Теория и практика моделирования динамики экономических систем в промышленности

А.Е. Бром, В.М. Картвелишвили, И.Н. Омельченко

Теория и практика моделирования 
динамики экономических систем 
в промышленности

Под редакцией А.Е. Бром

 
© Бром А.Е., Картвелишвили В.М., 
  
 
Омельченко И.Н., 2018
 
© Оформление. Издательство
ISBN 978-5-7038-5089-3 
 
МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2018

УДК 658.3:51-77
ББК 65.012.51
 
Б88

Рецензенты:
д-р экон. наук, профессор А.В. Мищенко;
д-р экон. наук, профессор Е.Ю. Хрусталёв

Бром, А. Е.
Б88  
Теория и практика моделирования динамики экономических систем 
в промышленности / А. Е. Бром, В. М. Картвелишвили, И. Н. Омель- 
ченко ; под ред. А. Е. Бром. — Москва : Издательство МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2018. — 214, [2] с. : ил. 
ISBN 978-5-7038-5089-3
Исследованы актуальные научные проблемы моделирования динамических процессов в экономических системах. Изложены основы моделирования динамики производственно-сбытовых и социально-психологических процессов взаимодействия 
экономических субъектов. Представлены разработанные авторами динамические 
модели, отражающие различные аспекты функционирования экономических систем 
в промышленности. Проанализированы прикладные аспекты использования инструментов системной динамики и агентного моделирования для исследования мультиагентного взаимодействия и проблем внедрения современных технологий цифрового 
производства. 

УДК 658.3:51-77
ББК 65.012.51

Для научных работников, руководителей и специалистов промышленных предприятий, научно-педагогических работников вузов. Может быть использована 
в учебном процессе экономических и технических высших учебных заведений. 

Предисловие

Цель исследований, результаты которых представлены в настоящем из дании, 
заключается в решении научных проблем моделирования динамики производственно-сбытовых и социально-психологических процессов на современных промышленных предприятиях, где главенствующую роль приобретают человеческий 
капитал и способность компаний к инновациям. Для достижения этой цели авторы предлагают использовать аппарат моделирования динамики, представленный 
в различных вариантах — от системной динамики до агентного моделирования. 
В монографии изложены теоретические основы системно-динамического 
моделирования производственно-сбытовых, кадровых и мотивационных процессов, характерных для менеджмента любого промышленного производства. Рассмотрены прикладные аспекты динамического моделирования, включая примеры 
использования системной динамики для моделирования процессов внедрения 
технологий автопилотирования в экономическую среду, что позволило наглядно 
отобразить социально-психологические последствия цифровой трансформации 
экономики. 
Книга содержит динамические модели социально-психологического взаимодействия в иерархических структурах экономических систем, позволяющие формировать системы оплаты и мотивации на предприятиях в соответствии с психологическим типом личности кадровых сотрудников, что дает возможность напрямую 
влиять на производительность и качество результатов труда. 
Книга состоит из трех глав, объединенных идеей динамического моделирования и представляющих реализацию этой идеи в различных аспектах.
В главе 1 приведены концептуальные основы моделирования системной 
динамики производственно-сбытовой системы промышленного предприятия, 
обоснованы положения построения кибернетической модели предприятия, исследованы динамические свойства экономического цикла и инерционность потоковых процессов, смоделирована динамика производственных и снабженческих 
процессов, а также управления финансами и кадровым персоналом.
В главе 2 представлены прикладные аспекты использования инструментов 
системной динамики в исследовании процессов цифровой экономики на примере 
моделирования внедрения технологий автопилотирования в экономическую среду, разработана системно-динамическая модель взаимодействия водителей при 
переходе к автопилотируемому транспорту. 
В главе 3 изложены основы моделирования динамики эмоционального поведения личности, разработаны математические модели влияния мотивации на 
различные типы личности и системно-динамическая модель социально-психологического взаимодействия экономических субъектов, исследовано мультиагентное 
взаимодействие в экономических системах.
Предисловие написано И.Н. Омельченко, введение и заключение — А.Е. Бром, 
главы 1 и 2 — А.Е. Бром и И.Н. Омельченко, глава 3 — В.М. Картвелишвили. 

К 25-летию кафедры «Промышленная логистика»
МГТУ им. Н.Э. Баумана

Введение

Современный этап развития промышленного производства в России 

характеризуется устареванием производственных мощностей, недостатком 
оборотных средств, низкой ликвидностью готовой продукции на внутреннем 
и внешнем рынках на фоне все более возрастающей динамичности внешней 
и внутренней среды. Традиционные и опробованные годами методы стимулирования роста производительности уже не дают ожидаемых высоких результатов, и все эти негативные тенденции наблюдаются на фоне цифровой 
трансформации экономики и перехода к концепции Индустрии 4.0, которая 
характеризуется полным проникновением Интернета и ИТ-технологий во все 
сферы человеческой жизни и промышленности. 

Одной из главных причин кризисного состояния отечественной промышленности является несоответствие методов организации и управления 
производством системе социоэкономических рыночных отношений на этапе 
постиндустриального развития общества. Стратегии поведения предприятий становятся зависимыми от большого количества постоянно меняющихся 
финансово-экономических, технологических, производственных и социально-психологических факторов. 

Новые качества внешней экономической и внутренней производственно-технологической среды, проявляемые через нестабильность и непредсказуемость поведения субъектов, обусловили выдвижение на первый план задач 
устойчивости функционирования и повышения эффективности деятельности 
и объективно вызвали изменения в существующих парадигмах управления 
на уровне промышленных предприятий. 

Сложность многоаспектной проблемы эффективности функционирования современных предприятий заключается в том, что необходимо исследовать взаимодействие в динамике всех элементов хозяйственных процессов, 
их влияние на эффективность предприятия в целом. Современные методы 
управления предприятием должны обеспечить интеграцию всех процессов 
производства и реализации продукции в их неразрывной связи и взаимообусловленности, устойчивость и стабильность функционирования системы 
производство — сбыт с получением наибольшей прибыли от деятельности в 
условиях ускоренного внедрения передовых технологий и проблем управления человеческим ресурсами.
Динамическое представление процессов функционирования и взаимодействия экономических субъектов позволяет анализировать деятельность 
предприятия как сложной кибернетической системы, функционирующей в 
условиях высокого динамизма внешней среды. Это диктует необходимость 
исследования динамических свойств, лежащих в основе социоэкономической 
деятельности любого хозяйственного объекта. 

Проблема повышения эффективности управления производством особенно актуальна в современных нестабильных рыночных условиях, и ее решение является не только условием выживаемости предприятий, но и основным 
фактором обеспечения дальнейшего роста макроэкономических показателей 

Введение

(национального дохода, ВВП, ВНП), доходной части федерального и регионального бюджетов и обеспечения необходимого уровня жизни населения. 
Решение этой проблемы связано с исследованием и моделированием экономических систем как сложных объектов управления.
Исследованию процессов функционирования экономических систем в 

промышленности посвящены труды отечественных ученых А.А. Вавилова, 
Г.С. Поспелова, А.А. Колобова, Б.Г. Ильясова, Н.К. Зайнашева, П.С. Краснощекова, Н.В. Чепурных, Г.Л. Бродецкого, Г.Б. Клейнера и других. Среди зарубежных ученых следует выделить Дж. фон Неймана, В. Леонтьева, 
Дж. Форрестера, К. Негойцэ, О. Ланге, П. Самуэльсона. Повышение эффективности производства является итогом наилучшего использования имеющихся ресурсов в целях достижения максимального результата. Эта проблема 
исследована в работах Л.В. Канторовича, Н.Н. Моисеева, Н.Я. Петракова.
Анализ научных разработок отечественных и зарубежных авторов в области изучения проблем организации и управления экономическими промышленными системами показывает, что значительное количество работ 
посвящено исследованиям на макроэкономическом уровне и анализу общих 
закономерностей экономики в целом. 

Характерной чертой большинства работ в области изучения и управления микроэкономическими процессами на уровне предприятия является ограничение исследования отдельными подсистемами предприятия или 
процессами производственно-хозяйственной деятельности: формирование 
оптимальных производственных планов, анализ рыночных процессов взаимодействия спроса, предложения и цен, совершенствование организационных структур. Но функционирование современного предприятия в рыночных 
условиях не ограничивается производственными функциями. Эффективная 
система управления должна решать в динамике задачи гибкого формирования 
номенклатуры и плановых показателей в условиях современных технологий 
цифрового производства, ведущих к неоднозначным социально-психологическим последствиям. 

Индустрия 4.0 оказывает глубокое воздействие не только на саму промышленность, но и на образ жизни человека, на то, как он работает, а в 
итоге — на результаты труда, обусловленные индивидуальными психологическими особенностями.
В эпоху цифровой экономики приобретают главенствующее значение 

факторы, связанные с индивидуальным поведением субъектов экономики. 
Иерархические отношения между субъектами — это основополагающее звено 
в системе социоэкономического взаимодействия. Значительная часть времени существования экономического агента-индивида проходит в рамках 
иерархических отношений сослуживцев. 

Одной из наиболее распространенных форм реализации иерархических 

отношений социоэкономических субъектов на практике представляет собой 
отношение работник — работодатель. В рамках указанных отношений проблема восприятия работником полученной компенсации представляется 
весьма актуальной и напрямую влияющей как на производительность, так 
и на качество результатов трудовой деятельности. При этом характеристики 

Введение

заработной платы нелинейно влияют на явные и латентные функции психомотивационного воздействия на работника, вовлеченного в производственный процесс. 

Наиболее ярко психомотивационные факторы проявляются в сфере интеллектуального труда — наиболее востребованном виде труда в цифровом обществе. Но это влечет за собой определенные трудности при математическом 
моделировании функциональных зависимостей типа «заработная плата — работник». Именно этим объясняется отсутствие в научной литературе разработанных продвинутых математических моделей в названной сфере. Анализ 
показывает, что существующие публикации ограничиваются графическим 
отражением экспериментальных исследований, которые, в свою очередь, 
представляют собой различного рода опросы и анкетирование в целях оценки 
мотивации в зависимости от интенсивности стимулирующих воздействий.
Переход к цифровой экономике не должен являться самоцелью на высших уровнях управления — социальные последствия всеобщей «цифровизации» неоспоримы на стратегическом горизонте, хотя и не совсем отчетливо 
видны на операционных уровнях управления. В связи с этим представляется 
весьма актуальным решение научных проблем моделирования динамики производственно-сбытовых и социально-психологических процессов взаимодействия экономических субъектов как в теоретическом, так и в прикладных 
аспектах.

Глава 1. Основы моделирования динамических 
процессов на промышленных предприятиях

1.1. Концептуальные основы формирования систем 
управления промышленным производством

В эпоху четвертой промышленной революции экономика России стоит 

перед непростыми вызовами. Цифровая трансформация кардинально изменила производственные, организационные и ментальные основы промышленного производства. Наибольшее значение для ускорения экономического роста приобретают роль человеческого капитала и способность экономических систем любого масштаба к инновациям. Изменившиеся условия 
естественным образом требуют совершенствования систем управления промышленным производством, переноса акцента с традиционных методов и 
инструментов планирования на динамические модели, позволяющие решать 
задачи управления в условиях современных технологий цифрового производства, ведущих к неоднозначным социально-психологическим последствиям. 

Совершенствование и разработка систем управления промышленными 

предприятиями должны исходить из основных кибернетических закономерностей и принципов, пренебрежение которыми неизбежно скажется на эффективности производственно-сбытовой деятельности. 

Кибернетика рассматривает экономику, а также ее структурные и функциональные звенья как сложные динамические системы, в которых протекают процессы управления, реализуемые движением и преобразованием 
информации. 

С кибернетической точки зрения промышленное предприятие относится к классу сложных динамических систем, поведение которых в условиях 
неопределенности внешней среды и конкурентной экономики трудно математически формализовать и прогнозировать, поэтому проблеме создания 
эффективного механизма управления промышленным предприятием уделяется значительное внимание в отечественных и зарубежных научных исследованиях. 

Рассмотрим ключевые законы, принципы и концепции кибернетики, 

лежащие в основе формирования и разработки организационных систем 
управления производством [2, 11, 13, 22, 62,71, 80, 82, 96, 97, 99, 118, 119].
1. Закон необходимого и достаточного разнообразия сформулирован 

У.Р. Эшби [122]. Его сущность заключается в том, что разнообразие сложной 
системы требует управления, которое само должно обладать необходимым 

Глава 1. Основы моделирования динамических процессов на промышленных предприятиях 

разнообразием, достаточным для того, чтобы эффективно управлять сложной 
системой. Качественное и эффективное управление может быть обеспечено 
только в том случае, если разнообразие подсистемы управления, по крайней 
мере, не меньше, чем разнообразие управляемой им ситуации. Из закона необходимого и достаточного разнообразия вытекает ряд положений, которые 
необходимо учитывать в работе по совершенствованию систем управления 
экономическими объектами и приведению их в соответствие с требованиями 
управляемого объекта. 

Первое положение состоит в соответствии управляющей подсистемы 

объекту управления. Подсистема управления должна обладать разнообразными средствами и методами, чтобы воздействовать на производственный 
процесс, быть способной решить любую из производственных задач. В соответствии с принципом согласованности и координации уровень сложности 
управляющей подсистемы должен отвечать уровню сложности объекта 
управления. Несоответствие управляющей подсистемы управляемому объекту отражается на эффективности производственно-хозяйственной деятельности, слабая пропускная способность управления может привести к срыву 
производства и к банкротству предприятия. Эффективность деятельности 
предприятия является показателем уровня развития собственно подсистемы 
управления (ее организации, методов, подходов, кадров, технических средств 
управления и т. д.). Невозможно достичь стратегических целей производства 
и обеспечить его эффективное функционирование при «плохом», некачественном управлении.
Экономические показатели предприятия характеризуют качество организации и функционирования подсистемы управления. Подсистемы предприятия должны своевременно и согласованно выполнять намеченные функции, т. е. функционировать с согласованными темпами выполнения запланированных работ в соответствии с наличным человеческим капиталом на 
производстве.
Второе положение заключается в том, что эффективное управление 

производственно-хозяйственными объектами осуществимо только при постоянном развитии и совершенствовании методов и приемов управления, 
которые позволят справиться с возрастающей сложностью производственных 
процессов.
Объективность действия закона необходимого и достаточного разно
образия в экономике наглядно проявилась при переходе от административно-командной экономики к рыночной, что потребовало качественной перестройки системы управления на макро- и микроэкономическом уровнях.
2. Фундаментальный принцип обратной связи, лежащий в основе управления, базируется на оценке текущего состояния объекта управления по 
измеряемым показателям и сравнении этого состояния с желаемым в данный момент времени в целях выявления рассогласования. Обратная связь 
создает возможность эффективного управления в изменяющихся условиях 
функ ционирования объекта управления. Это основано на выработке управляющего воздействия, которое должно привести текущее состояние системы 
в желаемое. 

1.1. Концептуальные основы формирования систем управления промышленным производством

Например, система управления производством должна отслеживать, 

с одной стороны, соответствие выполнения планов выпуска продукции 
определенной номенклатуры, а с другой — все изменения рыночной среды 
и постоянно корректировать текущие планы производства в соответствии с 
потребительскими запросами, результатами функционирования в рыночной 
среде и социально-психологическими последствиями управляющих воздействий на персонал.
Нарушение или низкое качество обратных связей между управляемыми, выходными и входными, управляющими показателями приводит к несовершенству системы управления, что обязательно снизит эффективность 
производства, повлечет за собой несоответствие выпускаемой продукции 
структуре потребительского спроса и утвержденным стандартам, текучесть 
высококвалифицированных кадров, затоваривание готовой продукцией и 
т. д. Поэтому исследование системы управления обязательно должно включать анализ контуров обратных связей, объединяющих экономические показатели функционирования предприятия, что в то же время является необходимым условием ее совершенствования. 

3. Наличие обратной связи не всегда достаточно для обеспечения устойчивости управления. Влияние разнообразных факторов внешней и внутренней среды, отсутствие своевременной информации о них в ряде случаев не 
позволяют реализовать эффективную обратную связь. Поэтому в случаях, 
когда недостаточно информации, самым эффективным является принцип 
адаптивного управления, заключающийся в регулировании путем приспособления (адаптации) к изменяющимся условиям производства и рынку сбыта продукции. Важный аспект такого управления — процесс самообучения, 
т. е. накопления прошлого опыта. В процессе адаптации могут изменяться не 
только количественные параметры системы (корректировка производственной программы), но и ее структура (реструктуризация предприятия). 

4. Адаптивное управление за счет реструктуризации предприятия иногда 

называют принципом самоорганизации. Самоорганизующиеся системы (этот 
термин впервые ввел У.Р. Эшби), способные не только к самообучению, но 
и к самосовершенствованию своей структуры (переорганизации элементов, 
и даже автоматическому включению в свою структуру элементов из внешней 
среды), являются наиболее высоким классом адаптивных систем. К настоящему времени сформировалась наука о самоорганизации простых систем в 
сложные — синергетика [78, 112, 118, 119].
Самоорганизующиеся системы способны сохранять внутреннюю устойчивость при воздействии внешней среды, они находят способы самосохранения, чтобы не разрушаться и даже улучшать свою структуру.
Синергетика рассматривает два типа самоорганизации: первый тип — 

в системе не появляется качественно новых элементов, а наблюдается их 
перекомбинация (например, создание команды для разработки и реализации 
инновационных проектов); второй тип — в системе появляются качественно 
новые элементы (создание новых подразделений, связей, функций, обусловленных изменением внешней среды, — маркетинг, снабжение, сбыт и т. д.).

Глава 1. Основы моделирования динамических процессов на промышленных предприятиях 

Значительным научным достижением современного менеджмента можно 

считать разработку и реализацию систем управления, представляющих собой 
самоорганизующиеся системы, которые не только вырабатывают режимы 
осуществления организационных процессов исходя из поставленных целей, 
но и развиваются, т. е. перестраивают свою структуру, чтобы меняющиеся 
цели достигались наилучшим образом. 

5. Гомеостатический принцип управления, в основе которого лежит свойство системы поддерживать функциональные свойства и сохранять значения 
существенных переменных в некоторых заданных пределах при различных 
изменениях внешней и внутренней среды. Моделями оптимальных гомеостатических систем могут служить все так называемые оптимальные экономические системы, поведение которых определяется правилом оптимизации 
(максимизации или минимизации) некоторой целевой функции при заданных условиях. 

Синтез системы оптимального планирования есть синтез гомеостатической системы, поэтому должен быть сконструирован реальный механизм, 
преобразующий все изменения внешней среды в конкретные состояния производственно-сбытовой системы (ПСС) предприятия. Если рыночной среде 
хозяйствования свойственны кризисы, постоянное нарушение стабильности 
и т. д., то, по выражению Н. Винера [71], ее можно определить, как антигомеостатическую. 

6. Принцип ситуационного управления [18, 52, 60, 86], основанный на идее 

теории искусственного интеллекта, предусматривает такую организацию системы, которая позволяет всесторонне анализировать возникшую ситуацию, 
связанную с внутренним состоянием системы и состоянием внешней среды. 
В результате такого анализа формируются управляющие воздействия на систему, обеспечивающие ее эффективное функционирование в данной ситуации. В рамках этого направления вели исследования отечественные ученые 
Д.Д. Поспелов, Д.И. Гвишиани, Г.Х. Попов и другие. Методологию ситуационного управления можно описать как процесс, состоящий из четырех 
этапов [9]:

 • описание исходного состояния системы;
 • описание целевых позиций, которые должны быть достигнуты;
 • установление гомоморфизма между этими описаниями;
 • поиск преобразований, ведущих от начального положения к целевому 

и установление их последовательности.
Системы управления производством, построенные в соответствии с этим 

принципом, наиболее эффективны в условиях неопределенности, дефицита 
ресурсов и возникновения проблемных ситуаций. 

Принцип ситуационного управления в рамках стратегического менедж
мента заключается в следующем: каждому типу конкретной проблемной ситуации должны соответствовать свои алгоритмы управления с критериями 
и методами принятия решений; для типовых, известных заранее ситуаций 
создается интеллектуальный банк типовых управленческих решений. Таким 
образом формируется интеллектуальное управление системой на основе компьютерной интеграции знаний.