Сложность и безопасность

Говорить о сложности в нашей стране сложно, если говорить с собеседником не абстрактно о трудностях современной жизни, а конкретно, имея в виду научно-техническую сферу. Ведь в современное время сложность стала областью новых мировых научно-технических системных исследований.

Цель этой статьи – проанализировать научно-техническое понимание сложности, а также попытаться ответить - как сложность понимается у нас и в других странах и как принимаются решения в условиях сложности.

Понимание определения «сложность» в российском и английском толковании значений слова.

Русское слово «сложность» в основном переводится на английский язык как «complexity». Более редкими вариантами перевода на английский язык могут быть «complication» (усложнение, запутанность) или «intricacy» (путаница, лабиринт).

Википедия по слову « сложность» указывает два значения. Первое значение – это свойство от прилагательного «сложный», а второе – трудность, осложняющее обстоятельство или сложная составляющая чего-либо. Семантическое свойство прилагательного «сложный» в свою очередь означает «состоящий из нескольких частей», к примеру, сложная система коммуникаций или в значении трудный для выполнения - как в выражении «сложная операция».

Статья Википедии на английском языке про complexity очень объемная по содержанию, содержит много связанной научной информации и гиперссылок на большое количество научных теорий. Определение характеризует «сложность как поведение или модель, компоненты которой взаимодействуют множеством способов и следуют локальным правилам, что означает отсутствие разумных высших инструкций для определения различных возможных взаимодействий».

Не специалисту в нашей стране осмыслить содержание статьи невозможно. Читатель узнаёт о наличии науки о сложности "complexity science", о связи теории сложности с теорией систем и теорией вероятностей, о разделении сложности на «организованную», например, если рассматривать городской квартал с окружающей средой, как живой организм и «неорганизованную», если рассматривать в качестве примера - газ в контейнере.

Теория сложности связана с математикой, физикой, компьютерными технологиями, информационными системами, нелинейными динамическими системами, программной инженерией, сложными адаптивными системами ( complex adaptive systems – CAS).

Что относится к сложным адаптивным системам? 

На понятном каждому языке – это климат, города, рынки, правительства, отрасли, экосистемы, социальные сети, электрические сети, стаи птиц, стада животных, транспортные потоки, колонии насекомых (к примеру, муравьев), мозг человека, иммунная система, клетка человека. Социальные группы, политические партии, сообщества, сети интернет, киберпространство – все эти системы также рассматриваются как CAS.

К сложным адаптивным системам ученые мира относят и системы здравоохранения. Для любопытствующих - обучающее видео, которое можно посмотреть по ссылке.

Эволюция сложности – это понимание прогресса цивилизации во времени.

Рассмотрим для понимания вопроса популярный иностранный рисунок из открытых источников сети интернет- как прогрессировала сложность во времени.

Внизу на рисунке линия времени, вверху график кривой линии – это развитие сложности и цивилизации. Мы также видим схемы иерархических структур управления: от простого собирания, к примеру, фруктов, и линейного управления процессом в виде иерархических структур индустриальных революций до круглой сетевой схемы современной цивилизации. Учитывая нелинейность, динамику сетевой системы, можно представить современное понимание сложности.

Можно догадаться - с чем связан резкий рост кривой сложности на графике? Вероятно, причиной стало активное развитие кибернетики, электроники, компьютерного и программного обеспечения с конца 1960 -х годов прошлого века.

Это подтверждает и карта развития науки сложности (Complexity Science), доступная в открытых источниках. Карта показывает, что результатом развития науки сложности и стали: глобальная сеть Интернет и Web – наука.

Таким образом в результате изменений во времени общество переместилось от более простых и понятных иерархий управления к менее понятным сложным системам.

Возникает вопрос - а можно ли в принципе в таких сложных системах обеспечить безопасность?

Научное изучение сложных систем и безопасности.

Глобальная сеть интернета позволяет видеть различные мнения ученых разных стран.

Ниже ссылки на мнения о сложности российского ученого, доктора физико-математических наук, Президента НИЦ «Курчатовский институт» Михаила Ковальчука, американского ученого профессора MIT Нэнси Левесон ( Nancy G. Leveson) и группы ученых из Китая.

В 2015 году в рамках «Времени эксперта» на заседании Совета Федерации РФ выступил директор Национального исследовательского центра «Курчатовский институт» Михаил Ковальчук. Вот видео его выступления от 30.09.2015 

Выступление и презентация ученого очень интересны, но и вызывают беспокойство. Мы узнаем не только о будущих технологиях, стратегических и тактических приоритетах, атомном проекте, высокотехнологической экономике, «природоподобной» технологии, но и о новых угрозах (с 16-ой минуты видео) в современном мире.

Со слов ученого мы живем в очень сложном, быстроменяющемся мире. С одной стороны возникает возможность «воспроизведения живой природы», с другой стороны возникает возможность «вмешательства в жизнедеятельность человека». Слово «сложность» в выступлении упоминается и подразумевается, но, как понятие и научный термин, к сожалению, не раскрывается.

Мнение авторитетного представителя американской науки о сложности следующее.

Нэнси Левесон ( Nancy G. Leveson) – американский специалист по безопасности систем и программного обеспечения, профессор аэронавтики и астронавтики Массачусетского технологического института в США, профессор компьютерных наук и инженерии Вашингтонского университета, автор ряда книг в области безопасности программного обеспечения и инженерно-технических систем.

Ее статья под названием « Complexity and Safety» или по-русски «Сложность и безопасность» опубликована в сборнике трудов ученых разных стран Второй Международной конференции по проектированию сложных систем и управлению в 2012 году.

В своей статье автор говорит о том, что сложность превосходит традиционные подходы к предотвращению аварий в инженерных системах, поэтому необходимы новые подходы.

Новые технологии, особенно программное обеспечение, позволяют создавать практически неограниченную сложность систем. Но эта сложность создает и новые причины для несчастных случаев.

По мнению Нэнси Левесон сложность субъективна: она не в самой системе, в сознании наблюдателей или пользователей системы. То, что является сложным для одного человека или в один момент времени, может быть несложным для другого. Сложность относительна и меняется со временем. Основная проблема заключается в том, что поведение сложных систем нельзя тщательно спланировать, понять, предвидеть и предотвратить, то есть существуют «неизвестные» в прогнозировании поведения системы. Решающим фактором, который отличает сложные системы от других, с ее слов является «интеллектуальная управляемость».

Сложность беспокоит и китайских ученых.

Один из популярных международных электронных журналов называется « Complexity». В нем публикуются статьи ученых разных стран о важнейших достижениях в научном изучении сложных систем.

Одна из статей журнала «Analysis of Complexity of Unsafe Behavior in Construction Teams and a Multiagent Simulation» написана группой китайских ученых школы менеджмента и университета Цзянсу и посвящена анализу сложности небезопасного поведения строительных бригад в строительстве.

Статья интересна тем, что китайские ученые рассматривают сложные механизмы взаимодействия на стройплощадках с позиции системного подхода с использованием технологии агентного моделирования (agent-based modeling -ABM). Это во-многом отличается от организации строительного производства в России, где акцент делается на профессии и профстандарты.

Системы организованной сложности можно понять посредством моделирования.

Сложность и моделирование на примере Структуры Кеневин.

Структура Кеневин (Cynefin framework) – инструмент понимания сложных систем и принятия решений, применяется также в управлении знаниями в сложных социальных условиях.

Не редкий вопрос, который ставит перед собой любой руководитель организации, бизнесмен или лидер сообщества - «Где мы находимся в системе управления?». Лидерам необходимо знать, что происходит, чтобы двигаться вперед.

Изображений Структуры Кеневин много. Вот одно из изображений структуры из открытых источников.

Концептуальная структура и модель Кеневин была создана Дэйвом Сноуденом ( Dave Snowden) в 1999 году, когда он работал в компании IBM Global Services консультантом по управлению интеллектуальным капиталом компании. 

Слово Cynefin в переводе с валлийского языка означает среду обитания. Саму структуру автор описал как устройство смысла " sense-making device".

На канале Ютуб есть обучающее видео самого автора на английском языке и в переводе на русский язык.

Специалисты всех стран, включая и специалистов в России, пытаются применить модель Кеневин к образовательной тематике, управлению проектами, управлению бизнесом, производству и т. д.

Попытаюсь рассмотреть структуру применительно к системе безопасности. Структура имеет 4-е области: простую, сложную упорядоченную, сложную неупорядоченную, хаотическую, а 5-ая область (область беспорядка) находится в центре.

Рассмотрение начну с наиболее понятной области и традиционной системы управления.

Simple (Obvious /Clear) domain – простая или очевидная область справа внизу структуры, простая взаимосвязь между причинами и следствиями. Это область известных данных (known knowns). Для управления организациями здесь возможно применение наилучших практик.

Пример. Организация оказывает услуги по ремонту квартир. Каждый из работников знает свой трудовой процесс, инструмент, оборудование, технологию, сроки ремонта, понимает стоимость оказанных услуг и заработной платы.

При пылеобразовании или работе с инструментом работники носят защитные очки и респиратор. Воздействие пыли может стать причиной заболевания глаз или органов дыхания. Об этом работники информированы. Причина и следствие линейны. Наилучшие практики других предприятий – изучаются и применяются.

Но, как только организация переходит на новые материалы и неизвестные ранее технологии, начинает включаться в логистические цепочки поставок импортных материалов или автоматизирует процедуры, то с одной стороны у нее появляются возможности – повышается разнообразие услуг, производительность и конкурентная гибкость предприятия, но с другой стороны изменится и взаимосвязь с другими производственными системами и сетями, т.е. появятся неопределенность, к примеру, поставок, риски безопасности, а с ними и дополнительная сложность.

Самонадеянность руководителей тоже может сыграть «злую шутку» с организацией или бизнесом, находящейся в простом домене. Срыв в хаотическую область слева структуры - потенциально возможен.

Complicated domain – сложная упорядоченная область. Взаимосвязь между причинами и следствиями не сразу заметна. Но, эксперты могут разобраться в сложных системах. Это область «известных неизвестных» (known unknown). Здесь возможно управление через хорошую практику.

Пример. Автомобильный конвейер современной сборки. Производственная система в значительной степени предсказуема. Для работы линии необходима техническая поддержка партнеров. Взаимодействие налажено и понятно менеджерам. Опасности снижают через проект, риски контролируются. Проблемы с обучением безопасности работников существуют, но они известны специалистам, и им известно, как их решать. Для каждого входа в систему есть пропорциональный выход.

Простые и сложные (complicated) области справа являются упорядоченными, это означает, что все участники ограничены системами. Упорядоченные системы могут быть сведены к набору процедур, правил и инструкций, но на современном производстве для решения проблем менеджерам необходимо не только уметь анализировать, но и иметь цельное системное мышление. Сложные упорядоченные системы отличаются от сложных неупорядоченных.

Complex domain – сложная неупорядоченная область. Взаимосвязь между причинами и следствиями заранее определить невозможно. Выходы линейно не связаны с входами. Многофункциональность частей системы. Поведение участников невозможно смоделировать или спрогнозировать. В безопасности есть свойство неожиданности. Сложная обработка информации, большое количество подрядчиков, большое количество исходных данных и переменных приводит к неопределенности и высоким рискам. Это область «неизвестного неизвестного» (unknown unknowns).

Ниже поясняющие рисунки.

Пример. Транспортная компания оказывает услуги по перевозке грузов в крупном городе. Водители находятся в автомобильных пробках, менеджерам невозможно спрогнозировать срок выполнения заказа, время работы автомобиля, режим работы водителя и грузчиков. Неопределенность транспортной ситуации оказывает влияние: на безопасность дорожного движения и на травматизм. Выхлопные газы работающих автомобилей, стоящих в пробках, оказывают воздействие и на окружающую среду.

Теоретически закономерности можно наблюдать, риски можно попытаться снизить, если воспользоваться информацией о пробках на дорогах и выбирать время для поездок. Как образно говорят специалисты «с проблемами нужно научиться танцевать».

К области сложности «complexity» относят инженерные сети, технологии, основанные на квантовой электродинамике, сети Индустрии 4.0 интегрированные с новыми системами автоматизации. Предполагается, что сложность систем и сетей можно снижать, в том числе и за счет получения информации из научных материалов по тематике, исследовательских и обзорных статей.

Сложность есть и в обучении. Новаторские подходы, это когда обучение идет через разнообразие, любопытство и творчество.

Эмерджентное обучение в коллективе – это обучение, возникающее в результате коллективных разговоров и действий. Через беседу учащиеся взаимодействуют и, рассказывая, к примеру, истории по теме безопасности. В группах учащихся происходит появление осознания каждым уникальных точек зрения, глубоких знаний по практике безопасности. Такое обучение позволяет: мыслить коллективно, учащимся выступать генераторами идей и принимать правильные решения в условиях сложности, видеть «и лес и деревья». Решить головоломку, когда не у каждой головоломки есть ответ, – это и есть управление сложностью. Теорию сложности иногда называют «изучением самоорганизующихся систем».

Chaotic domain – хаотическая область. Отсутствие причинно -следственной связи. Не контролируемые взаимодействия между компонентами системы. Это область непознаваемого. Поведение участников можно назвать турбулентным. Границы систем не определяются.

Ниже поясняющие рисунки.

Примеры. Перекрытие дорожного движения, отключение электричества в городе, начало пандемии Covid-19 среди населения.

Сложные неупорядоченные и хаотические домены не могут быть сведены к набору приказов, правил и инструкций. Здесь не работают традиционные методы управления такие как научное управление Тейлора в виде командно-административной системы.

Наука рекомендует обнаружение динамики ситуации, использование образцов (шаблонов) поведения. Роль менеджера установить границы и искать правильное поведение, исключая неправильное. Действовать примерно так - как спокойно и без криков опытный педагог может успокоить разыгравшихся детей.

Disorder / Confusion – беспорядок или замешательство – это пятая (темная) область структуры, которая подразумевается в центре структуры Кеневин. Ситуация распознавания руководителем «Где мы находимся? В какой из 4-х областей структуры?». Особенно эта область важна для программистов и предпринимателей, когда нет ясности целей, поставленных задач или много противоположных мнений.

Ниже поясняющие рисунки, которые говорят сами за себя.

Сложность и будущее.

ЮНЕСКО (UNESCO) – это специализированное учреждение ООН по вопросам образования, науки и культуры.

Роберто Поли ( Roberto Poli) был удостоен звания кафедры ЮНЕСКО по системам прогнозирования и является профессором философии в университете Тренто. Он преподает исследования будущего и эпистемологию социальных наук и координирует магистерскую программу в области социального предвидения.

Он много пишет о сложности в своих научных книгах и статьях.

На одной из страниц проекта о будущем , который проводят Роберто Поли и его коллеги под эгидой ЮНЕСКО, отмечается важность правильного понимания сложности. Все попытки познать будущее в смысле размышления о нем и его использования являются формами ожидания (anticipation). Сложность определяется по-разному. Очень важно по- мнению ученых различать сложные (complex) проблемы и системы от сложных (complicated) проблем и систем.

От этого понимания различия зависит и будущее в управлении предприятиями.