Definition of Consolidity, Basic Properties and Results 


Consolidity is an inherent property of all real life systems. If we observe the universe, we can see how our solar system planets are moving in stabilized orbits. If we examine this system, we can discover how much it is under hold/attached regardless of all surrounding ongoing variations.  A vivid example is using the suggested theory to check the present degree of consolidity of our solar system.


This work uncovers an inner property of systems that was amazingly hidden: Consolidity. Such consolidity will give the clue of how very stable systems with high controllability are not immune of collapsing. Consolidity is defined as the ratio of overall changes in system output parameters over the combined changes of input and system parameters. Under this notion systems are classified into: consolidated, quasi-consolidated, neutrally consolidated, unconsolidated, quasi-unconsolidated and mixed  types.


The lessons learnt from solving many case studies applications of the new theory are that we have to put our full confidence on system consolidity. They can effectively guide both existing and new systems to the targeted consolidity. The results showed clearly that our common practices used in built-as-usual systems were unfortunately lacking necessary consolidity awareness, which could yield undesired consolidity results. The new vision will definitely accelerate the appearance of a new generation of improved superior systems avoiding the shortcomings of current practices in systems modeling and design.


Based on the main findings of case studies,  it was shown that system consolidity changes moves opposite in sign to changes of both system stability and controllability upon changing the system parameters. Therefore, we should carefully handle such dilemma during the course of the implementation, to reach a judicious balance between system consolidity and system functionality (stability, controllability, performance… etc.) for each specific application. 


 It is interesting to note that the needed fuzzy know-how for performing consolidity analysis lie within basic college mathematics and statistics and can be applied in a straight forward manner, enabling wide classes of developers and researches to use each in their own field. Even for researchers of social studies and humanities background, they can formulate their problems in an analogous linguistic way rather than the presented numeric manner.


Relation between Consolidity versus Stability and Controllability


It was demonstrated when analyzing systems parameters of case studies that the system consolidity changes are contrary (opposite in sign) to changes of both system stability and system controllability.  This is a very significant result showing that our present built-as-usual systems practices of insisting on building our systems with strong stability and high controllability features could have given rise to the appearance of an ample family of systems with completely very poor consolidity.


Therefore, the system developer has to perform now an additional task to attain a certain balancing point to compromise between the best functionality (such as stability, controllability, and performance) versus the most appropriate consolidity.

 Conceptual Model of Built-as-usual Life Cycle (Change Pathway)

Current practices for developing built-as-usual system are based on giving sole emphasis on designing the system with strong stability and high controllability. Consolidity in this practice was but a direct by-product of the finished designed system, and thus the built-as-usual methods have a high possibility towards mostly moving in the wrong direction towards the inferior consolidity end. Such current practice situations have been depicted to natural or man-made produced physical systems.

Real life natural and man-made systems developed using built-as-usual practices usually undergo during their life span into similar cycles (Change Pathway) based on their status of consolidity. Original normal systems usually exist with superior stability and controllability. Such stand, however, will be directly accompanied by inferior system consolidity that makes these systems very susceptible for parameter changes under operation in real life fully fuzzy environment.  If the fuzziness by one way or another are carefully observed and controlled, the system will remain always within its normal specified operation.  Such condition, however, is not viable as these systems are operating as part of larger systems of the universe and must interact and be interacted by these other systems.

 Due to such unconsolidity of the normal systems, the parameters of the systems tend to change with a rate relatively influenced by its current consolidity status. This will lead to much improved consolidity, and degraded levels of stability and controllability. They can also be caused by system parameters slight aging and deteriorations. The systems in this case are still in its good standing condition fulfilling all their functionalities in almost similar to their specified original target degrees.

 With the continual changes of parameters, the systems start approaching less stable and controllable states but in the same time much improved consolidated status. It is similar to going to their far end. This leads the systems to go into abnormal status which is not amenable to possible stability or controllability enhancements. In the same time, the system consolidity could have reached very strong stand and the system began to be almost insusceptible to parameters changes. It looks like that the systems in this case fall in a complete sink (or trap) and could possibly be subject to failure or collapse. As the last part of the cycle is accompanied by very high consolidity, the rate of system degradation within this part highly decelerates and almost stops with a rate relatively influenced by its current consolidity status.  

 Each cycle length varies significantly from one system to another based on their original unconsolidity level and rate of changing of the environment affecting their operation.

The onus of this cycle is that we have to start from the beginning to build our systems not only on the basis of excellent functionality but also with appreciable high consolidity. For natural systems we should exert our efforts to develop through innovative tools new generation of natural systems that possess original superior consolidity. Such new systems will be able to withstand parameters changes even if they are operating in harsh fully fuzzy environment. Therefore, they can maintain their strong span much longer than their corresponding present ones.  The task is not that difficult as far as its clue was uncovered. 

In summary, it can be stated that the natural and man-made built-as-usual systems are self progressing due to the opposite mathematical relations between consolidity pillar versus stability and controllability pillars. Such progress cannot be stopped at any stage but can be slowed down by fully controlling external (fuzzy) factors affecting the operation of these systems. The prevention of such progress is impossible as the systems loose gradually part of their vital properties with each progress step.

Main results concluded from consolidity theory


Consolidity has revealed a serious defect in many of the traditional theories and methods that rely on some arbitrary values in their application. This practice can cause a big flaw in solutions acquired by these methods since some of these arbitrary values could lead build-as-usual systems to practically undesired consolidity states. This could have been avoided by making exhaustive selections and testing the impact of each selection on the consolidity of the system being built. A wiser decision can then be made achieving the most desired consolidity without sacrificing the proper system functionality.


The new theory can provide an effective and systematic tool for understanding the fuzzy systems’ output reactions towards actions of combined system input and parameter’s fuzziness. Furthermore, the approach could provide an indispensable tool for future verifying the degree of systems’ consolidity during their design and development stages. It is now most appropriate to give ourselves enough breadth of time to thoroughly review the degree of consolidity of our existing systems and designs. Misfortunately, we will discover that some of our systems are unintentionally unconsolidated. Conversely, it is possible for some certain reasons to intentionally build the system to be drifted into a targeted unconsolidated state. Continuous monitoring and control of systems’ consolidity could represent an effective tool to avoid systems drifting to possible unwanted unconsolidated domains, or vice versa.



تعريف التماسكية وأهم خصائصها   ونتائجها

التماسكية هي خاصية متوارثة فى جميع أنظمةالحياة. إذا راقبنا الكون سنرى كيف أن كواكب مجموعتنا الشمسية تتحرك فى مدارات ثابتة، وإذا أمعنا النظر فبإمكاننا تقدير كم هذا النظام متماسك رغم جميع التغيرات المستمرة المحيطة به. إن استخدام هذا المنظور فى تحديد درجة التماسك الحالية لمجموعتنا الشمسية هو مثال رائع فى الدقة والكمال.


 وهذا العمل يكشف أحد الخصائص الداخلية للأنظمة والتى كانت لغزا محيرا فيما سبق وهى التماسكية، الأمر الذى يفسر كيف أن أنظمة فائقة الاستقرار أوذات قابلية عالية للتحكم ليست بمنأى عن السقوط والانهيار. وتعرف التماسكية بأنها (مجمل التغيرات فى مخرجات النظام عامة) / (مجموع التغيرات فى مدخلات النظام مضافا الى التغيرات فى خصائصه), ومن هذا المنطلق فإن تماسكية النظم تندرج تحت أحد التصنيفات الآتية:متماسك، شبه متماسك، حيادى التماسك، غير متماسك، شبه غير متماسك ومختلط التماسكية.


 إن أهم الدروس المستفادة من دراسات الحالة فى هذا المنظور العلمى هى أننا من الواجب أن نضع ثقتنا الكاملة فى هذة النظرية الجديدة لتماسكية الأنظمة والتي يمكنها توجيه الأنظمة الموجودة حاليا والمستقبلية لمستوى التماسكية المرغوبة.  وقد أظهرت النتائج بوضوح أن ممارساتنا الحالية المستخدمة فى الأنظمة التقليدية كانت للأسف فاقدة للمعرفة الكافية بالتماسكية والذى من الممكن أن تستحدث أنظمة جديدة في حياتنا العملية غيرمتماسكيةتتعرض مستقبلا للفشل و الأنهيار.وسيؤدي تطبيق هذا المنظور الجديد  لظهور جيل جديد من الأنظمة ممتازه التماسكية متفادية بذلك  القصور فى الممارسات الحالية فى تصميم وبناء الأنظمة.


 لعل أهم ما تم العثور عليه هو أثبات أن التماسكية تتغير في اتجاه معاكس لتغير استقرارية النظام والقدرة في التحكم الخاصة بالنظام مع الأخذ فى الاعتبار أن التماسكية يمكن تطبيقها فقط إذا كان النظام مستقرا ويمكن التحكم فيه. يمثل ذلك معضلة خطيرة  فى تصميم وبناء الأنظمة والتى يجب التصدى لها ومعالجتها بكل حسم للوصول إلى قرار متزن يحافظ علي درجة مناسبة التماسكية النظام وفى    نفس الوقت يحافظ على قدراته الوظيفية (الأداء، الإستقرارية، القدرة على التحكم... الخ) لكل تطبيق على حدة.


و الأمر الذي يثير التشويق أن الأسلوب الحسابى المطلوب للقيام بالتحليل الخاص بالتماسكية لا يخرج عن نطاق مبادئ الرياضيات والإحصاء الأساسية التى تدرس فى الجامعات ومن الممكن تطبيقها بسهولة، مما يعطى طبقات عريضة من المطورين والباحثين القدرة على الاستفادة الكاملة من هذه النظرية كل فى مجاله. حتى بالنسبة للباحثين فى مجالات الدراسات الاجتماعية والانسانيات فإنه من الممكن أن يصوغوا المشاكل التى يبحثونها فى صورة لفظية واضحة عوضا عن الصورة الرقمية.

العلاقة بين التماسكية والأستقرار والقدرة على التحكم

 لقد تم توضيح أنه عند تحليل متغيرات النظم المختلفة فى دراسات الحالة أن التماسكية تتغير فى اتجاه يعاكس تغير كل من الإستقرار والقدرة على التحكم وتمثل هذه النتيجة أهمية كبيرة حيث أنها تظهر أن الأنظمة الإعتيادية والتى تركز كثيرا على بناء هذه الأنظمة لتحتوى على خصائص عالية من الاستقرار والقدرة على التحكم تتسبب فى ظهور عدد كبير من عائلات هذه النظم ذات درجة منخفضة من التماسكية وعليه فإن مطور هذه النظم يجب أن ينتبه الآن للمهمة الجديدة وهى عمل توازن يحقق بين أفضل تصميم للنظم من حيث الاستقرار والقدرة على التحكم والأداء من جهة وما يقابل ذلك من درجة تماسكية ملائمة.


النموذج المفاهيمى لدورة الحياة (مسارالتغيير) للأنظمة المعتادة


 يعتمد الأعراف المستخدمة فى بناء الأنظمة الاعتيادية الى اعطاء كل التشديد على تصميم هذه الأنظمة لتحقق أعلى درجة من الاستقرار والقدرة على التحكم وتصبح بذلك التماسكية فقط نتيجة مباشرة غير محسوبة للنظام النهائى بعد تصميمه وعليه فإنه من الممكن أن تتحرك هذه الأنظمة فى طريق غير مرغوب ناحية أدنى درجات التماسكية.


وتمر الأنظمة الطبيعية والتى صنعها الانسان من خلال  طرق التصميم المعتادة فى دورة الحياة (مسار التغيير)  اعتمادا على منزلتها من ناحية التماسكية.. عندما تصل النظم لأقل رتبة من التماسكية تصبح ذات درجة كبيرة من الحساسية لتأثير أى تغيرات غامضة محيطة فى متغيراتها خاصة ان معظمها يعمل فى بيئة ضبابية بالكامل فلو تم التحكم بطريقة أو بأخرى فى هذه التغيرات الضبابية فإنه من الإمكان أن تظل هذه الأنظمة داخل نطاق تشغيلها الطبيعى التى تم تحديده، ولكن مثل هذا الطلب من الصعب تحقيقه عمليا حيث أن هذه النظم تعمل كجزأ من أنظمة أكبر حجما فى عالمنا ولابد لها أن تؤثر وتتأثر بما حولها من الأنظمة.


ونظرا لضعف التماسكية للأنظمة الطبيعية التى يتم بناؤها بالنظم الاعتيادية فإن متغيرات هذه الأنظمة قد تتعرض للتغير التدريجى مما يؤدى الى حدوث تدهور فى درجة الاستقرار والقدرة على التحكم يصحبه تحسن فى درجة التماسكية ويحدث ذلك بمعدل متأثر نسبيا  بالمستوى المصاحب للتماسكية ومن الممكن أن يتسبب التقادم والتآكل أيضا فى هذا. ورغم ذلك فإن الأنظمة التى تصل إلى هذه الحالة تبقى فى حالة لابأس منها محققة كل وظائفها مشابهة للحالة الأصلية لها.


ومع استمرار  تغير متغيرات هذه الأنظمة تتحرك هذه الأنظمة فى اتجاه الاستقرار والقدرة على التحكم الأقل وفى نفس الوقت تتحسن وضعها من التماسكية حتى تصل الى الوضع النهائى لها فتصبح الأنظمة غير سوية غير مهيئة لاى تحسين لدرجة استقرارها أو قدرتها على التحكم بها وفى نفس الوقت تصل التماسكية فيها  الى ذروتها حيث تصبح المتغيرات ذات حساسية منخفضة جدا لأى تغير ويمكن تشبيه ذلك بوقوع الأنظمة فى غور (أو فخ) لا يمكن إخراجه منها وتصبح بذلك مهيئة للفشل والسقوط. ونظرا لأن الجزء الأخير من الدورة  يصاحبها إرتفاع كبير فى مستوى التماسكية يكون تدهور الأنظمة فى هذه الحالة متباطئا جدا وبمعدل متأثر نسبيا  بالمستوى المصاحب للتماسكية..


 ويختلف طول هذه الدورة بدرجة كبيرة من نظام الى أخر حسب المستوى تدنى  درجة تماسكية النظام الإبتدائية ومعدل تغير البيئة المحيطة بتشغيل النظام.


ولعل العبرة من تقديم دورة حياة النظم التى تم بناؤها بطريقة اعتيادية أن نبدأ فى بناء أنظمتنا القادمة ليس فقط اعتمادا على أفضل أداء لها ولكنها يجب أن تحقق تماسكية عالية ملحوظة. ولعل ما يمكن عمله للأنظمة الطبيعية هو بذل المزيد من الجهد لتطوير أجيال جديدة من هذه النظم لتحقيق أعلى تماسكية متوطنة فى هذه الأنظمة مما يمكن هذه الأنظمة الصمود أمام أى تغيرات والعمل فى بيئات متغيرة قاسية مما يحقق استمرارية أطول لهذه الأنظمة بالمقارنة بالأنظمة الحالية ومثل هذه المهمة ليست ببعيدة المنال طالما تم الكشف عن مفتاح حلها..


والخلاصةن أنه يمكن إقرار أن الأنظمة المعتادة سواء الطبيعية منها أو المصنعة تتقادم بطريقة ذاتية نظرا للعلاقة العكسية فيها بين ركيزة التماسكية مع ركيزتى الاستقرار والقدرة على التحكم، ومثل هذا التحرك يمكن إبطاؤه عن طريق التحكم الكامل فى المؤثرات الخارجية المؤثرة على تعديل متغيراته ونظام تشغيل، ولا يمكن بأى حال من الأحوال إيقاف هذا التحرك حيث أن الأنظمة تفقد جزء من خصائصها من الحيوية مع كل مرحلة من هذا التحرك..


 أهم النتائج الهامة المستخلصة من نظرية التماسكية 

لقد أظهرت هذه النظرية قصورا كبيرا فى العديد من النظريات والطرق الراسخة والتى تعتمد عند تطبيقها على وضع بعض القيم الافتراضية أثناء الحل وهذا يمثل فجوة كبيرة فى حلول هذه الطرق حيث قد تؤدى بعض هذه القيم المختارة إلى توجيه الأنظمة التى يتم بناؤه بالطرق الإعتيادية إلى اتجاهات غير مرغوبة عمليا لعدم تماسكها وكان من الأحرى عمل مجموعات كافية من القيم المختارة واختبار أثرها فى درجة تماسكية النظام الذى يتم بناؤه واختيار أفضل قيمة تؤدى إلى أفضل تماسكية مع الحفاظ بدرجة كبيرة على الأداء المميز لهذه الأنظمة وظيفيا. 


لقد تم إظهار أن الرؤية الجديدة من الممكن أن توفر طريقة منهجية وفعالة لفهم مخرجات النظام المبهم نتيجة تعرضه لحزمة من المدخلات المحددة والمصحوبة ببعض المتغيرات المبهمة. كما أنه يمكن حصريا من خلال هذا المنظور التحقق من درجة تماسيكة النظام خلال مراحل التصميم والتطوير. لذا فإن الأنسب الآن أن نعطى أنفسنا الوقت الكافي للتحقق بدقة من مدى تماسكية الأنظمة والتصميمات الحالية وسوف نجد قطعا العديد منها غير متماسك بدون عمد.. والأمر المثير للجدل أنه من الممكن لأسباب محددة أن يتم التعمد فى تصميم نظام مبنى على أساس غير متماسك من الأساس وذلك لدفع هذا النظام إلى الإنجراف فى الإتجاه المقصود من عدم التماسك. ومن الطبيعى فإنه من الممكن عن طريق المتابعة المستمرة والتحكم فى خواص الأنظمة محاولة منع إنجراف الأنظمة نحو اتجاهات متوقعة تتسم بعدم التماسك، والعكس بالعكس عند الطلب.