1 Информационное обеспечение управления 

     Информация  — одна из сложнейших, еще полностью  не раскрытых, даже таинственных областей современной науки.

     В теории управления принято такое  определение информации: совокупность сведений об изменениях, совершающихся  в системе и окружающей ее среде, которая уменьшает степень неопределенности наших знаний о конкретном объекте, это обмен сведениями (данными) между  людьми, человеком и автоматом, автоматом  и автоматом. И этого определения  вполне достаточно для изучения проблем  управления.

     Информация  является основой процесса управления, труд управляющего и состоит в  ее изучении и обработке. От уровня организации сбора, обработки и  передачи информации зависит эффективность  управления. Различают внешнюю, входную  информацию, первичную (исходную), которая  возникает в ходе производства, и  вторичную как результат обработки  исходной информации. На рисунке 1 приведена  схема информационных связей руководителя.

     Управленческая  информация имеет ряд особенностей:

• большие объемы информации должны обрабатываться в жестко ограниченные сроки;
• исходная информация подвергается неоднократной обработке с различных производственных точек зрения и с учетом требований потребителей;
• исходные данные и результаты расчетов хранятся длительное время.

     Выполнить эти требования к управленческой информации способна лишь компьютерная техника с ее быстродействием  и большой емкостью памяти. Оптимальный  способ хранения производственной информации — создание баз и банков данных, т.е. функционально организованных массивов компьютерной информации, осуществляющих централизованное обеспечение коллектива пользователей или совокупности решаемых в системе задач. При этом способе создания и использования массивов информации, когда одна группа специалистов обрабатывает и вводит в банк данных информацию, а другие специалисты ее используют в различных производственных аспектах, обеспечивается интерактивный, т.е. активный с обеих сторон режим работы. 

     Рисунок 1 – Информационные связи руководителя. 

     Наряду  с материальными, трудовыми, сырьевыми, финансовыми ресурсами информационные ресурсы в управлении предприятием имеют первостепенное значение как  обязательная предпосылка успешного  производственного процесса. Научно-техническая  информация является основным фундаментом  при разработке новыx технологических процессов, основой развития средств производства. Процедура принятия управленческого решения всегда опирается на первоисточник — имеющуюся в распоряжении руководителя альтернативную информацию, и важно уметь использовать именно ту информацию, которая уменьшит неопределенность развивающихся тенденций и событий и поможет принять оптимальное решение. Информация в управлении действительно полезна только в случае, если в итоге ее использования она будет реализована в трудовой акт, в полезную деятельность людей. Принятое решение должно дойти до исполнителя в неискаженном виде, необходимо полностью исключить разные толкования и "додумывания", могущие возникнуть на ступенях иерархической служебной лестницы. [4, с. 7].

     2 Методы прогнозирования,  их классификация

     Прежде  всего, приведем определение метода прогнозирования как способа  теоретического и практического  действия, направленного на разработку прогнозов. Это определение является достаточно общим и позволяет  понимать термин «метод прогнозирования» весьма широко: от простейших экстраполяционных  расчетов до сложных процедур многошаговых экспертных опросов. [8]

     В настоящее время наряду со значительным числом опубликованных методов прогнозирования  известны многочисленные способы их классификации. Тем не менее, считать  этот вопрос удовлетворительно решенным нельзя, так как единой, полезной и полной классификации сейчас еще  не создано. Вероятно, прогностика, как  молодая наука, еще не достигла такого уровня развития, когда возможно создание классификации, удовлетворяющей всем этим требованиям. Итак, каковы же цели классификации методов прогностики? Можно указать две такие основные цели. Это, во-первых, обеспечение процесса изучения и анализа методов и, во-вторых, обслуживание процесса выбора метода при разработке прогнозов  объекта. На современном этапе трудно предложить единую классификацию, в  равной степени удовлетворяющую  обеим из указанных целей.

     Существуют  два основных типа классификации: последовательная и параллельная. Последовательная классификация предполагает вычленение частных объемов из более общих. Это процесс, тождественный делению родового понятия на видовые. При этом должны соблюдаться следующие основные правила: 1) основание деления (признак) должно оставаться одним и тем же при образовании любого видового понятия; 2) объемы видовых понятий должны исключать друг друга (требование отсутствия пересечения классов); 3) объемы видовых понятий должны исчерпывать объем родового понятия (требование полного охвата всех объектов классификации). [6]

     Параллельная  классификация предполагает сложное  информационное основание, состоящее  не из одного, а из целого ряда признаков. Основной принцип такой классификации - независимость выбранных признаков, каждый из которых существен, все  вместе одновременно присущи предмету и только их совокупность дает исчерпывающее представление о каждом классе.

     Последовательная  классификация имеет наглядную  интерпретацию в виде некоторого генеалогического дерева, охватывает всю рассматриваемую область  в целом и определяет место  и взаимосвязи каждого класса в общей системе. Поэтому она  является более приемлемой для целей  изучения, позволяет методически  более стройно представлять классифицируемую область знаний. [7]

     Каждый  уровень классификации характеризуется  своим классификационным признаком. Элементы каждого уровня представляют собой наименования принадлежащих им подмножеств элементов ближайшего нижнего уровня, причем подмножеств непересекающихся.

     Элементы  нижнего уровня представляют собой  наименование узких групп конкретных методов прогнозирования (иногда из одного элемента), которые являются модификациями или разновидностями  какого-либо одного, наиболее общего из них.

     В целом классификация является открытой, так как предоставляет возможность  увеличивать число элементов  на уровнях и наращивать число  уровней за счет дальнейшего дробления  и уточнения элементов последнего уровня. [8]

     На  первом уровне все методы делятся  на три класса по признаку «информационное  основание метода»:

     1. Фактографические методы базируются на фактически имеющемся информационном материале об объекте прогнозирования и его прошлом развитии.

     2. Экспертные методы базируются  на информации, которую поставляют  специалисты-эксперты в процессе  систематизированных процедур выявления  и обобщения этого мнения.

     3. Комбинированные методы выделены в отдельный класс, чтобы можно было относить к нему методы со смешанной информационной основой, в которых в качестве первичной информации используются фактографическая и экспертная. Например, при проведении экспертного опроса участникам представляют цифровую информацию об объекте или фактографические прогнозы, либо, наоборот, при экстраполяции тенденции наряду с фактическими данными используют экспертные оценки.

     Не  следует относить к комбинированным  методам те методы прогнозирования, которые к экспертной исходной информации применяют математические методы обработки  или исходную фактографическую информацию оценивают экспертным путем. В большинстве  случаев они достаточно хорошо укладываются в первый или второй из перечисленных  выше классов. [9]

     Эти классы разделяются далее на подклассы  по принципам обработки информации. Статистические методы объединяют совокупность методов обработки количественной информации об объекте прогнозирования по принципу выявления содержащихся в ней математических закономерностей развития и математических взаимосвязей характеристик с целью получения прогнозных моделей. Методы аналогий направлены на то, чтобы выявлять сходство в закономерностях развития различных процессов и на этом основании производить прогнозы. Опережающие методы прогнозирования строятся на определенных принципах специальной обработки научно-технической информации, реализующих в прогнозе ее свойство опережать развитие научно-технического прогресса. [4]

     Экспертные  методы разделяются на два подкласса. Прямые экспертные оценки строятся по принципу получения и обработки  независимого обобщенного мнения коллектива экспертов (или одного из них) при  отсутствии воздействий на мнение каждого эксперта мнения другого эксперта и мнения коллектива. Экспертные оценки с обратной связью в том или ином виде воплощают принцип обратной связи путем воздействия на оценку экспертной группы (одного эксперта) мнением, полученным ранее от этой группы или от одного из ее экспертов. [10]

     Третий  уровень классификации разделяет  методы прогнозирования на виды по классификационному признаку «аппарат методов». Каждый вид объединяет в  своем составе методы, имеющие  в качестве основы одинаковый аппарат  их реализации. Так, статистические методы по видам делятся на методы экстраполяции  и интерполяции; методы, использующие аппарат регрессионного и корреляционного  анализа; методы, использующие факторный  анализ. [8]

     Класс методов аналогий подразделяется на методы математических и исторических аналогий. Первые в качестве аналога  для объекта прогнозирования  используют объекты другой физической природы, другой области науки, отрасли  техники, однако имеющие математическое описание процесса развития, совпадающее  с объектом прогнозирования. Вторые в качестве аналога используют процессы одинаковой физической природы, опережающие  во времени развитие объекта прогнозирования.

     Опережающие методы прогнозирования можно разделить  на методы исследования динамики научно-технической  информации; методы исследования и  оценки уровня техники. В первом случае в основном используется построение количественно-качественных динамических рядов на базе различных видов  НТИ и анализа и прогнозирования  на их основе соответствующего объекта. Второй вид методов использует специальный  аппарат анализа количественной и качественной информации, содержащейся в НТИ, для определения характеристик  уровня, качества существующей и проектируемой  техники. [6]

     Прямые  экспертные оценки по признаку аппарата реализации делятся на виды экспертного  опроса и экспертного анализа. В  первом случае используются специальные  процедуры формирования вопросов, организации  получения на них ответов, обработки  полученных ответов и формирования окончательного результата. Во втором — основным аппаратом исследования является целенаправленный анализ объекта  прогнозирования со стороны эксперта или коллектива экспертов, которые  сами ставят и решают вопросы, ведущие  к поставленной цели.

     Экспертные  оценки с обратной связью в своём  аппарате имеют три вида методов: экспертный опрос; генерацию идей; игровое  моделирование. Первый вид характеризуется  процедурами регламентированного  неконтактного опроса экспертов  перемежающимися обратными связями  в рассмотренном выше смысле. Второй - построен на процедурах непосредственного  общения экспертов в процессе обмена мнениями по поставленной проблеме. Он характеризуется отсутствием  вопросов и ответов и направлен  на взаимное стимулирование творческой деятельности экспертов. Третий вид  использует аппарат теории игр и  ее прикладных разделов. Как правило, реализуется на сочетании динамического взаимодействия коллективов экспертов и вычислительной машины, имитирующих объект прогнозирования в возможных будущих ситуациях. [3]

     Наконец, последний, четвертый, уровень классификации  подразделяет виды методов третьего уровня на отдельные методы и группы методов по некоторым локальным  для каждого вида совокупностям  классификационных признаков, из которых  указать один общий для всего  уровня в целом невозможно.

     Из  методов прогнозирования наибольшее распространение получили методы экстраполяции, экспертных оценок и моделирования. В прогнозах развития техники, то есть инноваций, чаще используются методы экспертных оценок и моделирования.