Алексеев Михаил Анатольевич доктор экономических наук, доцент, заведующий кафедрой
630099, г. Новосибирск, ул. Каменская, д. 56
Mikhail A. Alekseev
Kamenskaya St. 56, Novosibirsk, Russian Federation, 630099
Фрейдина Елизавета Васильевна доктор технических наук, профессор, ведущий научный сотрудник научно-исследовательской лаборатории
630099, г. Новосибирск, ул. Каменская, д. 56
Elizaveta V. Freydina
Kamenskaya St. 56, Novosibirsk, Russian Federation, 630099
Тропин Александр Анатольевич кандидат экономических наук, доцент кафедры
630099, г. Новосибирск, ул. Каменская, д. 56
Aleksandr A. Tropin
Kamenskaya St. 56, Novosibirsk, Russian Federation, 630099
Модель механизма робастного управления — это построенное гомеостатическое пространство с основанием на входе адаптивного, на выходе — робастного гомеостаза, благодаря чему создаются демпферы для преодоления неопределенности. Наибольшая сложность проявляется в преодолении средовой разрастающейся неопределенности, в частности ее составляющей — стратегической неопределенности. В теории стратегического управления разработка надежных стратегий возлагается на сценарное планирование. Робастное управление вводом в его механизм адаптивного гомеостаза создает ориентиры процессу формирования сценариев будущего экономических систем.Цель. Обосновать подход к развитию робастного управления, состоящий в интеграции со сценарным планированием и способствующий расширению возможностей по преодолению разрастающейся неопределенности состояния полисубъектной внешней среды, а также ввод процесса конвергенции в стратегическое управление.Задачи. Изучить открывающиеся с применением механизма робастного управления возможности по интеграции со сценарным планированием. Сформировать комплексное представление разрастающейся неопределенности состояния полисубъектной среды. Раскрыть логику процесса конвергенции стратегических разработок с использованием метода «фокусированных, узких сценариев».Методология. Развитие теории робастного управления экономическими системами осуществляется в направлении разработки методов образования системной конвергенции двух открытых систем (экономической системы и полисубъектной среды) и интеграции со сценарным планированием, способствующих преодолению стратегической неопределенности.Результаты. Обосновано решение об интеграции механизма робастного управления и процесса сценарного планирования. Подтверждено явление разрастающейся неопределенности при характеристике состояния полисубъектной среды. Аргументирован ввод процесса конвергенции в формирование стратегии и приведен пример его реализации при построении стратегии по методу «фокусированных, узких сценариев».Выводы. Введенный в модель механизма робастного управления адаптивный гомеостаз, особая информационная структура с параметрами-индикаторами полисубъектной среды с разрастающейся неопределенностью и экономической системы расширяет возможности для интеграции со сценарным планированием и служит ориентиром для будущего экономической системы. Алгоритмическое представление формирования стратегии по методу «фокусированных, узких сценариев» показывает, что стратегия — синтез противоречивых действий, образуемый в процессе конвергенции, а стратегия характеризуется как конвергентная.
A model of a robust control mechanism is a constructed homeostatic space based on adaptive homeostasis at the input and robust homeostasis at the output, which creates dampers for overcoming uncertainty. The most difficult task is to overcome environmental increasing uncertainty, particularly one of its components – strategic uncertainty. In the theory of strategic management, developing reliable strategies is the purpose of scenario planning. By integrating adaptive homeostasis into its mechanism, robust control serves as a reference point for the formation of scenarios for the future of economic systems. Aim. The presented study aims to substantiate an approach to the development of robust control that consists in integration with scenario planning and increases opportunities for overcoming the increasing uncertainty of the state of the polysubjective external environment, while also implementing convergence into strategic management. Tasks. The authors examine the opportunities for integration with scenario planning offered by the application of the robust control mechanism; provide an integrated view of the increasing uncertainty of the state of the polysubjective external environment; reveal the logic of the convergence of strategic developments using the method of focused, narrow scenarios. Methods. The theory of robust control of economic systems is evolving towards the development of methods for the formation of a systemic convergence of two open systems (economic system and polysubjective environment) and integration with scenario planning, which contribute to overcoming strategic uncertainty. Results. The decision to integrate the robust control mechanism with scenario planning is substantiated. The phenomenon of increasing uncertainty in the characterization of the polysubjective environment is confirmed. The implementation of convergence in strategy development is rationalized, and an example of its realization in strategy development according to the methods of focused, narrow scenarios is given. Conclusions. Once implemented into the robust control mechanism, adaptive homeostasis – a special information structure with indicators of the polysubjective environment with increasing uncertainty of the economic system – expands opportunities for integration with scenario planning and serves as a reference point for the future of the economic system. An algorithmic representation of strategy development according to the method of focused, narrow scenarios shows that the strategy is a synthesis of contradictory actions formed in the process of convergence, and the strategy is characterized as convergent.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.