Entropía: es la tendencia que los sistemas tienen al desgaste, a la desintegración, para el relajamiento de los estándares y para un aumento de la aleatoriedad. A medida que la entropía aumenta, los sistemas se descomponen en estados más simples.
Homeostasia: es el equilibrio dinámico entre las partes del sistema. Los sistemas tienen una tendencia a adaptarse con el fin de alcanzar un equilibrio interno frente a los cambios externos del medio ambiente.
Tipos de sistemas:
Existe una gran variedad de sistemas y una amplia gama de tipologías para clasificarlos, de acuerdo con ciertas características básicas.
a. En cuanto a su constitución, los sistemas pueden ser físicos o abstractos:
Sistemas físicos o concretos: Cuando están compuestos por equipos, por maquinaria y por objetos y cosas reales. En resumen, cuando están compuestos de “hardware” .
Sistemas abstractos: Cuando están compuestos por conceptos, planes, hipótesis e idea. En resumen, cuando son compuestos de “software”.
En realidad, en ciertos casos, el sistema físico (hardware) opera en consonancia con el sistema abstracto(software).
b. En cuanto a su naturaleza, los sistemas pueden ser cerrados o abiertos:
Sistemas Cerrados: son los que no presentan intercambio con el medio ambiente que los rodea, pues son herméticos a cualquier influencia ambiental. Así, los sistemas cerrados no reciben ninguna influencia del ambiente, y por otro lado tampoco influencian al ambiente. No reciben ningún recurso externo y nada producen que sea enviado hacia fuera.
Sistemas Abiertos: son los sistemas que presentan relaciones de intercambio con el ambiente, a través de entradas y salidas. Los sistemas abiertos intercambian materia y energía regularmente con el medio ambiente.
CLASIFICACIÓN ARBITRARIA DE LOS SISTEMAS
Para facilitar su estudio. Beer propone una clasificación arbitraria de los sistemas. Esa clasificación se basa en dos criterios diferentes:
a. En cuanto a su complejidad, los sistemas pueden ser:
•Complejos simples, pero dinámicos: son los menos complejos;
•Complejos descriptivos: no son simple, son altamente elaborados y profusamente interrelacionados;
•Excesivamente complejos: extremadamente complicados y que no pueden ser descritos de forma precisa y detallada.
b. En cuanto a la diferencia entre sistemas deterministicos y probalisticos:
•Sistema determinístico es aquel en el cual las partes interactuan de una forma perfectamente previsible, sin dejar lugar a dudas. A partir del ultimo estado del sistema y del programa de información, se puede prever, sin ningún riesgo o error, su estado siguiente. Por ejemplo, cuando se gira la rueda de la máquina de coser, se puede prever el comportamiento de la aguja.
•Sistema probalistico es aquel para el cual no se puede suministrar una previsión detallada. Estudiando intensamente, se puede prever probabilísticamente lo cual sucederá en determinadas circunstancias. No es predeterminado. La previsión se encuadra en las limitaciones lógicas de la probabilidad. Por ejemplo, el comportamiento de un perro cuando se le ofrece un hueso; puede aproximarse, no interesarle o retirarse.
De allí su clasificación de seis categorías de sistemas:
•Sistema determinístico simple: es aquel que posee pocos componentes e interrelaciones, que revelan un comportamiento dinámico completamente previsible. Es el caso del juego del billar, que cuando está adecuadamente definido, es un sistema de geometría dinámica muy simple (aunque abstracto). En el mundo real, el juego de billar se vuelve probabilístico.
•Sistema determinístico complejo: es el caso del computador. Si su comportamiento no fuere totalmente previsible, funcionaría mal.
•Sistema determinístico excesivamente complejo: esta categoría esta vacía, pues no existe ningún sistema que pueda encuadrarse en ella.
•Sistema probabilístico simple: es un sistema simple, pero imprevisible, como jugar con una moneda. El control estadístico de calidad es un sistema probabilístico simple.
•Sistema probabilístico complejo: es un sistema probabilístico que, aunque complejo, puede ser descrito. El volumen de agua que pasa por un río es un ejemplo. El concepto de lueratividad en la industria, es otro.
•Sistema probabilístico excesivamente complejo: es un sistema tan complicado que no puede ser totalmente descrito. Es el caso del cerebro humano o de la economía nacional. El mejor ejemplo de un sistema industrial de esa categoría es la propia empresa
