《企业与工业问题求解中的系统分析》。奥普特纳
系统分析在解决军事问题和工业问题时已被广泛运用，尽管成效程度各不相同。有人认为，借助系统分析解决问题的成败，并不取决于问题表述得多么高明，而取决于把问题作为整体加以试验的能力。系统分析运用的成败以及借助它所得决策的生命力，还受到试验者能否把问题的现实世界以符号形式表现出来这一能力的影响。
不应当以为，对问题求解方法作了概括之后，就产生了某种普适的方法，使系统分析专家变得不再必要。既然反复多次审视备选方案是该方法的实质，那么这一方法就仍然是启发式的。尝试与失误依然存在，只不过是在形式化程序的框架内。问题求解方法把分析的基本要素固定在与问题的恰当关系之中。这就先验地使解决问题的人明白：问题各部分的结构是怎样的，以及如何才能得到与之相符的解决方案。对于那些内在地具有不清晰结构的问题，该方法备有一套手法，以便利确定结构的过程。
把问题求解的一般理论运用于商界问题是否恰当，可能会引起疑问。某些批评者认为，商界并不适合使用科学方法。说商界解决自己课题所处的环境不同于进行科学研究的环境，这是对的；说商界的问题比科学问题界定得少得多，大概也是对的；但说商界的问题不适合用科学方法来分析，那就不对了。
“科学方法”这一名称本身说明不了什么。在精确科学与不精确科学之间划界是困难的。例如，精确性只是把某种活动归为科学活动的检验之一。也许最本质的检验在于：对研究对象的分析是否摆脱了纯描述性的术语。如果运用了抽象与概括，各门科学之间的差别就主要成了程度上的差别。另一方面，如果论据不合逻辑、概念含混、决策凭直觉，如果要求不精确而是模糊的，那么“各门科学”之间的差别就成了实质上的差别。然而这样的性质并不是商界的特点。无论如何，决策者反映现实的逻辑性、清晰性、确定性与准确性，足以使他们把事情办下去。
抽象是手段，而不是目的本身。它是一种普适的语言，而在其较为发达的形式中，对外行说明不了什么。在一定条件下，抽象具有巨大的优势，这优势就在于它的清晰。从现实世界过渡到它的各种符号表示，系统分析专家便得以分析他所观察到的东西。这一过渡的目标并不在于在符号表示中排除现实世界的细节或完整性。系统分析专家会通过反复的、环形的过程，有条理地在用符号方法得到的问题表示与现实世界之间来回穿行。这一反复的过程，正是使问题的抽象变得与它在现实世界中的对应物相似的手段。
问题求解被定义为保持或改善系统特性的活动。系统是执行问题求解过程所借助的手段。系统的保持或改善，通过引入提高资源使用成效的变更来实现。这些资源是人、材料、设备、装置、资本与时间。
资源使用成效的变化通过以下方面来测度：
- 在成本与利润额没有相应变化的情况下，对资源需求的增加或减少；
- 承受风险程度的增加或减少；
- 由准则所测度的某一相对量的变化。
比问题本身还要复杂的问题求解方法，不应当加以采用。显然，解决商业与军事课题时的信息处理可能变得非常复杂。因此，在综合出问题求解途径时，至关重要的是识别出改善系统时那些可能使方法论归于失败的困难。这类问题属于我称之为定性问题或弱结构问题的一组，因为它们既包含已知的又包含未知的，而未知的部分往往占主导地位，从而使人需要特别精确的分析方法。
这类问题的典型例子是那些：
- 拟在未来解决的问题；
- 面对很宽备选方案范围的问题；
- 需要大量资本投入并含有风险成分的问题；
- 取决于当前技术成果尚不完备的问题；
- 其成本或时间要求尚未完全确定的问题；
- 由于解决它们所需资源的组合而内在地复杂的问题。
给出问题系统性解决方案的方法论，首先针对的正是这类大规模的复杂问题。这些问题极难解决，可能由定量要素与定性要素构成。解决这类兼具混合性与不确定性的问题，对我们今天的世界最为关键，也是发挥领导者与系统分析专家能力最重要的领域。
特别值得关注的是那些中等规模和大规模的问题：为解决它们，系统必须在今天设计，而其运作却被规划在未来。解决这类问题的风险之所以大，是因为为解决它们必须相当详细地预测未来。时间上越往后，风险越大，解决问题的人就必须冒越大的风险。大的风险可能表现为不同领域出现无法挽回的损失或不健康的增长。它可能采取这样的形式：大量耗费资金、产品开发重复、人员与装置设备重复配置、时间的无谓耗费，或成功程度的不确定。
问题求解方法论并不要求所期望的成功水平必须精确确定，也不要求一开始就存在可供与解决方案作比较的系统。甚至也不要求问题被完全理解，或被清晰而完整地表述出来。解决这些问题正是系统分析专家的课题：他应当把界定不完全的问题所缺失的全部要素与结构、它的备选方案与解决方案补全。解决问题的专家可以用不同于问题最初界定的方式，划分出有待研究的系统（其状态引发了问题）。如果他发现问题的初始表述中含有多余的、矛盾的或不能令人满意的东西，他就可以消除这些缺陷，并把问题本身正确地提出来。因此，解决问题的专家的课题，也特别包括界定问题本身。
可以说，在解决商界问题时，目标就在于以问题本身所固有的那种精确程度，对它们进行分析和求解。无论问题的规模或复杂程度如何，目标都在于改进现有方法——评估问题、寻找解决方案并加以执行所借助的那些方法。问题求解方法论提供了补充手段，把客观性带入对事态的分析之中。虽然问题的解决办法是由人和计算机找到的，虽然用于寻解的机器程序是由人编写的，但在寻找解决方案时，最重要的仍然是客观性与逻辑性。客观性是观察的基本要求。合理性（逻辑性）被定义为建立在运用逻辑推理基础上的思维过程。为观察所广泛证实的知识总量，就成为明证。观察是这样一个过程：借助它，数据被同某个系统联系起来，以便随后对该系统作出解释。解释被定义为由确立可靠的事实对某一论断所作的逻辑推出。解释过程应当是合理的，也就是合乎逻辑地进行的。
工业中发现的许多问题，结果都是定量与定性兼具的问题。定量问题是那些通过运用预先规定的数字操作方式而得到解的问题。定性问题不是数字性的，它们与对未来的或界定不清的资源及其属性或特征的详细列举相关。随着对兼有定量方面与定性方面的问题理解的加深，其定量的那一面更容易被固定下来，精确的定量解也变得更有可能。运筹学在把数学用于解决商界、国防和政府的问题方面，已经做了许多有益的工作。
然而，对于那些尚未脱离定性状态的商界问题，定量方法的适用性有限。因此必须启用另一些方法，以便合理地解决定性问题。兼有定性方面与定量方面的问题，将称为混合问题。
系统分析是能够应付这类混合问题的最新方法。最难处理的是定性问题，因为它们的结构并不完整。此外，定性问题也不容易用其逻辑成分表达出来。不足为奇的是，在这一广阔领域里，起主要作用的是判断、直觉、经验，有时干脆就是谨慎或鲁莽。系统方法论的用途，就在于为解决这些困难问题创造出可行的结构。
由此可见，解决商界与工业问题的方法论应当能够：
- 规定出一个系统，由它在功能上组织起问题求解的总过程；
- 确定系统的参数，由它们给出解决问题所必需的结构；
- 描述系统的模型及其可能性，从而使问题求解过程的输出备选方案得以迭代。