101754 (Пошук та генерування нових ідей підприємцем), страница 3

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 причино-наслідкові зв'язки між параметрами, то такий аналіз дає якісніші прогнози, ніж метод екстраполяції, що дозволяє здійснювати середньо довгострокові прогнози.

Метод S-кривих. Залежність багатьох процесів від часу має S-подібний характер: на початковому етапі параметри збільшуються повільно, 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 мас 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.

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 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», 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.

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.

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 розроблювача. Важливе значення має аналіз портфелю патентів компанії, 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, 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. Аналіз проводили за класами МПК С21, С22, С23, С25, С30, що відповідають металургійній галузі. Дослідження здійснено 4002 року з прогнозом на 2003–2004 роки.

З рис. 2 видно, що за останні п'ять років спостерігається тенденція до зменшення активності патентування. Перевірка прогнозу в 2003 році показала, що у СПІА, як і передбачалося, за перше півріччя не було отримано в цій галузі жодного патенту, тоді як у 1999 році кількість патентів становила понад 250. Тенденція до зменшення патентної активності спостерігається також у Російській Федерації та в Китаї. Звідси можна зробити висновок, що металургійна галузь не є інноваційно-привабливою і Навряд чи слід шукати нові ідеї в цій сфері.

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. Однак варто очікувати, що в міру переведення реферативних журналів на електронні носії швидкість і ефективність такого аналізу істотно зросте, а їхня вартість суттєво знизиться.

2.3 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 причино-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 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;

6. аналіз результатів першого раунду, повернення анкет експертам;

7. аналіз результатів другого раунду, повернення анкет експертам;

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. 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.