:
· timpul necesar elaborrii unor astfel de modele poate s fie prea mare i din acest
motiv decizia luat pe baza lor poate s devin tardiv;
· avantajul adus de obinerea unei soluii mai bune prin implementarea unui model
descriptiv poate s nu justifice costul elaborrii lui.
98 Modelele descriptive nu conin variabile de control, îns ele stau la baza construirii
modelelor normative. În procesul de elaborare a acestor modele, trebuie descoperite legturile
cauzale dintre variabilele controlabile i cele necontrolabile pe de o parte, i dintre acestea i
rezultatele sistemului, pe de alt parte. Pe msura creterii complexitii structurii sistemului i a
conexiunilor sale, crete i gradul de dificultate al procesului de modelare a sistemului.
Realizarea unor analize i experimente cu ajutorul unor modele descriptive ofer
posibilitatea stabilirii modificrilor care afecteaz sau îmbuntesc performanele sistemului.
Din tipologia modelelor descriptive vom meniona câteva grupe structurale mai des
întâlnite în practica economic.
a) Modelele descriptive ale proceselor tehnologice i de producie: acestea descriu
succesiunea seciilor (instalaiilor) i a operaiilor care alctuiesc procesul tehnologic al fiecrui
produs, duratele acestora, necesarul de materii prime i materiale, consumurile specifice,
coeficienii de încrcare a instalaiilor de pe fluxul tehnologic, cantitatea de produse intrat i
ieit din fiecare secie, cantitatea de produse finite etc. Un exemplu sugestiv al unui astfel de
model este ilustrat în figura 4.3.
TURNATORIE LBC LBR FOLIINecesar
total
2296,22 tAliaj MM
2140 t
(1,0730) (1,0763)Banda
pt. LBR
1988,1 tBanda
pt. FOLII
1833,2 t
(1,0845)Folii
groase
1000 t
(1,8322)
Fig.4.3. Modelul descriptiv al unui proces tehnologic
Modelul descrie succesiunea seciilor, input-urile i output-urile (fel, cantitate) pentru
fiecare secie i coeficienii de încrcare a seciilor care alctuiesc fluxul tehnologic necesar
pentru obinerea produsului finit "folii groase". Pe baza acestui model se poate calcula necesarul
total de materiale pentru obinerea unei anumite cantiti planificate de produs finit, ponderând
succesiv cantitatea planificat cu coeficienii de încrcare a seciilor de pe fluxul tehnologic.
În acest exemplu, ponderând succesiv cantitatea de 1000 t cu coeficienii de încrcare,
trecui în parantez pentru fiecare secie, se obine un necesar total de materiale de 2296,22 t.
O categorie similar cu astfel de modele o constituie modelele descriptive gen
arborescen care, cu ajutorul unui graf, descriu structura tehnologic a produsului.
Arborescena reprezint descompunerea produsului în componentele sale, conform reetei de
fabricaie i cu precizarea normelor de consum, pe atâtea nivele câte sunt necesare pentru ca
ultimul nivel s indice resursele materiale necesare. Pe baza acestor modele se pot construi baze
de date care s conin toate datele necesare, algoritmii i procedurile cu ajutorul crora s se
poat calcula necesarul de resurse i costurile aferente pe fiecare nivel, subprodus sau pe produs.
O alt categorie de modele din aceast grup structural, cu largi aplicaii în domeniul
productiv, o reprezint modelele descriptive gen list, din care menionm: fia tehnologic a
produsului, care specific pentru fiecare produs, subansamblu i reper, cantitile de materii
prime i materiale necesare, tipul de manoper, operaiile care trebuie efectuate, duratele lor pe
tipuri de utilaje etc.; reetele tehnologice, care descriu componentele, cantitile, modul de
combinare a acestora i operaiile necesare pentru obinerea unor produse; graficele Gantt, care
ilustreaz sub form grafic, succesiunea în timp a unei liste de activiti condiionate logic .a.
b) Modelele informaional-decizionale, abordeaz aspectele informaional-decizionale
i cuprind dou categorii de modele: prima categorie include organigrama structurii
organizatorice a unitii, diagramele informaional-decizionale i modele de tip aval-amonte,
care au ca scop descrierea reelei informaional-decizionale; a doua categorie include modele ale
logicii matematice, modele ale teoriei deciziei, respectiv modelul general al procesului
decizional i arborele decizional, care descriu structura procesului decizional.
99 În aceast categorie pot fi considerate i modelele de eviden financiar-contabil, care
reflect rezultatele activitii pe perioada trecut i constituie baza lurii unor decizii pentru
perioada viitoare.
c) O grup structural distinct de modele descriptive, cu aplicabilitate relativ
restrâns în economia româneasc, o reprezint modelele relaiilor umane din unitile
productive, comerciale, bancare, administrative etc. Activitatea de modelare a relaiilor
umane întâmpin unele dificulti legate de condiiile observrii, obiectul observrii
(persoane, grupuri, relaii între persoane i grupuri) i msurarea rezultatelor observrii.
Pentru culegerea datelor se folosesc tehnici de tip interviu i chestionar. Relaiile
interpersonale i de grup pot fi evideniate cu teste sociometrice, modele pentru descrierea
comunicrii între persoane/grupuri i cu modele de simulare a relaiilor umane.
O categorie important o reprezint modelele care utilizeaz tehnici de investigare
specifice în scopul stabilirii relaiei dintre motivaie (interese, trebuine, idealuri) i
comportament. Alte modele descriptive au în vedere selecia i promovarea personalului (teste
de inteligen, de aptitudini, de performan), stilul de conducere al managerilor,
comportamentul personalului în activitatea economic etc.
d) O grup structural deosebit de prolific o reprezint modelele informatice care sunt
complexe i cuprind, în funcie de domeniul vizat, modele hardware, modele de tip software de
baz, modele de tip sofware de aplicaii i modele de organizare a datelor (fiiere, bnci i baze
de date, baze de cunotine), toate având prezent o component descriptiv. Pentru a facilita
elaborarea modelelor descriptive se pot construi sisteme expert care s includ în baza de
cunotine toate modelele existente pe domenii de activitate i cu ajutorul unor tehnici specifice
s-i îmbogeasc aceast baz prin achiziionarea de noi cunotine, în scopul selectrii pe baza
proprietilor de analogie, a celui mai potrivit model pentru situaia considerat.
4.1.2. Modele normative
Aceste modele au o tipologie divers i sunt utilizate într-o varietate de forme în diferite
domenii de activitate. În timp ce modelele descriptive au ca obiectiv reproducerea unor
proprieti ale sistemului modelat, modelele normative urmeaz s fie utilizate pentru a pune în
aplicare reguli cât mai eficiente de decizie care s conduc la creterea performanelor sistemului
analizat. Practic, modelarea descriptiv se întreptrunde cu modelarea normativ i pentru
majoritatea modelelor economico-matematice domin trsturile descriptive (ceea ce exist) sau
cele normative (ceea ce dorim s fie) i în mod corespunztor, modelele pot s fie în principal
descriptive, respectiv, normative. Modelul normativ este o rafinare a modelului descriptiv,
acestuia fiindu-i asociat un set de variabile i reguli precise, exprimate de obicei prin relaii
matematice.
Modelarea normativ se folosete atunci când exist modele descriptive pentru problema
cunoscut sau dac problema este bine definit i structurat pentru a permite exprimarea setului
de reguli prin relaii matematice. Modelele normative au avantajul obinerii unor soluii optime
sau acceptabile mult mai rapid i mai puin costisitor decât în cazul utilizrii experimentului
pentru problemele complexe. De exemplu, dac ne referim la un proces decizional i notm cu:
V = { V1, V2, …, Vm} mulimea variantelor;
N = { N1, N2, …, Nr} mulimea strilor naturii;
C = { C1, C2, …, Cn} mulimea criteriilor;
{} X = x , i = 1, m ; j = 1, n ; l = 1, r , ijl mulimea consecinelor, atunci
aceti vectori reprezint un model descriptiv al procesului decizional.
100 Dac asociem acestor vectori o regul precis, ca de exemplu regula Laplace (pentru
stri ale naturii echiprobabile) de maximizare a utilitilor sintez,
=r
ll
iiUr11max , unde utilitile sintez sunt date de relaia,
,m 1, = i ; r 1, = l ,u k = Ul
ij j n
1 =j l
i ×
iar, kj reprezint coeficientul de importan al criteriului Cj, atunci acest model devine un model
normativ pentru determinarea variantei optime în cazul unui proces decizional.
4.1.3. Modele procedurale
Existena unei anumite crize în rezolvarea problemelor pe baza modelrii matematice a
fost semnalat de unii specialiti prezeni la cel de-al IV-lea Congres European de Cercetare
Operaional (Anglia, 1980). Unele metode de optimizare bazate pe modelele normative devin
rigide în încercarea de a gsi soluia optim, se îndeprteaz de realitatea economic i nu
rspund cerinelor practice, obligând analistul s acorde mai mult atenie i timp procesului de
modelare. Astfel, o cauz major a manifestrii acestei crize o reprezint dificultile de a
identifica toate tipurile de legturi eseniale între elementele sistemului, de a evidenia relaiile
cauzale care descriu comportarea în timp a variabilelor i a sistemului, precum i de a descrie cu
precizie complexitatea acestora prin relaii matematice. Neconsiderarea unor relaii importante
între elementele sistemului (inclusiv a celor de decizie) ca i gradul redus de aproximare cu care
sunt descrise unele conexiuni (prin ipoteze simplificatoare) în cadrul modelelor, au condus la
obinerea unor rezultate necorespunztoare i la limitarea aplicabilitii acestora în rezolvarea
unor probleme practice complexe. Exist situaii în care modele perfecte/complete ale sistemului
nu se pot aplica în practic datorit dimensiunilor i a complexitii prea mari, care fac ca soluia
s nu poat fi obinut în timp util sau care nu pot fi rezolvate cu tehnicile disponibile.
Aceste dificulti au condus la reprezentarea conexiunilor sub forma unor proceduri,
care din punct de vedere matematic reprezint o serie de operaii elementare a cror succesiune
de execuie poate fi stabilit prin algoritmi care se pot converti uor în programe pe calculator. În
felul acesta unele inconveniene pot fi evitate cu ajutorul modelrii procedurale.
Pentru cunoaterea i folosirea legilor care guverneaz fenomenele sistemului studiat
sunt necesare o serie de aciuni care pot fi sintetizate astfel:
· stabilirea unor legi descriptiv-calitative pe baza observrii fenomenelor sub aspect
cauzal, descriptiv-calitativ;
· determinarea legilor cantitative care guverneaz sistemul pe baza observrii
fenomenelor sub aspect cantitativ, a analizei datelor colectate i în conformitate cu
unele msurtori efectuate;
· adoptarea unor decizii în scopul satisfacerii nevoilor umane i urmrirea efectelor
(implicaiilor) acestora în vederea perfecionrii deciziilor viitoare.
Aceste aspecte pot fi sintetizate i folosite în construirea unor modele economico-
matematice care sunt dependente de informaiile obinute (date, coeficieni sau parametri care
intervin în restricii, sau funciile care devin o legitate).
Modelarea procedural se caracterizeaz prin acordarea unui rol principal algoritmului i
unuia secundar modelului i se poate realiza, fie printr-o modelare general care s surprind
toate cazurile posibile, fie folosind modelarea pe tipuri de probleme, când se alege o clas de
probleme des întâlnite în practic pentru care se elaboreaz un algoritm specific de rezolvare.
101 În funcie de precizia cu care sunt msurate mrimile care caracterizeaz procesul
analizat, de dimensiunea i complexitatea problemelor, de natura datelor de intrare (exacte,
stochastice, vagi) metodele folosite în luarea deciziei se vor baza pe algoritmi exaci sau pe
algoritmi euristici. Deoarece metodele euristice sunt aplicate frecvent, se pune problema
descoperirii regulilor de baz folosite pentru a le perfeciona i a le sistematiza într-un algoritm.
Unii autori susin c euristica reprezint un ansamblu de metode care permit obinerea
unor soluii bune, în sensul c ele nu respect riguros toate condiiile iar abaterile fa de acestea
sunt greu de evaluat, îns pot fi acceptate dup criteriul operativitii cu care au fost obinute i
al respectrii unui numr minim de cerine considerate prioritare. O regul este considerat bun
dac soluia obinut are o abatere acceptabil fa de soluia exact i dac folosete resursele de
calcul în limitele disponibile ca durat, memorie etc.
4.1.4. Modele conceptuale
Metodologiile de analiz de sistem bazate pe modelarea conceptual abordeaz sistemele
reale prin construcii logice asociate elementelor componente, conexiunilor dintre ele i
activitilor desfurate în cadrul sistemului, considerate relevante.
Un model conceptual este format dintr-un set de concepte care alctuiesc modelul
formal, la care se adaug o anumit viziune a analistului asupra realitii investigate referitoare
la sistemul modelat. Modelele conceptuale reprezint de fapt un limbaj specializat cu ajutorul
cruia sunt descrise aspectele calitative eseniale ale sistemelor reale, indiferent de gradul lor de
complexitate. Ele pot s precead alte tipuri de modele i sunt utilizate pentru probleme slab sau
prost structurate, sau chiar nestructurate (instabile, cu multe modificri) pentru care este dificil
sau imposibil de elaborat alte tipuri de modele.
În afara acestui avantaj, modelele conceptuale sunt utile în analiza de sistem deoarece:
· clarific (precizeaz) viziunea analistului asupra sistemului analizat;
· definete structura i logica sistemului prin ilustrarea conceptual, simbolic, pe care
o ofer;
· constituie o premiz pe baza creia se poate realiza activitatea de proiectare a noului
sistem.
Limbajul utilizat în cadrul modelelor conceptuale face apel la o serie de concepte
fundamentale din teoria general a sistemelor sau derivate din acestea, din care menionm:
a) Procesul de transformare, care este reprezentat de mulimea activitilor necesare
pentru transformarea intrrilor sistemului în ieirile dorite. Din acest punct de vedere, orice
model conceptual trebuie s conin cel puin un proces de transformare.
De exemplu, un sistem productiv/de servire poate fi modelat ca un proces de
transformare a unei cereri manifestate pe pia în produse/servicii care s satisfac aceste cereri.
b) Gradul de conectivitate, reflect dependena logic surprins de model între
activitile sistemului în procesul de transformare.
De exemplu, activitatea de transformare a materiilor prime în produse finite trebuie
precedat de activiti ca: stabilirea sortimentului i a cantitii de produse finite, pregtirea
forei de munc, aprovizionarea cu materii prime i materiale etc., care s asigure desfurarea
normal a fluxului tehnologic care definete procesul studiat.
Dependena sau conectivitatea activitilor poate fi relevat pe baza unor premise
teoretice, pornind de la fluxul tehnologic, sau apelând la cunotinele unor experi, consilieri etc.
Una dintre cele mai importante conectiviti în analiza de sistem este cea informaional-
decizional.
102 c) Obiectivul (scopul) sistemului modelat se afl într-o legtur direct cu rezultatele
dorite ale proceselor de transformare pe care le include sistemul real i din punct de vedere
practic reprezint însi raiunea acestuia de a exista, finalitatea sa. Astfel, asigurarea ritmic
cu resursele necesare desfurrii continue a procesului de producie, urmrirea operativ a
stocurilor, reducerea stocurilor supranormative, urmrirea consumurilor specifice etc.,
reprezint obiective specifice ale modelrii subsistemului de aprovizionare.
d) Performana modelului/sistemului este un indicator care cuantific gradul de
îndeplinire a obiectivelor propuse ale sistemului. Informaiile obinute pe baza indicatorilor de
performan sunt folosite pentru efectuarea unor aciuni de control în cadrul unor proceduri de
luare i verificare a deciziilor în vederea stabilirii coreciilor necesare pentru îmbuntirea
modelului. Totalitatea acestor proceduri formeaz mecanismul de decizie-control pentru
îmbuntirea performanei sistemului.
De exemplu, dac obiectivul sistemului îl constituie satisfacerea unei cereri exprimate pe
pia, atunci performana sistemului poate fi dat de nivelul de satisfacere a segmentului de
pia, cuantificabil prin determinarea ponderii deinute de sistem pe acea pia. Pe baza acestui
indicator se pot adopta deciziile pentru îmbuntirea calitii produsului, a activitilor de
promovare i de vânzare a produsului (reclam, studii de pia) etc.
e) Graniele sistemului delimiteaz un cadru mai mult sau mai puin restrâns, în funcie
de scopul analizei, în care se iau aciunile de decizie-control i sunt definite de limitele pân la
care activitile i elementele sistemului rspund mecanismului decizional.
f) Nivelul/gradul de rezoluie al modelului reflect gradul necesar de detaliere a
sistemului conform procedurii de analiz structural (descompunere) i depinde de obiectivele
urmrite i de resursele disponibile.
g) Resursele (materiale, financiare, umane, de timp) sunt necesare atingerii obiectivelor
sistemului i se afl sub controlul procedurilor decizionale.
h) Viziunea observatorului asupra realitii (conceptul W). Mulimea conceptelor
enumerate i exemplificate reprezint modelul formal al sistemului. Acelai sistem poate fi
descris în mod distinct de observatori diferii, percepia fiecruia fiind influenat mai mult sau
mai puin de factori obiectivi, subiectivi i de incertitudine. De aceea este necesar introducerea
unui factor al percepiei multiple care reprezint viziunea proprie analistului ce observ sistemul.
Obiectivul sistemului poate fi înlocuit printr-o aa numit definiie-rdcin (de baz),
care este mai mult decât o simpl reformulare a obiectivului, ea înglobând i viziunea analistului
în raport cu care se face descrierea sistemului. Un acelai sistem poate avea mai multe definiii
de baz, ca expresie a multitudinii punctelor de vedere din care poate fi abordat, fiecare
observator având "W"-ul su propriu. Analistul trebuie s aleag o anumit definiie de baz i
prin procesul de analiz-modelare s exploreze toate implicaiile practice ale viziunii alese.
Modelele conceptuale sunt modele formale care conin i viziunea analistului asupra
sistemului concretizat în definiii-rdcin; ele sunt date de numrul minim de concepte cu care
se poate descrie un sistem definit de rdcina sa pentru un anumit nivel de rezoluie i servesc la
definirea frontierei, la precizarea interconexiunilor i a elementelor (subsistemelor) relevante ale
sistemului. Modelele conceptuale apar ca o construcie logic asociat unei mulimi de
interaciuni specifice sistemelor cu activitate uman care ofer un mijloc de analiz a oricrei
probleme (situaii) indiferent de contextul organizaional. Activitile specifice fiecrui
subsistem implic o aciune efectiv i de aceea în limbajul de modelare conceptual sistemele i
subsistemele analizate sunt reprezentate prin verbe.
Modelul este o descriere a unei situaii-problem prin care se evideniaz varietatea
fizic structural (folosind chiar un limbaj matematic) i mulimea interaciunilor care determin
comportamentul sistemului.
103 Procesul de modelare conceptual a unui sistem real se desfoar în mod iterativ pân la
atingerea nivelului de rezoluie dorit i urmrete parcurgerea etapelor ilustrate în figura 4.4.
SISTEMSET DE IPOTEZE
(deduse direct
prin observare)LIMBAJE DE MODELARE
UTILIZATE
OBSERVARE
(stare si comportament)CRITERII
DE
VALIDAR
EFORMULARE
MODEL
(versiuni)
ALTE IPOTEZE
CONSTRUCTIVETESTARE
MODEL
MODEL
ACCEPTATNU
Fig. 4.4 – Procesul de modelare conceptual
Dup n iteraii se obine varianta final a modelului conceptual, în conformitate cu
nivelul de rezoluie dorit i cu setul de ipoteze i de criterii utilizate.
De exemplu, un model conceptual pentru o întreprindere industrial poate fi construit
plecând de la urmtoarea definiie de baz:
O întreprindere productiv desfoar o activitate profitabil pe termen lung dac
utilizeaz tehnologii adecvate în scopul satisfacerii cererii clienilor, în cadrul unor restricii de
resurse productive.
Modelul conceptual al unei întreprinderi productive conine într-o prim faz
urmtoarele subsisteme:
· subsistemul de marketing, care are în vedere dezvoltarea ativitilor de prospectare a
pieelor în scopul adaptrii produciei la nevoile sociale reale i la tendinele de
dezvoltare ale acestora;
· subsistemul tehnologic, care urmrete dezvoltarea unor tehnologii i a produciei în
scopul realizrii unor produse i servicii competitive cerute pe pia;
· subsistemul de planificare i control a afacerilor, care urmrete realizarea de
produse fezabile, eficiente / profitabile i vandabile;
· subsistemul de producie, care se ocup cu realizarea efectiv a produselor în
condiii de eficien;
· subsistemul de desfacere / comercial, care se ocup cu vânzarea produselor i
prestarea unor servicii destinate satisfacerii unor nevoi concrete pe pia.
104 În figura 4.5 este ilustrat un model conceptual pentru o firm productiv.
Prospectarea
pietii
Dezvoltare
tehnologii si
productieVanzari
produse/servicii
Planificare si
control afaceriProductiePiete si produse
desirabile
Produse
fezabileVanzari
(scop, performanta)Nevoile
pietii(cererea)Produse
Scopuri productive
performante
Fig.4.5 – Model conceptual general pentru o firm productiv
Fiecare subsistem este caracterizat la rândul su printr-o definiie de baz i apoi detaliat
la nivel de activiti i interconexiuni relevante, corespunztor gradului de rezoluie ales.
Pentru exemplul considerat, modelul conceptual la nivel detaliat al subsistemului de
producie este ilustrat în figura 4.6.
Convertirea fluxurilor
materiale in
produsePlanificarea
si controlul
productiei
Controlul
disponibilitatilor
de resurse productiveAprovizionarea
cu utilitati si
resurse productive
Controlul calitatii
produselorCalitatatea
informatiilor
monitorizateControl procesFluxuri materiale si
informationale cerute
Resurse materiale
utilitatiActiuni
de
mentenantaPlanificare
produseCereri disponibilitati
Strategii de mentenanta
si cereri de resurse
Fig.4.6 – Model conceptual pentru subsistemul producie
105 Fiecare model conceptual va fi derivat i dezvoltat de la o definiie de baz care arat ce
este sistemul respectiv i va desemna mulimea de activiti pe care sistemul trebuie s le
desfoare pentru atingerea obiectivelor sale. Apoi, fiecare activitate va fi detaliat la rândul ei,
într-un numr de nivele pornind de la propria sa definiie i în funcie de o viziune-sintez a
analistului i a fiecruia din managerii implicai în analiza sistemului (figura 4.7).
u
w
vx
x1
x3 x2x'2
xv
2x''2
xiv
2x'''2nivel 1
nivel 2nivel 3
Fig. 4.7 – Detalierea activitilor unui sistem pe nivele de rezoluie
Procesele modelate prin analiza de sistem se preteaz mai greu abordrilor în sensul
optimizrii, de aceea modelarea conceptual are în vedere determinarea acelui rang al viziunii
asupra sistemului, pe baza unui numr cât mai mare de modele echivalente, care s ofere cea
mai relevant imagine asupra situaiei existente.
4.1.4. Modele obiectuale
Modelarea bazat pe obiecte are la baz un mod de gândire abstract asupra problemelor
din lumea real.
Spre deosebire de metodele clasice de analiz i modelare bazate pe structur, funcii i
date, analiza i modelarea orientat pe obiecte este diferit i ea const în analiza unor obiecte
discrete din lumea real, proiectarea unor obiecte model a acestei realiti i apoi implementarea
acestora. Filozofia orientat pe obiecte are la baz urmtoarele concepte importante i anume:
identificarea obiectelor, clasificarea lor, motenirea, definirea polimorfismelor i ierarhizarea
obiectelor.
· Identificarea obiectelor const în recunoaterea lor i izolarea unor entiti din
lumea real, ca obiecte bine definite. Realitatea este abstractizat prin entiti de
tipuri i caracteristici diferite (oameni, instalaii, utilaje, materii prime, procese,
organizare etc.) care o descriu i o definesc funcional. Fiecare entitate are asociate o
serie de atribute i se afl într-o anumit stare când atributele iau valori numerice
specifice.
Obiectele sunt constituite din anumite categorii de date i din ansamblul operaiilor
permise asupra acestora. Operaiile reprezint toate activitile care se pot efectua asupra unei
entiti i sunt înglobate în metodele de gestionare a datelor specifice fiecrui obiect.
Operaia poate fi privit ca un proces asupra entitii alese, iar metoda ca o specificaie a
modului cum este executat acest proces.
De exemplu, dac obiectul este reprezentat de un utilaj, operaiile permise asupra lui
sunt: achiziionarea, punerea în funciune, întreinerea, repararea, modernizarea, închirierea,
casarea.
Identificarea obiectelor, recunoaterea i izolarea lor ca entiti reale bine definite se
realizeaz printr-un proces care separ esenialul de neesenial.
106 · Clasificarea obiectelor const în gruparea lor în clase, având drept criterii atributele
eseniale ale entitilor i operaiile comune care se execut asupra datelor i
entitilor.
Un exemplu îl constituie clasa tipurilor de conturi dintr-o banc. Clasa reprezint o
implementare a fiecrui tip de obiect, ea specificând structura datelor i metoda pentru
implementarea fiecrei operaii. În esen, o clas precizeaz structura datelor i modul de
implementare a operaiilor permise pentru fiecare obiect pe care îl conine.
Clasificarea obiectelor utilizeaz, la rândul ei, conceptul de încapsulare.
· Încapsularea realizeaz contopirea datelor ce caracterizeaz diferite atribute ale unui
obiect, cu operaiile care se efectueaz asupra lui.
Prin procesul de încapsulare se separ ceea ce este particular de ceea ce este general
(localul de global) i se combin datele cu prelucrrile necesare. Prin acest proces se ascund
utilizatorului detaliile implementrii obiectelor.
De exemplu, în cadrul unui sistem de aprovizionare pentru o întreprindere, furnizorii i
datele aferente acestora pot s constituie un obiect încapsulat, iar ca operaii permise se pot
considera: încheierea de contracte/comenzi, lansarea acestora, urmrirea derulrii contractelor,
elaborarea, urmrirea i prelucrarea unor documente specifice aprovizionrii (avize de expediie,
facturi, note de intrare-recepie etc.), urmrirea obligaiilor contractuale fa de furnizori .a.
· Motenirea este conceptul pe baza cruia se pot stabili submulimile de clase (de
obiecte) ce posed trsturi distincte, transmise de la nivelul claselor, precum i
unele caracteristici asimilate de la alte clase cu care sunt înrudite. Prin urmare,
motenirea permite transferarea unor trsturi (proprieti) de la o clas la alta.
De exemplu, în cazul sistemului de revizii i reparaii, clasa mijloacelor fixe amortizabile
transmite unele caracteristici existente în normative (durata medie de funcionare, planificarea pe
baza ciclurilor de reparaii) clasei instalaiilor care are i caracteristici proprii (oprirea complet
pentru revizii periodice, continuitatea procesului tehnologic) i care sunt preluate de utilajele i
echipamentele componente. Acestea, la rândul lor, au unele caracteristici proprii, cum ar fi:
oprirea pentru intervenii în afara perioadelor de revizie, planificarea reparaiilor conform
normativelor republicane sau normelor interne, regimul de funcionare, calculul amortizrii etc.
Un alt exemplu îl constituie clasa conturilor dintr-o banc care transmite anumite
caracteristici (cod cont, tip cont, valoare cont, data maturrii, nume client etc.) clasei conturilor
clienilor individuali i aceasta transmite o parte din aceste caracteristici clasei conturilor
expirate /25/.
· Ierarhia pune în eviden direciile în care se motenesc proprietile. Ierarhia poate
s fie simpl, atunci când motenirea se transmite de la o clas pe o singur direcie,
sau multipl, dac motenirea se transmite pe direcii diferite din una sau mai multe
clase /25/.
Într-o ierarhie de clase obinute prin motenire, o metod poate avea forme diferite de la
un nivel la altul, specifice nivelului respectiv.
· Polimorfismul este proprietatea care ne arat c o aceeai operaie poate s aib sens
diferit pentru obiecte sau clase de obiecte diferite. Aceste operaii pot fi reunite în
metode pe clase de obiecte i apoi particularizate. Pe baza acestei proprieti, fiecare
clas poate s rspund într-un mod propriu, specific, la fiecare operaie inclus într-
o metod.
De exemplu, dac ne referim la problema aprovizionrii unei întreprinderi productive i
considerm clasa "Produse finite pentru care s-au stabilit sarcini de plan i norme de consum"
i clasa "Produse finite pentru care nu exist sarcini de plan i norme de consum", atunci
operaia de calcul a necesarului de aprovizionat reprezint un polimorfism deoarece metoda de
107 calcul depinde de tipul de produse finite. Astfel, pentru prima clas, necesarul de aprovizionat se
determin pe baza unui algoritm (propriu) specific, în timp ce pentru cea de a doua clas,
necesarul de aprovizionat se determin pe baza consumurilor medii din anii anteriori.
În mod similar, dac se consider clasa "Materii prime i materiale" i clasa "Piese de
schimb", operaia de calcul a necesarului de aprovizionat reprezint un poliformism, deoarece
metodele folosite pentru a realiza aceeai operaie sunt diferite pentru cele dou tipuri de obiecte
considerate.
Motenirea atributelor i a operaiilor, încapsularea împreun în fiecare obiect a datelor
specifice i a metodelor de gestionare a datelor care includ i procedurile de prelucrare,
reprezint principalele caracteristici ale obiectelor.
Un alt exemplu îl constituie operaia de pensionare pentru clasa angajailor i cea a
executivului, care reprezint un polimorfism deoarece metoda depinde de tipul clasei: executiv
sau angajai obinuii. Caracteristicile personalului (sex, vechime etc.) definesc metoda de
pensionare, ea fiind motenit de toi angajaii, dar pentru personalul executiv metoda este
diferit i aceasta poate modifica la rândul ei metoda de pensionare a angajailor obinuii.
Tehnica de modelare pe obiecte presupune elaborarea urmtoarelor tipuri de modele:
a) Modelul pe obiecte static care are ca scop reprezentarea structurii claselor de obiecte.
În timpul elaborrii acestui model se realizeaz un proces de abstractizare prin care se separ
esenialul de neesenial, un proces de încapsulare prin care se separ localul de global, i un
proces de combinare a datelor cu procedeele de prelucrare i de ierarhizare a acestor obiecte.
De exemplu, pentru linia de asamblare putem defini urmtoarele clase de obiecte:
– clasa indicatorilor, ce are ca atribute: posturile de lucru, întreaga linie, iar ca operaii: formule
de calcul a acestor indicatori i comparri cu anumite valori admisibile date;
– clasa posturilor de lucru, ce are ca atribute: numrul postului, timpul disponibil pe post,
timpul de ocupare al postului, iar ca operaii: calcularea indicatorilor specifici postului,
compararea acestora cu valori date aprioric, alocarea activitilor pe post;
– clasa activitilor, ce are ca atribute: nodul de început, nodul de sfârit, durata activitii,
coeficientul de importan, iar ca operaii: cutare, selectare, alocare, tergere.
Aceste clase pot fi împrite în subclase. De exemplu, dac ne referim la clasa
activitilor, avem subclasa activitilor alocate i subclasa activitilor nealocate i aceasta din
urm poate fi divizat în subclasa activitilor candidate i subclasa activitilor condiionate. În
mod asemntor, clasa posturilor de lucru cuprinde subclasa posturilor deja alocate i nealocate.
b) Modelul dinamic urmrete evidenierea relaiilor temporale. Modelul opereaz cu
evenimente i stri ce exprim valoarea unui atribut prin care se identific apariia unor noi
evenimente.
Modelul dinamic se construiete pe baza diagramei de tranziie a strilor i a diagramei
de trasare a evenimentelor.
Diagrama de trasare a evenimentelor evideniaz clasele i evenimentele ce stabilesc
conexiunile dinamice între aceste clase.
Diagrama de tranziie a strilor arat, pentru fluxul de evenimente ataate unei clase,
modul în care obiectele trec dintr-o clas în alta.
c) Modelul funcional este caracteristic fazei de proiectare i are un triplu rol i anume:
· de a descrie funciile apelate de operaiile din modelul static pe obiecte;
· de a arta aciunile realizate de modelul dinamic, aciuni care opereaz asupra
atributelor din modelul obiect;
· de a evidenia restriciile care acioneaz în cadrul modelului obiect, static i dinamic.
În faza de proiectare se vor detalia caracteristicile acestui model.
108 4.2. Rolul modelelor în analiza de sistem
Pentru a caracteriza un model trebuie s rspundem la anumite întrebri care implic
unele consideraii în legtur cu ceea ce înseamn explicarea, predicia i controlul.
Ce înseamn c un anumit fenomen (proces) este explicat printr-un model? Care este
legtura dintre explicaie i predicie? Dac un model face predicii, poate fi folosit i pentru
explicaii sau control?
Importana acestor întrebri a fost semnalat într-un eseu asupra metodologiei
economice a lui Friedman, care a adus un argument puternic împotriva testrii teoriei pe baza
presupunerii realismului ei. Friedman afirm c validarea empiric a presupunerilor prin ele
însele este irelevant, deoarece dac concluzia se verific prin acurateea prediciilor atunci
teoria ca un întreg este valid. Hempel i Oppenheim au propus urmtoarele condiii logice
pentru ca un model s ofere o explicaie adecvat:
1. Fenomenul (procesul) empiric de explicat trebuie dedus în mod logic din setul de
presupuneri utilizate pentru explicaie;
2. Presupunerile (ipotezele) modelului trebuie s conin legile generale necesare pentru
obinerea logic a fenomenului. O lege, în acest context, înseamn o relaie de legtur care nu a
fost respins prntr-o testare empiric i care este în general conform cu teoria. n scopul
acceptrii unui model pentru scopuri explicative este necesar ca anumite presupuneri ale sale s
fie testate i convertite în legi. Altfel, fr legi, cel mai bun model poate s sugereze explicaii
nereale;
3. Setul de presupuneri trebuie s aib coninut empiric, adic din el s se poat deduce
cel puin o propoziie care poate fi testat prin experimente sau observri (aceast condiie se
regsete în mod implicit în prima condiie deoarece ea descrie un fenomen empiric);
4. Propoziiile empirice din setul de presupuneri trebuie s fie confirmate de toate
dovezile relevante disponibile, ceea ce înseamn c trebuie s fie "adevrate".
Hempel i Oppenheim au prezentat conceptul de explicaie a unui model sub forma unei
diagrame (fig. 4.8.) care conine: condiiile (Ci) care descriu faptele relevante în explicarea
fenomenului studiat, legile generale ale economiei (Li) care formeaz nucelul modelului, precum
i descrierea fenomenului empiric ce a fost observat i care trebuie explicat.
CC C
LL Lm
n1 2
1 2,,…,
,,…,
Deducie logic
E Descrierea fenomenului
empiric ce trebuie explicat
Fig. 4.8. Diagrama explicaiei tiinifice
Pentru ilustrarea acestei diagrame putem considera un exemplu semnificativ. În S.U.A.,
dup reluarea fabricaiei de automobile în 1946, pentru mainile vândute ca maini uzate s-au
obinut preuri mai mari decât pentru modele similare de maini noi. Pentru explicarea acestui
fenomen, care este contrar modelelor de preuri normale, vom enuna condiiile existente i
legile generale care au favorizat apariia lui (setul de presupuneri):
· C1 – Productorii au stabilit preurile la mainile noi dar nu i la cele vechi;
· C2 – La preurile fixate pentru mainile noi, cererea a fost mai mare decât oferta;
· C3 – Comercianii au transformat mainile noi în maini puin uzate prin rularea lor
pe distane scurte;
109 · C4 – Comercianii de maini noi au avut i loturi de maini uzate;
· L1 – Firmele/comercianii exploateaz oportunitile pentru a le crete profiturile;
· L2 – Legea cererii arat c la orice nivel al preului unui produs, exist consumatori
care îi permit s cumpere acel produs dac le este necesar.
Distincia dintre explicaie i predicie este uor de realizat: dac fenomenul a fost
observat i dac legile i condiiile sunt date ulterior, atunci avem explicaie, iar dac fenomenul
se deduce din condiii i legi înainte de a fi observat, atunci avem predicie. Astfel, condiiile
pentru explicaie sunt potrivite i pentru predicie. Dac este posibil s se fac predicii corecte
fr ca s fie îndeplinite toate condiiile logice, atunci modelul creat nu are puterea de a explica
fenomenul respectiv. Puterea predictiv pe care o are modelul, apare i din unele relaii de
legtur necunoscute dintre variabilele modelului i unele variabile neincluse în model.
Folosirea unui model pentru control, necesit determinarea modului în care trebuie s
schimbm una sau mai multe variabile pentru a obine o anumit modificare a sistemului. În
mod evident utilizarea modelului pentru control implic procesul de predicie, deoarece trebuie
s prezicem c dac schimbm anumite variabile de control, atunci anumite modificri se vor
produce. În general, pentru control este preferabil s se utilizeze modele care furnizeaz atât
explicaii valide cât i predicii corecte. Dac se folosesc modele care furnizeaz predicii corecte
fr explicaii, schimbrile introduse în variabilele de control pot altera unele relaii
fundamentale (de baz) necunoscute care au condus anterior la predicii corecte, ducând în felul
acesta la predicii mai puin precise în continuare.
Pentru a înelege rolul modelelor în explicaie, predicie i control este necesar s
cunoatem câteva din limitele lor de aplicabilitate.
Exist o tendin fireasc de a formula modele cât mai generale, care s aib relevan
pentru toate firmele din economie, mai degrab decât de a formula modele particulare la nivel de
firm. Este evident îns faptul c cu cât un model este mai general, cu atât mai puin sunt
detaliate implicaiile lui despre orice aspect particular. Cu alte cuvinte, un model general trebuie
s fac abstracie de un numr de variabile care justific diferena dintre firme (sisteme) pentru a
se ajunge la concluzii care se pot aplica la toate unitile relevante.
Astfel, pentru a se rspunde la multe întrebri, de obicei se construiesc mai multe modele
de generalitate variat. Rspunsul la cât de general trebuie s fie un model se poate obine numai
prin referire la generalitatea întrebrilor la care trebuie s rspund modelul respectiv.
În cadrul analizei de sistem, obinerea proiectului logic al sistemului necesit specificaii
de proiectare conforme cu cerinele exprimate în raportul de investigare. Modelele sistemului fac
legtura între datele culese în timpul investigaiei i specificaiile logice relativ compacte i
limitate. Cele mai vizibile produse ale analizei de sistem sunt diagramele, tabelele, graficele,
textul structurat (descrieri-fotografii) care încearc s surprind realitatea investigat, s dea o
imagine coerent i logic a acesteia prin care s orienteze proiectanii i implementatorii
sistemului. Pentru un analist modelarea înseamn, în primul rând, selectarea datelor obinute în
cursul investigaiei preliminare i dup aceea, rezumarea datelor în formulare folosite pentru
crearea diagramelor i tabelelor, precum i elaborarea pe baza datelor disponibile a modelelor i
documentelor necesare. Modelarea servete urmtoarelor scopuri:
· ca mijloc de comunicare între persoane a cror roluri, funcii i pregtire difer
considerabil;
· necesitii de a reprezenta resursele informaionale într-un mod sistematic;
· pentru pregtirea datelor necesare i crearea reprezentrilor ce pot fi folosite direct
în proiectare.
Aceste scopuri sunt atinse prin funciile de comunicare, documentare i de suport-
decizional al modelelor.
110 a) Rolul de comunicare al modelelor apare ca necesar deoarece atât gama de interese cât
i limbajul specializat utilizat în diverse domenii (computere, tehnologii de producie,
contabilitate) afecteaz interaciunea dintre specialiti cu preocupri i posibiliti de exprimare
diferite i conduc la o divizare sever între grupuri de profesionaliti (proiectani de sistem,
clieni, utilizatori, manageri, operatori) i chiar în cadrul aceluiai grup. Astfel:
– proiectantul sistemului este preocupat de eficiena, modularitatea, flexibilitatea i
claritatea sistemului i argumenteaz în funcie de eficiena în funcionare, viteza i uurina de a
face schimbri i predicii precum i de implicaiile rezultate din schimbri;
– programatorul este preocupat de elegana, viteza i durata codificrii cu un limbaj
cunoscut i argumenteaz în funcie de claritatea codului de scriere (a limbajului), uurina de a
urmri i de a întreine sistemul;
– operatorul este preocupat de încrederea în sistem i de nivelul su de instruire în
folosirea sistemului i argumenteaz pentru un sistem uor de îneles i care reduce la minim
posibilitatea de a face confuzii sau erori în interpretare;
– utilizatorul este interesat ca sistemul s fie inteligibil, prietenos i folositor i dorete ca
în fiecare moment s tie ce urmeaz s fac i s fie asistat ca s-i fac munca;
– managerul este interesat de eficacitatea costului, de sigurana i uurina de manevrare
a sistemului i argumenteaz ca sistemul s-i uureze munca, s nu necesite mult întreinere i
s aduc un profit semnificativ, .a.m.d.
Exist astfel nevoia unui limbaj comun, în care s fie exprimate conceptele utilizate,
deoarece pentru ca sistemul s funcioneze corect, toate persoanele implicate trebuie s fie într-o
înelegere perfect. Cercetrile au artat c în timp ce implicarea utilizatorului este de valoare
variabil, neînelegerea cerinelor sale poate s conduc la eecul sistemului. Rolul principal
pentru evitarea acestui eec îl are analistul care trebuie s descrie sistemul difereniat, pentru
fiecare grup interesat (implicat) care vede sistemul în mod diferit.
Pe de alt parte, fiecare actor (proiectant, programator, operator, utilizator, manager)
vede sistemul în mod diferit i este puin probabil ca s fie satisfcut de o definiie a sistemului
dac elementele de care este preocupat nu sunt descrise complet i în termeni pe care s-i
îneleag. Astfel, programatorul vede sistemul sub form de modele, codificri, baze de date;
operatorul are în vedere schemele, formularele, succesiunea procedurilor; utilizatorul vede
sistemul prin prisma datelor de intrare care trebuie asigurate; clienii vd sistemul ca o "cutie
neagr" complex; managerul are preocupri privind asigurarea salariilor, a condiiilor de lucru
i a dotrii corespunztoare .a.m.d.
În concluzie, o descriere complet poate s fie considerat incomplet din punctul de
vedere al fiecruia dintre actori. Acetia vor prezenta sugestii de îmbuntire pe care le vor
argumenta pe baze diferite (economice, factori umani), care pot fi deseori într-un dezacord total.
Astfel, dac utilizatorul are puine cunotine despre calculator, el trebuie s aib un dezvoltat
sim intuitiv pentru a sesiza când este greit o procedur; programatorul poate s argumenteze
c nu exist nici o modalitate ca o anumit funcie s poat fi programat pe baza instrumentelor
disponibile; managerul poate s argumenteze pe baza rutinei, experienei i a viziunii de
ansanblu pe care o are c o astfel de abordare a sistemului nu poate s funcioneze .a.m.d.
Este sarcina analistului s medieze sugestiile i punctele de vedere ale fiecrui grup i s
negocieze cererile acestora aflate într-un dezacord general i care nu pot fi schimbate.
În aceast varietate de preocupri i stiluri de argumentare deseori în contradicie,
modelarea ajut s avem o baz comun de comunicare.
Modelele au avantajul prezentrii unor imagini clare, simple, intuitive pentru conducere,
personalul de exploatare, utilizatori i implementatori, care elimin vocabularul relativ rigid i
specializat i pune bazele unor discuii profitabile.
111 Rolul de comunicare al modelelor ajut analistul s concilieze punctele de vedere opuse
ale actorilor. Diferenele datorate lipsei unui limbaj comun, dezacordurile în ceea ce privete
punctele de vedere, stilul i valoarea argumentrii, pot fi reduse sau chiar eliminate prin
selectarea i prezentarea unor modele corespunztoare.
b) Rolul de documentare al modelrii se realizeaz prin organigrame, grafice,
diagrame (de flux, fizice sau de date), tabele care se obin i se îneleg mai uor i care exprim
sintetec idei care tind s devin rapid oficiale pe baza modelului. Modelul, ca document, are în
vedere urmtoarele funciuni:
– asigur exprimarea corect, oficial a faptelor (realitii);
– constituie un set de standarde pentru munc (modul de lucru);
– ilustreaz punctele de vedere ale celor implicai în munca de analiz i proiectare;
– reprezint o procedur de conducere pentru manageri în ceea ce privete mecanismul
aprobrii/confirmrii unor lucrri, raportarea realizrilor i suportul de discuii pentru negocieri.
Deoarece dou modele corecte ale aceluiai sistem pot s difere foarte mult, alegerea
unui model orienteaz într-o anumit direcie toat munca de proiectare ulterioar. Este
important ca documentul de modelare (diagrame, tabele, grafice, organigrame) s reprezinte
corect punctul de vedere al analistului, adic un set de standarde prin care este vzut sistemul.
Descrierea sistemului în scopul modelrii depinde de categoriile i instrumentele
disponibile pentru observator, de importan special fiind:
– frecvena observrii sistemului (continuu, periodic, ocazional);
– precizia (fineea) observrii, care poate fi mai brut sau mai fin i poate fi dat de
unitatea de msur folosit (de exemplu, numrul documentelor prelucrate zilnic fa de numrul
documentelor de un anumit tip prelucrate zilnic) ;
– dac observatorul face sau nu parte din sistem ceea ce are implicaii directe asupra
modului de concepere a modelului.
De asemenea, este important structura timpului de observare. Astfel, un proces
continuu necesit o observare continu pentru a putea fi evaluat, un proces periodic trebuie
observat la momente discrete potrivite, dar nu foarte rare, pentru a putea sesiza tendinele, iar un
proces aleator poate s nu fie observat dac se folosete sistematic dar rar, observarea.
Un rol important al modelului ca document este asistarea în managementul proiectrii,
deoarece:
· indic cine, când i ce gândete i oficializeaz rezultatele înelegerilor între actori;
· reprezint o dovad (fotografie) a realizrilor unui anumit analist;
· indic pân unde a progresat munca i cum se poate continua.
Astfel, rolul de documentare al modelelor se concretizeaz prin oficializarea rezultatelor
modelrii, fixarea unei direcii de aciune privind proiectarea, precum i prin stabilirea
principalelor jaloane (puncte de referin) i documente necesare procesului de proiectare a
noului sistem.
c) Rolul de suport-decizional al modelului reiese din legtura între concepte i
realitatea unui sistem care funcioneaz, sau în particular, modelul servete ca suport-decizional
pentru analiti. Pentru luarea unor decizii putem supune modelul unor teste (întrebri de tipul
"what-if", "ce se întâmpl dac?") pe baza crora rezult tipurile de decizii pe care poate s le
adopte analistul, inclusiv reproiectarea în cazul depistrii unor locuri înguste.
Astfel, în figura 4.9 este ilustrat, printr-o diagram a fluxului de date, proiectul logic al
unei pri din sistemul de facturare. Considerând c procesele: 1 – "Verificarea documentelor de
plat", 2 – "Obinerea raportului privind starea clientului", 3 – "Actualizarea strii clientului",
reprezint exact activitile de facturare, putem supune acest model unui set de întrebri "what-
if", ca de exemplu:
112 – ce se întâmpl dac procesul 3 se încetinete?
– ce se întâmpl dac procesul 2 conine anumite erori?
– ce se întâmpl dac un client reclam precizia calculelor dintr-o factur de plat?
Aceste întrebri exprim dilemele proiectantului: ce se întâmpl dac modific
proiectul?; ce implicaii va avea aceast schimbare asupra celorlalte componente ale sistemului?
Proiectanii i analitii afl rspunsurile la aceste întrebri i dileme cu ajutorul modelului.
Dac adugm modelului informaii despre eficien, flux i încredere putem trage
concluzii despre eficiena i eficacitatea modelului.
De exemplu, prin adugarea cifrelor trecute pe figur (în paranteze), care indic viteza
fluxului de prelucrare, procesul 3 necesit ca 400 de facturi s fie expediate zilnic prin pot, sau
50/or. Deoarece procesul 3 primete zilnic 410 facturi, iar din datele de investigare se tie c un
funcionar, chiar cu ajutorul calculatorului, poate s expedieze cel mult 20 de facturi pe or,
rezult c acest proces este un loc îngust i prin urmare se poate lua decizia de reproiectare a
sistemului de facturare.
1
Verificare
documente
de plata2
Obtinere
stare/doc.
client
3
Actualizare
stare/doc.
clientAPlata-AUDIT-urmarire
B Coduri-alerta
CDocumente clienti
Documente clienti
expediate prin posta
Detalii de
expediere Raportare
platiMesaje alertaNume
Client
Situatie
ClientCLIENT
Doc de
plataRefuzuri
Document client
Documente
clienti
(410)(420)(10)
(410)Documente
corecte
(400)
Fig. 4.9 – Rolul suport de decizie al modelelor
Folosirea modelelor pentru a trage concluzii în procesul de proiectare este o tactic
valoroas dar insuficient deoarece în final va trebui s testm implementarea proiectului în
condiii reale. Pentru a folosi modelele ca suport de decizie în procesul de proiectare este necesar
s fie respectate urmtoarele condiii:
113 · analitii s fie capabili s elaboreze corect modelele din date;
· s existe posibilitatea refacerii rapide i cu acuratee a modelului folosind tehnica de
calcul;
· analitii s fie capabili s perfecioneze, s înlocuiasc sau s renune la modelele
care nu rezist testelor "what-if";
· analitii s fie dispui s accepte critici, s asculte, s fie receptivi i s rspund la o
serie de întrebri de tipul "what-if" asupra modelului;
· analitii s fie capabili s aleag i s construiasc cele mai potrivite modele pentru
reprezentarea realitii, suficient de clare i uor de îneles;
· analitii s fie instruii în folosirea modelelor ca suport de decizie precum i a
instrumentelor noi aprute i folosite de profesioniti în luarea deciziilor de
proiectare (Excelerator, Super Major Project).
Modelele exprim în forme limitate i sistematizate datele colectate i pe baza lor sunt
create specificaiile logice ale sistemului. Modelarea este un proces de simplificare a datelor din
care rezult modele limitate prin consistena, completitudinea i validitatea lor. Modelele sunt
folositoare deoarece pot fi evaluate mai uor decât o mas de date, reprezint o baz pentru mai
multe analize sistemice i pot fi utilizate direct în proiectarea sistemului.
În procesul de proiectare, modelele faciliteaz comunicarea între participani, asigur
conversia unor termeni vagi i abstraci în forme mai concrete i mai vizibile i arat progresul
ce trebuie fcut de la ceea ce exist la ceea ce proiectul trebuie s realizeze. Prin rolurile lor
modelele sprijin analitii în obinerea proiectelor logice.
4.3. Etapele procesului de modelare
În multe privine este dificil de a prezenta o metodologie de dezvoltare a modelelor,
deoarece alegerea instrumentelor i a cilor specifice în care fiecare analist se apropie de
problema sa, reprezint partea tiinei care este "art". Totui se pot prezenta paii eseniali
implicai în construirea modelului, care descriu aspecte de relevan general, i anume:
Pas 1. Definirea problemei, se face având în vedere structura sistemului (tehnologic,
informaional-decizional, relaiilor umane etc.) i necesit:
· izolarea fenomenelor, a proceselor i observarea comportamentului acestora în
scopul de a le înelege i de a le putea controla;
· formularea întrebrilor la care analistul dorete s rspund modelul su (cauzele
fenomenelor, modul în care se produc i se manifest, legturile cu alte modele etc.);
· stabilirea unui cadru general pentru începerea cercetrii i identificarea variabilelor
de interes major.
Pas 2. Formularea modelului preliminar, implic construirea de ctre analist a setului
de presupuneri necesare explicrii fenomenului studiat i obinerea unor concluzii preliminare
care se refer în general la natura relaiilor dintre variabile.
Pas 3. Colectarea datelor empirice: modelul preliminar stabilete un cadru teoretic
general necesar pentru determinarea datelor relevante care trebuie colectate în vederea estimrii
parametrilor i a restriciilor din formele funcionale obinute ale modelului.
Pas 4. Estimarea parametrilor i a formelor funcionale se poate face cu o varietate
de tehnici statistice cantitative sau calitative. Pentru modelele pe calculator aceste estimri pot fi
fcute prin interogri i observri directe.
114 Pas 5. Testarea preliminar a modelului, reprezint o testare brut a acestuia folosind
aceleai date ca la estimare. Probabilitatea invalidrii modelului prin aceast procedur este
relativ redus, îns dac modelul nu este confirmat în aceste împrejurri favorabile, se poate
economisi timp prin modificarea i retestarea imediat a modelului.
Pas 6. Testarea suplimentar a modelului, se execut conform unor proceduri speciale
care pe baza modelului i a unor noi date colectate realizeaz predicii asupra fenomenului
studiat. Datele trebuie s fie complet diferite de cele folosite în estimrile iniiale sau în testarea
preliminar a modelului. De obicei toate datele se culeg o dat, deoarece aceast activitate este
costisitoare i consumatoare de timp, îns analistul va utiliza o parte din date pentru estimarea
parametrilor, iar cealalt parte pentru testarea prediciilor fcute de model.
Pas 7. Acceptarea sau respingerea modelului const în faptul c dac prediciile sunt
conforme cu probele empirice disponibile, atunci modelul nu poate fi respins i este inclus în
domeniul de cunoatere al disciplinei pân când alte probe devenite disponibile arat c modelul
este inadecvat. Dac modelul este respins pe baza testelor atunci ciclul se reia de la pasul 2.
Modelele ne ajut s exprimm i s testm sistemele reale (de baz) fr construirea lor.
Deoarece regulile de construire fac ca modelele s fie mai simple decât sistemele pe care le
reprezint, studiul lor se poate face cu un efort mai redus. Modelele sunt în mod firesc exprimri
incomplete ale sistemelor reale, îns analitii hotrsc gradul de incompletitudine, limitarea
aspectelor irelevante etc. Deoarece invaliditatea este ameninarea major pentru utilitatea
modelelor, instruirea analitilor pune accent pe colectarea corect a datelor i pe alegerea celor
mai potrivite tehnici de analiz.
Când se dispune de o cantitate suficient de date investigate, procesul de modelare
include urmtoarele etape importante: abstractizarea datelor, analiza datelor reduse,
reprezentarea sub form de modele a datelor organizate sistematizat (fig. 4.10).
Etapa 1: Abstractizarea înseamn reducerea i organizarea unui mare volum de date
într-un mod sistematic prin:
a) selectarea datelor eseniale, potrivite scopului propus, din mulimea de date
disponibile;
b) reducerea acestor date într-un mod consistent i de încredere;
c) meninerea datelor într-o form utilizabil i accesibil pentru beneficiarul noului
sistem.
a) Selectarea datelor este important numai dac au fost colectate date potrivite scopului
analizei, deoarece nu se poate face o alegere rezonabil din date imprecise, insuficiente sau
irelevante. Asigurarea c au fost colectate date corecte este important în fazele planificrii
proiectului logic. Selectarea datelor se face în funcie de natura i complexitatea sistemului
(procesului) care se modeleaz, de scopul modelrii, de destinaia modelului, de instrumentele
de modelare i de analiz disponibile (inclusiv cele statistice), precum i de experiena celor care
elaboreaz modelul.
b) Reducerea datelor selectate la proporii care s permit dirijarea lor se face prin
agregarea cerinelor utilizatorilor sau prin generarea unui numr mai mic de cerine de tip
utilizator, care pe baza facilitilor de natur informaional (baze de date, sisteme expert) pot s
satisfac un numr cât mai mare de cereri informaionale ale utilizatorilor.
Cele mai uzuale procedee de reducere a datelor selectate sunt: catalogarea,
categorisirea, caracterizarea prin statistici, i studii de caz.
De exemplu, s presupunem c avem colectate informaiile privind preferinele pentru
formatul de ecran pentru un sistem informatic de gestiune a stocului de la 17 manageri.
115 Deoarece nu se poate face o analiz numeric pentru a obine "media" formatului de ecran din
cele 17 afirmaii, se apeleaz la clasele de preferin pentru formatele de ecran.
Cerinele distincte a patru manageri pentru proiectarea formatului de ecran au fost
urmtoarele:
M-1: dorete ecranul organizat astfel încât pe rânduri s fie materialele, iar pe coloane,
datele despre fiecare material;
M-2: dorete ca pe un ecran s apar toate datele pentru un anumit material i s fie uor
de citit i de interpretat;
M-3: dorete s vad datele privind discrepanele dintre nivelul stocului i ritmul de
epuizare a stocului, sau dintre cantitile comandate i cele primite;
M-4: doreete s cunoasc cerinele de spaiu, spaiul liber i fluxul de materiale.
b1) Catalogarea: de exemplu, din datele culese sub form de comentarii de la diferii
manageri pe care îi intereseaz diferite aspecte i caracteristici ale unei probleme, se poate crea
un catalog al preferinelor în care se descrie fiecare tip de cerere, eliminând mult din comentarii
i evideniind factorii prin care se deosebesc rspunsurile. Se creeaz astfel un catalog, care
include o tabel de atribute, în care regsirea se poate face uor dup orice atribut.
În exemplul considerat, catalogul preferinelor poate s descrie succint fiecare tip de
cerere, astfel:
A: produsul prin atribut-tabel;
B: atribute pentru regsirea unui anumit material;
C: situaii de excepie pentru atribute;
D: agregarea spaiului i atributele fluxului de materiale.
b2) Categorisirea, merge un pas mai departe decât catalogarea în sensul c datele
asemntoare sunt grupate într-o aceeai categorie i în acelai timp se contorizeaz numrul de
elemente intrate în catalog pe fiecare categorie de date.
Astfel, dac patru manageri rspund la fel ca managerul M-1, trei ca M-2 i ase ca M-3,
atunci putem reduce datele referitoare la cei 17 manageri la: M-1 : 5; M-2 : 4; M-3 : 7; M-4 : 1.
b3) Caracterizarea prin statistici sau judeci de agregare, se poate face dac
majoritatea datelor sunt similare sau dac tendinele aprute permit caracterizarea datelor în
ansamblu. Datele anterioare, pot fi agregate în trei categorii:
X = {M-1(5)}; Y = {M-2(4)}; Z = {M-3(7) Ç M-4(1)} i pot fi reduse la afirmaiile:
X (tabel) = 5/17 (29%); Y (regsirea prin cod materiale) = 4/17 (24%); Z (analize detaliate) =
8/17 (47%).
Aceasta înseamn c aproape jumtate din cerine favorizeaz analize detaliate, iar
restul, împrit aproape în mod egal, celelalte dou tipuri de cerine.
b4) Exemplificarea prin studii de caz, const în obinerea de cazuri tipice ca
reprezentative ale datelor. Astfel se poate considera un manager care dorete o situaie
general complet a materialelor din stoc i un altul care solicit doar aspecte specifice despre
anumite materiale sau care dorete s detecteze unele anomalii care pot s apar în stoc.
Nici-unul din aceste cazuri tipice nu va reprezenta de fapt situaia oricrui manager,
îns fiecare din aceste seturi de date reduse surprinde într-un anumit sens, esena informaiilor
particulare cerute. Alegerea nivelului de reducere a datelor depinde de cerinele analizei
datelor i a etapelor de reprezentare.
c) Meninerea datelor abstracte într-o form accesibil utilizatorului se poate face prin:
– înregistrarea i pstrarea lor pentru utilizri viitoare (prin recitirea lor analistul înelege
mai bine experiena utilizatorilor, pot fi citate în raportul final etc.);
– protejarea lor prin parole sau chei de acces împotriva distrugerii, alterrii sau corupiei
(pot fi identificate echipe, departamente, organizaii);
116 – actualizarea lor prin alte interviuri sau prin consultarea unor documente noi pentru a-i
menine utilitatea.
Etapa 2: Analiza datelor investigate:
Pentru a putea înelege, caracteriza i sintetiza mai bine datele colectate i abstractizate
se pot utiliza diferite tehnici de analiz, cele mai relevante fiind analiza agregat, care caut
grupri, variabile caracteristice i tendine care s caracterizeze toate datele i analiza de caz,
care se preocup cu gsirea de cazuri tipice sau neobinuite din date, pentru discuie.
a) Analiza agregat apeleaz la tehnici statistico-matematice pentru a determina o serie
de indicatori (medie, dispersie, covarian etc.) cu ajutorul crora se pot caracteriza datele
observate, se pot deduce cauzele unor fenomene, se stabilesc legturi între diferite caracteristici,
sau se poate verifica dac diferenele dintre grupe sunt semnificative.
Dei tehnicile statistice adaug precizie, încredere i un ajutor substanial în
sistematizarea analizei, nu este întotdeauna bine s le folosim pentru a face afirmaii la nivelul
datelor agregate. Pentru a putea face astfel de afirmaii, s-a demonstrat c funcia de agregare
trebuie s fie senzitiv (la orice variaie a argumentului trebuie s corespund o variaie a
funciei), noncatastrofic (o variaie mic a argumentului s nu determine variaii exagerate ale
funciei) i noncompensatorie (variaiile oricât de mari ale unei variabile/indicator nu
compenseaz o variaie neglijabil a unei alte variabile/indicator). Dac nu sunt folosite tehnici
statistico-matematice, încrederea noastr depinde de credibilitatea persoanei care face afirmaia,
de propria noastr intuiie i de ali factori necontrolabili.
Alegerea tehnicilor statistice depinde de tipul de analiz ce trebuie fcut (statistica
parametric, dac se ocup de valori, sau neparametric dac se ocup de frecvenele valorilor),
obiectivul analizei (descrierea, deducerea sau explicarea cauzelor), tipul datelor (nominale,
ordinale, tip "interval", numerice), comportamentul datelor, cunotinele i experiena celor care
trebuie s îneleag rezultatele analizei (audiena). Pe baza agregrii datelor se pot face afirmaii
succinte asupra datelor abstractizate prin care se evalueaz, se prioritizeaz i se coreleaz între
ele elemente de date.
b) Analiza de caz const în obinerea din datele investigate a unor cazuri sau exemple,
care se pot asocia, fie unor cazuri obinuite sau extraordinare, fie unor întâmplri sau
evenimente neateptate sau critice. Aceste cazuri sau evenimente sunt deosebit de instructive i
interesante pentru procesul de proiectare. Când accentul este pus pe situaii obinuite i
anticipate, un exemplu (caz) care prinde esena i stimuleaz gândirea este foarte util în
proiectare. Descoperirea cazurilor care conduc la eecul sistemului satisface scopurile
investigaiei în care cea mai mare parte a proiectului este predeterminat.
Scrierea i folosirea studiilor de caz necesit sensibilitate, tact i abilitate din partea
analistului. Un studiu al unui caz poate s fie insuficient pentru ca acesta s se repete dac datele
sunt în mare msur variabile (turbulena mediului), dac descrierea lui este incorect, sau dac
evenimentul critic nu se repet din alte motive. Dac sunt bine selectate, cazurile ajut la
înelegerea unor situaii sau evenimente deosebite înainte de se produce de ctre conducerea
superioar, interesat în a obine rapid o vedere general pe baza unui caz bine selectat, precum
i de ctre conducerea tehnic, interesat de detaliile tehnice i de dificultile unor evenimente
deosebite.
Analiza agregat se recomand în situaiile în care precizia este important i realizabil,
iar analiza de caz, în situaii urgente i dac sunt indicii sigure c se vor produce evenimente
obinuite sau deosebite. În fiecare caz, statisticile sau cazurile concretizeaz datele, iar modelul
construit le vizualizeaz. Analiza de caz poate servi i la obinerea unor predicii.
117 ABSTRACTIZARE
– Selectare date
– Reducere date
– Mentinere dateANALIZA REPREZENTAREDate
investigate
Date
reduseMODELE
Date
organizate
sistematizatEtapa 1
Etapa 3 Etapa 2
Fig.4.10 – Etapele procesului de modelare
Etapa 3: Reprezentarea datelor sub form de modele.
Dup ce analiza datelor este complet, analistul trebuie s reprezinte datele abstractizate
sub form de modele (diagrame, hri, grafice etc.) ce vor fi folosite în proiectarea sistemului.
Instrumentele de modelare folosite în analiza de sistem se pot caracteriza dup mai multe
criterii i anume:
a) dup forma fizic modelele pot fi sub form de desene, text sau modele fizice (schie,
tabele, texte, diagrame, machete tridimensionale etc.);
b) dup codurile folosite în reprezentare (setul de simboluri care completeaz modelul),
putem considera: limbajul natural, tabele, grafuri, reele, schie, diagrame. Alegerea codului
depinde de obinuina analistului, de scopul modelului i de limitele a ceea ce fiecare cod poate
s reprezinte (exprime);
c) dup atributele i articolele reprezentate în model, analitii sunt preocupai s exprime
prin model: coninutul bazei (un proces, un raport, o aciune); fluxul de informaii, de control, de
materiale din cadrul bazei; structura bazei (structura autoritii, distribuia în spaiu i timp,
dependenele logice) .a.;
d) dup modul de reprezentare a timpului modelele pot fi: statice (vizualizeaz o stare la
un moment dat, de exemplu, diagramele de structur), dinamice (reflect schimbrile în timp ale
sistemului) i asincrone (ignor complet timpul, de exemplu, diagrama fluxului de date).
În alegerea instrumentelor de modelare, în afara acestor criterii de clasificare, analistul
trebuie s aib în vedere i existena unor atribute care se refer la modul de obinere i de citire
a lor, evidenierea unor aspecte specifice cum ar fi: precedene, prioriti etc.
Principalele tipuri de modele utilizate în analiza de sistem sunt:
· flowchart-urile (de sistem, de program, de proces), diagramele de fluxuri (de date,
de materiale, de documente), graficele Gantt i graficele ADC, care sunt utilizate
pentru a modela dinamic sau asincron fluxurile de materiale, fluxurile de date i
fluxurile de control existente în cadrul sistemului analizat;
· graficele/hrile de structur sunt modele statice care reprezint "fotografii" sau
stri ale sistemului la momente în timp, care descriu într-un mod grafic structura
sistemului, legturile logice între elementele sale, precum i contribuia fiecruia la
performana elementelor de nivel mai înalt de care este legat prin structur. Cele mai
obinuite grafice de structur sunt: graful de structur modulat, arborele decizional,
tabelul decizional, diagramele HIPO, graful de distribuia muncii, organigramele,
dicionarele de date etc.;
118 · modelele de logic a procesului, care descriu cu limbajul natural, limbajul
structurat, limbajele de programare sau pseudocodul, modul de funcionare a unui
proces.
Tehnicile funcional-structurale moderne de analiz i proiectare a sistemelor sunt, în
esen, o consecin a interaciunii dintre dinamismul diagramei fluxului de date i a
expresivitii logice a grafului de structur.
În construirea modelelor analistul se poate folosi de anumite metode generale care
depind de complexitatea sistemului studiat i de cunotinele acumulate în urma observrii
sistemului. Cele mai cunoscute i utilizate metode generale de construire a modelelor sunt:
a. Metoda direct se aplic atunci când structura sistemului este simpl i clar pentru a
putea fi îneleas printr-o examinare atent a acestuia. Uneori este posibil ca s se determine
uor modelul dar variabilele i constantele din model s fie necontrolabile sau imposibil de
evaluat i în acest caz este necesar s se modifice modelul;
b. Metoda gsirii unor modele asemntoare se folosete în cazul sistemelor ce au o
structur complex, iar reprezentarea lor simbolic este mai puin evident;
c. Metoda de analiz a datelor este folosit în cazul în care structura sistemului nu este
clar dar poate fi dedus din analiza datelor ce descriu modul de funcionare a sistemului;
d. Metoda experimentrii se utilizeaz atunci când analiza datelor nu ne permite s
stabilim care este influena variabilelor individuale asupra performanei sistemului i în acest caz
este necesar s recurgem la experimente;
e. Metoda unei realiti artificiale/simulate se aplic atunci când nu exist sau nu pot
fi obinute suficiente date pentru descrierea sistemului iar experimentarea pe sistem poate s
conduc la pagube mari sau la distrugerea lui. n acest caz se construiete o situaie
experimental relativ complex care este în acelai timp cea mai simpl situaie care satisface
anumite condiii.
Modelele sistemului se pot obine prin proceduri manuale, care includ: abloane,
diagrame pretiprite, simboluri, pseudocodul, limbaje structurate etc. sau prin proceduri
automate, ce folosesc un soft specializat (Excelerator, Super Project Manager) care include un
dicionar automat de date, graful de decizie, procesoare de cuvinte, pseudocodul, proceduri de
trasare automat etc. cu ajutorul crora pstreaz controlul i simplific legturile complexe
existente în sistem.
Cele mai bune rezultate în modelarea automat au fost obinute pentru diagrame, arbori
decizionali, grafuri CPM, grafuri PERT, grafuri GANTT; hri HIPO, flowchart-uri etc. Prin
utilizarea tehnicilor automate, modelele obinute devin mult mai uor manevrabile i se pot testa
i analiza rapid cu calculatorul. La aceste avantaje se pot aduga i facilitile specifice oferite de
pachetele de grafic pe calculator.
4.4. Criterii de evaluare, selectare i testare a modelelor
4.4.1. Criterii de evaluare a modelelor
Sub aspectul deciziei de proiectare i a eficienei economice a implementrii modelelor,
analistul trebuie s aib în vedere un cadru general pentru evaluarea acestora. Vom prezenta pe
scurt câteva dintre cele mai importante criterii de evaluare a modelelor:
a) Valoarea ateptat a modelului arat cât de valoros se ateapt s fie modelul în
anumite situaii, având ca subcriterii valoarea instructiv a modelului, precum i economiile care
rezult din deciziile care se iau mai rapid i mai bine pe baza modelului.
119 b) Costurile iniiale arat cât de scump este implementarea modelului într-o anumit
situaie având în vedere costul de dezvoltare a modelului (de cumprare sau de închiriere), costul
de adaptare i costurile pentru obinerea/culegerea datelor iniiale.
c) Structura modelului este considerat bun în funcie de acceptarea ei de ctre
manageri i au ca subcriterii: completitudinea, adaptabilitatea, uurina testrii, uurina
înelegerii i robusteea modelului.
c1) Completitudinea modelului arat msura în care utilizatorii reprezentativi ai
modelului consider c modelul permite explicit (intern – prin structur i parametri) sau
implicit (extern – prin date de intrare subiective), tratarea tuturor fenomenelor importante i
relevante pentru o anumit problem investigat. Completitudinea presupune ca toate elementele
i conexiunile relevante din baz, din punct de vedere al obiectivului/scopului urmrit, s fie
incluse în model. Deoarece modelul trebuie s simplifice baza (realitatea) i cu cât este mai
complet cu atât este mai greu de construit, de rezolvat i de îneles, acest criteriu este relativ.
Analitii sunt cei care hotrsc gradul de completitudine al modelului i limiteaz aspectele
irelevante pe care le includ în model. Deseori în practic un model incomplet poate fi mai uor
de îneles i de rezolvat i deci mai util decât unul mai complet. Testarea modelului pentru
completitudine se face pe baza rspunsurilor la urmtoarele întrebri:
– Este fiecare element relevant din baz reprezentat în model ?
– Dac nu, elementele eliminate sunt într-adevr irelevante ?
– Care este valoarea modelului fr aceste elemente ?
c2) Uurina de înelegere a modelului arat cât de bine i de repede poate s îneleag
un utilizator obinuit logica general a modelului.
c3) Adaptabilitatea modelului arat uurina cu care se pot schimba valorile parametrilor
i structura modelului ca rspuns la noile condiii în care se utilizeaz modelul, fr a diminua
performanele acestuia.
c4) Uurina de testare se refer la posibilitile existente în scopul validrii modelului
pentru o aplicaie curent.
c5) Robusteea modelului arat msura în care este posibil s se obin informaii de
ieire corecte (rezultate), când datele de intrare în model depesc un anumit ordin.
d) Caracteristicile de utilizare arat cât de uor se poate utiliza modelul i are drept
subcriterii: uurina de comunicare i de control, volumul de date de intrare, timpul de rspuns,
costurile de execuie/rulare etc.
· Uurina de comunicare arat cât de uor este pentru utilizator s îneleag i s
introduc datele cerute de model i s interpreteze rezultatele obinute.
· Uurina controlului arat cât de uor se poate controla modelul de ctre utilizator,
în sensul c acesta trebuie s tie ce schimbri sunt necesare în datele de intrare în model
pentru a obine anumite modificri ale ieirilor.
· Costurile de rulare arat cât de scump este o rulare a modelului pentru un singur
set de valori de intrare.
e) Contextul de utilizare arat gradul (extensia) pân la care condiiile specifice în care
se utilizeaz modelul favorizeaz acceptarea lui de ctre manageri i are în vedere: domeniul
problemei analizate, tipul de decizie considerat, importana i complexitatea problemei,
corespondena între limitele problemei referite în model i cele considerate de manager,
frecvena de utilizare, nivelul utilizatorilor în cadrul organizaiei, numrul de manageri a cror
particularitate este cerut pentru a utiliza modelul etc.
f) Validitatea modelului reprezint criteriul major de evaluare a modelului. Un model
care nu este valid nu este conform cu realitatea i conduce la concluzii incorecte (eronate)
referitoare la performanele sistemului.
120 Principalele cauze care pot provoca o invaliditate a modelului sunt:
· includerea în model, ca urmare a unor investigaii superficiale, a unor elemente
i/sau conexiuni care nu au coresponden în baz;
· alegerea eronat a modelului datorit nerespectrii unor reguli cauzate de lipsa unei
experiene i a unei instruiri insuficiente a analistului, presiunea timpului sau proasta
organizare i planificare a activitilor;
· colectarea unor date irelevante rezultate dintr-o proast investigare a sistemului .a.
O importan semnificativ o are istoria validrii modelului care arat cât de mult a fost
validat modelul în trecut i se refer la validarea structurii i a parametrilor inclui în model,
precum i la istoricul utilizrii cu succes a acestuia. Testarea validitii modelului se face pe baza
rspunsurilor date de analist la urmtoarele întrebri:
· Este realizat corespondena fiecrui element din model cu unele elemente din baz
i a fiecrei legturi din model cu anumite legturi din baz?
· Concluziile care se pot desprinde din model despre baz, sunt adevrate în realitate?
g) Consistena modelului reflect gradul în care au fost prezentate elementele
componente ale procesului modelat prin relaiile dintre ele. Analitii pot testa consistena unui
model pe baza urmtoarelor întrebri:
· Este fiecare element din model bine defint?
· Exist ambiguiti între elementele modelului sub aspectul conexiunilor logico-
funcionale?
· Este modelul construit conform regulilor de modelare?
Modelele trebuie construite astfel încât s nu conduc la confuzii logice în privina
descrierii realitii, iar analitii nu trebuie s le considere ca instrumente pentru a studia sensuri
ascunse sau unele ambiguiti care intereseaz.
h) Calitatea modelului, prin care reprezentm fenomene i procese a cror evoluie
dorim s o direcionm i s o inem sub control, este dat de respectarea urmtoarelor cerine
principale: coerena, corectitudinea, consistena, eficiena, completitudinea i utilizabilitatea
modelului.
Coerena modelului este dat de compatibilitatea relaiilor matematice i/sau logice care
reprezint în mod abstract dependenele calitative i cantitative dintre mrimile fizice ale
procesului studiat.
Corectitudinea este proprietatea modelului de a nu deforma caracterul real al relaiilor
reprezentate, singurul criteriu de apreciere fiind compararea rezultatelor obinute pe model cu
rezultatele cunoscute ale procesului modelat, în condiii similare celor experimentate pe model.
Eficiena este calitatea modelului de a da rspunsuri corecte i rapide problemelor de
care este interesat utilizatorul, la un cost acceptabil, deci cu un efort de construire i utilizare
considerabil mai mic în raport cu efectele economice ale utilizrii acestuia.
Utilizabilitatea eficient constituie însi finalitatea modelului i are în vedere existena
unui compromis între necesitatea realizrii unui model cât mai complet i posibilitile reale de
utilizare a modelului, determinate de capacitatea i viteza de calcul pentru obinerea rezultatelor
în timp util.
Este evident c datorit complexitii proceselor reale, în construirea modelelor trebuie
adoptat o anumit limit de detaliere, reinând elementele eseniale i principalele dependene
dintre ele. De aceea modelul va fi totdeauna o reprezentare simplificat a realitii care s
permit aciuni bazate pe raionament asupra procesului modelat.
În faa unor sarcini cognitive complexe i dificile se apeleaz deseori la euristici care
simplific aceste sarcini.
121 4.4.2. Criterii de selectare a modelelor
Construirea propriu-zis a modelului se face pe baza cunoaterii detaliate a realitii
sistemului (procesului) studiat i const, fie în selectarea i aplicarea unuia din gama extrem de
variat de instrumente clasice de modelare cunoscute, puse la dispoziie de teorie, fie în
elaborarea unor modele noi.
Atunci când analistul este nevoit s elaboreze modele noi, acestea pot fi obinute pe dou
ci, i anume:
· prin combinarea de metode i modele clasice, ceea ce necesit o bun cunoatere a
teoriei i a realizrilor practice din domeniu de ctre analist, precum i o abilitate
deosebit a acestuia;
· prin realizarea de modele originale, care reclam profunda cunoatere a realitii
ce trebuie modelat, precum i solide cunotine matematice, imaginaie i talent din
partea analistului.
În primul caz, frecvent întâlnit în practic, analistul se orienteaz în alegerea
instrumentelor de modelare în funcie de caracteristicile acestora ca i de cerinele specifice
analizate. În astfel de situaii, corespondena dintre realitate i intrumentul de modelare ales
depinde de unele standarde i de tradiia în domeniul analizat, de experiena i abilitatea
analistului. Cele mai importante criterii pentru evaluarea instrumentelor de modelare sunt:
completitudinea reprezentrii, uurina modificrii proiectului, uurina cu care modelul va fi
îneles de utilizatori, valoarea modelului pentru proiectanii fizici i utilizatori. Desigur, nu se pot
alege întotdeauna intrumentele de modelare specifice. Analistul trebuie s in cont de toate
aceste considerente, astfel modelul nu poate fi complet, bine îneles i corect folosit.
În selectarea instrumentelor de modelare, analistul trebuie s se bazeze pe urmtoarele
criterii:
· completitudinea reprezentrii (cerina modelului de a cuprinde totalitatea
elementelor componente i a relaiilor dintre ele);
· uurina înelegerii i a citirii modelului;
· valoarea rezultatelor obinute de model;
· existena unor teste de potrivire (care s indice corespondena dintre model i baz);
· existena unor teste de validare a modelului.
În afara cerinelor de evaluare i de selectare a instrumentelor de modelare, analistul
trebuie s aib în vedere i urmtoarele consideraii:
· caracteristicile bazei: tipurile de structuri reprezentate, procesele care se modeleaz,
dac se consider sau nu timpul;
· caracteristicile instrumentelor de modelare: ce pot ele s reprezinte, uurina lor
pentru reprezentare i testare, tradiia lor;
· existena unor teste care s arate cât de complet, de adecvat sau de valid este
modelul;
· consideraii practice referitoare la validarea modelului, rezultatele obinute pân
acum, uurina citirii, a modificrii i a înelegerii modelului de ctre proiectanii
fizici etc.
Modelele ne ajut s exprimm i s testm sistemele de baz fr construirea lor
efectiv, obinând economie de timp i de efort în studiul lor. Deoarece modelele sunt exprimri
incomplete ale bazei, iar invalidarea diminueaz utilitatea lor, analitii sunt preocupai de
colectarea unor date corecte, de limitarea gradului de incompletitudine i a aspectelor irelevante,
precum i de alegerea celor mai potrivite tehnici de analiz.
122 4.4.3. Testarea i implementarea modelelor
În general, testarea modelelor este o operaie foarte greu de realizat i devine din ce în ce
mai dificil pe msura creterii complexitii acestora. Exist câteva tehnici de testare prin
programare pe calculator, care pot s ajute proiectanii de modele din punct de vedere logic.
De exemplu, diagramele fluxului de date pot fi sistematic verificate pentru validitate cu
privire la cererile de date logice. Totui, un model logic nu poate fi verificat cu teste fizice.
În procesul de modelare al unui sistem real complex se creeaz, de regul, un pachet de
modele. Sunt cunoscute puine proceduri sistematice pentru testarea corectitudinii modelelor în
special pentru consisten.
In primul rând, fiecare model trebuie verificat în mod detaliat din punct de vedere al
sintaxei. Apoi, fiecare pachet de modele trebuie verificat într-un mod top-down. Aceasta
înseamn c se fac verificri pentru a vedea dac:
· fiecare modul din harta de structur are asociat propria diagram;
· este detaliat fiecare diagram a fluxului de date coninut în harta HIPO;
· sunt precizate input-urile i output-urile pentru fiecare proces;
· sunt menionate în dicionarul de date toate fluxurile de date, procesele i entitile
externe.
Testarea fluxului de date într-un model presupune verificarea logic a fluxului de
informaii. Aceasta înseamn c pentru fiecare proces se verific dac output-urile sale sunt
generate unic numai din anumite combinaii ale input-urilor i dac fiecare input este necesar
pentru a genera cel puin un output al procesului.
Scopul acestei testri este de a avea certitudinea c atunci când pachetul de modele se
implementeaz în structura real indicat, fiecare output al unui proces se obine (depinde)
numai din input-urile strict necesare la care se adaug valoarea generat de proces. Logica
procesului poate fi testat în acelai mod top-down dei logica detaliat poate fi dificil de
urmrit.
Aa cum s-a artat în paragraful precedent, dup formularea modelului se face o testare
preliminar a acestuia, cu ajutorul acelorai date care s-au folosit pentru determinarea relaiilor
sale funcionale. Dac rezultatul testrii este negativ, modelul va fi supus unor analize
minuioase i vor fi fcute modificrile necesare pân când modelul va fi confirmat prin aceast
testare. Dac rezultatul testrii este pozitiv, modelul este supus unor teste suplimentare, care
const în efectuarea pe baza unor noi date colectate a unor predicii asupra comportrii
sistemului sau a procesului studiat.
Cea mai simpl modalitate de testare a modelului se poate face folosind date pentru
cazuri particulare în care soluia este cunoscut. Când acest lucru nu este posibil, rezultatele
obinute pe baza modelului sunt comparate cu cele provenite din observarea situaiilor reale
similare. Dac rezultatele (prediciile) obinute pe baza modelului se abat semnificativ de la
probele empirice (datele reale) disponibile, atunci modelul este respins i se va examina cu
atenie tot procesul de modelare.
Dac rezultatul testrii este favorabil modelul este acceptat i se trece la implementarea
modelului în situaia real. Implementarea reprezint confruntarea modelului cu situaia real i
presupune experimentarea sa într-o prim faz. O modalitate este ca experimentarea modelului
s se fac direct prin aplicarea pachetului de modele la situaia real concret i prin constatarea
nemijlocit a eficienei sale descriptiv-normative. La experiment trebuie s participe toi cei care
sunt implicai în mod direct sau indirect în elaborarea modelului (analiti, proiectani,
programatori), în utilizarea lui (utilizatori, operatori) sau din punct de vedere al rezultatelor
obinute prin implementarea modelului (manageri, beneficiari).
123 Acest gen de experimentare se poate realiza pentru un numr redus de situaii reale
(întreprinderi), deoarece implic riscuri i pierderi poteniale considerabile, îns ofer
posibilitatea stabilirii precise i rapide a coreciilor necesare pentru îmbuntirea modelului.
Cealalt modalitate este de a experimenta pachetul de modele pe baza unor scheme de
simulare, ceea ce presupune generarea unor situaii posibile ale sistemului (variante) i analiza,
cu ajutorul modelelor, a consecinelor acestor variante asupra indicatorilor de eficien ai
sistemului modelat. Sunt observate i analizate rezultatele obinute prin simularea diferitelor
scheme de experimentare i dac este necesar, se fac modificrile care se impun în modele.
În aceast faz, prezena utilizatorului este important în vederea obinerii unor rezultate
practice bune i a validrii modelelor. Pentru validarea modelului se analizeaz curba de evoluie
a fiecrei variabile de ieire i dac aceasta nu difer semnificativ de curba cunoscut a valorilor
reale, atunci modelul este acceptat. Interpretarea rezultatelor necesit i analiza unor indicatori
statistici (media, dispersia, mediana etc.) asociai variabilelor de ieire din model.
Copyright Notice
© Licențiada.org respectă drepturile de proprietate intelectuală și așteaptă ca toți utilizatorii să facă același lucru. Dacă consideri că un conținut de pe site încalcă drepturile tale de autor, te rugăm să trimiți o notificare DMCA.
Acest articol: Cap4 Ads Intern [603324] (ID: 603324)
Dacă considerați că acest conținut vă încalcă drepturile de autor, vă rugăm să depuneți o cerere pe pagina noastră Copyright Takedown.