Systemanalyse: Golubkow

„Der Systemansatz in der langfristigen Planung“ von Golubkow, Raisenberg und Pekarski, 1975 (auf Russisch).

Die Systemanalyse umfasst eine Reihe wissenschaftlicher Methoden und praktischer Verfahren zur Lösung komplexer Probleme (technischer, naturwissenschaftlicher, wirtschaftlicher, gesellschaftspolitischer und anderer Art).

Vor allem verwendet sie den Begriff des Systems als eine Einheit miteinander verbundener Elemente, die gemeinsam handeln, um ein gemeinsames Ziel zu erreichen. Die Eigenschaften, die ein System als Ganzes besitzt, unterscheiden sich von den Eigenschaften seiner einzelnen Elemente. Jedes System ist durch eigene, spezifische Gesetzmäßigkeiten gekennzeichnet, die sich nicht unmittelbar aus den Wirkungsweisen seiner Elemente ergeben.

Die Hauptteile eines Systems sind der Eingang, der Prozess (die Struktur) und der Ausgang. Der Eingang eines Systems ist ein komplexer Begriff. Zum einen ist es die Substanz, die in das System eintritt und darin bestimmten Transformationen unterliegt. Zum anderen ist es die äußere (umgebende) Umwelt, das heißt die Gesamtheit der Faktoren und Erscheinungen, die das System beeinflussen (natürliche Bedingungen, außenpolitische Lage, Marktbedingungen). Der Eingang bezieht sich auch auf die festgelegten Betriebsweisen der Systemelemente, zum Beispiel Anweisungen, Vorschriften und Anordnungen, die die Verfahren, Regeln, Restriktionen und Ziele des Systembetriebs bestimmen.

Der zweite Teil eines Systems ist seine innere Struktur, das heißt die Kanäle, durch die Materie, Energie und Information, die über die Eingänge in das System eintreten, hindurchgehen, sowie die Prozesse oder Operationen, die diese transformieren (bei wirtschaftlichen Systemen sind dies die Reproduktionsprozesse materieller, arbeitsbezogener und finanzieller Ressourcen).

Der dritte Teil eines Systems ist sein Ausgang, das Produkt oder Ergebnis seiner Tätigkeit.

Je nach dem Grad der Interaktion mit der äußeren Umwelt werden Systeme in offene und geschlossene unterteilt. Offene Systeme tauschen intensiv Materie, Energie oder Information mit ihrer Umwelt aus, während geschlossene, isolierte Systeme mit relativ geringem Austausch funktionieren (zum Beispiel ein geschlossener Kreislauf der Verarbeitung von Planungs- und Wirtschaftsinformationen oder ein geschlossener technologischer Zyklus). Es sei angemerkt, dass ein System bezüglich Materie, Energie oder Information jeweils getrennt geschlossen oder offen sein kann. Ein System hat entweder natürliche Grenzen oder Grenzen, die auf Grundlage der Forschungsziele festgelegt werden; im letzteren Fall werden die Systemgrenzen vom Forscher bestimmt.

Ein und derselbe Gegenstand kann als mehrere unterschiedliche Systeme dargestellt werden. Wird ein Produktionsbetrieb als Aggregat von Maschinen, technologischen Prozessen, Materialien und Erzeugnissen betrachtet, die auf diesen Maschinen verarbeitet werden, so erscheint der Betrieb als technologisches System. Der Betrieb kann auch aus einer anderen Perspektive betrachtet werden: durch Untersuchung des Verhältnisses der Arbeiter zu den Produktionsmitteln, ihrer Beteiligung am Arbeitsprozess und an der Verteilung seiner Ergebnisse, der Stellung des Betriebs im größeren Wirtschaftssystem und so weiter. In diesem Fall ist der Betrieb ein wirtschaftliches System.

Im Zuge der gesellschaftlichen Entwicklung und der wissenschaftlich-technischen Revolution entstand im Bereich des Managements ein neuer Forschungsgegenstand, das sogenannte Großsystem. Fasst man die Standpunkte verschiedener Autoren zusammen, lassen sich die folgenden wichtigsten Merkmale von Großsystemen benennen:

• das Vorhandensein von Teilsystemen mit klar ausgeprägten lokalen Eigenschaften, die zusammen das Großsystem bilden;
• die Zielgerichtetheit und Steuerbarkeit des Systems, das heißt das Vorhandensein eines gemeinsamen Ziels und einer allgemeinen Zweckbestimmung, die innerhalb übergeordneter Systeme festgelegt und angepasst werden;
• eine komplexe hierarchische (mehrstufige) Organisationsstruktur des Systems, die eine Kombination von zentraler Steuerung mit der Autonomie der Teile (Teilsysteme) vorsieht, mit vertikalen Verbindungen zwischen Elementen unterschiedlicher Ebenen und horizontalen Verbindungen zwischen Elementen derselben Ebene;
• die große Größe des Systems, das heißt eine große Anzahl von Elementen, Eingängen und Ausgängen sowie eine Vielfalt von Funktionen;
• Ganzheitlichkeit und Komplexität des Verhaltens, komplexe Verflechtungen zwischen Variablen sowie Rückkopplungsschleifen, die dazu führen, dass die Änderung einer Variablen Änderungen in vielen anderen Variablen nach sich zieht.

Die Systemanalyse stellt spezielle Verfahren zur Verfügung, mit deren Hilfe ein Großsystem, das als Ganzes schwer zu untersuchen ist, in eine Reihe kleinerer, miteinander interagierender Systeme oder Teilsysteme unterteilt werden kann.

Zu den wichtigen Begriffen der Systemanalyse zählt der grundlegende kybernetische Begriff der Rückkopplung. Gerade dieser Begriff trug dazu bei, die Ähnlichkeit der Steuerungsorganisation in qualitativ unterschiedlichen Systemen zu erkennen. Rückkopplung bedeutet das Vorhandensein eines Kommunikationskanals zwischen dem Ausgang und dem Eingang eines Systems, sei es direkt oder über andere Elemente des Systems (zum Beispiel über eine Steuerungseinheit). Mittels der Rückkopplung werden Daten über die Funktionsweise des gesteuerten Systems von dessen Ausgang zum Steuerungssystem übertragen. Dort werden diese Daten mit den Daten verglichen, die Inhalt und Umfang der Arbeit festlegen (zum Beispiel mit dem Plan). Bei einer Abweichung zwischen dem tatsächlichen und dem vorgegebenen Zustand des Systems werden Maßnahmen zur Beseitigung dieser Abweichung entwickelt.

Ein wichtiger Begriff, der in der Systemanalyse verwendet wird, ist der Begriff der Ungewissheit. Der Faktor der Ungewissheit ist bei der Lösung vieler komplexer Probleme im Bereich der volkswirtschaftlichen Planung und des Managements vorhanden.

Die im Zuge der Systemanalyse angetroffene Ungewissheit kann aus unzureichenden Kenntnissen über das untersuchte Phänomen resultieren oder darauf zurückzuführen sein, dass sich die Folgen getroffener Entscheidungen über einen hinreichend langen Zeitraum manifestieren und nicht mit ausreichender Genauigkeit vorhergesagt werden können.

Weitere Ursachen der Ungewissheit sind die Unmöglichkeit einer quantitativen Bewertung vieler Phänomene, insbesondere die Schwierigkeit einer quantitativen Interpretation der Begriffe „besser–schlechter“, „mehr–weniger“ bei der Entscheidungsfindung, eine ungenaue Problemformulierung und individuelle Eigenschaften der Entscheidungsträger.

Die Systemanalyse zeichnet sich vor allem nicht durch einen spezifischen wissenschaftlichen Formalismus aus, sondern durch einen geordneten, logisch begründeten Ansatz zur Untersuchung von Problemen. Mit Hilfe der Methoden der Systemanalyse werden komplexe Systeme und Situationen untersucht, insbesondere solche, die mit der Notwendigkeit verbunden sind, Ziele, Aufgaben und Handlungsweisen zu bestimmen.

Die Systemanalyse stellt eine Gesamtheit von Methoden dar, die bei der Untersuchung möglicher Ansätze zur Lösung komplexer Probleme angewandt werden, und dient zugleich als Mittel zur Ordnung und effektiveren Nutzung von Kenntnissen, Urteilen und Intuition von Fachleuten im Prozess der Entscheidungsfindung zu diesen Problemen. Mit anderen Worten, die Systemanalyse ist ein wissenschaftliches Werkzeug für Forscher und Entscheidungsträger.

Die Aufgabe der Systemanalyse besteht darin, die Probleme, mit denen Entscheidungsträger konfrontiert sind, so zu klären, dass die Führungskraft sich aller wesentlichen Folgen von Entscheidungen bewusst wird und sie in ihrem Handeln berücksichtigen kann. Die quantitative Analyse hilft der für eine Entscheidung verantwortlichen Person, die Bewertung möglicher Handlungsweisen strenger anzugehen und den besten auszuwählen, wobei zusätzliche, nicht formalisierbare Faktoren und Überlegungen berücksichtigt werden, die den Fachleuten, die die Entscheidung vorbereiten (den Systemanalytikern), unbekannt sein können. Die Systemanalyse dient dazu, die realistischsten Wege zur Lösung der aufgetretenen Probleme zu bestimmen und dabei eine maximale Erfüllung der gestellten Anforderungen zu gewährleisten.

Die Erfahrung der Anwendung der Systemanalyse im Militärwesen hatte großen Einfluss auf ihre Entwicklung als Methodologie, was der Terminologie dieser und eng verwandter wissenschaftlicher Disziplinen (Operations Research, Systems Engineering) einen gewissen Stempel aufdrückte.

Zwischen einzelnen Richtungen der Systemanalyse, die unterschiedliche Namen tragen, bestehen häufig keine grundsätzlichen Unterschiede oder klar abgegrenzten Grenzen; zugleich zeichnet sich jede dieser Richtungen durch bestimmte unterscheidende Merkmale und Nuancen aus. So versteht man unter Operations Research üblicherweise die Wissenschaft, die sich mit der Entwicklung quantitativer Empfehlungen befasst, die für die Planung und Organisation von Operationen erforderlich sind. Unter einer Operation wird hierbei jede zielgerichtete Handlung einer Person, einer Personengruppe oder eines Mensch-Maschine-Systems verstanden. Systems Engineering entwickelt Methoden für die Synthese von Großsystemen auf Basis der Untersuchung der Funktionsweise ihrer einzelnen Elemente. Obwohl viele Methoden und Ergebnisse des Systems Engineering in Anwendung auf technische Systeme gewonnen wurden, können sie in erheblichem Maße auf Objekte anderer Natur, einschließlich wirtschaftlicher, übertragen werden.

Das Entstehen der Systemanalyse in der Methodologie der Begründung von Managemententscheidungen markiert einen Übergang von der Lösung gut strukturierter, formalisierbarer Probleme (bei denen Ziele, Wege und Kriterien klar definiert und mit Methoden des Operations Research erreichbar sind) zur Lösung schlecht strukturierter Probleme, die unter Bedingungen der Ungewissheit auftreten und nicht formalisierbare Elemente enthalten, die nicht in die Sprache der Mathematik übersetzbar sind.

Der Spezialist für Operations Research wendet Methoden der mathematischen oder logischen Analyse unter Bedingungen an, unter denen ein klares Verständnis dessen besteht, was eine „effektivere“ Leistung ausmacht. Er befasst sich selten eingehend mit der Definition des Ziels der Arbeit oder der Methoden zur Bewertung ihres Erfolgs; dies ist eine der Hauptaufgaben des Systemanalytikers.

Ein Planungsspezialist tritt praktisch immer als Systemanalytiker auf, da er das zu lösende Problem als Ganzes betrachtet. Die Ergebnisse der Systemanalyse hängen vom angenommenen Kriteriensystem ab. Die Wahl der Kriterien ist ein integraler Bestandteil der Analyse. Die Rolle der Analyse besteht darin festzustellen, welche Kriterien für das Treffen bestimmter Entscheidungen im Bereich des Managements zweckmäßig zu verwenden sind.

Eine Spielart der operativen Analyse, die sogenannte Kosten-Wirksamkeits-Analyse, besteht in einem umfassenden Vergleich der Wirkung der Umsetzung einer bestimmten Handlungsweise mit den für dessen Umsetzung erforderlichen Ressourcen.

Der Unterschied zwischen der Systemanalyse und der Kosten-Wirksamkeits-Analyse besteht darin, dass im letzteren Fall die Analyse auf die Suche nach rationalen Wegen der Ressourcennutzung unter den Bedingungen eines formulierten, meist vorgegebenen Ziels gerichtet ist. Die Systemanalyse stellt das Problem umfassender, indem sie das Ziel selbst als Gegenstand einer Auswahl behandelt, die nach bestimmten Grundsätzen getroffen wird.

Die Methodologie der Systemanalyse lässt sich als eine Gesamtheit ihrer Grundsätze definieren, das heißt der allgemeinsten, grundlegenden Gesetzmäßigkeiten, die die Durchführung konkreter Analysen verschiedener Systeme und der in ihnen ablaufenden Prozesse bestimmen.

Der bestimmende Grundsatz der Systemanalyse ist die Zielgerichtetheit. Jedes System existiert und entwickelt sich gemäß extern gesetzten oder vom System selbst aktiv gebildeten Zielen. Aus der Sicht der Systemanalyse ist es die Gesamtheit der Ziele, die das System bestimmt und abgrenzt und das System und seine Tätigkeit zu einem einheitlichen Ganzen vereint.

Der nächste Grundsatz der Systemanalyse ergibt sich aus der Notwendigkeit der Anwendung eines Systemansatzes und besteht darin, alle wesentlichen wechselseitigen Zusammenhänge sowohl innerhalb des Systems als auch zwischen dem System und seiner äußeren Umwelt zu identifizieren und zu untersuchen sowie bei der Auswahl einzelner Lösungen deren Einfluss auf das System als Ganzes zu berücksichtigen.

In der Systemanalyse muss man bedenken, dass dieselben Ziele durch die Anwendung mehrerer unterschiedlicher Mittel und Methoden erreicht werden können. Daraus ergibt sich ein Grundsatz der Systemanalyse, der darin besteht, mehrere alternative Lösungen für die aufgetretenen Probleme zu suchen. Die Untersuchung möglicher Varianten der Struktur eines Systems, seiner Organisation und der in ihm ablaufenden Prozesse (technologischer, planerischer, verwaltungsbezogener und anderer Art) mit dem Ziel, die beste unter ihnen auszuwählen, ist ein entscheidendes Merkmal der Systemanalyse.

Häufig besteht die Hauptaufgabe der Systemanalyse in der Suche nach optimalen Lösungen. Optimale Lösungen sind solche, die auf Basis eines bestimmten Kriteriums anderen vorzuziehen sind. In der Regel wird bei der Auswahl einer optimalen Lösung anhand eines Kriteriums die aus der Umsetzung einer bestimmten Verhaltensstrategie erzielte Wirkung mit dem für ihre Umsetzung erforderlichen Ressourcenaufwand verglichen.

Tiefe und Vollständigkeit der Analyse der in verschiedenen Systemen ablaufenden Prozesse werden weitgehend durch den Grad bestimmt, in dem die dynamische Natur ihrer Funktionsweise und Entwicklung untersucht wird. Die Systemanalyse geht von der Notwendigkeit aus, nicht nur die statischen wechselseitigen Zusammenhänge in einem System zu verstehen, sondern auch die dynamischen Interaktionen, und nicht nur den Zustand des Systems zu einem bestimmten Zeitpunkt, sondern auch seine Veränderung im Zeitverlauf zu untersuchen. Die Untersuchung von Erscheinungen in ihrer Dynamik und Entwicklung ist ebenfalls ein wichtiger Grundsatz der Systemanalyse.

Der Grundsatz der Trennung der Verantwortung für die aus der Systemanalyse resultierenden Empfehlungen und die auf ihrer Grundlage getroffenen Entscheidungen setzt die Festlegung eines klar abgegrenzten Satzes von Rechten und Pflichten für die Systemanalytiker und die Entscheidungsträger voraus, die auf Grundlage der Analyseergebnisse handeln. Bei der endgültigen Genehmigung einer Entscheidung können die dafür Verantwortlichen neben den aus der Systemanalyse resultierenden Empfehlungen eine Reihe zusätzlicher quantitativer und qualitativer Überlegungen berücksichtigen, die von den Analytikern nicht berücksichtigt wurden.

In Fällen, in denen ein komplexes System untersucht wird, dessen Analyse nur durch Verallgemeinerung der Ergebnisse der Analyse seiner Bestandteile (Teilsysteme, Elemente) durchgeführt werden kann, wird zunächst die Struktur des zu analysierenden Systems (Problems) und die Möglichkeiten seiner Aufteilung in Elemente untersucht. Anschließend wird eine sukzessive Dekomposition (Strukturierung) des Systems in seine Bestandteile gemäß seiner Struktur, seiner Funktionen und seiner internen Prozesse durchgeführt, wobei alle wichtigsten wechselseitigen Zusammenhänge berücksichtigt werden. Der Grundsatz der zielgerichteten Strukturierung des untersuchten Systems findet in einer Reihe von Methoden der Systemanalyse eine konkrete praktische Verkörperung, zum Beispiel in der Methode des Zielbaums.

Der Anwendungsbereich der Systemanalyse kann in Abhängigkeit von der Komplexität der zu lösenden Probleme und der Möglichkeit der Anwendung mathematischer Methoden grob in fünf Ebenen unterteilt werden:

• Optimierung der Planung und des Managements einzelner Operationen;
• Auswahl des Systemtyps oder der effektivsten Wege zur Erreichung gesetzter Ziele;
• Entwicklung neuer Systeme;
• Bestimmung des Platzes und der Rolle eines Systems in übergeordneten Problemen;
• Planung und Management eines Wirtschaftssystems auf volkswirtschaftlicher Ebene.

Diese Reihenfolge entspricht einer zunehmenden Problemkomplexität, einem zunehmenden Grad an Ungewissheit und zunehmender Schwierigkeit bei der Entwicklung von Empfehlungen, auf deren Basis konkrete Maßnahmen ergriffen werden können. Auf der ersten Ebene nimmt die Analyse am stärksten eine mathematische Form an und kann sich auf den Einsatz formal-logischer Werkzeuge und Methoden stützen. Im Wesentlichen handelt es sich hierbei um Operations Research, das auf die Steigerung der Systemwirksamkeit unter Bedingungen abzielt, unter denen der Begriff „effektiver“ klar definiert ist. Das Hauptmerkmal der Probleme in diesem Bereich besteht darin, dass sie eine klar abgegrenzte, für eine formalisierte Beschreibung zugängliche Struktur aufweisen. Auf den übrigen Ebenen ist die Anwendung der Systemanalyse notwendigerweise mit der Erfordernis verbunden, qualitative Faktoren und Bedingungen zu untersuchen, meist gesellschaftlicher Natur.

In bestimmten Fällen ist die Systemanalyse unvermeidlich mit der Notwendigkeit verbunden, Widersprüche zu untersuchen. Beispiele für Widersprüche und Unstimmigkeiten sind unausgewogene Pläne, Störungen bei der Versorgung mit bestimmten Materialien und Ausrüstungen, Diskrepanzen zwischen dem Wachstum des Produktions- und des Verbrauchsvolumens bestimmter Produktarten sowie Widersprüche im Zusammenhang mit der langsamen Einführung neuer Technologien.

Die Analyse von Problemen auf der zweiten und dritten Ebene umfasst die Gestaltung neuer Systeme, die für eine bessere Ausführung bekannter Operationen oder zuvor nie ausgeführter Operationen vorgesehen sind. Bei der Betrachtung von Problemen dieser und der folgenden Ebenen gewinnt die Berücksichtigung sozialer und politischer Faktoren zunehmend an Bedeutung.

„Die Anwendung der Systemanalyse in der sektoralen Planung“ von E.P. Golubkow, 1977 (auf Russisch).

Die allgemeine Methode zur Lösung konkreter Probleme der Systemanalyse wird differenziert und in einer Vielzahl von Methoden verkörpert, die je nach dem angenommenen Klassifikationsprinzip in unterschiedliche Gruppen eingeteilt werden können — beispielsweise in Methoden der Analyse und Synthese, deskriptive und experimentelle Methoden. Je nach dem Grad, in dem formale Elemente in der Systemanalyse verwendet werden, lassen sich drei Gruppen von Methoden unterscheiden: mathematische (formale), heuristische (informelle) und kombinierte mathematisch-heuristische Methoden.

Methoden der Systemanalyse können sowohl im weiten als auch im engen, spezifischen Sinne betrachtet werden. Im weiten Sinne umfassen die Methoden der Systemanalyse alle Methoden aus den drei oben aufgeführten Gruppen, die zur Lösung des vorliegenden Problems auf Basis eines Systemansatzes angewandt werden. In diesem weiten Verständnis sind die Methoden der Systemanalyse identisch mit Methoden der Problemlösung und können entsprechend den einzelnen Phasen des Entscheidungsfindungsprozesses klassifiziert werden.

Im engen Sinne sind die Methoden der Systemanalyse spezifische Methoden, die dazu bestimmt sind, die Gesamtheit der Ziele der Tätigkeit eines Systems und die besten Wege zu ihrer Erreichung zu bestimmen, Modelle und Kriterien auszuwählen, eine sukzessive, gerichtete Dekomposition eines Systems (Problems) in seine Bestandteile durchzuführen, die wechselseitigen Zusammenhänge und Abhängigkeiten zwischen diesen Elementen zu bestimmen und die relative Bedeutung (Präferenz) einzelner Ziele, Maßnahmen, Kriterien und Modelle festzustellen. Es handelt sich somit vor allem um Methoden, die auf die Lösung schlecht strukturierter Probleme in Fällen abzielen, in denen die Anwendung formaler, mathematischer Methoden begrenzt ist.

Den Hauptbestandteil der mathematischen Methoden in der Systemanalyse bilden Methoden des Operations Research (verschiedene Arten der mathematischen Programmierung, Spieltheorie, Warteschlangentheorie und andere). Diese Methoden werden in der Systemanalyse breit angewandt, jedoch eher zur Untersuchung einzelner Aspekte des zu lösenden Problems als zur Erforschung seines Wesens.

Mathematische Methoden in der Systemanalyse werden am häufigsten verwendet:

• zur Bestimmung numerischer Werte von Kennzahlen, die die Ergebnisse der Funktionsweise eines Systems charakterisieren;
• zum Auffinden der besten Handlungsweisen, die zur Erreichung konkreter Ergebnisse führen (Optimierung);
• zur Verarbeitung und Analyse von Daten heuristischer, kreativer Natur.

Trotz der zunehmenden Rolle mathematischer Methoden bei der Lösung wirtschaftlicher Probleme können sie nicht als universelles Lösungsmittel angesehen werden. Methoden, die auf gesammelter Erfahrung und Intuition beruhen, das heißt heuristische (informelle) Methoden, bleiben wesentlich.

Der Wunsch, mit Hilfe mathematischer Methoden präzise Antworten auf die gestellten Fragen zu erhalten, kann dazu führen, dass sich der Ingenieur und der Ökonom so sehr in ihre Arbeit und die Methodik zur Ermittlung des Forschungsbedarfs vertiefen, dass das letztliche Ergebnis ihrer Bemühungen sich als eine Schlussfolgerung über die Notwendigkeit zusätzlicher Untersuchungen erweist.

Unter Bedingungen, unter denen bestimmte Daten über einen bestimmten wirtschaftlichen Prozess, ein Phänomen oder ein Ergebnis fehlen, ist es hingegen besser, näherungsweise Antworten auf die wichtigsten Fragen zu erhalten, als zu versuchen, präzise Antworten auf Fragen zu geben, die nicht vollständig klar und verstanden sind. Die Verfahren zur Formulierung von Systemzielen, Alternativen für ihre Umsetzung, Modellen und Kriterien lassen sich nicht vollständig formalisieren.

Die Durchführung solcher Expertenbefragungen und -konferenzen wird sehr oft durch Tradition, das heißt letztlich durch Erfahrung, geregelt und stellt in vielerlei Hinsicht eine Kunst dar. Allmählich beginnen jedoch auch in diesem Bereich verschiedene mathematische Methoden zur Verarbeitung von Ausgangsmaterial heuristischen Ursprungs Einzug zu halten.

Ein charakteristisches Merkmal heuristischer Methoden besteht darin, dass sich der Fachmann bei der Bewertung eines Ereignisses in erheblichem Maße auf Informationen stützt, die auf seiner Erfahrung und Intuition beruhen. Diese Information hängt in hohem Maße von den persönlichen Eigenschaften des Experten ab. Bei der Anwendung der intuitiven Methode der Entscheidungsfindung ist der Experte nicht in der Lage, die Abfolge ihrer Durchführung in Worte zu fassen.

Die Intuition setzt ein unmittelbares, sprunghaftes Erreichen einer Lösung voraus, statt einer Kette sorgfältiger, gut durchdachter und abgewogener Schritte. Eine intuitiv denkende Person kann oft nicht angeben, welche Aspekte der Situation im Wahrnehmungsprozess erfasst wurden, welchen Teil der in ihrem Gedächtnis gespeicherten Informationen sie verwendet hat oder welche „Überlegungen“ sie von den Ausgangsdaten zur Entscheidung geführt haben.

Erfahrungsbasierte heuristische Methoden der Entscheidungsfindung gehen von einer vergangenen Analyse eines Problems aus, das mit dem gegenwärtig aufgetretenen identisch ist (eine Entscheidung basierend auf Analogie zur Vergangenheit). Zu den informellen Methoden zählt auch die Entscheidungsfindung auf Grundlage der Berufung auf Autorität (die Einholung von Rat und Anleitung durch das Management, Experten oder Referenzquellen, wie wissenschaftliche Literatur und Lehrliteratur).

Anwendungsbereiche der Methoden der Systemanalyse:

1. Bestimmung der Zielmenge und der Wege zu ihrer Erreichung (zum Beispiel Festlegung der Ziele eines sektoralen Plans und Entwicklung mehrerer Alternativen für seine Umsetzung).
2. Bestimmung der Präferenz (Rangfolge) einzelner Ziele, Wege, Maßnahmen, Ergebnisse und so weiter (zum Beispiel Bestimmung der Priorität und des Zeitplans für die Umsetzung einzelner Maßnahmen in einem sektoralen Plan für neue Technologien).
3. Zerlegung von Zielen, Programmen, Plänen und so weiter in ihre Elemente (zum Beispiel Erstellung von Plänen für einzelne Verbände oder Unternehmen auf Basis der für die gesamte Branche gesetzten Aufgaben).
4. Auswahl der besten Wege zur Erreichung gesetzter Ziele (zum Beispiel Analyse und Vergleich verschiedener organisatorischer und technischer Maßnahmen, die zur Aufnahme in den Plan vorgeschlagen werden).
5. Auswahl von Kriterien für den Vergleich von Zielen und Wegen zu ihrer Erreichung (zum Beispiel Auswahl von Kriterien zur Bewertung der Wirksamkeit verschiedener Alternativen des sektoralen Plans).
6. Konstruktion von Modellen zur Auswahl von Zielen und Wegen zu ihrer Erreichung (zum Beispiel ein Modell zur Verteilung von Planaufgaben unter den Unternehmen einer Branche nach dem Kriterium der Minimierung der reduzierten Kosten).
7. Verallgemeinerung der Analysedaten der Funktionsweise einzelner Teilsysteme, um Schlussfolgerungen über die Optimalität der Funktionsweise des Systems als Ganzes zu ziehen (zum Beispiel Erstellung eines optimalen Schemas zur Entwicklung sektoraler Pläne auf Basis der Analyse der in einzelnen Verbänden oder Unternehmen der Branche angenommenen Planungsverfahren).

Es sei angemerkt, dass die Grenze zwischen heuristischen und kombinierten Methoden in gewissem Maße konventionell ist, da es keine strikte Abgrenzung zwischen ihnen gibt. Gegenwärtig werden mathematische Techniken zur Verarbeitung von Ausgangsdaten heuristischer Natur bei der Anwendung fast aller heuristischen Methoden eingesetzt.

In der Systemanalyse können, je nach dem Grad der Bestimmtheit bei der Formulierung von Problemen und den Bedingungen für ihre Lösung, verschiedene Problemtypen vorliegen, die die Anwendung einer bestimmten konkreten Lösungsmethode vorherbestimmen. Diese Probleme können, unter Verwendung der im Operations Research angewandten Klassifikation, in drei Gruppen unterteilt werden, wobei auch hier bestimmte Klarstellungen notwendig sind.

1. Deterministische Probleme. Dabei handelt es sich um Probleme der Auswahl der besten Lösungsalternative in Situationen, in denen jede Strategie zu einem eindeutigen Ergebnis führt (zum Beispiel führt eine bestimmte Planalternative mit einer Wahrscheinlichkeit von 100 Prozent zum gewünschten Ergebnis).
2. Probabilistische Probleme. Dabei handelt es sich um Probleme der Auswahl der besten Lösungsalternative in Situationen, in denen jede Handlung unterschiedliche Ergebnisse liefern kann, deren Wahrscheinlichkeiten bekannt sind oder geschätzt werden können (zum Beispiel führt jede Planalternative mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit zu bekannten Ergebnissen).
3. Probleme unter Ungewissheit. Dabei handelt es sich um Probleme der Auswahl der besten Lösungsalternative in Situationen, in denen die Wahrscheinlichkeiten des Erhalts verschiedener Ergebnisse unbekannt sind oder völlig unbekannt ist, welche Ergebnisse bei der Wahl einer bestimmten Strategie aus den betrachteten erzielt werden können.

Die Einführung einer solchen Terminologie für Probleme der Systemanalyse ist in gewissem Maße konventionell, da beispielsweise der Faktor der Ungewissheit auch bei der Lösung probabilistischer Probleme vorhanden ist.

Es sollte bedacht werden, dass die Klasse der probabilistischen Probleme und der Probleme unter Ungewissheit auch Probleme umfasst, für die keine vollständige Menge möglicher Strategien festgelegt wurde und nur bekannte Strategien berücksichtigt werden. Eine solche Situation ist typisch für die Praxis der Entscheidungsfindung, bei der nicht alle möglichen Alternativen zur Lösung des aufgetretenen Problems, sondern nur eine begrenzte Anzahl solcher Alternativen berücksichtigt werden.

Deterministische Probleme und Probleme unter Ungewissheit können als Grenzfälle (zum Beispiel vollständige Kenntnis und vollständige Unkenntnis der Ergebnisse) probabilistischer Probleme betrachtet werden. Aus diesem Grund werden wir zunächst probabilistische Probleme betrachten, und anschließend zur Betrachtung deterministischer Probleme und Probleme unter Ungewissheit übergehen.

Bei der Lösung probabilistischer Probleme erfolgt die Auswahl der besten Lösungsalternative durch Maximierung des Erwartungswerts des Präferenzgrads. Dieses Kriterium wird bei der Lösung der Mehrheit der Probleme dieses Typs angewandt.

In Fällen, in denen bestimmte Berechnungen, zum Beispiel technisch-ökonomische, es ermöglichen, die Wirksamkeit einer bestimmten Strategie unter verschiedenen Bedingungen der äußeren Umwelt zu bestimmen, müssen konkrete Werte, die die Wirkung der Umsetzung einer bestimmten Lösungsalternative charakterisieren, statt der Werte des Präferenzgrads verwendet werden. Endgültige Empfehlungen zur Wahl einer Lösung sollten unter Berücksichtigung der Wahrscheinlichkeit des Erhalts verschiedener Ergebnisse für die betrachteten Lösungsalternativen entwickelt werden.

Ein deterministisches Problem kann als Grenzfall eines probabilistischen Problems betrachtet werden, unter der Annahme, dass die Wahrscheinlichkeit des Erhalts jedes der möglichen Ergebnisse entweder eins oder null beträgt.

Beispiele für deterministische Probleme sind etwa Probleme der linearen Optimierung.

Die bei der Lösung solcher Probleme angewandten Kriterien können einen Grenzfall der Maximierung des Erwartungswerts des Präferenzgrads darstellen, bei dem die Wahrscheinlichkeiten der Realisierung möglicher Ergebnisse entweder eins oder null betragen. Verschiedene Kennzahlen mit konkreter wirtschaftlicher Bedeutung (reduzierte Kosten, Rentabilitätsgrad, Arbeitsproduktivität und andere) werden häufig als Kriterien bei der Lösung deterministischer Probleme verwendet.

Der charakteristischste Problemtyp der Systemanalyse sind Probleme unter Ungewissheit. In realen Fällen, wenn es zunächst scheint, dass jegliche Wahrscheinlichkeitsschätzungen für das Erreichen verschiedener Ergebnisse fehlen, unternimmt der Systemanalytiker in der Regel größte Anstrengungen, um durch eine spezielle Untersuchung Informationen über diese Wahrscheinlichkeiten zu erhalten, und ist in der Regel damit erfolgreich. Es sind jedoch auch Fälle möglich, in denen Wahrscheinlichkeitsschätzungen völlig unbekannt sind.

Bei der Lösung von Problemen unter Ungewissheit werden bekannte Kriterien wie Minimax, Maximin, verallgemeinertes Maximin (das Hurwicz-Kriterium), das Minimax-Regret-Kriterium (das Savage-Kriterium), das Laplace-Kriterium und andere angewandt.

Die Anwendung unterschiedlicher Kriterien bei der Lösung eines einzelnen Problems führt in der Regel zu unterschiedlichen Ergebnissen. Es gibt zwei Ansätze zur Auswahl von Kriterien für die Lösung von Problemen unter Ungewissheit. Der erste ist die Entwicklung neuer Kriterien oder Anforderungen für die Wahl eines Entscheidungskriteriums. Der zweite Ansatz besteht in der Verwendung jeglicher, selbst der geringsten, Information über die Wahrscheinlichkeiten der Realisierung verschiedener Umgebungsbedingungen (verschiedener Ergebnisse aus der Umsetzung einer bestimmten Strategie) oder in der Durchführung von Experimenten, um Schätzungen dieser Wahrscheinlichkeiten zu erhalten. Dadurch wird das Ungewissheitsproblem zu einem probabilistischen Problem.

Beide Ansätze sind arbeitsintensiv und in der Regel schwer in der Praxis umzusetzen; der zweite Ansatz ist jedoch vorzuziehen. Der erste Ansatz führt zur Suche nach neuen Kriterien für die Auswahl des besten unter den bekannten, dann zur Suche nach Kriterien für die Auswahl von Kriterien unter den betrachteten und so weiter. Mit anderen Worten, es gibt kein nicht auf Wahrscheinlichkeitsschätzungen beruhendes Entscheidungskriterium, das bestimmte begründete Anforderungen an ein „gutes“ Kriterium erfüllen würde.

Versuche, ein Kriterium zur Bewertung möglicher Entscheidungen unter Ungewissheit zu formulieren, spiegeln das Bestreben wider, die Vorteile und Nachteile jeder Handlungsweise unter verschiedenen Bedingungen transparenter zu machen. Keines der bestehenden Kriterien für die Wahl von Entscheidungen unter Ungewissheit ist universell und in der Lage, jeden Entscheidungsträger zufriedenzustellen.

Methoden der Systemanalyse sollten nicht gegeneinander ausgespielt werden. Jede hat Vor- und Nachteile, aber keine ist für die Lösung aller Probleme geeignet. Daher lassen sich die besten Ergebnisse durch die Kombination mehrerer Methoden erzielen, bestimmt durch die Art des zu lösenden Problems und die Ebene, auf der es untersucht wird. Bei der Lösung von Planungsproblemen auf der untersten Ebene der wirtschaftlichen Steuerung begegnet man typischerweise hinreichend gut strukturierten Problemen, die eine breite Anwendung mathematischer Analysemethoden ermöglichen. Auf höheren Ebenen nehmen Ziele und andere Elemente der Systemanalyse einen zunehmend qualitativen Charakter an, weshalb die Bedeutung informeller Methoden wächst.

Die Komplexität der Modellierung sozialer Prozesse in Wirtschaftssystemen erschwert die Anwendung mathematischer Methoden zusätzlich. Gleichzeitig wächst die Rolle des Ungewissheitsfaktors, und dessen Vernachlässigung durch formale Methoden kann zu fehlerhaften Schlussfolgerungen führen.