Прогнозирование

2) вопросы с формой ответа в виде перечня аргументов, подтверждающих или отвергающих тезис, содержащийся в вопросе.

Вопросы, требующие содержательного  ответа в развернутой форме, определяются путем двухэтапной итерации. Первый этап - прогнозист обращается к экспертам с просьбой сформулировать наиболее перспективные и наименее разработанные проблемы. На втором этапе из всех названных проблем выбираются лишь имеющие непосредственное отношение к объекту прогноза и принципиально разрешимые.

После того как все вопросы уточнены и сведены по тематическим признакам в соответствующие разделы анкет или таблиц, переходят к работе с экспертами, анализу и обработке экспертных оценок. [5]

3. Методы моделирования

Применяется большое количество методов  на основе моделирования. Различаются логические, информационные и математико-статистические модели. [2]

К методам моделирования относится  прогноз, основанный на изучении внутренней логики логических моделей развития исследуемого явления, на анализе исторической преемственности развития науки и техники и сценариев будущего (логический анализ иерархии целей, описание реальных вариантов их достижения и оценка ресурсов).

Информационные модели основаны на анализе количественных и структурных  изменений в потоке научных публикаций и патентов. Выявляются сгустки важнейших работ, прогнозируются не только темпы, но и направления работ в данной области.

Математические модели основаны на методах математического программирования, теории игр и массового обслуживания, регрессионного и корреляционного анализа и т.д. К достоинствам математических моделей относятся четкое изложение параметров, возможность быстрого проведения расчетов, к недостаткам - невозможность учета ряда факторов, особенно экологических, отсутствие реального учета перехода количественных изменений в качественные, трудность в описании всех параметров.[1]

В настоящее время среди достаточно широкого круга специалистов сложилось  мнение об универсальности и всемогуществе  моделирования. Поэтому очень часто  при управлении компаниями и экономико-производственными системами (ЭПС) прибегают к моделированию, используя его в качестве инструмента в планировании. Однако, как указывают многочисленные источники, в практическом управлении компаниями к моделированию как к оптимизационному методу управления следует подходить более осторожно.

Причиной осторожного подхода  в практике моделирования является известное несоответствие между  объектом и его моделью: модель всего  лишь упрощенное представление действительности. Модель - есть теоретическое построение, имеющее некоторое отношение к реальности, которое можно независимо обсуждать и анализировать.

При построении математической модели неизбежно приходится вводить различные  допущения и ограничения и  из всего количества параметров объекта  выбирают лишь некоторые, по мнению разработчиков, наиболее важные, так как: во-первых, невозможно полностью выявить все параметры объекта, во вторых, если в модели учитывать всё их большое число, то она станет очень громоздкой и технически трудно реализуемой, а за большим количеством данных потеряется содержание моделирования. При сопоставлении объекта и модели встает вопрос о том, насколько точно она описывает объект. Очевидно, что для одного и того же объекта в зависимости от поставленных задач и количества учитываемых параметров можно предложить много моделей, каждая из которых описывает объект с определенной точностью (большей или меньшей адекватностью) и использует тот или иной математический аппарат. Очевидно, что используемые либо разрабатываемые модели не тождественны реальным объектам и происходящим процессам, исследование моделей и ее свойств не есть исследование реального объекта. Так как нельзя построить абсолютно адекватную модель (реализовать ее), то встает вопрос об оптимально допустимой ее адекватности, которая позволит при данных условиях на данном временном промежутке пренебречь изменениями объекта

4. МЕТОДЫ ЭКСТРАПОЛЯЦИИ  
На ранних стадиях разработки часто ограничено количество известных параметров будущего объекта и показателей организационно-технического уровня производства у изготовителя и потребителя. В этих условиях рекомендуется применять более простые, но и менее точные методы прогнозирования — экстраполяции, основанные на прогнозировании поведения или развития объектов в будущем по тенденциям его поведения в прошлом. Применение методов экстраполяции, как правило, не требует моделирования частных параметров объекта и показателей организационно-технического уровня производства. 
 
Наиболее распространенными являются методы экстраполяции по математическим моделям и графический (от руки, на глазок). Оба метода требуют наличия информации о прогнозируемом параметре объекта за период в два и более раза больше прогнозируемого периода. Для учета изменений качества объекта в прогнозируемом периоде и организационно-технического уровня производства у изготовителя и потребителя объекта применяются корректирующие коэффициенты.

ПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ  
На стадиях разработки технического задания и технического проекта по объекту массового производства отсутствуют сведения по каждой детали и сборочной единице. Объекты еще не прошли опытно-промышленных испытаний. Поэтому на этих стадиях нет возможности выполнить детальные расчеты затрат на освоение, изготовление, обращение, эксплуатацию и ремонт проектируемых объектов. 
 
А по продукции единичного и мелкосерийного производства нецелесообразно применять описанные выше точные методы прогнозирования. 
 
В этих случаях рекомендуется применять параметрические методы прогнозирования полезного эффекта и затрат, основанные на установлении зависимостей между параметрами объекта и организационно-технического уровня производства, с одной стороны, и полезным эффектом или элементом затрат — с другой. 
 
Параметрические методы прогнозирования подразделяются на два вида: по удельным показателям и по уравнениям регрессии.

5. ЭКСПЕРТНЫЕ МЕТОДЫ  
Ранее мы рассмотрели методы прогнозирования полезного эффекта и элементов затрат по объектам, которые характеризуются одной главной функцией, либо по объектам, по которым имеется достаточное количество статистических данных (в три раза больше количества показателей объекта). По объектам, не отвечающим этим требованиям, рекомендуется использовать экспертные методы. 
 
Например, приборы, выпускаемые приборостроительными заводами, с одной стороны, характеризуются несколькими главными функциями и параметрами (количество измеряемых величин, пределы точности и количество измерений в единицу времени, срок службы, надежность работы), а с другой стороны — эти приборы выпускаются, как правило, только одним заводом и по ним не имеется достаточного количества статистических данных для применения математических методов прогнозирования. Также отсутствует достаточное количество статистических данных по уникальным, сложным машинам единичного производства. 
 
Сущность экспертных методов прогнозирования заключается в выработке коллективного мнения группы специалистов в данной области. Существует несколько методов экспертной оценки развития объекта в будущем. Рассмотрим здесь только один — метод баллов, который можно применять для прогнозирования как полезного эффекта объекта, так и элементов затрат. 
 
Сначала формируется экспертная группа из специалистов в данной области, численность которой должна быть равна или больше девяти. Для повышения однородности состава группы путем анонимного анкетирования возможен отсев специалистов, которые, по мнению большинства, не совсем компетентны в данной области. 
 
Затем коллективно устанавливают или выбирают несколько важнейших параметров (3—5) объекта, влияющих на полезный эффект и элементы затрат. 
 
Экспертные методы могут применяться не только для прогнозирования полезного эффекта или элементов затрат по объекту, но и для оценки полезного эффекта (технического уровня) серийно выпускаемого объекта, характеризующегося несколькими основными функциями. 
Сущность экспериментального метода 
 
Этот метод прогнозирования применяется для решения частных задач в массовом производстве на стадиях НИОКР и организационно-технологической подготовки производства. На экспериментальных установках, испытательных полигонах, опытно-промышленных партиях товаров, которые потом будут выпускаться в больших количествах, устанавливаются различные нормативы качества и элементов затрат. Например, нормативы полезного расхода конкретных материалов и других ресурсов на освоение, производство, техническое обслуживание или ремонты товара, нормативы потерь, показателей качества, организации процессов и т. д. К примеру, устанавливается расход конкретной марки бензина на 100 км пробега автомобиля конкретной марки в типовых условиях, норматив расхода электроэнергии за час работы конкретного электродвигателя, нормативы снижения производительности конкретного вида оборудования по мере его старения, и т.п. 
 
Экспериментальный метод прогнозирования дорог, так как требует строительства (реконструкции) опытно-экспериментальных установок, полигонов и других объектов. Поэтому для его применения необходимы тщательное технико-экономическое обоснование, высокий уровень организации работ. 
 
6. ОРГАНИЗАЦИЯ РАБОТ ПО ПРОГНОЗИРОВАНИЮ 
 
Организация работ по прогнозированию представляет комплекс взаимосвязанных мероприятий, направленных на создание условий для прогнозирования полезного эффекта и элементов совокупных затрат по продукции с целью подготовки информации для принятия оперативных и стратегических решений. Задачи организации работ по прогнозированию: 
 
- сбор и систематизация необходимой информации для прогнозирования; 
 
- подготовка специалистов, владеющих основными приемами и методами прогнозирования;  
-формирование и организация функционирования рабочих органов программирования, интегрированных с существующими службами управления. 
 
Принципы организации работ по прогнозированию 
 
Рациональная организация работ по прогнозированию должна обеспечивать оперативное получение вариантов развития качественных характеристик изучаемого объекта, условий его производства и потребления, тенденцию изменения полезного эффекта и элементов затрат по стадиям жизненного цикла объекта и уменьшение затрат средств и времени но проведение прогнозирования. 
 
Выполнение этих требований возможно при соблюдении следующих принципов организации работ по прогнозированию: адресность, сбалансированность, параллельность, непрерывность, прямоточность, адекватность, управляемость, альтернативность, адаптивность. 
 
Принцип адресности состоит в выполнении прогнозов для строго определенной научно-исследовательской или проектно-конструкторской организации, а также предприятия — изготовителя объекта. 
 
Принцип параллельности проведения работ по прогнозированию различными службами используется для сокращения времени сбора и обработки исходной информации и выполнения самого прогноза. 
 
Принцип непрерывности состоит в систематическом сборе и обработке поступающей дополнительной информации после выполнения прогноза и внесения необходимых коррективов в прогноз по мере необходимости. 
 
Принцип прямоточности предусматривает строго целесообразную передачу информации от одного исполнителя к другому по кратчайшему пути. 
 
Принцип автоматичности является одним из основных для сокращения времени и затрат на сбор и обработку исходных данных и выполнение прогнозирования. 
 
Принцип адекватности помогает точнее оценить вероятность реализации выявленной тенденции изменения полезного эффекта и затрат на его получение. Для использования принципа управляемости необходимо применять количественные оценки показателей качества и затрат, экономико-математические методы и модели управления. 
 
Принцип альтернативности прогнозирования связан с возможностью развития объекта, отдельных его компонентов и технологии изготовления изделия по разным траекториям, с различными затратами в зависимости от использования тех или иных принципов, закладываемых в конструкцию или технологию. Вероятностный характер прогнозирования отражает наличие случайных процессов и отклонений при сохранении устойчивости прогнозируемых тенденций. На формирование альтернатив влияют конкретные цели удовлетворения определенных потребностей потребителя и сокращение затрат на достижение этих целей. 
 
Принцип адаптивности прогнозирования заключается в изучении и максимальном использовании факторов внешней и внутренней среды объекта как системы, в приспособлении методов и параметров прогнозирования к этим факторам, к конкретной ситуации. 
 
Прогнозирование полезного эффекта и элементов совокупных затрат, являясь неотъемлемой составной частью системы планирования качества и эффективности продукции, выполняет в ней функции вероятностного, вариантного (альтернативного) предвидения будущего на основе раскрытия и измерения объективных тенденций повышения качества продукции ^затрат на его достижение. 
 
Прогнозные разработки являются неотъемлемой составной частью комплексных целевых программ. При разработке прогнозов можно выделить следующие этапы: сбор, анализ и корректировка материалов по прогнозированию; анализ сложившихся тенденций и проблем повышения качества продукции; разработка прогнозов в составе предполагаемой комплексной программы. 
 
Структура прогноза обусловлена сроками, на которые он разрабатывается, а также основными направлениями научно-технического развития, которые прежде всего зависят от "срока жизни" тенденций, сложившихся в период, предшествующий их разработке. Чем более устойчивый характер носят эти тенденции, тем шире может быть горизонт прогнозирования. Различные воспроизводственные процессы имеют разные скорости протекания, разные временные циклы. Так, цикл воспроизводства приборов значительно короче цикла воспроизводства станков и другого оборудования, сроки обновления продукции машиностроения в значительной мере определяются динамикой технического уровня орудий труда и т.д. 
 
Прогноз является предплановым документом и поэтому его внедрение на практике означает разработку научно обоснованного, оптимального плана повышения качества и эффективности продукции на основе использования вариантов прогноза показателей качества и затрат на его достижение.