Mô hình "hộp đen", ví dụ về mô hình này sẽ được đưa ra dưới đây, là hình ảnh minh họa của một đối tượng mà một lối ra và một lối vào được chỉ định. Tuy nhiên, nội dung của nó vẫn chưa được biết. Hãy cùng xem xét thêm về cách xây dựng mô hình hộp đen.
Giai đoạn đầu
Hành động ban đầu cần thiết để biên dịch một mô hình của hoàn toàn bất kỳ hệ thống nào là tách một đối tượng khỏi môi trường của nó. Thao tác đơn giản nhất này phản ánh hai thuộc tính quan trọng nhất: tính cô lập và tính toàn vẹn của đối tượng. Đối tượng nghiên cứu là đối tượng chưa rõ nội dung.
Tương tác với môi trường
Bất kỳ mô hình cấu thành hệ thống nào đều không bị cô lập hoàn toàn. Nó duy trì các kết nối nhất định với môi trường. Với sự giúp đỡ của họ, có sự ảnh hưởng lẫn nhau của đối tượng và điều kiện của nó. Theo đó, khi xây dựng mô hình “hộp đen” ở giai đoạn tiếp theo, các kết nối được thể hiện bằng các mũi tên và mô tả bằng lời. Những người hướng đến thứ Tư là lối ra. Theo đó, các mũi tên ngược lại sẽ là các mục nhập.
BậtỞ cấp độ biểu diễn hệ thống này, nhà nghiên cứu xử lý một mô hình khai báo. Có nghĩa là, đầu ra và đầu vào được xác định bởi quy mô của tên. Theo quy định, một màn hình hiển thị như vậy là đủ. Tuy nhiên, trong một số trường hợp, cần phải đưa ra mô tả định lượng của một số hoặc tất cả các đầu ra và đầu vào.
Bộ
Chúng được thiết lập để mô hình "hộp đen" được chính thức hóa một cách tối đa. Kết quả là, nhà nghiên cứu đi đến nhiệm vụ của 2 tập hợp Y và X của các biến đầu ra và đầu vào. Đồng thời, không có mối quan hệ nào giữa chúng là cố định trong giai đoạn này. Nếu không, bạn sẽ nhận được một mô hình trong suốt, không phải là một "hộp đen". Vì vậy, đối với TV, X có thể là phạm vi giới hạn của điện áp nguồn và sóng vô tuyến phát sóng.
Mô hình hộp đen: phân tích hệ thống
Ở giai đoạn cuối cùng, các thay đổi của đối tượng được kiểm tra và phản ánh. Ví dụ, chúng có thể xảy ra trong một khoảng thời gian nhất định. Đó là, nhà nghiên cứu minh họa trạng thái của đối tượng trong động lực học. Mô tả của mô hình "hộp đen" phải cho thấy sự tương ứng, trước hết, giữa các thành phần của tập X các giá trị có thể xảy ra của các tham số đầu vào và các phần tử của tập T có thứ tự khoảng thời gian. Ngoài ra, một tỷ lệ tương tự sẽ được hiển thị cho các chỉ báo đầu ra.
Cụ thể
Ưu điểm chính của đối tượng đang được xem xét là tính đơn giản của nó. Tuy nhiên, trong nhiều trường hợp nó rất lừa đảo. Thông thường, liệt kê đầu ra và đầu vào là một nhiệm vụ khá khó khăn. Nếu mộtcoi chiếc xe là mô hình thuộc loại "hộp đen" thì kết luận này mới được khẳng định. Sức mạnh của các bộ trong nghiên cứu đối tượng này sẽ vượt quá hai chục. Trong trường hợp này, danh sách các tham số sẽ còn lâu mới hoàn thành.
Nhiều đầu ra và đầu vào như vậy được xác định bởi các tùy chọn không giới hạn cho sự tương tác của đối tượng được đề cập với môi trường.
Sắc thái
Mô hình cấu trúc của hệ thống được sử dụng khi cần minh họa một đối tượng phức tạp có chứa một số phần tử. Trong các tình huống đơn giản nhất, nó chứa một tập hợp các thành phần. Tất cả chúng đều được bao gồm trong chính đối tượng. Trong những trường hợp này, khái niệm "mô hình cấu thành hệ thống" được sử dụng.
Trong khi đó, có một số vấn đề không thể được giải quyết với sự trợ giúp của nó. Đặc biệt, để lắp ráp một chiếc xe đạp, thì chỉ cần có một chiếc hộp với đầy đủ các yếu tố của nó là chưa đủ. Bạn cần biết cách kết nối chúng với nhau một cách hợp lý. Rõ ràng, chỉ một mô hình về thành phần của hệ thống sẽ không giúp ích được gì trong trường hợp này. Hơn nữa, trong một số trường hợp cần thiết phải thiết lập các kết nối nhất định giữa các thành phần. Tính cách của họ được thể hiện bằng sơ đồ khối. Nó làm cho nó có thể giải quyết nhiều vấn đề hơn. Sơ đồ khối trả lời các câu hỏi: "Đối tượng bao gồm những gì và mối quan hệ giữa các phần tử của nó là gì?"
Giải thích
Hình ảnh trực quan có tầm quan trọng đặc biệt đối với một người. Định nghĩa của một hệ thống được sử dụng trong thực tế không mô tả cấu trúc bên trong của nó. Điều này cho phép bạn phân biệt nó với môi trường. Đồng thời, nó sẽ được mô tả như một mô hình của một "hộp đen" - một vật thể tích phân và tương đối biệt lập. Mục tiêu đạt được làlà những thay đổi được hoạch định trước về môi trường, những sản phẩm lao động nhất định của đối tượng, nhằm mục đích tiêu dùng bên ngoài nó. Nói cách khác, mô hình hộp đen thiết lập các kết nối nhất định và ảnh hưởng đến các điều kiện bên ngoài. Như đã nêu ở trên, chúng là lối ra.
Đồng thời, hệ thống hoạt động như một phương tiện. Do đó, cần có những cơ hội cho ứng dụng của nó, tác động vào nó. Theo đó, các kết nối được thiết lập từ môi trường đến đối tượng - đầu vào. Việc sử dụng mô hình "hộp đen" cho phép người ta chỉ nghiên cứu sự tương tác giữa vật thể và môi trường. Nó chỉ hiển thị các thông số đầu vào và đầu ra. Đồng thời, nó thậm chí còn thiếu ranh giới giữa môi trường và đối tượng (các bức tường của hộp). Chúng chỉ được ngụ ý, được coi là tồn tại.
Mô hình hộp đen: ví dụ
Như đã đề cập ở trên, đôi khi hiển thị đầu ra và đầu vào có ý nghĩa bằng lời nói là đủ. Trong trường hợp này, mô hình hộp đen sẽ là danh sách của họ. Vì vậy, đối với TV, hiển thị các liên kết sẽ như sau:
- Đầu vào - cáp nguồn, ăng-ten, thiết lập và điều khiển.
- Đầu ra - màn hình và loa.
Trong các tình huống khác, bạn có thể muốn định lượng các mối quan hệ.
Hãy xem một hệ thống khác - đồng hồ đeo tay. Cần lưu ý rằng các kết quả đầu ra nhằm cụ thể hóa mục tiêu. Theo đó, là một trong số họ, bạn có thể cố định thời gian đọc bất kỳ lúc nào tùy ý. Hơn nữa, cần lưu ý rằng mục tiêu đã nêu áp dụng chung cho tất cả các đồng hồ, vàkhông chỉ để chụp cổ tay. Để phân biệt chúng, bạn có thể thực hiện bổ sung sau - sự tiện lợi khi đeo trên cổ tay. Nó sẽ hoạt động như một đầu vào. Với sự bổ sung này, nhu cầu về một chiếc vòng tay hoặc dây đeo. Ngược lại, với anh ta, có nghĩa vụ tuân thủ các quy tắc vệ sinh (xuất cảnh), vì không phải mọi dây buộc trên cánh tay đều được phép. Sau đó, nếu bạn hình dung các điều kiện hoạt động của đồng hồ, bạn có thể nhập thêm một vài thông số: khả năng chống bụi và độ ẩm, sức mạnh. Ngoài ra, có thể sử dụng thêm hai đầu ra nữa. Chúng sẽ là độ chính xác cần thiết trong cuộc sống hàng ngày, cũng như sự sẵn có của thông tin trên mặt số để đọc lướt qua. Trong quá trình nghiên cứu, bạn có thể bổ sung thêm một vài yêu cầu cho đồng hồ. Ví dụ: các kết quả đầu ra như sự phù hợp với thời trang, tỷ lệ sức mua giữa giá trên người tiêu dùng được giới thiệu.
Rõ ràng là danh sách này có thể được tiếp tục. Được phép đưa vào yêu cầu đọc thông tin từ mặt số trong bóng tối. Việc triển khai nó sẽ dẫn đến một sự thay đổi đáng kể trong thiết kế. Ví dụ, nó có thể cung cấp các tùy chọn khác nhau để tự chiếu sáng, đọc bằng cách chạm, đèn nền, tín hiệu, v.v.
Đặc điểm của pháp nhân kinh doanh
Hãy xem xét các chi tiết cụ thể của việc xây dựng một mô hình dựa trên ví dụ của một doanh nghiệp. Cần phải nói ngay rằng việc tạo ra nó dựa trên sự lựa chọn từ một tập hợp vô hạn các tương tác của một tập hợp chúng sẽ phản ánh đầy đủ mục đích của nghiên cứu. Chắc chắn như vậykhông nên giảm mô hình thành một hệ thống đơn lẻ. Có nghĩa là, đối với một đối tượng chỉ có một đầu vào và đầu ra.
Mô hình “hộp đen” coi tổ chức như một hệ thống quan hệ giữa doanh nghiệp và môi trường. Trong phân tích, để xác định một bộ tham số đầy đủ và cần thiết cho các tập hợp đầu ra và đầu vào, phương pháp thống kê toán học được sử dụng rộng rãi. Thông thường, các chuyên gia giàu kinh nghiệm cũng tham gia vào quá trình này.
Về mối quan hệ giữa công ty và môi trường, một số giải thích cần được đưa ra ở đây. Trước hết, cần có vốn để tiến hành các hoạt động sản xuất. Nó có thể được trình bày dưới dạng vốn vay hoặc cổ phiếu của chính công ty. Do tài sản lưu động, doanh nghiệp có cơ hội sử dụng các yếu tố sản xuất trong quá trình này. Như bạn đã biết, chúng là vật liệu, thiết bị và các tài nguyên khác được chuyển thành thành phẩm.
Một kết nối khác với môi trường được thể hiện trong quá trình tiếp thị sản phẩm. Việc bán sản phẩm mang lại cho công ty tiền, do đó, được sử dụng để trả nợ, trả lương, v.v. Lãi suất được tính cho các khoản vay. Họ được trả cho tổ chức tín dụng. Ngoài ra, công ty trích các khoản thanh toán bắt buộc vào ngân sách. Cùng với đó, nhà nước cung cấp trợ cấp cho công ty.
Giá trị thiết thực
Thông thường, mô hình "hộp đen" không chỉ rất hữu ích, mà còn là mô hình duy nhất có sẵn để sử dụng trong nghiên cứu. Ví dụ, trong phân tích về tinh thầncác quá trình trong cơ thể người hoặc tác động của thuốc lên người bệnh, các bác sĩ chuyên khoa chỉ có thể can thiệp vào các quá trình bên trong thông qua các yếu tố đầu vào. Theo đó, kết luận được rút ra dựa trên nghiên cứu đầu ra.
Nói chung, điều khoản này đề cập đến các quan sát như vậy, do đó cần phải có được thông tin về hệ thống trong các điều kiện thông thường của nó, trong một môi trường cần đặc biệt chú ý đến quá trình đo lường có mức tối thiểu ảnh hưởng đến nó.
Việc sử dụng một vật thể "mờ đục" như vậy cũng là do người nghiên cứu không có thông tin gì về cấu tạo bên trong của nó. Đặc biệt, người ta không biết electron được sắp xếp như thế nào. Nhưng nó đã được thiết lập như thế nào nó tương tác với từ trường, trọng trường, điện trường. Đặc điểm này là sự mô tả của electron theo nguyên tắc của mô hình “hộp đen”.
Thêm
Một hiện tượng quan trọng nữa cần được lưu ý. Mô hình được xem xét đã được cấu trúc. Nó biết liệu kết nối thuộc về loại đầu ra hay đầu vào. Trong khi đó, ở giai đoạn đầu của nghiên cứu, thông tin này có thể không có sẵn. Nhà nghiên cứu có cơ hội làm nổi bật mối liên hệ nhất định của một đối tượng với môi trường, quan sát và đo lường bất kỳ thông số nào mà nó được đặc trưng. Tuy nhiên, sẽ không có đủ cơ sở để thiết lập phương hướng của nó một cách vô điều kiện.
Trong những tình huống như vậy, thật hợp lý khi kiểm tra hai hộp đen cạnh tranh. Trong một, kết nối sẽ được coi là đầu vào, trong đó, kết nối tương ứng là đầu ra. Một ví dụ sẽ là nghiên cứu các quy trình mà khôngnó đã được thiết lập cái nào là kết quả và cái nào là nguyên nhân, hoặc liệu mối quan hệ của họ nói chung thuộc phạm trù nhân-quả hay không.
Tiêu chí lựa chọn
Tính đa dạng của đầu ra và đầu vào được xác định bởi số lượng tương tác không giới hạn giữa đối tượng và môi trường. Khi xây dựng một mô hình, một tập hợp các liên kết nhất định được chọn sẽ được đưa vào danh sách các đầu ra và đầu vào. Tiêu chí trong trường hợp này là mục đích của đối tượng, tầm quan trọng của tương tác đối với mục tiêu.
Theo đó, sự lựa chọn được thực hiện như sau. Mọi thứ thiết yếu đều được đưa vào mô hình và mọi thứ không thiết yếu đều bị loại trừ khỏi nó. Tuy nhiên, chính ở giai đoạn này, những sai lầm có thể mắc phải. Thực tế là mô hình không tính đến một tập hợp các mối quan hệ nhất định không làm cho chúng trở nên không thực tế. Chúng tồn tại trong mọi trường hợp và hoạt động bất kể ý muốn của nhà nghiên cứu khi đưa ra lựa chọn.
Thường thì những điều kiện trước đây chưa biết hoặc không quan trọng thực sự rất quan trọng và phải được tính đến. Thời điểm này có tầm quan trọng đặc biệt trong việc xác định mục đích của hệ thống. Khi thiết lập các đầu ra của đối tượng, nhiệm vụ chính phải được bổ sung với các bài toán phụ. Cần nhấn mạnh rằng việc chỉ hoàn thành mục tiêu chính là không đủ. Đồng thời, việc không thực hiện các nhiệm vụ bổ sung có thể khiến trong một số trường hợp trở nên không cần thiết, trong một số trường hợp khác - nguy hiểm - giải pháp của vấn đề chính.
Đặc biệt cần phải chú ý vào thời điểm này, nhưTrong thực tế, người ta thường hiểu sai, thiếu hiểu biết hoặc đánh giá thấp tầm quan trọng của điều khoản này. Trên thực tế, nó hoạt động như một trong những ý tưởng trung tâm của hệ thống học.
Kết
Mô hình hộp mờ đục (đen) được coi là đơn giản nhất trong hệ thống học. Trong khi đó, khi nó được tạo ra, những khó khăn khác nhau thường phát sinh. Chúng được xác định chủ yếu bởi nhiều tùy chọn khả thi để thiết lập liên kết giữa đối tượng và môi trường mà nó nằm trong đó. Khi sử dụng mô hình, cần tính đến nhiều yếu tố, xác định rõ mục tiêu cuối cùng và mục tiêu bổ sung. Việc hoàn thành điều sau thường rất quan trọng để đạt được kết quả quan sát theo kế hoạch.
