Цілі та передумови генерування нових ідей

Якщо не вдається знайти в довколишньому середовищі ідеї, здатні забезпечити досягнення кінцевої мети інновації — отриман­ня прибутку або іншої користі, необхідно генерувати такі ідеї.

У нашій країні Й за кордоном розроблено досить багато методів і методик проведення формалізованого й евристичного пошуку ін­новаційних ідей, науковий рівень і практична результативність ко­трих постійно підвищується. Якщо спочатку ці методи спиралися тільки на найпростіші прийоми асоціативного мислення, то для су­часних методів пошуку рішень характерні комплексний підхід, сис­темний аналіз проблеми й алгоритмізація творчого процесу, що до­помагають швидко знайти найефективніше рішення. Сучасні мето­ди передбачають можливість автоматизованої реалізації цього про­цесу за допомогою новітньої обчислювальної техніки та з викорис­танням глобальної інформаційної мережі, що істотно розширює творчі можливості людини.

Методи пошуку нових ідей при їх кваліфікованому застосуван­ні є надійним і дійовим інструментом з арсеналу інноваційного ме­неджменту. Знати й уміти їх використовувати — прямий обов'язок будь-якого керівника, що працює в творчій сфері [60].

Керівник повинен розуміти просту істину, що компанія навіть для того, щоб стояти на місці в сучасному світі, мусить досить шви­дко бігти. Тим більше в компанії, що прагне обігнати конкурентів, має бути серйозно налагоджена робота з пошуком і генеруванням ідей для випуску конкурентних продуктів [61].

Генерування нових ідей базується на науці про творче мислен­ня — евристиці. Разом з нею також успішно використовуються до­сягнення таких наук, як психологія творчості, системний аналіз, дослідження операцій, теорія ігор тощо. Евристичні методи набага­то частіше приводять до принципово нових інноваційних рішень, що потім дістають статус винаходу або навіть відкриття. Найнеймовірніші ідеї, отримані евристичним шляхом, можуть забезпечити технологічний прорив у тій чи іншій галузі. Наприклад, одна з сис­тем голографії народилася з неймовірної ідеї одержувати фотогра­фії без об'єктива. У свій час неймовірними були ідеї радіо, телеба­чення, телефону тощо [1, 60].

Генерування нової ідеї має здійснюватися з урахуванням часу, який сплине від моменту виникнення ідеї до її фактичної реалізації. Тобто сама по собі ідея може бути багатообіцяльною, але якщо її спроектувати на майбутнє, то може виявитися, що вона не конку­рентоспроможна.

Є принаймні понад 40 методів генерування (прогнозування) Нових ідей [59]. Для зручності об'єднаємо їх у три групи:

- аналіз тенденцій;

- експертні оцінки;

- багатоваріантні методи аналізу.

При використанні методів генерування (прогнозування) нових ідей бажано додержуватися таких рекомендацій:

- цілі прогнозування треба сформулювати до вибору відповідно­го методу їхнього досягнення. Для правильного вибору методу й застосування отриманих результатів спочатку треба задатися питанням: «У чому проблема?», а потім «Що ми маємо намір робити з результатом прогнозування?»;

- варто використовувати два або кілька методів, оскільки жоден метод не здатний відповісти на всі питання;

- оскільки на ідею в широкому значенні цього слова, і особливо на їхні кінцеві продукти, істотно впливають чинники нетехнічного характеру (загальне середовище бізнесу, економіка, полі­тика, суспільна ситуація, законодавство, соціальні переваги й багато іншого), то методи генерування ідей повинні також міс­тити відповідні елементи економічного прогнозування й аналі­зу політичної ситуації;

- майже всі методи прогнозування можуть також використовува­тися для цілей прогнозування інших тенденцій.

Аналіз тенденцій

Аналіз тенденцій дотепер залишається найпоширенішим під­ходом з прогнозування тенденцій. Його базові передумови прості: треба зібрати доречні історичні дані й потім графічно, або в чисель­ній формі, спроектувати відповідні зміни на майбутнє. Попри роз­ходження конкретних методик, прийоми аналізу тенденцій мають низку спільних допущень і особливостей, а саме:

- майбутнє представляється безперервним продовженням недав­нього минулого, і, отже, на нього поширюються встановлені раніше закономірності;

- є тільки один варіант майбутнього, і він передбачуваний, якщо правильно зрозуміти закони змін, що відбуваються, виявлених під час аналізу тенденцій.

З наукового погляду екстраполяція є забороненим прийомом, проте, за правильного врахування причиново-наслідкових зв'язків, вона може дати прийнятні результати.

Метод екстраполяції тенденцій заснований на екстраполяції поведінки змінної, що шукається в заданому часовому відтинку. Як приклад на рис. 2.5 наведено екстраполяцію тенденцій зміни ефек­тивності штучних джерел світла [61, 62].

Як бачимо, до 1970 р. лінійна екстраполяція добре передбачала результати. Однак протягом наступних ЗО років цю тенденцію поки що не підтверджено. Цілком можливо, що зростання буде, тому що

така тенденція підтверджена більш ніж сторічним досвідом. Варто мати на увазі, що чим більший часовий інтервал, тим менш надій­ним буде прогнозований результат.

Екстраполяцію тенденцій використовують для прогнозування параметрів ефективності технологій, параметрів якості продукції, рівня продажів даного продукту, тривалості розроблення конкрет­ної технології тощо. На практиці майже кожна (і не тільки західна) компанія в усіх галузях промисловості збирає інформацію про істо­ричні тенденції змін важливих параметрів, використовуючи її як стартову точку для прийняття якихось стратегічних рішень. Прості екстраполяційні графіки служать для багатьох компаній корисни­ми «кваліфікованими підказками».

Ефективність,

люмен/ват

(логарифічна

шкала)

1000 100 10 1

Фпюоресцена лампа    

 

'е*               <

Натрієва лампа 

-

                                            І

*

  Ртутна лампа

—           

"

  Целюлозна нитка                               ;
Лампа Едісона

s ""

і

—                                                           

Парафінова свічка                            і

_] ___ І ___ І __ І ___ І __ І І І і >

1860 1880 1900 1920 1940 1960 1980 2000 2020

Час, роки

Рис. 2.5. Екстраполяція тенденцій ефективності Щтучних джерел світла

За наявності необхідних даних екстраполяція тенденцій є до­сить недорогим і швидким методом. З урахуванням простоти опра­цювання даних цей метод використовують як перший ступінь тех­нічного та технологічного прогнозування, одержання якогось пер­шого наближення.

Основним недоліком методу є низька точність, оскільки харак­тер впливу зовнішніх обставин на розглянуті перемінні непостій­ний у часі, і тому найкращі результати можна отримати при використанні цього методу лише на найближче прогнозування (кілька кварталів, один рік).

Регресивний аналіз. Якщо зв'язок між досліджуваною величи­ною, наприклад, параметром якості, та технологічними параметра­ми процесу можна представити у формі математичної залежності — рівняння регресії, то це дає змогу розрахувати кількісні характери­стики досліджуваної величини, навіть якщо параметри залежать один від одного, тобто корельовані. Позитивним у цьому методі є те, що є добре розроблена теорія регресивного аналізу та комп'ютерні програми для розрахунків значень параметрів. Якщо відомі причи­ново-наслідкові зв'язки між параметрами, то такий аналіз дає якіс­ніші прогнози, ніж метод екстраполяції, що дозволяє здійснювати середньо- й довгострокові прогнози.

Метод S -кривих. Залежність багатьох процесів від часу має S-подібний характер: на початковому етапі параметри збільшуються повільно (йде нагромадження — так званий інкубаційний період), потім іде період швидкого зростання і, по досягненні певної вели­чини, швидкість процесу зменшується, асимптотично наближаю­чись до певної межі. Така залежність характерна для багатьох па­раметрів якості продукції або для виведеного на ринок товару, коли частка відповідного ринку зростає спочатку повільно, потім швид­ко, а потім різко сповільнюється, після чого починає падати.

Процедуру побудови S-кривої коротко можна описати в такий спосіб:

- визначити характеристику товару, якої потребує ринок;

- визначити технологічний параметр або параметри, якими мож­на забезпечити цю характеристику;

- зібрати інформацію про динаміку розвитку цього параметру в минулому;

- визначити природне обмеження цього параметру;

- побудувати на основі отриманої інформації S-криву, що Mat-асимптоту до природного обмеження;

- визначити події й тенденції, що можуть уплинути на майбутній розвиток параметра і як наслідок — на форму кривої. Схематично це показано на рис. 2.6 [62].

Фізичне обмеження

О.

А.

со

с

>s

S X У 'С

о

 

 

І

X

CD

\-

Час

Рис. 2.6. S-крива для прогнозування технологічного параметра

Якщо побудувати декілька S-подібних кривих заміни технологій виявляється, що вони складають криву, що огинає всі попередні, має також S-подібну форму. Як приклад на рис. 2.7 показано S-криву, побудовану для прогнозування швидкості транспорту.

Якщо відомі такі криві для аналогічних параметрів, то цей ме­тод може бути корисним для прогнозування розвитку технологій, особливо на стадіях НДР і НДДКР. Метод, також корисний своїм нагадуванням про те, що технологічні параметри не можуть зроста­ти нескінченно, запобігаючи тим самим типовій помилці, коли про­гнозування виходить з лінійної екстраполяції.

Метод історичних аналогів. Відомий вислів «Дурень учиться на власних помилках, а розумний — на чужих» відбився в цьому методі. Якщо відомі рішення, що їх застосовували великі фірми в ситуаціях, подібних до Вашої, то є велика ймовірність того, що, прийнявши аналогічне рішення, Ви одержите позитивний результат. Для цього на Заході є бази даних, наприклад, «Вплив ринкової стратегії на біз­нес» (Profit Impact of Market Strategy — PIMS), де узагальнено вели­ку кількість конкретних ситуацій для 1700 компаній у різних галузях промисловості. Поки що користуватись цією базою даних досить до­рого, однак їх бурхливий розвиток сприятиме здешевленню та під­вищенню надійності цього методу прогнозування.

Природне обмеження -"швидкГсть світла"

1750          1850          1950         2050

роки

Рис. 2.7. S-крива для прогнозування швидкості транспорту

Метод аналізу винахідницької активності. Аналіз динаміки патентування винаходів дозволяє отримати інформацію про техніч­ні й технологічні тенденції, а також про основних учасників розро­блення нових технологій і продуктів. Патенти є добротним матеріа­лом для досліджень, оскільки розробники, піклуючись про захист своїх прав, патентують їх. Якщо ще кілька років тому такий аналіз був утруднений, то тепер — зі зростанням комп'ютеризації, наявно­сті інтернет-мережі, забезпеченні вільного доступу до патентних фондів в електронному виді — ефективність такого аналізу різко зросла. Можна сподіватися, що в найближчому майбутньому цей метод стане одним з найнадійніших для прогнозування технологій та інноваційних продуктів [14].

Більшість компаній додержуються такої схеми патентних до­сліджень:

- визначення об'єктів дослідження;

- формулювання проблеми та встановлення сфери пошуку;

- пошук необхідних патентів;

- завантаження патентів у програму для ЇХ опрацювання;

- комп'ютерне опрацювання патентів;

- інтерпретування результатів патентного аналізу.

Аналіз динаміки винахідницької активності за роками дозво­ляє виявити тенденції: чи зростає кількість Патентів, чи залишаєть­ся постійною або ж зменшується. Такий аналіз дозволяє виявити домінування конкретного розроблювана аб

 виробника. Важливе значення має аналіз портфелю патентів коМЦанії, що дає змогу ви­явити напрямок проведених конкурентами Науково-технічних роз­роблень.

Статичний аналіз описів винаходів і корисних моделей дозво­ляє не тільки виявити вичерпний список вимог до певної продукції, але й проранжувати їх за ступенем значущості (ваги), тобто скласти гам' оИннїиг.ipMijhifB іютр>л£ дпс $в&чр jivw }⁷

ІЇояукгів. Ак&ліз а&тек- тів дозволяє прогнозувати появу на ринку Нових розробок за 6-18 місяців і є наразі одним із кращих способів відстеження технологі­чних змін у всьому світі. Він також дозволяв виявити потенційних кандидатів для купівлі або продажу ліцензії* на розроблювані тех­нології.

Для забезпечення необхідної повноти відомостей варто оновля­ти чи повторювати патентний пошук щороку. У великих компаніях цим займаються зазвичай до 10 чоловік.

Як приклад наведемо один з результатів виконаного нами про­гнозу розвитку металургійної галузі (рис. 2-8) [63]. Аналіз прово­дили за класами МПК С21, С22, С23, С25, С30, що відповідають ме­талургійній галузі. Дослідження здійснено

002 року з прогнозом на 2003-2004 роки (жирні лінії на рис. 2.8).

З рис. 2.8 видно, що за останні п'ять роЩв спостерігається тен­денція до зменшення активності патентування. Перевірка прогнозу в 2003 році показала, що у США, як і передбачалося, за перше пів­річчя не було отримано в цій галузі жодного патенту, тоді як у 1999 році кількість патентів становила понад 25()0. Тенденція до змен­шення патентної активності спостерігається 'Ьакож у Російській Фе­дерації та в Китаї. Звідси можна зробити висновок, що металургій­на галузь не є інноваційно-привабливою і чавряд чи слід шукати нові ідеї в цій сфері.

1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004

роки

Рис. 2.8. Динаміка патентування в металургійній галузі: 1 — США; 2 — Російська Федерація; 3 — Китай; 4 — Україна

Аналіз наукової літератури. Цей метод певною мірою є допов­ненням до попередніх. Однак є й відмінності. З одного боку, не більш як третина досліджень доводяться до стадії патентування. З іншого боку, вони передують патентуванню, тому допоможуть ви­явити тенденції значно раніше. Вважається, що аналіз наукової літератури дозволяє зробити прогноз не більше ніж на 3-4 роки, тому його бажано повторювати щорічно. Поки що кількість фірм, що пропонують подібні послуги, вкрай обмежена, а вартість таких досліджень висока (за даними 1991 року одне таке повне дослі­дження в США коштувало від 50 до 150 тис. доларів). Однак варто очікувати, що в міру переведення реферативних журналів на елект­ронні носії швидкість і ефективність такого аналізу істотно зросте, а їхня вартість суттєво знизиться.

Методи експертних оцінок

У строгому означенні експертні оцінки є судженням або викла­дом висновків, базованих на інтерпретації логічних міркувань, до­казах або обґрунтованих майбутніх очікуваннях, що їх надають лю­ди, які відрізняються глибокими знаннями в розглянутій сфері.

До експертних оцінок вдаються, коли немає необхідних для ек­страполяції даних, а причиново-наслідкові зв'язки між параметра­ми настільки складні, що їх не можна визначити математично. У цьому разі приходять на допомогу інтуїція та знання експертів.

Інтерв'ювання є добре відомим способом збору інформації, що широко практикується. Мета інтерв'ю — одержати глибокі судження експерта щодо предмета прогнозування. Оскільки одна людина не може бути однаково підготовленою за всіма аспектами, зазвичай беруть інтерв'ю в кількох експертів, а потім роблять ви­сновки.

При проведенні інтерв'ю корисно дотримуватись кількох прос­тих порад:

- інтерв'ю експертів треба заздалегідь ретельно спланувати;

- корисно підготувати особу, в якої буде взято інтерв'ю за допо­могою заздалегідь направленого до неї листа з указівкою цілей інтерв'ю і, можливо, деякими орієнтовними питаннями;

- інтерв'ю проводять віч-на-віч або телефоном у вигляді обміну усними питаннями та відповідями;

- процес інтерв'ю має бути неупередженим збором інформації, не перекрученим впливом інтерв'юера.

Анкетування. Анкетування за своєю суттю є тим же інтерв'ю, але проведене у вигляді письмових відповідей на поставлені питан­ня за відсутності інтерв'юера, і є ефективним способом неупередженого аналізу думок багатьох людей. Основна вада анкетування по­лягає в тому, що структурування питань і відповідей часто заважає людям висловити свої думки.

Численні джерела інформації стосовно проведення анкетуван­ня дозволяють дати такі рекомендації:

- бажано розробити форму анкети на основі ретельного аналізу провідних індивідуальних експертів, а також груп, організацій, асоціацій з максимально рівномірним представництвом професіоналів у цій сфері;

- структура аналізу має бути чітко орієнтованою на цілі опиту­вання, що забезпечує її стислість;

- в анкеті важливо передбачити можливість розгорнутих (крім

«так» або «ні») відповідей, а також коментарів.

Анкетування використовується досить широко для цілей техні­чного й технологічного прогнозування, коли необхідно встановити Ймовірність і можливі терміни досягнення тих або інших технічних

параметрів. Такі ймовірності можна розглядати як гіпотетичні, од­нак це думка експертів, яку варто брати до уваги.

Анкетування широко використовується як інструмент марке­тингу для прогнозування продуктів і на стадії генерування ідеї, і на завершальних стадіях НДДКР.

Метод Делфі — це метод прогнозування, метою якого є згрупу­вання знань експертів. Це ітераційний метод анкетування, що при­водить до консенсусу експертів. У дослідженні можуть брати участь сотні експертів.

Процес проведення досліджень складається з таких стадій:

1) призначення адміністратора, що буде відповідальним за прове­дення цього дослідження;

2) підготування проекту анкети;

3) добір експертів;

4) проведення експериментального дослідження з Метою уточнен­ня анкети;

5) поширення анкети серед експертів (етап 1);

6) аналіз результатів першого раунду, повернення анкет експер­там (етап 2);

7) аналіз результатів другого раунду, повернення анкет експертам (етап 3);

8) аналіз результатів третього раунду, підготування кінцевого ва­ріанта прогнозу.

На першому етапі експерти роблять прогноз незалежно один від одного. Вони не знають, хто є іншими учасниками дослідження (оптимальна кількість експертів — 25). Протягом місяця експерти повертають заповнені бланки і адміністратор опрацьовує ці анкети, визначаючи серединні значення і інквартильний розмах. Під сере­динним значенням розуміється таке число, значення, менше за яке вибрала половина респондентів. Інквартильний розмах містить по­ловину відповідей по різні боки від серединного значення.

На другому етапі анкети зі значеннями серединної величини й інквартильного розмаху роздають експертам. їх просять обґрунту­вати свої прогнози або переглянути їх. Одержавши відповіді, адмі­ністратор знову розраховує серединне значення й інквартильний розмах.

Подібно здійснюється третій етап. Завдання — виробити узго­джене рішення.

Електронні засоби комунікації дозволяють прискорити процес досліджень. Експерти можуть надавати свої дані будь-коли. У та­ких випадках завершити дослідження можна, коли серединне зна­чення та інквартильний розмах стануть постійними.

При використанні методу Делфі особливу увагу варто приділи­ти доборові експертів. Це мають бути люди, глибоко обізнані в кож­ній сфері. Щоб урахувати різні думки, бажано залучити по три екс­перти з кожної галузі. Крім технологів, корисно залучити фахівців з нетехнічних галузей знань: економіки, політики, соціальної сфери. Відсутність цих експертів є частою помилкою технологів, що скла­дають прогноз ізольовано без врахування впливу оточуючого сере­довища.

Метод Делфі все частіше застосовується для:

- ідентифікації застосувань існуючих і нових технологій;

- визначення часу реалізації технології, досягнення певних па­раметрів або готовності конкретного технологічного продукту до ринку.

Метод «мозкового штурму». «Мозковий штурм» є інструментом для швидкої генерації або відбору ідей. У процесі беруть участь 8-12 провідних експертів. Дискусію веде так званий модератор. Ре­зультат вирішальною мірою залежить від кваліфікації модератора, який повинен не тільки вміти керувати груповою дискусією, але розуміти предмет обговорення й не проявляти упередженості як до різних думок, так і до членів групи. Метод застосовується для:

- ідентифікації нових застосувань наявних технології або продукту;

- ідентифікації перспективних технологій або продуктів для розв'язання повсякденних потреб;

- ідентифікації параметрів і чинників, які варто впровадити в за­гальному підході до технологічного прогнозування;

- ідентифікації конкретного використання та можливих страте­гій застосування результатів прогнозування як частини проце­су стратегічного планування.

Зрозуміло, виявлені ідеї потребують подальшого аналізу на предмет їх упровадження. Проте вони можуть служити вихідними даними для інших методів прогнозування.

Варіантом «мозкового штурму» є метод номінальних груп. Він служить радше не для генерації ідей, а для їх відбору. Суть методу полягає в тому, що учасники письмово формулюють ідеї, що виник­ли, після чого всі вони по черзі обмінюються з іншими — по одній

ідеї в одному виступі з подальшим їх узагальненням, уточненням та усуненням дублювання. Особливість методу та його відмінність від звичайних «мозкових штурмів» — таємне голосування учасників по кожній з ідей, як правило, одночасно у вигляді числа голосів під­тримки («за» або «проти») та якогось рейтингу, яким оцінюють ко­жну з ідей, що потрапили до списку. Таке голосування забезпечує певний консенсус щодо найкращих ідей.

«Мозковий штурм» є поширеним методом для прогнозування Нових продуктів чи технологій. Як експертів часто використовують Найерудованіших фахівців фірми. Але вже з'являються професійні групи, що виконують «мозковий штурм» на замовлення.

Теорія розв'язання творчих задач (ТРТЗ). ТРТЗ є дуже ефекти­вним методом під час розв'язання творчих задач будь-якої складно­сті й дозволяє знаходити необхідні рішення на рівні вдосконалень, винаходів, великих винаходів, відкриттів, що визначають принци­пово нові напрямки в науці й техніці. Метод ТРТЗ розроблено в колишньому СРСР під керівництвом російського науковця Г.С. Альтшуллера.

На основі ТРТЗ створено низку алгоритмів розв'язань винахі­дницьких задач (АРВЗ), які поступово вдосконалюються. Розши­рюється сфера й галузі їх застосування. Теорія розв'язання винахі­дницьких задач широко використовується на практиці для підви­щення ефективності винахідницької й раціоналізаторської діяльно­сті, розвитку творчого мислення фахівців тощо [60].

В основі ТРТЗ лежать засоби розв'язання «технічних супереч­ностей» та функціональні схеми типових взаємодій частин механіч­них систем, що були визначені як метод «РЕПОЛЬ» (від речовина — енергія — поле). Найефективніше цей метод застосовується для розв'язання творчих задач у галузі машинобудування [64].

Багатоваріантний аналіз

В основу багатоваріантного аналізу, на відміну від усіх інших методів прогнозування, покладено концепцію, за якою в силу бага­тьох невизначеностей не можна заздалегідь знати те «одне» майбут­нє, що колись постане, тому треба оцінити ймовірні альтернативні наслідки різних його варіантів і бути готовим до можливих змін, заздалегідь виявивши різні схеми реакції на конкретний розвиток подій.

Такий підхід до аналізу незамінний для компаній, чиї спожи­вачі та ціни мінливі, а структура ринку коливається під впливом

політики, законодавства, соціальних уподобань тощо. Прогноз ґру­нтується на розгляді альтернативних наслідків, на основі яких роз­робляється стратегія, що здатна якнайімовірніше привести до ба­жаних результатів.

Метод сценаріїв. Цей метод дозволяє об'єднати соціально-політичні, економічні й технологічні чинники, хоча й не дає таких точних мікровідповідей, як статистичні моделі та економетрика.

Як і інші методи прогнозування, метод сценаріїв добре підхо­дить для одних типів застосувань і непридатний — для інших. Його найбільша ефективність спостерігається, якщо до методу прогнозу­вання висуваються такі вимоги:

- прогноз повинен враховувати макроскопічні фактори, що зна­ходяться поза межами кількісних перемінних і встановлених зв'язків між ними (наприклад, необхідно врахувати можливі зміни політики й економіки);

- потрібний прогноз на тривалий час;

- немає потреби встановлювати фактичну послідовність подій і їх координат у часі: фіксується тільки початковий і кінцевий стан системи;

- розглянуте питання пов'язане з дуже великою невизначеністю;

- до процесу повинні бути залучені некількісні фактори (зміна доктрин, концепцій, законодавства).

Метод припускає таку послідовність дій:

- детальне документування аналізу тенденцій і виявлення перед­бачуваних подій, що мають відбутись до передбачуваного тер­міну (за змоги з оцінкою їх імовірності або хоча б з ранжируванням у порядку ієрархії ймовірностей);

- виявлення альтернативних груп найважливіших факторів;

- об'єднання значущих сценаріїв між собою;

- бачення майбутнього (майбутніх) сценарію, за яким створю­ється основа для планування та прийняття відповідних рішень в умовах невизначеності.

Конкретні способи побудови сценаріїв є різними, проте є добре розроблені прийоми, наприклад, метод «Монте-Карло» для оцінки ризиків і комп'ютерні програми — для його реалізації.

Моделювання. Суть методу полягає в тому, що створюється якась модель минулого, сьогодення або майбутнього й задається алгоритм дій, за допомогою яких виявляється вплив зміни вхідних УМОВ на кінцевий результат. Наприклад, це може бути математична

модель. Цей метод дозволяє випробувати варіанти, що неможливі в реальному втіленні.

Подібно до лабораторних експериментів моделювання дає змо­гу для досліджень впливу великого діапазону вимірюваних параме­трів без реального ризику, з яким ці зміни могли б бути пов'язані в натуральному експерименті.

Водночас треба відзначити й серйозні недоліки, що обмежують використання цього методу на рівні керівництва корпорацій:

1. Базові моделі, що використовуються під час моделювання, часто не дуже точні й надто спрощені, що може призвести до поми­лок як у самому моделюванні, так і при прийнятті рішень.

2. Побудова базових моделей вимагає значних ресурсів, особ­ливо під час побудови «реалістичних». Чим реалістичніша модель, тим вона складніша й тим менше керівництво схильне використо­вувати її.

Наявна тенденція до збільшення потужності комп'ютерів має підвищити як точність базових моделей, так і знизити трудоміст­кість їх побудови.

2.3. Прогнозування нових технологій 2.3.1. Необхідність і завдання прогнозування

Технологічне прогнозування визначають як прогнозування майбутніх характеристик технологій, устаткування або методів, їх­ніх конкретних характеристик, параметрів. Іншими словами, це опис майбутнього в словах або цифрах стосовно сфер використання технології. Методи технологічного прогнозування можуть бути за­стосовані на будь-якій стадії технологічного проекту, починаючи з фундаментальних досліджень, виявлення комерційного потенціалу розробки й закінчуючи аналізом виробленого продукту, а також економічного середовища та ринку.

Оскільки ціль будь-якої нової технології або інноваційного про­екту — посилення конкурентоспроможності, а здійснення технологі­чної розробки часто забирає роки, важливо, щоб до моменту його за­вершення мета проекту (досягнення якихось певних конкурентних переваг) залишалася, як і раніше, актуальною, а досягнуті параметри зберігали переваги щодо можливих конкурентів.

Отже, задачі, які необхідно розв'язувати при прогнозуванні но­вої технології, зазвичай передбачають:

_ проведення порівняльного аналізу (визначення технічного рі­вня) планованої розробки;

_ аналіз зовнішніх тенденцій у процесі виконання розробки, що повинна зберегти свою конкурентність на момент її завершення;

_ експертні судження про можливі наслідки здійснюваної розро­бки або продуктів для компанії й економіки загалом. Щоб визначити технічний рівень технології на будь-якій стадії комерціалізації, слід виконати такі кроки:

_ виявити весь набір критичних параметрів технології або проду­кту, що виробляється за цією технологією, які обумовлюють їх конкурентність;

- формалізувати опис цих параметрів;

- зіставити ці параметри з відповідними характеристиками, що їх досягли основні конкуренти;

- визначити можливий розвиток або еволюцію технології чи про­дукту порівняно з описаними за час передбачуваного здійснен­ня розробки.

Крім технічних параметрів, критеріями оцінки «перспективно­сті» розробки мають бути такі характеристики, як:

- величина необхідних витрат;

- доведена «ринковість проекту» (ситуація на ринку, підтвер­джена зацікавленість споживачів до цієї сфери технологій, продукту, галузі застосування; корисність для суспільства);

- співвідношення ризиків та очікуваної користі;

- технічна можливість керувати проектом (графік здійснення і наявних ресурсів).

Типовою помилкою є врахування тільки технічних параметрів та ігнорування інших факторів навколишнього економічного, полі­тичного, соціального середовищ, зв'язок між якими показано на рис. 2.9 [62].

Ось, наприклад, науковці розробили технологію вирощування трансгенної сої, що обіцяє великі економічні прибутки. Але насе­лення (соціальний аспект) побоюється споживати продукти, що її містять. Воно апелює до уряду про заборону застосування сої в хар­чових продуктах (політичний аспект). Уряд, своєю чергою, може ініціювати, а парламент прийняти закон, що забороняє викорис­тання трансгенної сої (юридичний аспект). Отже, технологічні ас­пекти не можна вивчати ізольовано.

Політичні аспекти

Технологія

(інноваційний

продукт)

Економічні аспекти

 

Юридичні аспекти

Соціальні аспекти

Рис. 2.9. Взаємозв'язок між різними аспектами середовища

2.3.2. Основні методи прогнозування технологій

Опис результатів технологічного прогнозу має містити чотири обов'язкових елементи:

- обговорений період (уроках);

- прогноз загальної ситуації в конкретній галузі технологій;

- прогнозовані характеристики якості (за змоги у вигляді кількі­сних параметрів);

- імовірність зазначених змін до зазначеного часу.

Вже на етапі генерації ідеї нової технології необхідно вивчити три фактори:

1. Технологічні аспекти: технічні характеристики порівняно з тим,

що можливо досягнути; потенційна продуктивність; час, який необхідно витратити для розроблення; дата запуску розробки у виробництво.

2. Економічні характеристики: витрати на розробку порівняно з потенційним прибутком від її використання; собівартість про­дукції порівняно з плановою ціною; обсяг очікуваних продажів порівняно з витратами на виробництво.

3. Ринок: зміна пошуку; поява технологій конкурентів і технічні характеристики їхніх технологій, розмір ринку та тенденції йо­го зростання.

Цілком зрозуміло, що на етапі генерування ідеї нової технології такі оцінки будуть грубими. Але їх необхідно буде повторювати на наступних етапах:

- оцінка вірогідності створення технології;

- розроблення і прогнозування технології;

- підготування її до виробництва і запуск виробництва. Зазвичай під час переходу від етапу до етапу прогнозні оцінки

ставатимуть дедалі точнішими. Образно процес уточнення прогнозу представив Браєн Твісс на прикладі автомобільної подорожі [62]. Перш ніж відправитись у подорож, вивчається карта й обирається маршрут. Це вихідне планування, що визначає час у дорозі. Але дорогою доводиться змінювати швидкість через повороти та щіль­ність руху. Гарний водій враховує ці зміни заздалегідь, що схоже на процес короткострокового прогнозування. Якусь інформацію мож­на одержати, подивившись у дзеркало заднього виду, тобто одержа­ти інформацію про минуле. Відставання може бути також спричи­нене дорожньо-ремонтними роботами або поломкою автомобіля. Ці події можна передбачити, однак неможливо спрогнозувати, коли вони відбудуться. Проте їх варто врахувати під час планування не­передбачених обставин. Якщо ж вони відбудуться, можна буде під­готувати новий план з іншим часом прибуття та зміненим маршру­том. А для цього необхідно зробити новий прогноз. Зрештою, може виявитись, що новий очікуваний час прибуття не влаштовує водія й тоді він вирішує скасувати поїздку.

Для прогнозування технологій можна практично використову­вати й інші методи прогнозування, вже описані в цьому розділі.

2.3.3. Заміна технологій

Рано чи пізно виникає ситуація, коли спроби вдосконалити технологію не мають успіху. Тоді виникає потреба замінити стару технологію на нову. Безумовно, за такої заміни необхідно брати до уваги економічні й інші чинники, але ключовою проблемою, без розв'язання якої успіх неможливий, є пошук принципово нової межі ключового технологічного параметру. Часто проблему роз­в'язують на основі винаходу або навіть відкриття.

Для пояснення цього повернімося до методу S-кривих (рис. 2.10). Уповільнення зростання параметра (верхня частина S-кривої) для технології А свідчить про те, що значення цього параметра наближа­ється до природної межі (фізичного обмеження), тому необхідно поду­мати про заміну цієї технології на нову, для якої фізичне обмеження буде більшим, ніж для технології Л (технологія Б).

(О

а

і -ш 5 га Q. (О

с

к

г І ш у га і

 

Природне обмеження технології А

Технологія А

Природне обмеження технологГГБ

Час, t

Рис. 2.10. Заміна технологій

Цілком вірогідно, що ця нова технологія натрапить на протидію персоналу підприємства. Принаймні є дві причини для цього. По-перше, на час t, (рис. 2.10): критичний параметр нової технології Б буде нижчим, ніж для технології А. По-друге, нова технологія зведе нанівець більшу частину капіталовкладень в обладнання технології А. Тому є бажання працювати на цьому обладнанні якомога довше, щоб отримати віддачу від вкладення інвестицій. Песимістично мо­жуть ставитись до нової технології і технологи, оскільки їх знання про старі технології значні, а про нові — не достатні. Керівники час­то недооцінюють весь масштаб загрози, що може мати катастрофіч­ні наслідки для їхнього майбутнього, якщо вчасно не замінити ста­ру технологію.

Під час прогнозування нової технології слід звернути увагу на її природні обмеження. Якщо обмеження нової й наявної технології однакові, то переваги першої можуть виявитися незначними, і по­передні витрати, невизначеність і ризики можуть призвести до того, що її буде недоцільно здійснити, попри переваги. Однак якщо об­меження для нової технології значно перевищує як таке для старої, то нова технологія може забезпечити конкурентоспроможність то­варів, що вироблятимуться за її допомогою.

Але для того, щоб знайти нове вище обмеження, необхідно принаймні здійснити винахідницький крок, тобто зробити винахід, який ляже в основу цієї технології.