CERTICOM    
 

Бир С. Кибернетика и менеджмент

 (Выдержки из книги)

Кибернетика есть наука об управлении и связи.
Объектом управления является система – любой комплекс динамически связанных элементов.
В общепринятом употреблении под управлением понимается один из видов регулирования, являющийся, по сути дела, принуждением.
Управляющая система представляется особым видом машины, ибо каждая система выполняет какие-либо функции, которые можно рассматривать как цель машины.
Управление является стратегией, применяемой машиной для достижения этой цели.
Систему или машину можно описать языком логических формул, а изменение состояния машины – в виде преобразования этих формул. Таким образом, динамическая система или машина заменяется моделью и набором правил – алгоритмом, определяющим изменения состояния. (Гл.1)

Под термином "система" будем подразумевать взаимосвязь самых различных элементов. Все, состоящее из связанных друг с другом частей, будем называть системой.
Осмыслить сущность систем можно только тогда, когда связи между элементами и частями, динамические взаимодействия всей системы становятся объектом исследования.
При стремлении исследовать все воздействия, влияющие на какой-либо единичный материальный объект, следует определить его как часть некоторой системы. Эта система является системой в силу того, что она состоит из взаимосвязанных частей и в определенном смысле представляет замкнутое целое. Любой объект, безусловно, является частью ряда таких систем, каждая из которых, в свою очередь, представляет подсистему, входящую в ряд более крупных систем.
Рассмотрим систему, состоящую из N элементов. Если не считать их системой, то для выяснения природы этих элементов придется выполнить N отдельных исследований. Однако, коль скоро мы начнем считать это множество элементов системой, перед нами возникает задача исследования не только самих N элементов, но также и N(N-1) связей между ними.
Система, находящаяся в динамическом режиме, т.е. функционирующая система, может переходить из одного состояния в другое в течение любого интервала времени.
Решения представляют собой события, протекающие в цепи, изображающей систему. Решения поддаются описанию (а это означает, что их в определенном смысле можно предвидеть) в терминах информации, содержащейся в системе, и через структуру связей.
Детерминированной системой следует считать систему, в которой составные части взаимодействуют точно предвидимым образом, в ней никогда не возникает никакой неопределенности. Если задано предыдущее состояние системы и известна программа переработки информации, то, определив динамическую структуру системы, всегда можно безошибочно предсказать ее последующее состояние.
Для вероятностной системы, напротив, нельзя сделать точного детального предсказания. Такую систему можно тщательно исследовать и установить с большой степенью вероятности, как она будет вести себя в любых заданных условиях. Однако система все-таки остается неопределенной, и любое предсказание относительно ее поведения никогда не может выйти из логических рамок вероятностных категорий, при помощи которых это поведение описывается.
Очевидно, что компания не является живым организмом, но в то же время ее поведение очень напоминает поведение такого организма. Для компании совершенно необходимо вырабатывать методы, обеспечивающие сохранение существования в условиях меняющейся среды. Она вынуждена приспосабливаться к экономическому, финансовому, социальному и политическому окружению и должна обладать способностью к обучению на основе опыта. (Гл.2)

Подлинной областью исследований кибернетики являются очень сложные вероятностные системы, имеющие гомеостатическую природу.
Замечательной особенностью естественных, и в первую очередь биологических, механизмов управления является то, что они представляют собой гомеостаты.
Гомеостат - это устройство управления, предназначенное для поддержания значений любой переменной в заданных пределах. В гомеостате управляемая переменная поддерживается на требуемом уровне механизмом саморегулирования. Это означает, что управляемая величина всегда находится на требуемом среднем уровне с точки зрения принятой степени аппроксимации и что в системе имеется компенсирующий механизм, который возвращает эту величину к среднему значению, когда она начинает от него отклоняться.
На примере биологического гомеостаза мы сталкиваемся с важнейшим принципом саморегулирования, в отличие от обычного понимания термина "управление", в которое вкладывается понятие принуждения.
Промышленные системы управления должны строиться как кибернетические системы.
Кибернетическая система представляет собой не разрозненное скопление отдельных элементов, а является прочно связанной информационной сетью.
Системы следует рассматривать не с точки зрения их внешнего облика, а с точки зрения формальных структур, как информационные цепи, реализующие множества функций выбора.
Мы применяем термин "машина" в качестве названия любой целесообразной системы. Например, человек и двигатель, которым он управляет, могут быть объединены в машину, предназначенную для выполнения определенных функций. Двигатель конструируется таким образом, что он реагирует на определенные действия человека, а человека обучают реагировать на работу двигателя, и он обычно считает, что "командует" двигателем. (Гл.3)

Термин "управление" обозначает гомеостатическую машину, предназначенную для саморегулирования. Управление, являясь по своей сущности машиной, в то же время является неотъемлемой частью другой машины, предназначенной для выполнения каких-либо иных функций.
Фундаментальный принцип, лежащий в основе управления носит название обратной связи.
Регулятор с обратной связью гарантирует компенсацию возмущений не только определенного вида, но и любых возмущений вообще. Он компенсирует влияние на систему возмущений, причина возникновения которых совершенно неизвестна. В этом как раз и заключается важность принципа обратной связи, поскольку в кибернетике мы имеем дело с очень сложными системами, не поддающимися детальному описанию. Чтобы получить возможность управлять такими системами, мы должны предусмотреть управляющий механизм, способный выполнять функции, которые нам не ясны, хотя мы сами строим этот механизм. Именно эти функции и может выполнять регулятор с обратной связью.
Слово "регулятор" происходит от латинского слова "управляющий", которое, в свою очередь, образовано от греческого слова "кибернесий" – кормчий. Н.Винер и его сподвижники в 1947 году решили дать новой науке название "кибернетика".
Для вероятностных систем обратная связь является единственным действительно эффективным механизмом управления. (Гл.4)

Машина, предназначенная для выполнения некоторых функций, представляет собой не что иное, как систему, организация которой с определенной точки зрения подчинена осуществлению поставленных перед ней задач. Метафору "машина" можно присваивать описаниям механических, биологических, социальных или формальных систем. Эта концепция во всем ее разнообразии лежит в основе исследований теории операций, и она определяет понятие "кибернетической модели".
Коль скоро машина является целесообразной системой, то ее описание определяется картиной последовательности ее состояний в процессе движения к стоящей перед ней цели. Эта последовательность состояний задается множеством переходов одних элементов (операндов) в другие (образы). Это множество получило название преобразования (по У.Р. Эшби).
Стохастический процесс можно описать как ряд последовательных событий, разделенных случайными интервалами времени, для которых тем не менее можно определить среднюю длину интервала, а также некоторую частоту появления интервалов определенной длины, к которой в конечном счете стремится отношение числа интервалов данной длины к общему числу наблюдаемых интервалов.
Когда машина начинает работать, в ней появляется упорядоченность, которая начинает уничтожать царящую неопределенность, хаос. Эта особенность – появление информации – и позволяет нам управлять кибернетическими системами. Информация уничтожает разнообразие, а уменьшение разнообразия является одним из основных методов регулирования, и не потому, что при этом упрощается управляемая система, а потому, что поведение системы становится более предсказуемым. Наличие "шума" в системе ведет к увеличению разнообразия (а следовательно, и неопределенности), не увеличивая содержащейся в ней информации.
Но мы имеем дело с вероятностями, а не с непосредственно измеряемыми величинами. Информацию в кибернетических машинах можно обсуждать только в терминах статистических распределений, поскольку все факторы, которые требуются для построения изоморфной модели, являются неизвестными.
Естественным поведением любой системы, обладающей способностью изменять свои вероятностные характеристики, является увеличение энтропии, а следовательно, потеря информации. Чтобы система (машина) не деградировала, необходимо внести в нее дополнительную информацию. (Гл.5)

Свойства саморегулируемости кибернетических систем раскрываются через обратную связь и гомеостаз.
Вероятностные свойства этих систем исследуются при помощи статистики и теории информации.
Третье основное свойство кибернетических систем: очень большая сложность – изучается методом "черного ящика". Прежде всего необходимо установить, сколько разнообразия содержится в таком "ящике". Это разнообразие необходимо каким-либо образом воспроизвести и гомеостатически исследовать. "Черный ящик", являющийся удовлетворительной моделью кибернетической системы, должен содержать такое количество информации, которое было бы способно отразить разнообразие системы.
Успешно справиться с разнообразием в управляемой системе может только такое управляющее устройство, которое само обладает достаточным разнообразием (согласно закону необходимого разнообразия Эшби).
Для управления очень сложными системами необходимо применять такие методы манипулирования входами и классификации выходов, которые не связаны с анализом "причин и следствий".
Огромное разнообразие состояний "черного ящика" может быть сведено к поддающемуся обработке объему исследований методом случайного поиска, основанного на принципе максимизации энтропии путем дихотомического деления.
Уменьшение разнообразия системы со случайным поведением может возникать естественным образом в результате взаимодействия элементов системы, обладающих информацией (на бессознательном уровне) и обратными связями.
В самообучающейся машине должны протекать строго определенные потоки информации по строго определенным каналам, она должна обладать богатыми внутренними связями и способностями к развитию обратных связей и цепей однозначных лишь в одну сторону преобразований и т.п. (Гл.6)

В силу теоремы неполноты Геделя любой язык управления в конечном счете недостаточен для выполнения поставленных перед ним задач, но этот недостаток может быть устранен благодаря включению "черного ящика" в цепь управления. Назначение черного ящика состоит именно в том, чтобы формулировать решения, выражаемые языком более высокого порядка, которые по определению, конечно, не могут быть выражены в терминах управления. При этом указанные решения призваны устранять недостатки первоначально созданной машины, принимающей решения. Этот принцип я называю принципом внешнего дополнения, ибо он представляет собой практический метод преодоления следствий теоремы неполноты. (Гл.9)

Определяя число при помощи рекурсивной формулы, мы, по существу, задаем процесс, в результате которого мы неизбежно наткнемся на это число. Например, Х=Х+1. (Гл.10)

Можно построить кибернетическую машину так, чтобы она правильно функционировала при любом уровне помех. Доказано, что выход такой машины можно сделать сколько угодно точным и надежным независимо от степени надежности элементов машины или схемы их соединения.
Качественная информация, содержащаяся в словесных высказываниях, может быть сведена (при помощи булевой алгебры) к двоичной форме. Количественная информация, содержащаяся в математических выкладках, тоже может быть сведена (посредством скалярных преобразований) к двоичной форме. Пользуясь двоичным счислением (битами), можно всегда выразить любую информацию вполне адекватно и абсолютно эффективно.
Если в машину вводится бесконечная лента, на которой в один ряд напечатана последовательность нулей и единиц, то любая окружающая обстановка может быть закодирована и представлена машине.
Машина Тьюринга или универсальный автомат – устройство, которое способно обнаруживать событие, происходящее вне его, изменять свое собственное состояние, изменять свое положение, чтобы обнаружить другое событие, и предпринимать действия, которые влияют на то, что происходит вне его.
Машина представляет собой множество состояний, подвергающихся преобразованиям; она перерабатывает информацию исключительно в форме двоичных символов; ее собственное внутреннее поведение полностью описывается двухвалентной логикой, и, наконец, вся работа машины может быть определена в виде рекурсивного процесса.
Дж. фон Нейман доказал, что логически возможно построить машину, способную воспроизводить еще более сложные машины.
Кибернетика оперирует с машинами не как с механическими конструкциями, а как с системами для переработки информации, как с организмами в некоторой окружающей среде.
Любая машина представляет собой систему, которая может быть схематически представлена в виде некоторого множества точек, связанных друг с другом посредством определенных, точно заданных соотношений. Поэтому в качестве модели нашей машины мы можем принять простую сеть. Каждая точка в этой сети представляет собой некоторое двоичное событие, иначе говоря, любая точка представляет собой элемент машины, который в любой момент времени может находиться только в возбужденном или невозбужденном состоянии. Линии, соединяющие все эти точки, изображают возможные виды преобразований в системе. Возбуждение одной точки мы будем рассматривать как указание на то, что некоторый импульс передается от этой точки по линии, соединяющей ее с другой точкой, и что при поступлении импульса на последнюю возможен один из двух случаев: возбуждение этой точки или прекращение возбуждения. Очевидно, что при таких условиях можно составить схему, которая описывает как внутренние взаимодействия в машине, так и ее связи с внешней средой.
Модель конечных автоматов, имеющая вид сети, в принципе адекватна представлению любой логической системы. Поведение сети может быть описано в виде связей между множествами составляющих ее точек.
Ошибка не является каким-то бедствием, по поводу которого нужно сокрушаться и от которого нужно стараться полностью избавиться; она является естественной и важной частью постоянного поведения системы. При исследовании любой данной машины в виде сети, т.е. конечного автомата, возникновение ошибок может быть обусловлено двумя источниками. Прежде всего, основной элемент сети, изображаемый точкой, может оказаться неисправным, что соответствует нарушению какого-нибудь двоичного оператора: движения рычага, срабатывания реле. Во-вторых. передача информации, представляемая в сети в виде линий, по целому ряду причин может искажаться, например, высокий уровень помех в линии, разрывы проводов, поломка передачи. Дж. фон Нейман исследует вероятности, связанные с этими ошибками, и предлагает методы их регулирования. В отношении ошибок он указывает, что ограничения способности цепей давать правильный ответ можно устранить за счет двойного или многократного дублирования компонентов системы.
При правильном построении логики кибернетических машин можно успешно справиться с любой ожидаемой вероятностью ошибок в компонентах и информационных цепях. В целом этот метод представляет собой умышленное введение избыточности.
Если можно построить надежную машину из ненадежных компонентов и цепей, то должна существовать возможность построения надежной машины из произвольно соединенных компонентов. Другими словами, сеть, обладающая достаточным разнообразием, соединения которой носят более или менее случайный характер, может работать надежно, моделируя любую заданную машину при условии, что она содержит достаточную избыточность. (Гл.11)

Теория стохастических процессов позволяет определить некоторые предельные усредненные вероятностные характеристики, учитывающие, что на коротких интервалах времени это поведение является чисто случайным, или непредсказуемым. Мы, например, не можем точно определить, сколько голов забьет данная футбольная команда в завтрашнем матче, но в то же время в состоянии с удовлетворительной точностью предсказать, сколько голов она забьет за сто матчей.
Стохастический процесс можно точно описать с помощью вероятностных распределений, которые в конечном счете устанавливаются на некотором интервале времени.
Любая эффективно управляемая система функционирует как гомеостат. Гомеостат Эшби представляет собой именно такую машину, предназначенную для перехода в устойчивое состояние после того, как в нее были внесены возмущения.
Обычный регулятор может обеспечить устойчивость управляемой им системы только в том диапазоне изменения внешних воздействий, который был предусмотрен при его проектировании. Гомеостат, прежде всего, настраивается в соответствии с внешними условиями, он превращает себя в машину для решения задачи, которая не была ранее сформулирована, и только после этого решает задачу, отыскивая обычную устойчивость. Такая машина сама может приспосабливаться к окружающей внешней среде и продолжает непредсказуемым образом стремиться к такому приспосабливающемуся поведению в силу большого разнообразия, которым эта машина обладает. (Гл.13)

Отличительной особенностью кибернетических машин является способность к обучению и приспособлению к окружающей среде. Это основные понятия, которые стремятся изучить и смоделировать кибернетики. И в частности, для управления в промышленности кибернетики стремятся найти аналогию в живой природе. Они всегда представляют промышленное предприятие в виде живого организма, взаимодействующего с окружающей средой и стремящегося к самосохранению. (Гл.14)

Люди обычно ошибочно предполагают, что решения современных проблем управления в социальной, экономической и промышленной сферах лежат в пределах человеческих возможностей или что существующие способности могут быть развиты до необходимого уровня путем образования и обучения. Кибернетика стремится в принципе рассеять это заблуждение. В действительности мозг не обладает достаточным объемом и специализацией, чтобы решить эти проблемы.
Необходимо приложить разум для усиления интеллектуальной энергии. Таким образом, мы приходим к понятию усилителя умственных способностей, возможность построения которого обоснована теоремами Тьюринга-Неймана. Первым кибернетиком, который серьезно рассмотрел этот вопрос, является, по-видимому, Эшби. Он указывает, что усиление умственных способностей в такой же степени, в которой человек достиг усиления физической энергии, имело бы весьма поразительные результаты.
Представим себе предприятие как некоторый организм, обладающий протяженностью и материальным единством. Он изменяется, развиваясь и разрушаясь, приспосабливаясь к новым внутренним и внешним воздействиям. Питание этого организма составляют капитал, рабочая сила и сырье, а в результате его деятельности образуется дополнительный капитал в форме прибыли, производятся товары и удовлетворяются духовные потребности людей. Для внешнего мира предприятие выступает как организм, функционирующий в некоторой окружающей среде и способный воспринимать ее воздействия в виде изменения в конъюнктуре рынка и в социальной, политической и экономической обстановке. Этот организм должен непрерывно реагировать как единое целое в соответствии со своей структурой и свойствами на случайные возмущения окружающей среды и свои собственные изменения и неполадки.
Современная теория руководства промышленностью считает предприятие сложной вероятностной системой. Руководство также наверняка осознает, что решение проблемы для какой-либо изолированной части предприятия, рассматриваемой в качестве автономной замкнутой системы, может оказаться неверным с точки зрения общего благополучия всего предприятия.
Общей целью предприятия как единого организма является не только максимизация прибыли. Использование всего арсенала научных средств для максимизации текущей прибыли означало бы, очевидно, принесение в жертву репутации предприятия, что в конечном счете приводит к гибели всего организма. Значит, если рассматривать предприятие как единый организм, то нужно задаваться многими критериями, а решение любой задачи должно удовлетворять этим критериям поведения, относящимся к различным областям деятельности.
Как живой организм, так и любая компания имеют много противоречивых текущих целей, и это является одним из решающих факторов, обусловливающих необходимость описания предприятия как очень сложной вероятностной системы. Из всех известных научных методов решения таких задач только кибернетика признает и принимает неопределимость и сложность, выходящую за пределы возможностей человеческого разума, и находит решение в саморегулировании, тогда как другие виды управления не только не применимы, но даже не мыслимы. Кибернетика способна найти выход из противоречивости целей и исходить из единственного критерия успеха – безусловного длительного сохранения существования.
В течение определенного длительного периода времени отдельные части предприятия, части его системы управления, некоторые функции, осуществляемые предприятием, действительно устаревают и заменяются новыми. Эти замены не являются просто буквальными копиями оригиналов. При их реализации всегда действует механизм обратной связи, а следовательно, непрерывно происходит адаптация.
Недостаток такой модели заключается в том, что в то время как биологические виды используют весьма расточительную систему случайных мутаций для приспособления своих свойств к изменениям окружающей среды, предприятие не может позволить себе роскоши пользоваться таким рискованным средством. В промышленности вето на неправильные мутации накладывает руководство. Эти мутации не возникают совершенно беспорядочно, и им не дают возможности развиваться до самоуничтожения, как это происходит в природе. Руководство предвидит также, что правильная мутация обладает свойством сохранять существование, и выбирает ее. Итак, предвидение и выбор представляют собой главные атрибуты руководства. Предвидение сводится к построению бихевиористической модели системы. Эта модель обогащается опытом, что и представляет процесс обучения. Механизм руководства представляет собой усилитель избирательности.
Кибернетический усилитель умственных способностей, который требуется для руководителя, безусловно, может быть построен. Он представляет собой кибернетическую машину, которая способна эффективно воспринимать и перерабатывать огромное разнообразие, оценивать вероятности, характеризующие реальную действительность, и которая в то же время является саморегулирующейся. (Гл.15)

Попытаемся синтезировать машину, предназначенную для приспособления некоторой системы к условиям окружающей среды. Такая машина строится по образцу гомеостата, но она учитывает не единственное оптимальное состояние в каждой подсистеме, а множество взаимозависимых состояний. При этом она используется как регулятор, связанный с системой и предназначенный для управления ее работой.
Первую из рассматриваемых подсистем представляет само предприятие. Эта подсистема характеризуется своим состоянием в любой момент времени, определяемым наличным оборудованием, количеством изделий, находящихся в производстве, имеющимися заказами, запасами готовой продукции и сырья, числом рабочих и т.п. Критерий деятельности предприятия определяется не одной переменной, а некоторым множеством переменных, которыми руководство определяет цели предприятия. В это множество входят прибыль, процент на вложенный капитал, штаты и заработная плата, своевременность исполнения заказов. При этом на каждый данный период невозможно выработать оптимальные стратегии для достижения всех целей сразу, так как многие из них противоречивы. Но все они связаны между собой сложными зависимостями.
Конечная же цель фактически сводится к сохранению существования. Допустим, что условия сохранения существования могут быть выражены через определенное множество величин, каждая из которых характеризует одну из конкретных сторон деятельности системы.
Вторая подсистема представляет собой внешнее окружение. Она характеризуется своим состоянием в любой момент времени, определяемым конъюнктурой рынка, денежным курсом, предложением рабочей силы, наличием и стоимостью сырья и т.п. Эта подсистема воплощает в себе также и общую тенденцию развития экономики. Критерий деятельности этой подсистемы выражается в виде множества переменных, характеризующих спрос на изделия предприятия. Механизм, посредством которого внешнее окружение влияет на работу предприятия, описывается сложной функцией спроса, включающей в себя объем заказов, частоту их поступления, их распределение по заказчикам и по видам продукции, надежность и стоимость ранее выпущенной продукции и т.д. Эти параметры также связаны сложными зависимостями.
Между двумя подсистемами устанавливается гомеостатическая связь, т.е. выход одной из них подается на вход другой. Вся система в целом представляет собой машину, осуществляющую поиск ультраустойчивости. В данной проблеме приспособления число переменных, описывающих действительное состояние каждой подсистемы, весьма велико. Причем многие из них нельзя не только измерить, но даже точно определить. Поэтому каждая подсистема является чрезвычайно сложной, т.е. неопределимой. Это разнообразие рассматривается как "черный ящик". Подмножество, характеризующее каждую подсистему как критерий деятельности, является, по существу, ее гомоморфной моделью. Любая переменная каждой подсистемы должна иметь соединяющий ее с другой подсистемой канал связи, пропускная способность которого должна быть достаточной для того, чтобы любые изменения этой переменной отражались в критерии деятельности.
Важнейшей особенностью мышления является способность выбирать. При условии, что в информационных каналах заложено достаточное разнообразие, представляется возможным решение любой задачи независимо от ее сложности. Функция мышления как раз и заключается в том, чтобы подобрать ключ к этому разнообразию, организовать его и осуществить выбор. Итак, входом одной подсистемы является гомоморфизм другой, и наоборот. Будем считать этот гомоморфизм первичным выбором. Наша машина является гомеостатом, который осуществляет усиление первичного выбора. Следовательно, вся машина, которая одновременно является и усилителем умственных способностей, и адекватной информационной системой, может справиться с огромным разнообразием, содержащимся в задаче сохранения существования предприятия. При этом она способна управлять этой очень сложной системой.
Практическая сторона дела сводится к тому, что буквально каждая переменная, влияющая на соответствующую подсистему, должна быть представлена в передаваемой информации, в то время как многие переменные вообще неизвестны. Возникает вопрос, насколько полно люди, осуществляющие руководство предприятиями могут учесть и осмыслить все эти многочисленные переменные. На него можно ответить вполне определенно: в весьма ограниченной степени. А наша машина вполне реально могла бы учесть сотни переменных и тем самым намного превзойти возможности человека.
Процесс эволюции представляет собой , по существу, марковский процесс и поэтому не включает в себя обучения в обычном понимании. Эволюционный процесс обучения реализуется исключительно при помощи обратных связей, которые усиливают наследственные  марковские цепи, способные приспосабливаться к новым условиям, и обрывают цепи, не обладающие этим свойством. Но кибернетическая машина должна обучаться быстро как для того, чтобы отыскивать, так и для того, чтобы задавать цель гомеостатической устойчивости. Она может выполнять поставленную перед ней задачу путем оценки своего поведения с учетом своей истории, что является немарковским стохастическим процессом, точно соответствующим концепции обучающейся машины.
Таким образом, кибернетическая управляющая машина начинает работать, руководствуясь общей целью достижения оптимальных состояний, определяемых исходя из ограниченных умственных возможностей человека. Используя неэкономичные случайные мутации, машина осуществляет медленное приспособление посредством марковской эволюции. Постепенно произвольность заменяется целенаправленным выбором, расточительность – направленной мутацией и медленное приспособление – быстрым обучением. Центральной задачей технической кибернетики мне представляется создание промышленной управляющей машины, которая отыскивает оптимальную гомеостатическую стратегию, усиливает умственные способности людей, властвующих над ней самой, обучается на основе собственного опыта и приспосабливается к окружающим условиям. Теоретическая возможность создания такой машины доказана. (Гл.16)


© Сертиком,
2006-2012
Главная | Предлагаемые услуги | Системно-процессное управление | Практические рекомендации - ISO 9001 | Полезная информация | НАССР - пищевая отрасль | О сертификации | Наши клиенты | Интересные сайты |