Cтраница 1
Инженерное прогнозирование осуществляется в контакте с инновационным менеджером и преследует цель выявить, какие новшества могут появиться в течение прогнозируемого периода. На этой стадии определяются сроки и порядок промышленного освоения новых изделий; темпы обновления и масштабы распространения новых технических решений, материалов, технологий.
Инженерное прогнозирование использует наиболее универсальные методы.
Инженерное прогнозирование проводят путем анализа различных источников информации, не содержащих числовых оценок.
Цель инженерного прогнозирования - определить перспективные для реализации в условиях СТОА и ДТП способы и тенденции развития конструкций оборудования, обеспечивающие высокий уровень механизации работ при минимальном влиянии процессов на окружающую среду, позволяющих удалить с наружных поверхностей транспортных средств загрязнения 1, 2 и 7 - й групп (см. табл. 1.1) без повреждения лакокрасочных покрытий с соблюдением санитарно-гигиенических требований по дезинфекции и дезодорации техники, а также безопасные условия труда персонала, занятого на очистке.
Эффективность инженерного прогнозирования перед началом проектирования машин весьма значительна, и расходы на его выполнение вполне окупаются. Сложность разработки методов инженерного прогнозирования объясняется тем, что, во-первых, недостаточен объем исходной информации и з ачастую отсутствуют количественные данные, по которым можно оценить возможные варианты конструктивных решений; во-вторых, необходимость учета большого числа параметров и связей между ними даже в относительно простом проекте затрудняет его оценку, так как невозможно или весьма трудно дать обобщенную оценку1 конструкции по разным критериям. Все это указывает на необходимость соответствующей подготовки исходной информации.
Основу инженерного прогнозирования составляют три направления, определяющие значимость новых открытий и изобретений, цель и техническую стратегию, перспективный уровень развития конструкции машин. В инженерном прогнозировании используют теоретические и экспериментальные средства анализа и синтеза.
Под инженерным прогнозированием понимают научно обоснованную информацию, отражающую в виде вероятностной категории потенциальные возможности развития техники. Вопросы экономики входят в содержание прогнозирования как составная часть. В то же время техническое прогнозирование создает базу для экономических прогнозов.
Морфологический анализ в инженерном прогнозировании применим как к эволюционному развитию, так и к качественным изменениям.
Из арсенала всех методов инженерного прогнозирования ниже рассмотрены только два: патентный и метод локальных стратегий. Эти методы позволяют получить количественную оценку идей, технических решений, содержащихся в непараметрических источниках информации, рафинировать информацию, выделить из нее наиболее ценную и обосновать пути развития техники и технологии будущего.
Прогнозные показатели определяются на стадии инженерного прогнозирования. К ним могут быть отнесены любые, рассмотренные выше показатели ТКИ. Применяются при необходимости учета тенденций развития техники, технологии и организации производства, эксплуатации и ремонта.
Сведения, полученные в ходе инженерного прогнозирования, составляют основу разработки требований технического задания на выполнение конструкторских работ по совершенствованию или принципиальному изменению средств технологического оснащения. Они служат также основанием для правильного выбора способов и оборудования очистки из числа известных.
Среди всех приведенных методов определенную группу объединяет инженерное прогнозирование. Оно опирается на информацию, содержащуюся в законченных проектах и научно-исследовательских разработках, в патентах и авторских свидетельствах. Согласно , под инженерным прогнозированием понимается научно обоснованная информация, отражающая в вероятностной постановке потенциальные возможности развития техники. На рис. 3.3 представлены источники информации, размещенные на определенных уровнях, и временные периоды прогнозирования. Инженерное прогнозирование распространяется на период не свыше 15 лет.
Это дало основание сделать вывод о том, что инженерное прогнозирование обеспечивает рафинирование всей информации об исследуемом объекте и представляет собой мощный аппарат исследования, дающий возможность выработать обоснованные технические требования и направления для дальнейшего совершенствования способов и средств технологического оснащения процессов очистки.
Лекция 4. методы инженерного прогнозирования. Недостатки прогнозирования. Оценка прогнозирования новой техники.
| Наименование параметра | Значение |
| Тема статьи: | Лекция 4. методы инженерного прогнозирования. Недостатки прогнозирования. Оценка прогнозирования новой техники. |
| Рубрика (тематическая категория) | Изобретательство |
Разнообразие решаемых задач в области прогнозирования привело к разработке большого числа методов. Сегодня известно более 300 методов в составление прогнозов. Наиболее широко в технике используют следующие прогнозирования.
1. Метод экстраполяции, который основывается на переносе динамики событий и состояний, имевших место в недалеком прошлом, на будущее. Широкое применение данный метод находит при краткосрочном прогнозировании, преимущественно в областях техники, где не предвидятся существенные качественные изменения в ее развитии. Областью этого метода прогнозирования является в основном события, развивающиеся эволюционным путем и достаточно медленно во времени.
Метод экстраполяции можно решать задачи двух типов:
1) статистические в которых анализируют связи между главным признаком и другими параметрами без учета фактора времени
2) динамические, в которых непременной составляющей уравнения является фактор времени
2. Метод экспертных оценок состоит по сути в том, что группе специалистов-экспертов ставят рад вопросов, касающихся развития данного технического направления или прогнозируемого объекта. Далее математической обработкой результата опроса экспертов устанавливают преобладающие мнение. Сложным при использовании этого метода, который носит субъективный характер, является выбор групп экспертов, установление принципов проведения опроса, оценка точности результатов и др.
данный метод целесообразно использовать в случае отсутствия достаточно систематизированной информации о прошлом или в случае когда научно-техническое развитие в большой степени зависит от принимаемых решений, чем от самих технических возможностей.
3. Метод моделирования характеризуется тем, что анализ исходных данных ведут не на исследуемых объектах, а на их моделях, выполненных в соответсвии с требованиями теории подобия. Этот метод базируется на целесообразном абстрагировании процессов развития событий в будущем. Наибоее общим и вместе с тем достаточно строгим направлением является метод математического моделирования.
Прогнозы обычно разрабатывают на период в течении которого принимаемое решение будет иметь действие.
Специальными исследованиями установлено, что в наше время обновление существующих видов машин происходит через 5-7 лет, а теоретические основы создания машин и тенденции развития принципов действия этих машин сохраняются в течение 10-15 лет. По этой причине при обосновании крайне важно сти создания машин оптимальным сроком прогноза является период в среднем до 15 лет. Достоверность прогнозов, сделанных на более длительный срок, заметно снижается.
На рис.1 дана схема процесса прогнозирования, на которой указаны этапы прогнозирования и связи между ними
Рис.1 схема процесса прогнозирования
ЦЕЛЬ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
 |
ОБЪЕКТ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
ПЕРИОД УПРЕЖДЕНИЯ ТОЧНОСТЬ ПРОГНОЗА
 |  |
ИСХОДНЫЕ ДАННЫЕ МЕТОД ОБРАБОТКИ И.Д.
 |
РЕЗУЛЬТАТ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
ВАРИАНТ ПРОГНОЗА П1 П2 Пi
Исходным положением при прогнозирования является цель прогнозирования. Учитывая зависимость отнее принимают и объект прогнозирования (связь 1). Период упреждения и точность прогнозирования устанавливают исходя из цели и объекта прогнозирования (связи 2 и 3). Период упреждения (период, в который ведут прогнозирования) зависит от требуемой точности прогнозирования: чем больше период упреждения, те меньше точность прогнозирования; при крайне важно сти повысить точность прогнозирования уменьшается период упреждения (взаимосвязь 4).
Учитывая зависимость отпериода упреждения устанавливают необходимый объём и содержание исходных данных об объекте прогнозирования: чем больше период упреждения, тем полнее должны быть исходные данные; при малом объёме исходных данных период упреждения уменьшается (взаимосвязь 5).
Выбираемый метод обработки исходных данных зависти от требуемой точности прогнозирования: чем выше точность прогнозирования, тем точнее должен быть метод обработки исходных данных при снижении точности прогнозирования принимают менее точный метод обработки исходных данных (взаимосвязь 6). Для обеспечения требуемой точности прогнозирования крайне важно располагать соответствующим объёмом и содержанием исходных данных об объекте прогнозирования. По мере повышения точности прогнозирования объём и содержание исходных данных должны быть более полными (взаимосвязь 7).
Выбор метода обработки исходных данных об объекте прогнозирования зависит от принимаемого периода упреждения, тем точнее должен быть метод обработки исходных данных (взаимосвязь 8).
Наличие объёма и содержания исходных данных определяет выбор метода их обработки: чем полнее исходные данные, тем точнее должна быть метод их обработки. В то же время определенный метод требует соответствующего объёма исходных данных (взаимосвязь 9).
Определив объём и содержание исходных данных о прогнозируемом объекте и приняв соответствующий метод обработки исходных данных, можно выполнить необходимые расчёты (связь 10,11). Произведенные расчёты должны дать возможность получить требуемый результат прогнозирования (связь 12), на основании которого бывают разработаны допустимые варианты прогноза. Не исключается, что полученный результат прогнозирования не будет полностью отвечать поставленной цели. В этом случае крайне важно учитывать отдельные этапы прогнозирования используя обратные связи.
Процесс прогнозирования, исходя из требований по точности должна быть разделен на следующие три части:
1) детермированную, поддающуюся точному расчету
2) вероятностную, позволяющий устанавливать предполагаемую закономерность протекания процесса
3) ʼʼчистоʼʼ случайную, которая не поддается расчету
Прогнозирование конструкции машин включает рассмотрение следующих базовых положений:
1. Функциональное значение
2. Основные технические и экономические параметры
3. Возможные компоновочные схемы
4. Новые материалы и виды заготовок
5. Новые технологические процессы, оборудование и технологическая оснастка
6. Новые формы и методы организации и методы производством
7. Потребность и предполагаемый план изготовления машин
8. Строительство нового или реконструкция действующего предприятия
9. Народнохозяйственная эффективность от создания новой конструкции машины
Прогнозировать можно и отдельные параметры машины, к примеру массы. В ряде конструкций особое значение приобретает крайне важно сть ограничение массы на ранних стадиях проектирования. Для этого анализируют аналогичные конструкции и устанавливают математическую зависимость массы от базовых параметров машины. При этом следует учесть влияние на массу повышение конструктивной сложности отдельных сборочных единиц, а также коэффициента прогрессивного снижения массы конструкции совершенствованием методов расчета и конструирования применением прогрессивных материалов, заготовок и т.д.
Совершенные методы прогнозирования имеют следующие недостатки:
1) Недостаток воображения (ʼʼчутьяʼʼ), не позволяющий определить будущую полезность открытий, изобретений, исследований и разработок, что приводит к крайней пессимистичности прогнозов.
2) Переоценка возможностей, основанная на уверенности, что все теоретические возможное будет осуществлено на практике. Это приводит к крайней оптимистичности прогнозов.
3) Неспособность улавливать и учитывать изменения в конкурирующих системах
4) Чрезмерное опора экспертам
5) Неточность технических расчетов на которых базируются прогнозы
6) Невозможность предвидеть все будущее открытия
Несмотря на эти недостатки, в пределах практических потребностей используемые методы позволяют правильно с перспективой решать многие технические проблемы.
Лекция 4. методы инженерного прогнозирования. Недостатки прогнозирования. Оценка прогнозирования новой техники. - понятие и виды. Классификация и особенности категории "Лекция 4. методы инженерного прогнозирования. Недостатки прогнозирования. Оценка прогнозирования новой техники." 2017, 2018.
Сущность и виды научно-технического прогнозирования. Система управления инновационной деятельностью предусматривает выполнение особых расчетов, связанных с разработкой научно-технических прогнозов.
Научно-технический прогноз представляет собой комплексную вероятностную оценку содержания, направлений и объемов будущего развития науки и техники в той или иной области. Основная функция научно-технического прогнозирования заключается в поиске наиболее эффективных путей развития исследуемых объектов на основе всестороннего ретроспективного анализа и изучения тенденций их изменения. В системе управления прогноз обеспечивает решение следующих важнейших задач: определение возможных целей и приоритетных направлений развития прогнозируемого объекта; оценка социальных и экономических последствий реализации каждого из возможных вариантов развития прогнозируемых объектов; определение мероприятий, необходимых для обеспечения каждого из возможных вариантов развития прогнозируемых объектов; оценка ресурсов, необходимых для осуществления намеченных программ мероприятий.
Прогноз сокращает количество вариантных проработок при формировании плана, повышает глубину и качество обоснования плана, формирует его конечные цели, определяет условия выполнения плана, моделирует возможные пути развития объекта, необходимые для их осуществления мероприятия и ожидаемые результаты. Таким образом, прежде всего он служит для обоснования плановых решений. Однако прогнозные разработки могут использоваться и для определения возможных последствий выполнения или невыполнения плановых решений. Необходимость разработки различных видов научно-технических прогнозов предопределяется сложностью инновационной сферы как объекта управления. Прогнозы различаются по характеру объектов, содержанию и периоду прогнозирования, масштабам и степени комплексности, уровню разработки и т. д.
Действующая практика прогнозирования предусматривает разработку научно-технических прогнозов на всех уровнях управления инновационной деятельностью в стране. В зависимости от уровня разработки объект прогноза дифференцируется и различается прежде всего широтой тематических рамок. С учетом широты тематических рамок и уровня разработки выделяют прогнозы: научно-технического развития страны и регионов; развития отдельных направлений науки и техники, а также решения межотраслевых научно-технических проблем; отраслевые научно-технические; развития самостоятельных ИП; развития отдельных видов техники, совершенствования элементов техники (узлов, агрегатов, механизмов и т. п.), и наконец, изменения отдельных параметров и характеристик проектируемой техники. Все они связаны между собой отношениями подчиненности и образуют иерархическую систему прогнозирования, которая обеспечивает органическое сочетание прогностической деятельности на различных уровнях управления и по всем направлениям и областям науки и техники. На рис. 7.6 представлена иерархическая структура научно-технических прогнозов в общей системе прогнозирования.
По глубине описания будущего прогноз значительно опережает объективные изменения, отражающие закономерности развития науки и техники. Чем раньше обнаружены те или иные тенденции в развитии прогнозируемого объекта, тем оперативнее и действеннее плановое руководство инновационной деятельностью в этой сфере. В целях глубокого обоснования подготавливаемых планов развития науки и техники предусматривается разработка трех типов прогнозов: краткосрочных, охватывающих период от 1 года до 5 лет, среднесрочных, рассчитанных на период до 15 лет, и долгосрочных (15 лет и более). При определении оптимального периода научно-технического прогнозирования должны учитываться характер конкретного объекта прогнозирования, а также общие темпы НТП в данной области знаний. Чем?же тематические рамки разрабатываемого прогноза, тем меньше должен быть период прогнозирования. В новых, быстро развивающихся областях науки и техники периоды прогнозирования укорачиваются, а сами прогнозы обновляются чаще, чем в традиционных областях.
Методы научно-технического прогнозирования. Разнообразие видов научно-технических прогнозов и задач, решаемых с их помощью в системе управления наукой и техникой, требует применения различных систем и
Рис. 7.6. Взаимосвязь отдельных прогнозов в общей системе прогнозирования
Народное хозяйство (регионы)
Приоритетные направления развития науки и техники
Отрасль народного хозяйства
Научные и производственные организации
Виды техники, научные области
Узлы, механизмы, агрегаты (элементы) техники
Отдельные характеристики, параметры техники
методов построения самих прогнозов. Каждый прогноз является результатом многоступенчатого процесса получения необходимой информации, ее переработки с помощью специальных приемов и оценки достоверности полученных результатов. Собственно совокупность этих трех элементов и характеризует конкретный метод разработки научно-технического прогноза. От того, какие 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 экстраполяций, экспертные методы прогнозирования и методы моделирования (см. рис. 7.7). Сущность методов экстраполяции, применяемых при прогнозировании науки и техники, состоит в том, что, анализируя изменение отдельных пара-
Рис. 7.7. Общая схема классификации применяемых методов и систем прогнозирования
метров разрабатываемого объекта в прошлом и исследуя факторы, обусловливающие эти изменения, можно сделать выводы о закономерностях его развития и путях совершенствования в будущем. В научно-техническом прогнозировании принято выделять два вида задач, решаемых методами экстраполяции: задачи динамического и статического анализа.
При динамическом экстраполировании главным и единственным фактором развития выступает фактор времени. В этом случае прогноз развития научного направления или вида техники составляется на основе тщательного анализа временнйх рядов, отражающих изменение того или иного прогнозируемого параметра во времени. Например, анализируется изменение во времени таких параметров, как мощность, скорость, надежность, 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.
Чаще всего для прогнозирования технических параметров используются функции вида:
У4 = Ь0 + Ь,^ (7.1)
где у - прогнозируемый параметр; t - год в прогнозируемом периоде; Ь0 и 1>1 - расчетные коэффициенты аппроксимирующей функции. Общий вид наиболее часто применяемых в прогнозировании функций представлен на рис. 7.8.
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 к 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, статическая 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 оказыва- Наименование
Уравнение
Вид кривой
Линейная Экспоненциальная
(простая)
ь^Степенная
У* = Ь0еь 1*
ь7Гиперболическая (1-го типа)
у^Ьо + ^/лГ
^Гиперболическая (2-го типа)
Логарифмическая Рис. 7.8. Общий вид наиболее часто применяемых в прогнозировании функций
ют большое влияние на качество прогнозов на основе экстраполяции. 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 (схему построения огибающей кривой на основе семейства кривых, характерных для изделий одного класса, см. на рис. 7.9).
Рис. 7.9. Построение огибающей кривой на основе семейства кривых
у Огибающая кривая У = ФО
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 лишь 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 экспертизой. 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, традиций, 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 - производится 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 с учетом мнения большинства, а на основе статистической обработки индивидуальных оценок с учетом степени согласованности мнений экспертов, которая характеризуется относительной величиной размаха индивидуальных оценок.
Ряд методов отражает 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 прогресса.
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, 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 ИП.
Математические модели прогнозирования представляют собой наиболее универсальные и достаточно строгие методы анализа тенденций 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.
Направление науковедческих исследований по разработке принципов и методов прогнозирования, а также сам процесс разработки научно-технических прогнозов. Научно-тех. прогноз - это вероятностная оценка возможных путей и результатов развития науки и техники, а также требуемых для их достижения ресурсов и организационных мер. Современное Н.-т. п. имеет характер систематического анализа тенденций и периодически уточняемой оценки перспектив. Прогнозисты, совместно со специалистами соответствующей отрасли знания, исходя из познанных объективных закономерностей и тенденций развития, общественных и иных потребностей, а также конкретных условий развития науки и техники стремятся сформулировать возможные альтернативы этого развития и обосновать выбор дальнейших его путей. При этом прогнозирование осуществляется тем успешнее, чем органичнее оно связано с планированием научпо-тех. и социально-эконом. развития. Н.-т. п. является социальной стадией предплановой подготовки.
Обобщающей особенностью Н.-т, п. является его системный характер, учитывающий как изменившуюся природу научно-тех. нововведения (разнообразие связей и масштабность следствий), так и быстро обновляющиеся исходные потребности, стимулы и условия развития науки и техники. Ныне известны прогнозы различной направленности: ресурсов, общественных потребностей, промышленного потенциала, развития социальных условий, демографические, комплексные прогнозы развития экономики и другие, имеющие тенденцию формироваться во взаимосвязанную систему представлений. Н.-т. п. непосредственно примыкает к системе прогнозов социально-эконом. процессов и может трактоваться как ее подсистема; но при этом Н.-т. п. сохраняет всю свою специфику, обусловленную своеобразием объектов, целей и методов прогнозирования. В основу классификации научно-тех. прогнозов положена идея, вытекающая из принятого определения прогноза как комплекса взаимосвязанных оценок: целей, путей их достижения и потребностей в ресурсах (рис. 1).
Прогноз 1-го типа, опирающийся на познанные потребности, на тенденции и закономерности развития науки и техники, используя опыт, накопленный в конкретных науках, призван выявить и сформулировать новые возможности и перспективные цели (направления) научно-тех. развития. Этот тип прогноза в науч. прогностике назван исследовательским прогнозом (ИП). Его наиболее трудным и ответственным, чаще всего заключительным этапом является оценка гипотетической результативности или, обобщенно говоря, значимости возможных вариантов целей научно-тех. политики. Полученные так сведения являются существенной частью формируемой с участием науч. прогностики концепции будущего науки и техники.
Научно-тех. прогноз 2-го типа назван программным прогнозом (ПП). Он исходит из познанных общественных потребностей, тенденций и закономерностей научно-тех. развития, а также данных, полученных ИП. Он призван придать этим знаниям прикладной характер: сформулировать программу возможных путей и научно-тех. условий для достижения целей и решения задач развития науки и техники. Сформулировав гипотезу о перспективных для данных условий возможностях взаимного влияния различных факторов, ПП (чаще всего на заключительном своем этапе) стремится дать оценку гипотетических сроков и очередности достиженря различных возможных целей. Тем самым ПП развивает начатую на этапе ИП формулировку концепции будущих возможностей науки и техники.
Научно-тех. прогнозом 3-го типа является организационный прогноз (ОП), который основывается на знаниях и представлениях об общих закономерностях и тенденциях развития науки, в т. ч. полученных ИП и ПП. Он исходит из представлений о наличных эконом, ресурсах и накопленном науч. потенциале. Задача ОП - формулировать обоснованную гипотезу об эконом, и организационных аспектах ожидаемого прогресса-иауки и техники, а также дать оценку и сформулировать требование к перспективам роста научного потенциала, необходимого для выполнения в прогнозируемый период программ исследовательских и проектно-конструкторских работ.
Выступая в комплексе, эти три типа прогнозов взаимно дополняют друг друга, предоставляя в распоряжение принимающих решения особо ценную систему данных. Однако мера «управляемости» ходом реализации прогнозов, возможности непосредственного влияния
на прогнозируемые процессы развития организационных и экономических факторон и соотиетственно возможности предвидения хода развития существенно различны. В этом отношении .
В научно-тех. прогностике можно довольно четко выделить три типичных интервала упреждения («эшелоны прогнозирования»). Прогнозы первого эшелона рассчитаны обычно на срок до 15-20 лет. При современных темпах развития за указанный период происходит одно-два удвоения общей численности выполненных науч. работ, удваивается к-во тех. средств производства, оканчивается срок действия большинства нынешних патентов и т. д. Очень важным обстоятельством является то, что в этот интервал времени укладываются типичные и имеющие тенденцию к сокращению сроки, в течение которых установленные наукой факты, явления и принципы переходят из фундаментальных наук в прикладные, оттуда - к разработчикам и после опытно-про-мышленной проверки - в стадию массового производственного использования основанных на них тех. средств. Существенно и то обстоятельство, что за этот период на передовую линию научно-тех. прогресса выходит новое поколение специалистов, составляющих к концу периода абсолютное большинство по отношению к тем, кто был участником работ в начале этого периода. За подобный отрезок времени в прошлые годы происходило два удвоения численности ученых и, по крайней мере, три раза удваивалась численность инж.-тех. работников (увеличение численности в 8-10 раз). Прогнозы этого эшелона исходят обычно из вполне определившихся в настоящее время во всяком случае теоретически) возможностей научно-тех. прогресса. В них содержатся не только качественные суждения, но и, как правило, количественные оценки. В обществе с плановым управлением эти прогнозы непосредственно стыкуют прогнозирование с практикой перспективного планирования.
Прогнозы второго эшелона рассчитаны на срок до 40-45 лет в будущее. Это время упреждения характеризуется удвоением общего объема принятых в современной науке концепций, теорий и методов. За это время произойдет удвоение численности населения мира (35 лет) и полная смена поколения творцов науч.-тех. прогресса (40-45 лет - оценка длительности периода самостоятельной творческой деятельности человека). В прогнозах, относящихся к этому периоду, количественные оценки все чаще уступают качественным. Видимыми ограничительными пределами подобных прогнозов считаются обычно лишь выкристаллизовавшиеся к настоящему времени фундаментальные законы и принципы естествознания. К тому же ученый, вырабатывающий прогноз такой дальности, уже не может ограничиться представлениями, присущими его конкретной отрасли знания (эти представления будут существенно обновлены), а обязан базироваться на более широкой системе вауч. представлений.
Прогнозы третьего эшелона ориентированы на срок до ста лет, а иногда и далее в будущее. Такие прогнозы носят, как правило, чисто гипотетический характер. Учитывая, что творцы научно-тех. прогресса столь отдаленного будущего будут исходить из выработанной ими системы науч. представлений, неизвестной нам пока во многих своих существенных аспектах, современный прогнозист в этом случае полагается скорее на свое мировозрение и творческую фантазию, чем на определенную систему естественно-научных представлений.
1. Типология прогнозов.
2. Построение системы непрерывного прогнозирования.
Количественные оценки здесь, как правило, отсутствуют, а качественные оценки и предположения ограничиваются лишь рамками наиболее общих законов логики, мировоззрения и естествознания.
Разные области и объекты прогнозирования требуют различной дальности предвидения прогнозирования. Представления мировой прогностики по этому вопросу с учетом последних данных приведены в табл.
Из приведенных в таблице данных видно, что существует значительный разрыв между требуемой и достигаемой ныне глубиной
прогнозирования. Отсюда вытекает актуальность совершенствования методов научно-тех. прогностики.
Учет фактора научно-тех. развития является в настоящее время важнейшим условием повышения эффективности решений, принимаемых в области управления экономикой. Этим определяется потребность в разработке действенных методов научно-тех. прогнозирования, являющихся инструментом, с помощью которого представляется возможным определить пути, результаты и последствия будущего научно-тех. развития и его влияние на содиально-эконом. процессы.
Современное Н.-т. п. насчитывает свыше ста различных по уровню обоснованности и эффективности методов и приемов. Такое разнообразие обусловливается, с одной стороны, спецификой различных объектов прогнозирования и разнообразием целей, поставленных перед разработчиками прогнозов, с другой - принципиальной возможностью разных подходов к предстоящему решению задач, что является свойством самого процесса научно-тех. развития. Существуют различные подходы к методике разработки научно-тех. прогнозов. Один из них основан на предположении о сохранении в будущем существующих пропорций и закономерностей научно-тех. развития. В рамках этого подхода разрабатываются методы экстраполяции. Второй подход базируется на предположении о том, что на основе мнений деятелей науки и техники (экспертов) возможно построение модели аргументированных представлений о будущем научно-тех. развития.
Метод, развиваемый с позиций этого подхода, получил название экспертных оценок метода.
В большинстве случаев экстраполяции в качестве исходной информации используют временные ряды динамики изменения определенных параметров различных тех. средств. Исходной информацией при использовании методов экспертных оценок служат мнения специалистов, занимающихся исследованиями и разработками в прогнозируемой отрасли. Выделяют также методы моделирования, использующие в качестве исходной информации сведения о тенденциях развития прогнозируемых объектов и мнения экспертов о возможных будущих путях и результатах развития прогнозируемой отрасли. Целесообразность выделения методов моделирования в отдельный класс определяется тем, что в отличие от методов экстраполяции и методов экспертных оценок, применение методов моделирования предполагает построение достаточно сложной и логически связной модели будущего функционирования объекта прогнозирования. При этом открываются большие возможности использования мощного формального аппарата логики математической, графов теории, матричного анализа и т. д. Известны методы инженерного прогнозирования, основанные на анализе динамики и тематической структуры мирового потока изобретений (патентов). К ним примыкают также используемые в прогнозировании, как вспомогательное средство, методы информационного слежения за потоками публикаций и сообщений, отражающими активность в разработке различных аспектов науч. проблем. Каждый из известных ныне методов прогнозирования имеет свои преимущества, слабые стороны и пределы возможностей. Однако в целом комплекс современных методов науч. прогностики представляет собой новый мощный инструмент формирования научно обоснованной политики в области развития науки и техники. Под влиянием все возрастающих темпов мирового научно-тех. прогресса оптимальная дальность прогнозирования, осуществляемого одним и тем же методом, обычно имеет тенденцию к сокращению. Отсюда вытекает настоятельная потребность в целеустремленном совершенствовании методов современной прогностики.
Особо перспективным является в этих условиях создание системы непрерывного прогнозирования (рис. 2). Разработанный комплексный прогноз (ИП, ПП, ОП) на оптимальную дальность, равную, напр., 10 или 15 годам, подразделен на несколько характерных для каждой конкретной области этапов. За время реализации первого этапа весь комплексный прогноз продлевается на и каждая из его составляющих уточняется на величину . Далее поступают аналогичным образом. Такого рода система прогнозирования, основанная на использовании современных средств вычислительной техники, в состоянии обеспечить оперативное решение таких важных задач, как постоянное информационное слежение за тенденциями научно-тех. развития,
систематическая технико-эконом. оценка уровня действующих и находящихся в процессе исследований и разработок сложных тех. систем, формулирование уточненных вариантов прогнозных гипотез и их текущую переоценку.
Разнообразие решаемых задач в области прогнозирования привело к разработке большого числа методов. В настоящее время известно более 300 методов в составление прогнозов. Наиболее широко в технике используют следующие прогнозирования.
1. Метод экстраполяции, который основывается на переносе динамики событий и состояний, имевших место в недалеком прошлом, на будущее. Широкое применение этот метод находит при краткосрочном прогнозировании, преимущественно в областях техники, где не предвидятся существенные качественные изменения в ее развитии. Областью этого метода прогнозирования является в основном события, развивающиеся эволюционным путем и достаточно медленно во времени.
Метод экстраполяции можно решать задачи двух типов:
1) статистические в которых анализируют связи между главным признаком и другими параметрами без учета фактора времени
2) динамические, в которых непременной составляющей уравнения является фактор времени
2. Метод экспертных оценок заключается в том, что группе специалистов-экспертов ставят рад вопросов, касающихся развития данного технического направления или прогнозируемого объекта. Затем математической обработкой результата опроса экспертов устанавливают преобладающие мнение. Сложным при использовании этого метода, который носит субъективный характер, является выбор групп экспертов, установление принципов проведения опроса, оценка точности результатов и др.
этот метод целесообразно использовать в случае отсутствия достаточно систематизированной информации о прошлом или в случае когда научно-техническое развитие в большой степени зависит от принимаемых решений, чем от самих технических возможностей.
3. Метод моделирования характеризуется тем, что анализ исходных данных ведут не на исследуемых объектах, а на их моделях, выполненных в соответсвии с требованиями теории подобия. Этот метод базируется на целесообразном абстрагировании процессов развития событий в будущем. Наибоее общим и вместе с тем достаточно строгим направлением является метод математического моделирования.
Прогнозы обычно разрабатывают на период в течении которого принимаемое решение будет иметь действие.
Специальными исследованиями установлено, что в наше время обновление существующих видов машин происходит через 5-7 лет, а теоретические основы создания машин и тенденции развития принципов действия этих машин сохраняются в течение 10-15 лет. Поэтому при обосновании необходимости создания машин оптимальным сроком прогноза является период в среднем до 15 лет. Достоверность прогнозов, сделанных на более длительный срок, заметно снижается.