Задача анализа может иметь смысл, если определен объект анализа и определена проблема, которая связана с целью анализа. В задачах анализа организаций аналитик имеет дело с его моделью этой организации.
Как выглядит модель организации в случае построения ДТР и как - в случае построения ДЦП?
1. Для построения ДТР нужно определить цели и условия, выполнение которых необходимо для достижения цели. Диаграмма целей и условий представляет собой модель системы. Те условия, которые не выполняются, формулируются как НЯ. ДТР строиться от НЯ к коневой причине.
2. ДЦП строиться в два этапа. Сначала строиться положительная петля, которая моделирует движущие силы организации, обеспечивающей ей рост, и основные уравновешивающие петли, ограничивающие экспоненциальный рост организации. На втором этапе строятся дополнительные петли отражающие, проблемы организации.
Вывод. При использовании ДТР модель системы формулируется в форме диаграммы цели и условий, а при использовании ДЦП модель системы и модель анализа представлены в одной диаграмме.

Александр, извините, но Вы так неожиданно вводите новые аббревиатуры в обиход, что очень путает неопытного читателя. Если ДЦП - это не диагноз ужасной болезни, то что это?

Сергеев А.В. пишет: Если ДЦП - это не диагноз ужасной болезни, то что это?

Это диаграмма циклической причинности. Термин, который использован в книге Шервуда.

Александр Запорожцев пишет: Как выглядит модель организации в случае построения ДТР и как - в случае построения ДЦП?

По моему, все-таки нужно начинать со сравнения подходов ТОС и системной динамики. Например, в основе ТОС лежат известные исходные посылки:
1. В системе все взаимосвязано причинно - следственными связями. Мы можем изучить причинно - следственные связи и найти ограниченное количество корневых проблем, которые ответственные за все наблюдаемые нежелательные явления (НЖЯ). Корневая проблема может быть выражена конфликтом.
2. Любой конфликт в системе может быть разрешен через нахождение решения, которое снимает сам конфликт. Конфликт существует только потому, что наши представления о системе неверны.
3. Персонал не сопротивляется изменениям, он просто проверяет - выгодно ли ему предложенное решение.
4. Любая ситуация может быть значительно улучшена. Никогда не говори "Я знаю".

Может ли кто - то сказать, какие исходные посылки стоят за системной динамикой? Сравнив исходные посылки, мы могли бы сравнить и области применения этих двух подходов.

Я, кстати не вижу, почему ТОС не будет работать в случае, когда есть нелинейность. Это не следует из исходных посылок. Какие такие исходные посылки позволяют системной динамике адекватно описывать нелинейность (я, кстати не ставлю это под сомнение)?

Вальчук Виктор Васильевич пишет: Может ли кто - то сказать, какие исходные посылки стоят за системной динамикой?

Гараедаги определил, что эффективную системную методологию необходимо искать в точке пересечения следующих четырех основных положений системного мышления:
1. целостное мышление(последовательное приближения в описании структуры, функций и процесса);
2. интерактивное мышление (динамика систем с многоконтурными петлями обратной связи; хаос и сложность)4
3. самоорганизация, стремление к предопределенному состоянию (социокультурная модель);
4. интерактивное моделирование (реконструкция будущего и изобретение способов его реализации).

Шервурд считает, что изучать системы это значит изучать взаимосвязи между ее составляющими - людьми, отделами, или организации.
Для того, чтобы понять систему и быть в состоянии предсказать ее поведение, необходимо изучать ее в целом.
Для того, чтобы повлиять на поведение системы и контролировать это поведение, необходимо воздействовать на систему в целом.
Попытки настроить систему в одном месте в надежде, что в другом месте ничего не произойдет, обречены на провал - в этом смысл взаимосвязанности.

Кажется, есть некоторая путаница в понятиях. Мне представляется, что под системной динамикой (СД) обычно понимают набор инструментов системного мышления (СМ) на базе диаграмм запасов и потоков (ДЗП). Диаграммы цикличной причинности (ДЦП) - другой инструмент СМ. Когда говорят о моделировании нелинейности, имеется в виду, что при формализации ДЗП можно задать нелинейную зависимость следствия от причины. ДЦП позволяют проводить только качественное моделирование. (Хорошо это или плохо - отдельный вопрос.) Логические деревья ТОС, - если рассматривать их как ещё один инструмент СМ, - не позволяют моделировать систему количественно, не линейно, не нелинейно. (Хорошо это или плохо - отдельный вопрос.)

Александр Запорожцев пишет: Как выглядит модель организации в случае построения ДТР и как - в случае построения ДЦП?

ДТР моделирует систему в виде дерева причинно-следственных связей, ДЦП - в виде сети из замкнутых циклов. Обе модели - качественные, строятся из разных элементов и по разным правилам.

Сергей Жаринов пишет: ДТР моделирует систему в виде дерева причинно-следственных связей, ДЦП - в виде сети из замкнутых циклов. Обе модели - качественные, строятся из разных элементов и по разным правилам.

Мне кажется, что ДТР и ДЦП моделируют отдельные аспекты системы. Если ДЦП моделирует поведение системы, то какой аспект системы моделирует ДТР? Цепочку явлений, связывающих НЯ и коренную причину? Чем явления отличаются от поведения? Поведение - это качественная оценка поведения всей системы, а совокупность явлений, связанных в ДТР, доказательство того, что негативные проявления имеют коренную причину.
Много вопросов, на которые нет четких ответов.

Мой вопрос о модели организации связан с представлением о том, что для моделирования отдельных свойств системы необходимо иметь модель этой системы более общего уровня - необходимо иметь иерархию моделей от общей модели к более детальным. Эта общая модель определяет контекст, в котором находиться частная модель. Я считаю, что это одно из ключевых требований системного подхода.



На схеме основные элементы такой общей модели

Сергей Жаринов пишет: Мне представляется, что под системной динамикой (СД) обычно понимают набор инструментов системного мышления (СМ) на базе диаграмм запасов и потоков (ДЗП). Диаграммы цикличной причинности (ДЦП) - другой инструмент СМ.

Являются ли ДЗП и ДЦП только разными формами описания взаимосвязей в системе, позволяющими в случае ДЦП нагляднее понять эти взаимосвязи, в случае ДЗП провести имитационное моделирование поведения системы? Равноправны ли эти диаграммы?

Может ли кто - то сказать, какие исходные посылки стоят за системной динамикой?

Постараюсь дать наверное не полный ответ.
Системная динамика пытается построить виртуальную/цифровую/динамическую модель явления наблюдаемого в реальном мире. Диаграммы запасов и потоков (ДЗП) - это инструмент визуализации модели. математически такая модель - это процесс интегрирования потоков. Таким образом потоки формируют запасы. Запасы называют также state variables (переменные состояния системы). Такие модели могут имитировать как поведение простейших механических систем (скажем пружина и прикрепленный к ней груз), которые моделируют во времени траектории переменных состояния системы (State variables) после вывода из равновесия и до ее возврата в исходное состояние покоя. И более сложные там где присутствуют когнитивные процессы и принятие решений. Например знаменитая beer distribution game www.runthemodel.com/models/507/
В чем особенность таких и систем и почему в рамках TOC такие модели тяжело анализировать? Прежде всего, потому что данные системы обладают свойствами известные как Dynamic complexity/chaos theory. Что лежит в основе лежит динамической сложности (не уверен что термин правильно переведен):
1. nonlinear response/нелинейность в ответных действиях. Эффект редко пропорционален вызвавшей ее причине. Например, недостаток запасов, может произвести резкий рост производства, но производство никогда не может быть отрицательным, неважно сколько лишних запасов вы имеете.
2. Time delays/ задержки реакции системы. линейность человеческого мышления склонна связывать причину и реакцию в пространстве и во времени: коснулись горячего предмета - убрали руку. сложные системы имеют более комплексные механизмы реакции, в которых применение воздействия не ведет к ожидаемому результату. Представьте, вы попали в старую гостинницу в которой система горячей/холодной воды работает несколько иначе чем вы обычно привыкли. Вы включили душ. пошла холодная вода. вы добавили горячую. нет результата. вы добавили еще, опять нет результата, еще. пошел кипяток. Вы уменьшили, опять кипяток... еще... холодная .... Вам просто неизвестно, что система имеет 20 секундную задержку... В экономических и социальных системах это проявляется еще больше и чаще. Такие явления часто КОНТРИНТУИТИВНЫ для нашего восприятия...
Другие явления имеющие контринтуитивные проявления:
3. Самоорганизация
4. Адаптивность
и т.д.
Такие свойства систем невозможно предположить (если вы конечно не суперкомпьютер) их свойства можно изучать, понимать в результате имитаций (синтезировать), но не анализировать ...
ТОС изучает и эффективен в простых ситуациях/имеющих свойства линейнности, т.е. когда мы знаем какой результат вызывает причина.

Сергеев А.В. пишет:

Может ли кто - то сказать, какие исходные посылки стоят за системной динамикой?

Такие свойства систем невозможно предположить (если вы конечно не суперкомпьютер) их свойства можно изучать, понимать в результате имитаций (синтезировать), но не анализировать ...
ТОС изучает и эффективен в простых ситуациях/имеющих свойства линейнности, т.е. когда мы знаем какой результат вызывает причина.

Правильно ли я вас понял, что системная динамика исходит из того, что человеческий мозг не способен с помощью логических рассуждений найти причину поведения сложной системы (примером которой является цепь дистрибуции с временными задержками) и единственным способом изучения является имитационное моделирование? Можем ли мы считать это одной из исходных посылок Системной динамики?