Использование S-образных (логистических) кривых для разработки прогнозов научно-технологического развития отраслей

 

Алгоритм разработки

 

P(x) = L / (1-a*e^(-b*x))

Позволяет описать полезный результат/затраты на достижение

1) Выбор технологического параметра:

- значимость для конкурентоспособности отрасли

- потребность потребителя

- технологические возможности конкурентов

- количественно измерим

- независимость от условий производства или эксплуатации

- независимость от класса или сегмента продуктового рынка

Функция полезный эффект/затраты должна увеличиваться

2) Определение параметра, характеризующего затраты

- Время

- Финансы

- Люди

3) Историческая статистика данных параметров в прошлом (более 3 значений)

4) Определить естественно ограничение параметра

А) Естественнонаучные законы

Б) Логическое обоснование

В) Моделирование

Г) Экспертный вывод

5) Определение путей развития

6) Определение вытесняющий технологий

 

57. Информация для разработки прогноза научно-технологического развития отрасли: источники и требования. Этапы подготовки информации для разработки прогноза

// частично ответ в в.23

Ляпина С.Ю.

20 28

ПОЛЕЗНАЯ ИНФОРМАЦИЯ

Экспертные методы

  • Область применения. Экономическая конъюнктура. Решение проблем научно-технического прогресса. Развитие объектов большой сложности
  • Предназначение, решаемые задачи. Для объекта, развитие которого не поддается предметному описанию, математической формализации. В условиях отсутствия достоверной статистики относительно объекта управления. В условиях большой неопределенности. При отсутствии ЭВМ. В экстремальных ситуациях.
  • Особенности применения. По экспертным оценкам 7-9 специалистов. Выработка коллективного мнения группы экспертов. Требуется много времени для опроса и обработки данных.

Метод эвристического прогнозирования

  • Область применения. Научно-технические объекты и проблемы, развитие которых плохо поддается формализации.
  • Предназначение, решаемые задачи. Нахождение оптимальных способов создания проектируемых (модернизируемых) систем. Выявление объективизированного представления о перспективах развития узкой области.
  • Особенности применения. Математический аппарат неприменим. Специально обрабатываются прогнозные оценки объекта путем систематизированного опроса экспертов в узкой области науки, техники, производства. Информационный массив создается набором заполненных экспертами таблиц.

Коллективная генерация идей

  • Область применения. Получение блока идей по прогнозированию и принятию решений.
  • Предназначение, решаемые задачи. Определение всего возможного круга вариантов развития управляемого объекта. Определение альтернативного круга факторов, воздействующих на объект прогноза. Получение сценария развития объекта управления
  • Особенности применения. Синтез объекта прогноза, мультифакторный анализ событий со стороны определяющих это событие факторов.

Морфологический анализ

  • Область применения. При малом объеме информации об изучаемой проблеме для получения систематизирований по всем возможным ее решениям.
  • Предназначение, решаемые задачи. Прогнозирование возможного исхода фундаментальных исследований. При открытии новых рынков, формировании новых потребностей.
  • Особенности применения. Структурные взаимосвязи между объектами, явлениями и концепциями. Всеобщность предполагает использование полной совокупности знаний об объекте. Необходимое требование — полное отсутствие предварительных суждений. Содержит этапы: формулирование проблемы; анализ параметров; построение «морфологичееского ящика», содержащего все решения; изучение всех решений.

Прогнозный граф и «дерево решений»