Перемещение технологий В настоящей работе были рассмотрены фазы процесса создания новшеств. Более конкретное их рассмотрение предполагает дальнейшую детализацию этапов осуществления нововведений (рис. 11.1). Нововведение может находиться на той или иной стадии своего осуществления. Если в настоящий момент оно находится на каком-то этапе, то в будущем ожидается переход на другой этап. Так, если сейчас проведены полевые испытания, то через несколько лет наступит стадия первого практического применения, а затем широкого внедрения. В общем виде речь идет о движении от фундаментальных исследований к прикладным и дальше к внедрению. Такой переход технологии от одного этапа развития к другому называется вертикальным технологическим перемещением. Вместе с тем возможны перемещение от исследований в одной области к исследованию в другой, слияние технологий, разработка поддерживающих систем и т.д. Это горизонтальное перемещение. Технологическое прогнозирование во многом заключается в том, чтобы предвидеть сроки и конфигурацию технологического перемещения (как вертикального, так и горизонтального) и его масштабы. Виды технологических прогнозов ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ ПРОГНОЗ — это вероятностная, научно обоснованная оценка будущего перемещения технологии,сделанная с относительно высокой степенью достоверности [47, с. 19]. Когда мы говорим вероятностная оценка, то имеем в виду то, что она не является полностью достоверной. Неполная достоверность — это промежуточное состояние между полной неопределенностью и полной достоверностью. Неполная достоверность возникает из-за того, что мы имеем дело со случайными или стохастическими процессами. Случайный (стохастический) процесс — это функция x{t) от действительного параметра времени t, значения которой при каждом t являются случайными величинами. Случайная величина — переменная величина, принимающая одно из возможных значений в зависимости от случайных обстоятельств. Задача технологического прогнозирования— снизить неопределенность настолько, насколько позволяет это сделать понимание сущности процесса, и превратить неопределенность в вероятность. Научная обоснованность оценки предполагает, что: а) исследуются внутренняя качественная логика и причинно-следственные связи, определяющие развитие процесса; б) анализируются фактические наблюдения, характеризующие состояние объекта в прошлом. Технологические прогнозы делятся на две большие группы: изыскательские (поисковые) и нормативные. Изыскательский прогноз основан на анализе тенденции процесса, исследовании возможностей его развития исходя из совокупности факторов, прежде всего существующей базы знаний. Данный прогноз является как бы пассивным в том смысле, что не связан с какими-либо будущими целями, а ориентирован на учет инерции процесса. Нормативный прогноз основан на том, что первоначально оцениваются будущие цели, а затем определяется то, что нужно сделать для их достижения в те или иные временные периоды. Данный прогноз содержит желаемое видение будущего. Горизонт прогнозирования — временной период, на который может быть получен более или менее надежный прогноз. Период, на который фактически делается прогноз, называется периодом упреждения. Период упреждения не должен превышать длительности горизонта прогнозирования. Период ретроспективы — период прошлого, за который собирается информация, используемая в прогнозировании. Для оценки адекватности и качественных характеристик прогноза осуществляется его верификация. Верификация — оценка достоверности и точности прогноза. Под точностью прогноза понимается интервал, в котором с известной вероятностью находится прогнозное значение. Он может быть широким или узким. Чем уже интервал, тем точнее прогноз. Достоверность прогноза характеризует вероятность его осуществления в заданном прогнозном интервале. Как правило, прогноз делается с 90%-й или 95%-й вероятностью. Экстраполяция — перенос в будущее тенденций, сложившихся в прошлом. Методы технологического прогнозирования Методы прогнозирования весьма разнообразны. Среди основных можно выделить следующие. I. Экспертные: а) метод "мозгового штурма" (или метод генерации идей); б) метод Дельфи и др. II. Описательные методы: а) морфологический; б) аналогий; в) сценариев; г) дерева целей и др. III. Статистические. IV. Математического моделирования. Экспертное прогнозирование (expertus — опытный, сведущий, знающий). Как уже отмечалось, одна из задач прогнозирования — снижение неопределенности, которое может быть достигнуто различными методами. В данном случае снижение неопределенности достигается в результате использования в процессе генерации прогнозных оценок на основе суждений специалистов (рис. 11.2). Сущность экспертных методов прогнозирования заключается в проведении специалистами интуитивно-логического (качественного и количественного) анализа и выработке на этой основе групповой оценки. Групповая (коллективная) оценка — объединение индивидуальных мнений экспертов, осуществляемое по определенному алгоритму. При проведении групповой экспертизы предполагается, что организованное взаимодействие между специалистами позволит компенсировать смещенность оценок отдельных членов группы и что сумма информации, имеющаяся в распоряжении группы экспертов, больше, чем информация любого специалиста, входящего в группу. Смещенные оценки — это заведомо искаженные оценки, оценки, которые сильно отличаются от истинных оценок. Задачи, решаемые в процессе экспертного технологического прогнозирования: • подбор экспертов; • организация и проведение экспертного оценивания; • обобщение результатов экспертизы и выработка соответствующих рекомендаций. При подборе экспертов надо иметь в виду, что: • затраты на проведение экспертизы ограниченны; • достоверность результатов должна быть достаточно высока. Поэтому надо таким образом подобрать количественный и качественный состав экспертов, чтобы при заданном уровне достоверности прогноза обеспечить наименьшие затраты на экспертизу либо при заданных затратах максимизировать достоверность результатов. При подборе экспертов нужно определить области знаний, информация из которых будет необходима при решении данной экспертной задачи. При подборе экспертов следует учитывать их: • компетентность; • креативность (способность к творческой деятельности); • конформизм (уровень зависимости эксперта от мнений других экспертов); • отношение к экспертизе (позитивное, негативное); • прагматизм (способность предлагать решения, имеющие практическое значение); • коллективизм; • самокритичность. Определение компетентности экспертов. Существуют три основных метода определения компетентности эксперта: 1) анкетирование; 2) метод самооценки; 3) метод коллективной оценки. 1. При анкетировании эксперт заполняет анкету, на основе которой рассчитывается коэффициент его компетентности: где — уровень г-го показателя, характеризующего компетентность j-го эксперта; — максимальный уровень i-го показателя, характеризующего компетентность эксперта. Для расчета строится эталонная таблица (табл. 11.1) [35]. 2. Метод самооценки. Процедура метода: а) экспертам дают перечень проблем, по которым им предстоит высказать мнение; б) предлагается оценить знакомство с каждой проблемой по 10-балльной шкале, при этом проблеме, с которой эксперт знаком в наибольшей степени, присваивается высший балл (10). Остальные проблемы оцениваются количеством баллов, соответствующим уровню знакомства эксперта с каждой из проблем: |
|
|
|
|
|
|