关于“刚性”（硬）系统理论与“柔性”（软）系统理论之间存在二分法的讨论，“刚性”系统通常是在物理科学中发现的并且可以应用的系统科学方法的传统技术和科学范式的成功。
当比较“刚性”和“柔性”系统的典型特性时，发现可以应用于前者的科学方法可能并不完全适用于后者，这并不奇怪。通常，“刚性”系统将接受形式推理过程，即逻辑数学推导。如在那些领域中所提供的，经过验证的数据通常是可复制的，并且解释可以基于经过验证的因果关系。通常，测试是准确的，并且可以相对较高的置信度做出预测。
硬系统被识别为人与机器交互的系统。与社会部分相比，技术部分的重要性更高。如果个人或社会群体的表现或行为仅仅是统计的产生者，则这些系统的社会组成部分被视为昏迷。
即，人类行为仅考虑其统计描述而不考虑其解释。在硬系统中，它被创建并发挥作用，就好像问题仅在于选择最佳手段，最优手段一样，以减少希望达到的状态与当前情况之间的差异。这种差异定义了需要满足，消除或减少该目标的需求，据信这一目的是明确的并且容易定义的，并且问题具有易于识别的结构。
硬系统特征
系统基础知识是分析和处理硬系统和软系统的好方法。现在，我们将看到一些概念在应用于硬系统（SD）时的行为。
- 目标绩效指标监控
- 决策过程是一个决策变量可测量，定量且易于确定的过程，何时可以清楚地确定未来可能发生的情况，何时将系统资源分配给需要它的区域简单而迅速。
通常，系统允许形式推理过程，其中逻辑数学推导起着非常重要的作用。通过这种方式，我们可以看到在这些系统中进行的实验是可重复的，并且每次进行实验时都可以测试从它们中获得的信息和证据，因此具有CAUSE-EFFECT类型关系。最后，由于这种“原因-效果”关系，在某些特定条件下对系统预期未来的预测或预测是非常准确和/或安全的。
目标
硬系统在进行研究，观察和分析时，其属性不会根据准备工作的类型和进行研究的人员所掌握的知识而具有不同含义的解释。
在确定给定系统的“硬度”或“软度”的程度时，这是非常重要的特征，因为即使由跨学科的团队分析该系统，每个系统的结论，评论和考虑也要考虑设备项目以及整个设备之间的区别不得太大。
硬系统的客观性还为定量技术的应用提供了很大的优势，这些技术需要易于识别的变量并代表所考虑系统的特征。
数学模型
在处理硬系统中发现的另一个特征是相对简单，可以用数学术语来表示其操作，特征，关系和目标。
这种情况对工程师或分析人员非常有用，因为构建系统的数学模型不会带来主要的困难，因此不会妨碍使用模型来对其进行优化或仅模拟不同的策略或操作过程并观察系统的行为。建模系统，而无需使用实际系统进行昂贵且有时很危险的实验。
