Основные методы научно-технического прогнозирования инноваций



Разнообразие видов научно-технических прогнозов и задач, решаемых с их помощью в системе управления наукой и техникой, требует применения различных систем и методов построения самих прогнозов. Каждый прогноз возникает в результате многоступенчатого процесса получения необходимой информации, ее переработки с помощью специальных приемов и оценки досто­верности полученных результатов. Собственно совокупность этих трех элемен­тов и характеризует собой конкретный метод разработки научно-технического прогноза. От того, какие конкретные данные необходимы для разработки про­гноза, зависят выбор носителей информации, способ ее получения, последова­тельность и содержание выполнения специальных расчетов с целью объектив­ной оценки перспектив развития исследуемого объекта.

Современная отечественная и зарубежная практика насчитывает более 130 различных методов разработки прогнозов. Все многообразие методических приемов научно-технического прогнозирования условно можно свести к трем важнейшим группам: прогнозирование на основе экстраполяции, экспертные методы прогнозирования и методы моделирования (см. рис. 6.1).

При прогнозировании науки и техники наиболее часто Т0ды экстраполяции. Их сущность состоит в том, что, анализируя изменениеотдельных параметров разрабатываемой техники в прошлом и рм. обусловливающие эти изменения, можно сделать выводы о закономерностях развития и путях совершенствования техники в будущем. В техническом прогнозировании принято выделять два вида задач, решаемых методами экстраполяции: задачи динамического и статического анализа

В динамической задаче главным и единственным фактором развития вы­ступает фактор времени. В этом случае прогноз развития научного направления или вида техники составляется на основе тщательного анализа временных ря­дов. отражающих изменение того или иного прогнозируемого параметра во времени. Например, анализируется изменение во времени таких параметров, как мощность, скорость, надежность, разрешающая способность, весогабарит­ные характеристики и пр.

Динамическая задача прогнозирования предполагает наличие поступа­тельных эволюционных процессов в развитии прогнозируемых процессов с од­нонаправленным изменением основных параметров. В этом случае прогноз из­менения параметров объекта в будущем строится по аналогии с ретроспектив­ной практикой его развития. Наиболее часто для прогнозирования технических параметров используются линейная, экспоненциальная, степенная, логарифми­ческая и другие виды функций, например,

уt = ао+ai,

где уt - прогнозируемый параметр,

t - год в прогнозируемом периоде,

ао и аi - расчетные коэффициенты аппроксимирующей функции.

В аналитическом выражении развития прогнозируемого объекта (пара­метра) фактор времени рассматривается как независимая переменная, а значе­ния параметров выступают как функции этой переменной. Однако состояние науки и техники и соответствующее изменение прогнозируемых параметров за­висят от того, какие факторы, в каком направлении и с какой интенсивностью влияли на их развитие. Изменение параметра во времени выступает как резуль­тат действия многих факторов. Поэтому крайне важно в процессе разработки прогноза исследовать зависимости главных прогнозируемых параметров от факторов, влияющих на их развитие. В этой связи и возникает, как правило, вторая задача - экстраполирование тенденций.

Прогнозирование параметров по факторам, влияющим на их развитие, осуществляется на основе методов корреляционного и регрессионного анализа.

Типичным примером экстраполяции параметров проектируемой техники методами корреляционного и регрессионного анализа является прогнозирова­ние значений трудоемкости разработки машин и агрегатов по совокупности конструктивных, технологических и эксплуатационных факторов.

Экстраполяция тенденций предполагает сходство условий, функций и принципов действия прогнозируемых объектов в прошлом и будущем. Быстрая смена изменение принципов действия создаваемой техники оказывают боль­шое влияние на качество экстраполяционных прогнозов. Для прогнозирования быстро эволюционирующих процессов и объектов применяется метод экстра­поляции переменных по огибающим кривым. Содержание этого метода заклю­чается в построении огибающей кривой, приближенно отражающей общую тенденцию изменения прогнозируемого параметра по данным, характерным для различных поколений объектов одного функционального назначения. Прогнозирование по огибающей кривой сводится к экстраполяции точечных или интервальных значений параметра на тот или иной период.

Экстраполяция тенденций относится к количественным методам прогно­зирования. Для прогнозирования же качественных характеристик, а также объ­ектов, развитие которых не поддается формализации и статистическому моде­лированию, широко используются методы экспертных оценок. Суть эксперт­ных методов научно-технического прогнозирования состоит в том, что на ос­нове априорных оценок квалифицированного специалиста или группы специа­листов делается заключение о путях развития науки и техники, перспективных направлениях научных исследований и разработок. В зависимости от формы работы с экспертами различают индивидуальные и коллективные методы экс­пертизы.

Индивидуальные методы экспертизы предусматривают персональную ра­боту с каждым экспертом и получение частного, предварительно не согласо­ванного с другими мнениями, заключения эксперта. Форма получения эксперт­ных оценок может быть различной. Нередко опрос при индивидуальной экс­пертизе проводится методом интервью при непосредственном взаимодействии с экспертом. При этом эксперт руководствуется в основном априорными пред­ставлениями о прогнозируемом объекте. Чаще же всего эксперты опрашивают­ся заочно путем заблаговременной пересылки им подготовленных анкет (ана­литические экспертные оценки). В этом случае индивидуальные экспертные оценки носят аналитический характер, так как эксперт имеет возможность по­лучить и проанализировать всю необходимую информацию об опыте развития и взаимосвязях прогнозируемого объекта. Однако и здесь оценка эксперта вы­ступает в большинстве случаев как продукт его интуитивного мышления.

Среди методов индивидуальной экспертной оценки особого внимания за­служивает метод морфологического анализа. Он предусматривает строгую процедуру анализа и оценки возможных вариантов решения сложных, много­плановых технических проблем. Суть этой процедуры состоит в расчленении проблемы на отдельные составляющие, в определении возможных их состоя­ний в будущем и последовательном рассмотрении всевозможных сочетаний ожидаемых состояний по всем составляющим проблемы.

Индивидуальные экспертные оценки редко используются как самостоя­тельный метод для разработки прогноза. В целях повышения обоснованности прогнозных высказываний индивидуальные оценки нескольких экспертов чаще всего сопоставляются и объединяются между собой, образуя коллективную экспертную оценку. Методы, предусматривающие такое объединение и сопоставление частных оценок, принято называть коллективной или групповой экс­пертной. Как правило, ее применение сопровождается повышением точности и глубины разрабатываемых прогнозов. В то же время на групповом мнении не­редко отражается коллективная односторонность суждений, обусловленная общностью культуры, традиции, влиянием главенствующего направления в развитии техники и т.п. Поэтому коллективное мнение экспертов может носить компромиссный характер в ущерб получению ценного оригинального решения. Перечисленные недостатки коллективной экспертизы в наибольшей степени характерны для метода, получившего название «метод комиссий».

Содержание разнообразных методов коллективных экспертных оценок сводится главным образом к тому, чтобы использовать все достоинства группо­вой экспертизы, сведя к минимуму ее недостатки. Осуществляется это прежде всего путем создания условий, благоприятствующих формированию объектив­ных оценок.

Одну из интереснейших попыток создания таких условий представляет собой метод «мозговой атаки». Сущность этой процедуры заключается в том, что работа группы экспертов распадается на два этапа: на первом генерируются идеи, новые технические решения, на втором производятся практическая оцен­ка полученной информации и отбор рациональных решений. Эффективность такой «атаки», проводимой с учетом определенных правил, оценивается по числу новых идей, выявленных в процессе обсуждения проблемы. В отличие от методов «комиссий» и «мозговой атаки» процедура метода Дельфи предусмат­ривает полную изоляцию экспертов и анонимность их мнений. Опрос произво­дится в форме анкет для выяснения относительной важности и сроков сверше­ния ожидаемых событий в прогнозируемой области. Групповое решение при­нимается не по мнению большинства, а на основе статистической обработки индивидуальных оценок с учетом степени согласованности мнений экспертов, которая характеризуется относительной величиной размаха индивидуальных оценок.

Кроме перечисленных методов, при научно-техническом прогнозирова­нии используются методы, отражающие нормативный подход к разработке на­учно-технических прогнозов. При таком подходе перспективы развития науки и техники определяются исходя из заранее установленной цели. В этом случае задача прогноза состоит в том, чтобы сформировать структуру взаимосвязан­ных элементов, обеспечивающих безусловное и наиболее рациональное дости­жение установленной цели. Структура взаимосвязанных элементов образует иерархическую систему, графическое изображение которой называют «дерево целей». На каждом его уровне располагаются элементы, раскрывающие содер­жание или средства решения проблем вышестоящего уровня. Примером норма­тивного подхода к разработке прогноза развития науки и техники на уровне от­расли может служить метод взвешенных оценок. Его содержание заключается в построении «дерева целей», состоящего из пяти уровней: общие цели НТП в отрасли, основные задачи развития научных исследований и разработок, основные направления НТП, главные научно-технические проблемы и важнейшая тематика НИР. Элементы каждого уровня оцениваются через систему взвешенных оценок.

Последовательное рассмотрение элементов всех уровней позволяет обеспечить согласованность целей и путей решения проблем научно-технического развития отрасли с общими задачами социального и экономического развития народного хозяйства, государственной политики в области технического про­цесса Одним из наиболее перспективных подходов к разработке прогнозов считается моделирование процессов развития науки и техники, т.е. определение перспектив изменения техники на основе адекватных моделей ее развития. По характеру используемых моделей различаются логические, информационные и математические модели прогнозирования.

Логическое моделирование включает тщательное изучение внутренней логики развития прогнозируемого объекта и разработку на этой основе соответ­ствующих исторических моделей (образцов). Исторические аналогии используются затем при решении конкретных ситуаций и задач развития прогнозируемого объекта.

Практический интерес представляют методы построения различных ин­формационных моделей. Так, например, статистический анализ числа научных публикаций, научных журналов, частоты использования печатных работ и т.п. дает возможность судить о темпах и характере развития научных дисциплин, тех или иных видов техники. В настоящее время разработаны и используются методы научно-технического прогнозирования, основанные на анализе инфор­мационных массивов, содержащихся в заявках на изобретения и выданных па­тентных документах. Отдельные подходы предусматривают комплексную оценку инженерно-технической значимости и экономической целесообразности использования анализируемых патентов и определение перспективности раз­личных технических решений. Во многих странах использование патентной информации определяет техническую политику фирм и объединений.

Математические модели прогнозирования представляют собой наиболее универсальные и достаточно строгие методы анализа тенденции развития тех­ники. Они позволяют дать количественное описание динамики развития реаль­ных объектов прогнозирования, изучить характер и направления влияния на их изменение различных факторов. Для моделирования процессов научно- технического развития особенно часто используются методы статистического анализа, исследование производственных функций, динамическое программи­рование. Необходимо особо отметить, что ни один из реально существующих прогнозов не разрабатывается на основе только одного метода. Создание про­гноза развития конкретного вида техники представляет собой сложное исследо­вание, в процессе выполнения которого используются самые разнообразные методы и подходы, образующие комплексные системы прогнозирования. В зарубежной практике прогнозирования известны такие системы, как ПАТТЕРН, ЦППО (Франция), ФОРКАСТ и КВЕСТ, Дельфи и др.

Информационная база прогнозирования включает данные о структуре и объемах спроса на инновационный продукт или разработки организации, све­дения о ранее законченных работах, детальные данные о состоянии отечественных

разработок в исследуемой области, сведения о зарубежных достижениях, патентную информацию и сведения о конъюнктуре внешнего рынка и т.п.

 


Дата добавления: 2018-04-04; просмотров: 423; Мы поможем в написании вашей работы!

Поделиться с друзьями:






Мы поможем в написании ваших работ!