/
Текст
ДЖ.МАРТИНО
Технологическое прогнозирование
JOSEPH P. MARTINO
Technological
Forecasting for Decisionmaking
NEW YORK
1972
Дж. Мартино
ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
Перевод с английского
ОБЩАЯ РЕДАКЦИЯ И ПОСЛЕСЛОВИЕ
ДОКТОРА ЭКОНОМИЧЕСКИХ НАУК
В. И. МАКСИМЕНКО
ИЗДАТЕЛЬСТВО «ПРОГРЕСС» МОСКВА 1977
Переводчики:
КРУГЛИКОВ А. Г., ЛЮБИМОВ Л. Л., НИКОЛЬСКАЯ А. Н.
Книга Дж. Мартино трактует вопросы методики прогнозирования технического развития, освещает принципы организации прогнозирования, наиболее оправдавшие тебя на практике, рассматривает вопросы использования его результатов для принятия разнообразных решений. Работа характеризуется широтой охвата и обстоятельностью анализа затрагиваемых проблем, а также обилием фактической информации и иллюстративного материала.
Редакции /итературы по экономике
© Сокращенный перевод на русский язык и послесловие, «Прогресс». 1977
11105—647
М-----------33 —-76
006(011—77
ОТ РЕДАКЦИИ
В постановлении XXV съезда Коммунистической партии Советского Союза по проекту «Основные направления развития народного хозяйства на 1976—1980 годы» говорится: «...всемерно развивать исследования по проблемам научно-технической революции... а также прогнозирования социально-экономических процессов...».5.
В наше время бурное развитие науки и техники оказывает всевозрастающее воздействие на самые различные стороны общественной жизни. Механизм такого воздействия сложен и многогранен. Без глубокого знания этого механизма, без тщательного анализа всего комплекса взаимосвязанных и взаимопереплетающихся факторов, определяющих развитие науки и техники в современных условиях, невозможно сознательное регулирование этого процесса. Именно поэтому Коммунистическая партия Советского Союза ставит задачу расширения фронта работ в области исследования проблем научно-технической революции, разработки методов научного прогнозирования.
Немаловажное значение в выполнении этой задачи имеет изучение передового зарубежного опыта. Никогда не следует забывать указание В. И. Ленина о необходимости использовать все лучшее, что накопила человеческая цивилизация.
С этой точки зрения определенную роль должны сыграть при соответствующем критическом отношении опыт работы и результаты исследований ведущих буржуазных специалистов. В развитых капиталистических странах в наши дни большое внимание уделяется прогностической деятельности. Действуя в интересах своего класса, представители буржуазной науки пытаются изыскать такие методы и средства, которые позволили бы с достаточной степенью точности предсказать основные направления научно-технической деятельности в будущем.
Предлагаемая вниманию советских читателей книга видного американского специалиста в области прогнозирования научно-тех-
’ Материалы XXV съезда КПСС. М., 1976, с. 214.
5
нического развития Дж. Мартино дает широкую картину современного состояния исследований в данной области. На обширном фактическом материале отражены применяемые в прогностической деятельности методы, способы расчета и анализа воздействующих факторов. Представляет значительный интерес описание роли технологического прогнозирования в процессе принятия решений и планирования деятельности на различных уровнях и в различных областях.
При изложении проблем прогнозирования'Дж. Мартино исходит из определенных классовых позиций и интересов, что должно учитываться советскими читателями при ознакомлении с материалом книги.
ГЛАВ А 1
ВВЕДЕНИЕ
1. ЧТО ТАКОЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ?
Эта книга посвящена технологическому прогнозированию. В ней мы постараемся ответить на следующие вопросы: Как составлять прогнозы? Как применять их в конкретных условиях? Как добиться, чтобы прогнозы были полезны при принятии решений? Данная глава представляет собой введение, в ней приводится определение некоторых терминов, которые будут использованы в книге.
Во-первых, что означает термин «технология» (technology)? Новое университетское издание словаря Вебстера дает два взаимосвязанных определения этого термина: «технический метод достижения практических целей» и «совокупность способов, используемых для получения предметов, необходимых для существования человека и создания удобств для него». Эллул [1] использует слово «техника» (technique) почти в том же смысле, в каком словарь Вебстера трактует понятие «технология» (technology): «техника — это совокупность методов, рациональным образом разработанных и обладающих абсолютной эффективностью (на данном этапе развития экономики) во всех областях человеческой деятельности». Эйрес [2] дал следующее определение этого термина: «целенаправленное применение упорядоченных знаний на практике, особенно в сфере производства». Ни одно из этих определений не является точным, поскольку стремится включить «все» инструменты, методы и процедуры или их «совокупность», используемые для выполнения функций, полезных человеку [3]. Невозможно дать определение, которое включало бы все факторы независимо от того, представляем ли мы их себе или нет, и которое в то же самое время давало бы точную характеристику всем тем факторам, которые оно включает. В нашей книге мы примем во внимание свойственную термину «технология» неточность, поскольку желательно дать такое определение, которое учитывало бы все приведенные выше обстоятельства. Это необходимо для того, чтобы убедиться в том, что мы не случайно пропустили что-то, что должно быть включено в определение этого термина. В нашей книге слово «технология» будет использоваться в этом общем смысле. В частности, этот термин охватывает не только механические устрой
7
ства, но включает также такие «средства программирования», как различные процедуры и методы организации человеческой деятельности, а также средства, используемые для описания или моделирования поведения человека.
Мы имеем дело с прогнозированием технологии, когда технология должна рассматриваться в широком смысле. В частности, «технологический прогноз представляет собой предсказание будущих характеристик полезных машин, процедур или методов работы».
Это определение прогноза заключает в себе два важных момента.
Во-первых, технологический прогноз имеет дело с такими показателями, как параметры технических характеристик работы машины (например, скорость, производительность, точность выполнения операций и з. д.). Прогноз ничего не говорит о том, как эти показатели будут достигнуты. Иначе говоря, прогнозисту не нужно самому изобретать машину (или что-нибудь ей подобное), появление которой он заранее предсказал. Прогноз может даже предусматривать достижение таких технических характеристик, которые выходят за пределы возможностей технических устройств, выполняющих те или иные определенные функции. Прогнозисту не нужно указывать, каким образом эти пределы будут преодолены. Прогнозист выполнил свою задачу, если предсказал, что эти ограничения будут в будущем преодолены.
Во-вторых, при технологическом прогнозировании имеют дело с машинами, процедурами и методами работы.
Некоторые авторы дали более расширенные определения технологического прогноза. Эти определения предусматривают, чтобы прогноз был сделан с высоким уровнем достоверности и включал бы характеристику тех ресурсов, которые требуются для реализации этого прогноза. Однако эти требования, хотя и необходимые в некоторых случаях, не должны выполняться во всех технологических прогнозах. Например, когда существует значительная неопределенность в наступлении того или иного события, прогноз с высоким уровнем достоверности будет обязательно предусматривать широкие пределы достоверности (выраженные в процентах от абсолютных значений прогнозируемых величин). Хотя последнее обстоятельство и «защищает» прогнозиста, такой прогноз дает мало пользы тем, кто им пользуется. В этих случаях для выражения высокой степени неопределенности следует использовать не пределы достоверности, а другие способы. В этих случаях установление высокого уровня достоверности может привести нас к неудаче. Принцип выделения ресурсов, необходимых для того, чтобы реализовать прогноз возможностей, имеет значение только для принимающих решения специалистов, способных существенно изменить структуру ресурсов, которые в дальнейшем предполагается направить на развитие конкретной технологии. Если специалист, принимающий решение, занимается проблемами технологии, разрабатываемой и финансируемой другими, то в этом случае, по-видимому, невозможно обеспечить его информацией о ресурсах, необходимых для реализации прогноза. Даже
8
если он и получит необходимую информацию, он не сможет действовать достаточно эффективно.
Не следует требовать включения в определение прогноза информации о ресурсах.
Для конкретизации этого положения рассмотрим несколько технологических прогнозов. Эти прогнозы являются гипотетическими и предназначены исключительно для иллюстрации основных характеристик прогнозов.
Прогноз 1. «В будущем конструкционные материалы, используемые в самолетостроении, будут более прочными, чем те, которые применяются в настоящее время». Это утверждение соответствует приведенному выше определению технологического прогноза. Однако такой прогноз не является особенно ценным для принятия решений. Его полезность равноценна полезности прогноза погоды следующего содержания: «Температура воздуха будущим летом будет выше, чем она была прошлой зимой». Почти нет сомнений относительно обоснованности этого прогноза, но ценность его невелика.
Прогноз 2. «В 1980 г. в самолетостроении будут использоваться пластмассы с прочностью на разрыв, равной 200 тыс. пси». Этот прогноз также соответствует нашему определению технологического прогноза, и его точность достаточна для использования в процессе принятия решений. Однако использовать такой прогноз рискованно, поскольку он может быть неточным. Ситуация здесь такая же, как у метеоролога, который предсказывает: «15 июня максимальная температура воздуха составит 35°С». Значение такого прогноза выше, чем значение предыдущего прогноза, но он также может быть неправильным.
Прогноз 3. «Предполагается, что в 1980 г. показатель прочности на разрыв для пластмасс, используемых в самолетостроении, составит 200 тыс. пси; этот показатель будет колебаться с 50%-ной вероятностью от 170 тыс. до 240 тыс. пси». Такой прогноз трудно оценить — правильный он или ошибочный. Даже если показатель прочности на разрыв выйдет за пределы указанного интервала, прогноз может все еще считаться «правильным» (совершенным). Тем не менее такой прогноз имеет не меньшее значение для специалиста, принимающего решения, чем предшествующий, и, возможно, его значение даже более высокое. Такой прогноз не только предупреждает специалиста о том, что ожидать, но и дает ему некоторое представление о возможном изменении интересующего его параметра.
Прогноз 4. «В 1980 г. будут созданы различные типы конструкционных материалов, используемых в самолетостроении, с показателем разрыва на прочность от 200 тыс. до 240 тыс. пси». Вероятность — 50%. Этот прогноз отличается от предыдущего прогноза тем, что он включает более широкий круг материалов. Такой прогноз, вероятно, будет иметь меньшее значение для принятия решений в отношении тех или иных конкретных материалов, но его ценность для авиаконструктора, по-видимому, больше, чем ценность предшествующего прогноза. Разработчику нет смысла беспокоиться о
9
том, какой конкретный материал обеспечит ту прочность на разрыв, которая ему необходима для разработки конструкций, но ему нужно знать, какова будет максимальная прочность на разрыв имеющихся в наличии материалов.
При анализе приведенных выше прогнозов можно выделить следующие четыре элемента, допускающие определение: период времени (прогнозируемый период), особенности технологии, характеристики (пели и показатели прогноза), выявляемые с помощью технологии, и вероятность достижения этих характеристик. Прогнозируемый период может быть установлен приблизительно или задан точно. Пределы технологии, являющейся объектом прогнозирования, могут быть определены точно, или же они могут толковаться весьма широко. Цели и показатели прогноза выражены либо только в общих чертах, либо им могут быть даны точные количественные оценки. Вероятность достижения этих целей и показателей может быть выражена либо в общей форме, например «высокая» или «низкая», либо же они могут иметь точную, количественную оценку. Для каждого из вышеуказанных элементов прогноза степень точности может изменяться в пределах этих двух кратных значений. Если имеется фиксированное количество информации, на которой основывается прогноз, увеличение точности одного элемента прогноза происходит за счет снижения точности других элементов. Следовательно, та точность, которая соответствует каждому элементу прогноза, определяется исходя из той задачи, для решения которой был разработан данный прогноз. В одних случаях при принятии решений может потребоваться прогноз развития более широкой области технологии; в других случаях необходим прогноз более узкой сферы развития технологии. В одних случаях продолжительность прогнозируемого периода указывается точно; в других случаях обозначается период в несколько лет. Очевидно, прогноз должен быть приспособлен к той ситуации, для которой принимается решение; точность каждого элемента прогноза должна соответствовать данной ситуации.
Прогноз 5. «В течение трех лет можно повысить показатель прочности на разрыв пластмасс на 20%; с 50%-ной вероятностью того, что на завершение необходимых работ будет затрачено от 2,5 до 4 лет. На это потребуется 10 млн. долл, с 50%-ной вероятностью, что затраты будут находиться в пределах от 8 млн. до 15 млн. долл.». Это и есть технологический прогноз, удовлетворяющий нашему определению и включающий все вышеуказанные четыре элемента. Кроме того, в прогнозе учитываются затраты, необходимые для реализации интересующего нас нововведения. Как отмечалось выше, прогноз не обязательно должен предусматривать ресурсы, необходимые для его выполнения, и все-таки удовлетворять нашему определению технологического прогноза. Однако существуют такие случаи, когда в прогнозе должны предусматриваться затраты, необходимые для его реализации. Вполне возможно, что решение, которое основывается на таком прогнозе, будет в известной степени зависеть от размера необходимых ресурсов. Следовательно, в таких случаях важно,
10
чтобы в прогнозе присутствовал элемент затрат, необходимых для его реализации. Однако это требуется не всегда, поэтому не во всех прогнозах перечисляются ресурсы, необходимые для их реализации.
Прежде чем перейти к некоторым другим проблемам, рассмотрим три понятия, которые часто встречаются в нашей книге и интерпретируются в весьма специальном смысле.
Первым из этих терминов является понятие «функциональные характеристики». Задача технологии — выполнять определенные функции. «Функциональные характеристики» — это показатель способности технологии выполнять эти функции. Это понятие имеет более широкий смысл, чем техническая характеристика работы машины. Например, функцией, которая должна выполняться, является транспортировка людей. Одним из показателей функциональных характеристик является скорость. Следовательно, транспортные средства могут иметь свои функциональные характеристики, измеряемые количеством пройденных миль в. час. Однако конкретная машина, используемая для выполнения этой функции, может также иметь один или несколько технических показателей функционирования, например расход топлива в галлонах на милю пробега, коэффициент производительности и т. д. Эти показатели представляют интерес для специалиста по технологическому прогнозированию в том смысле, что они связаны со способностью машины выполнять ту функцию, для которой эта машина предназначена. «Уровень функциональных характеристик» является просто количественным показателем тех функциональных характеристик, которые существуют в заданный промежуток времени. Например, показателем функциональных характеристик транспортной авиации является количество человеко-миль в час. В ] 969 г. максимальный уровень функциональных характеристик гражданской авиации в США составил 314 тыс. человеко-миль в час.
Вторым понятием является «технический подход». Это понятие означает конкретные технические средства решения данной проблемы или выполнения определенной функции. Его легче проиллюстрировать, чем дать ему точное определение. Например, поршневой и реактивный двигатели воплощают два различных технических подхода к решению проблемы создания авиационного двигателя. Лампы накаливания и лампы дневного света также представляют собой два различных технических подхода к решению проблемы освещения. Электронные лампы и транзисторы являются двумя подходами к использованию электронных импульсов. В некоторых случаях трудно определить, являются ли два каких-либо устройства совершенно различными техническими подходами к решению одной и той же проблемы. Например, можно задать вопрос, могут ли турбореактивный и турбовентиляторный двигатели представлять собой два различных технических подхода, или же реактивные двигатели как класс являются единственным техническим подходом к решению данной проблемы. В конкретных случаях эта неопределенность решается в зависимости от масштаба данной проблемы.
и
Если рассматривается широкая область технологии, то считается, что ряд более или менее взаимосвязанных устройств представляет собой единственный технический метод. Однако если рассматриваемая область технологии суживается, то этот «единственный» технический метод может быть расчленен на несколько отличающихся друг от друга технических подходов. Иначе говоря, в одних обстоятельствах мы могли бы характеризовать поршневые и реактивные двигатели как два различных технических подхода к решению одной и той же задачи; в других обстоятельствах турбореактивные и турбовентиляторные двигатели можно было бы рассматривать как воплощающие два различных технических подхода. Следовательно, классификация технических подходов не является строгой, но и она будет изменяться в соответствии с изменением ситуации.
Наконец, мы будем часто употреблять понятие «технология». В настоящее время это понятие означает нечто более широкое, чем «единственный технический метод». Этот термин обычно относится к системе или к ряду технических методов, которые имеют некоторые общие основные характеристики и обычно используются для решения одной и той же проблемы или выполнения одной и той же функции. Например, группу осветительных приборов можно рассматривать как единую технологию, включая электрические лампочки накаливания и топливные источники освещения; причем каждый источник освещения представляет собой целый ряд технических методов решения данной проблемы. Можно сказать, что автомобили и самолеты представляют собой две конкурирующие технологии, каждая из которых выполняет функцию по перевозке пассажиров на большие расстояния. Поэтому случаи использования понятия «технология» в этом более узком смысле легко отличить от более широкой его интерпретации, приведенной выше.
2. ЭТАПЫ НОВОВВЕДЕНИЙ
Никакое технологическое устройство не переходит непосредственно из ума изобретателя в сферу широкого использования. На своем пути оно проходит через ряд последовательных этапов. Учет этапов нововведений имеет большое значение при технологическом прогнозировании, поэтому прогнозист должен ясно представить себе, какой именно этап нововведений он прогнозирует. Кроме того, когда он пытается использовать прошлую информацию относительно того или иного устройства, он должен быть хорошо знаком с тем этапом нововведения, который представлен с помощью экспериментально полученных значений переменных. Вполне возможно, что путаница в данных, представляющих несколько этапов нововведения, может привести к ошибкам. Важной обязанностью специалиста по технологическому прогнозированию является последовательный отбор прошлой информации, с тем чтобы все временные интервалы отражали данный этап нововведения.
12
Каковы этапы, через которые проходит каждое нововведение? Различные авторы дали свои перечни этих этапов. Некоторые авторы расчленяли процесс нововведения на более подробные этапы, но общая их схема была примерно одинаковой. Этого, разумеется, следовало ожидать, поскольку путь, по которому проходит нововведение, является, как правило, непрерывным.
Разделение пути нововведений на этапы производится для удобства исследователя. Важным обстоятельством является то, что этапы, выбранные с учетом непрерывности технического развития, должны поддаваться однозначному определению, т. е. не должно возникать сомнений относительно того, достигло ли данное нововведение определенного этапа своего развития или нет. Мы будем использовать приводимые ниже этапы для иллюстрации тех изменений, которые претерпевает каждое нововведение, начиная с момента его открытия и кончая успешным его осуществлением:
1) научные открытия;
2) лабораторные исследования;
3) разработка производственных образцов;
4) коммерческое внедрение или использование в производственных условиях;
5) широкое распространение в данной отрасли хозяйства;
6) применение в других отраслях хозяйства;
7) социальные и экономические результаты внедрения нововведения.
По-видимому, с помощью этого перечня можно с необходимой степенью точности определить наиболее важные этапы нововведений, в то же время избегая их подробной классификации, что могло бы сделать перечень слишком громоздким.
Научные открытия. На этом этапе нововведение существует в виде научного понимания некоторого фактора, явления и т. д. В известном отношении нельзя использовать этот этап для решения какой-либо проблемы или осуществления той или иной функции. Вообще говоря, научные открытия представляют собой просто источник знаний, за счет которого могут быть получены решения определенных конкретных проблем.
Лабораторные исследования. На этом этапе было найдено конкретное решение проблемы и была разработана лабораторная модель. Несомненно, что при этом не были нарушены ни физические, ни природные законы; появилась возможность выполнять необходимые функции или решить интересующую нас проблему, но только в лабораторных условиях. На этом этапе нововведения могут описываться такими терминами, как «настольная модель» «breadboard model» или «brassboard model». Нововведения, несомненно, не будут функционировать достаточно хорошо за пределами лаборатории или при отсутствии постоянного внимания со стороны квалифицированного инженера.
Разработка производственных образцов. На этом этапе создается такое устройство, которое предназначено для успешного функциони
13
рования в производственных условиях. Предполагается, что устройство обладает достаточной прочностью и надежностью, хорошо работает и легко поддается обслуживанию, иначе говоря, может выполнять свои функции в руках обычного потребителя. Следует заметить, что часто цель создания производственных образцов состоит в проверке того, будет ли конструкция в действительности функционировать так, как ей «положено» в заданных условиях. Производственный образец потребительского изделия должен быть проверен и испытан группой «типичных» покупателей; производственный образец военного прибора или устройства проверяется на маневрах с участием «типичных» войск и т. д. На этом этапе прибор или устройство должны продемонстрировать соответствие конструкции ее назначению.
Коммерческое внедрение или использование в производственных условиях. На этом этапе нововведение должно доказать не только свою техническую и конструкторскую состоятельность, но и возможность коммерческой реализации. При этом, как предполагается, нововведение должно показать, что желание людей достаточно для того, чтобы приобрести данное изделие и отказаться от других. «Первая производственная модель» часто соответствует тому моменту времени, когда то или иное нововведение достигает данного этапа своего развития.
Широкое распространение в данной отрасли хозяйства. На этом этапе показывается, что нововведение по техническим и экономическим показателям превосходит все то, что до сих пор использовалось в прошлом для выполнения данной функции, и что оно полностью может заменить все существовавшие до этого устройства, методы и т. п. Невозможно точно определить тот момент, когда нововведение достигнет этого этапа своего развития. Этот момент можно было бы представить в виде относительной доли (в процентах) от суммарного потенциального использования данного изделия, процента валового национального продукта (ВНП), процента продаж всех товаров, выполняющих одну и ту же функцию, процента всех товаров, находящихся в пользовании и имеющих одно и то же назначение и т. п. Если прогнозист имеет некоторую свободу в отношении точного определения понятия «широкое распространение в данной отрасли хозяйства» в каждом конкретном случае и если он это сделал, то ему придется строго придерживаться этого определения и в дальнейшем.
Применение в других отраслях хозяйства. На этом этапе исследований нововведение не только вытесняет или заменяет старое устройство или методы, прежде применявшиеся для выполнения определенной функции, но также начинает использоваться для выполнения таких функций, которые старые устройства или методы никогда не выполняли. (Транзистор не только полностью заменил лампу в электронной аппаратуре обычного типа, но и начал применяться там, где электронные лампы никогда не использовались, например в системах зажигания в автомобилях и в приборах автоматического
14
управления, для установки выдержки (экспозиции) в кинокамерах со встроенным экспонометром.)
Результаты внедрения нововведения. Когда какое-либо нововведение достигает этой стадии, оно в известной степени либо изменяет поведение общества, либо оказывается, что значительная часть экономики страны связана с этим нововведением. Например, телевидение определенно оказало серьезное воздействие на американское общество. Автомобиль не только сильно повлиял на американское общество, но и привел к такому положению, когда более 10% ВНП США связано с производством, продажей, эксплуатацией и обслуживанием автомобилей.
Разумеется, не каждое нововведение проходит через все эти этапы. В одних случаях нововведения могут достичь того или иного этапа и не будут «двигаться» дальше. В других случаях два или несколько этапов прохождения нововведения могут быть объединены. Например, имели место такие случаи, когда первая производственная модель изобретения одновременно становилась и производственным образцом. Однако такая практика объединения этапов нововведения является рискованной. Это положение подтверждают многочисленные случаи, когда первая производственная или эксплуатационная модель нововведения содержала серьезные дефекты, которые можно было обнаружить только путем испытания и проверки производственного образца. Дефекты, выявленные в процессе испытания производственного образца, не могут быть устранены с минимальными затратами (само же устройство при наличии таких дефектов непригодно для эксплуатации). Наконец, нельзя предполагать, что все нововведения основываются на научных открытиях. В основе большинства нововведений лежит в определенной степени эмпирическое содержание; многие нововведения, особенно в прошлом, основывались на; чистом эмпиризме. Следовательно, вполне возможно, что новое устройство могло миновать первый этап; оно могло начать свое «движение» со второго или даже третьего этапа. Как и в любом подобном случае, такая практика «перескакивания этапов» увеличивает возможность неудачи. Тем не менее имеется много примеров таких нововведений, которые успешно «перескочили» один или несколько этапов.
Этапы нововведений характеризовались выходом продукции в виде тех или иных приборов и устройств. Однако следует подчеркнуть, что любое нововведение не всегда предполагает разработку аппаратурной оснастки; специалист по технологическому прогнозированию интересуется не только методами и процессами работы, но и разработкой аппаратурной оснастки.
Нововведения в области производственных процессов будут также проходить те же самые этапы, что и нововведения в области аппаратурной оснастки. В качестве иллюстрации этого типа нововведения рассмотрим систему ПЕРТ (метод оценки и пересмотра программ), которая является нововведением в области управления производством и была разработана специальной службой для выполнения
15
проектов в ВМФ США в рамках программы, которая привела к созданию ракеты «Поларис», запускаемой с подводной лодки. Первоначально метод ПЕРТ разрабатывался с тем, чтобы получить улучшенные средства управления работами в рамках рассредоточенной и сложной программы создания ракеты «Поларис». Позднее этот метод получил широкое распространение в министерстве обороны США и в Национальном управлении по аэронавтике и исследованию космического пространства (НАСА) в качестве средства управления сложными проектами в области исследований и разработок. Затем этот метод распространился также и в других сферах деятельности. Например, метод ПЕРТ широко используется в строительстве как средство управления работами по созданию основных строительных проектов, для обеспечения того, чтобы различные задачи выполнялись в определенной последовательности и по графику. Однако до сих пор метод ПЕРТ не оказывал сколько-нибудь важного влияния в социальной или экономической области.
При использовании понятия «этап нововведения», видимо, необходимо уточнить, что именно означает термин «отдельный технологический прогноз». Можно задаться вопросом, подтверждает ли прогноз предвидение того, что определенная идея технически осуществима, что она с коммерческой точки зрения будет удачной и будет превосходить все другие процессы и методы, предназначенные для выполнения одной и той же функции, и т. д.
Необходимо проследить, чтобы прогноз, относящийся к одному этапу, не был ошибочно приложен к более поздней стадии. Например, прогноз технической осуществимости идеи не следует смешивать с прогнозом коммерческого успеха. Первый прогноз не всегда подразумевает второй.
Определив технологию и установив те этапы, через которые технологическое нововведение должно пройти, мы теперь готовы рассмотреть некоторые другие стороны технологического прогнозирования.
Во-первых, рассмотрим проблему, почему необходимо прогнозирование.
3. АЛЬТЕРНАТИВЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЮ
Утверждение о том, что что-то является для нас необходимым, означает, что либо вообще не существует других вариантов, либо по крайней мере не существует иных приемлемых для нас вариантов. Следовательно, изучая проблему, почему необходимо прогнозирование, мы должны исследовать возможные альтернативы прогнозирования. Существует ряд вариантов, альтернативных рациональному и точному прогнозированию технологии; мы рассмотрим некоторые из наиболее существенных вариантов.
Отсутствие прогноза. Этот вариант означает, что мы подходим к рассмотрению будущего, действуя вслепую. В буквальном смысле
16
слова это означает, что мы не пытаемся определить, как будет выглядеть будущее, и что решения принимаются безотносительно от их будущих последствий, благоприятных или неблагоприятных. Должно быть ясно, что любая организация, функционирующая на этой основе, не выживет. Даже если внешние условия не изменяются, большинство принятых решений будут ошибочными, поскольку при их принятии не принимается во внимание прогноз о постоянстве внешних условий. Если же последние изменялись быстро, то крах организации может наступить еще быстрее, поскольку решение, которое является правильным в течение короткого промежутка времени, может оказаться неправильным в течение более длительного периода времени. В большинстве случаев, однако, понятие «отсутствие прогноза» не следует понимать буквально; в действительности это понятие просто означает либо постоянство внешних условий, либо лишь незначительное их изменение. Следовательно, когда специалист, принимающий решение, утверждает, что он не применяет технологические прогнозы, то это в действительности означает, что он не допускает возможности изменения технологии в будущем. Он принимает свое решение на основе прогноза о том, что технология в тот период, когда будут реализоваться его решения, останется такой же, какой она была в момент принятия решения. Следовательно, в данном случае мы имеем весьма специфический, хотя и не точный прогноз, а не альтернативу прогнозированию.
Принцип «может случиться все что угодно». В этом случае будущее рассматривается только как игра случая, считается, что ничего нельзя сделать для того, чтобы воздействовать на будущее в желаемом направлении, и что поэтому нет смысла пытаться предугадать это будущее. Сомнительно, чтобы можно было найти хотя бы одного специалиста по принятию решений, который руководствовался в своей личной жизни этими принципами. Даже если он утверждает обратное, все же он, вероятно, берет с собой зонтик в облачные дни. Следовательно, если он все же решается придерживаться таких принципов в отношении принимаемых им служебных решений, то в действительности это означает что-то другое, возможно попытку избежать дополнительных усилий, связанных с необходимостью применять прогноз. Очевидно, любой специалист, принимающий решения на основе этого принципа, обречен на неудачу. В частности, он может обнаружить, что его фирма не в состоянии противостоять конкуренции со стороны других компаний, которые предпринимают усилия предугадать будущее с помощью рациональных методов. Любая фирма, осуществляющая свою деятельность на основе принципа «может случиться все что угодно», может просуществовать лишь в течение короткого промежутка времени.
Принцип «славное прошлое». Здесь надеются на прошлое и игнорируют будущее. Руководители многих компаний могут отметить значительные достижения в деятельности своих фирм в тот или иной период в прошлом. Сам факт существования таких фирм в течение длительного периода времени показывает, что они, вероятно, пра-
17
вильно направляли свою деятельность. К сожалению, если условия деятельности фирмы изменяются, маловероятно, чтобы стратегия и решения, которые приводили к успеху в прошлом, останутся пригодными и в будущем. Упорная приверженность идеалам «славного прошлого» при предположении о том, что это «славное прошлое» гарантирует наступление «славного будущего», ведет к неминуемой катастрофе. Короче говоря, любая фирма, концентрирующая все свое внимание на прошлой деятельности, вместо анализа перспектив своего развития в будущем может превратиться в музейный экспонат.
Прогнозирование «сквозь шоры». В этом случае технология развивается в фиксированном направлении, подобно старинным оконным ставням на роликах, причем задано только направление этого движения. Этот вид прогнозирования характеризуется такими понятиями, как «выше, быстрее и дальше» или «больше и лучше». Предполагается, что будущее будет похоже на прошлое, только уровень развития будет более высоким. В этом случае по крайней мере признается неизбежность изменений; следовательно, этот принцип несколько лучше, чем другие альтернативы прогнозированию, хотя при этом отрицается возможность существования других направлений развития технологии. Например, развитие данного технического метода (технологии) может приостановиться или пойти в другом направлении, если появится другой, более эффективный технический метод. Любая фирма, которая опирается на прогнозирование «сквозь шоры», рано или поздно попадет в тупик, поскольку те или иные непредвиденные изменения технологии положат конец тому курсу действий, которого эта компания придерживается.
Принцип «решительные действия». Сущность этого принципа лучше всего можно охарактеризовать следующими словами: «Нажать кнопку тревоги». Ожидают того момента, когда появится та или иная проблема или наступит кризисная обстановка; сразу же после этого осуществляются соответствующие действия, с тем чтобы смягчить неблагоприятное влияние этой проблемы! На протяжении длительного периода времени принцип «решительные действия» означал, что в данной фирме не наблюдался какой-либо прогресс в отношении решения своих задач. Результатом такой реакции на наступление кризисных явлений может быть только зигзагообразное развитие фирмы вместо непосредственного «движения» к определенной цели. Более того, этот принцип основывается на предположении о том, что руководители фирмы будут иметь время для принятия эффективных решений после наступления кризисной обстановки. Если это предположение не оправдывается, то фирма теряет возможность существовать дальше. Наконец, в этом случае игнорируется тот факт, что можно было бы полностью избежать кризисной обстановки, если бы использовался соответствующий прогноз. Следовательно, этот метод прогнозирования практически неприемлем, хотя иногда и используется.
Прогнозирование с помощью «гения». В действительности этот метод не является альтернативой прогнозированию, поскольку преду-18
сматривает подготовку прогноза. Однако он исключает использование рациональных и точных методов получения прогнозов. Этот метод состоит в нахождении «гения» и в получении от него интуитивного прогноза. Следует признать, что в прошлом было много «прогнозов гения» и что многие из них. были удачными. К сожалению, было также сделано много прогнозов как неправильных, так и бесполезных. Р. Ленц, один из создателей технологического прогнозирования, характеризовал недостатки прогнозов, составляемых с помощью «гения», следующим образом: «Невозможно научить, дорого обходится изучить и нет возможности для обозрения другими». Очевидно, нет безошибочного метода получения прогноза с помощью «гения»; даже если бы «гений» нашелся, его прогноз никем не может быть проверен, даже другим «гением». Его прогноз приходится принимать на веру. Возможно, что в некоторых случаях нет другого прогноза, который мог бы заменить прогноз «гения». Однако если существуют рациональные и точные методы прогнозирования, то их и следует использовать. В действительности такие методы помогают специалисту, принимающему решение, найти своего «гения».
Мы рассматривали все эти методы прогнозирования для доказательства того утверждения, что в действительности нет какого-либо одного способа прогнозирования. Если специалист, принимающий решения, располагает несколькими вариантами прогноза, он выбирает среди них такой, какой обеспечит ему получение наиболее желательного результата. Таким образом, его решение должно всегда основываться на каком-либо прогнозе. Следовательно, специалист, принимающий решение, не имеет выбора относительно того, будет ли он сам разрабатывать прогноз или только использовать его.
Он может только выбрать между прогнозом, составленным с помощью рациональных и точных методов, и прогнозом, полученным с помощью интуиции.
Преимуществом рациональных методов является то, что они доступны для изучения, могут быть описаны в словесной форме и объяснены. Эти методы обеспечивают разработку такой методики, которую может применять любой специалист, прошедший необходимую подготовку. В действительности, в некоторых случаях даже гарантируется получение с помощью этих методов одинакового прогноза независимо от того, кто пользуется им.
Преимущество точных методов состоит в том, что они могут быть проверены другими специалистами. В частности, такой прогноз может быть проверен несколькими специалистами до его одобрения лицом, принимающим решение. При проверке прогноза можно было бы убедиться, допущены ли были какие-либо ошибки при применении данного метода в расчетах или при обработке данных. Более того, такой прогноз всегда может быть пересмотрен, с тем чтобы убедиться в его пригодности в любой последовательный момент времени. Если внешние условия изменились в такой степени, что это привело к нецелесообразности реализации прогноза, то в этом случае необходимо изменить и те планы, которые были разработаны на
19
основе этого прогноза, с тем чтобы учесть изменившиеся условия. Если прогноз не является ни рациональным, ни точным, он не может быть подвергнут последовательному пересмотру и проверке для того, чтобы убедиться в его пригодности; при этом предполагается, что планы, разработанные на основе такого прогноза, остаются неизменными, несмотря на то обстоятельство, что они могут уже не соответствовать изменившейся обстановке. Для специалиста, принимающего решения, существует еще одна «спорная с прогнозом проблема», если даже первый и соглашается с тем, что у него нет другой альтернативы прогнозированию и что он признает преимущества рациональных и точных методов.
4. ЯВЛЯЕТСЯ ЛИ ПРОГНОЗ ДОСТОВЕРНЫМ?
С первого взгляда может показаться, что «хороший» прогноз — это такой прогноз, который оказывается достоверным. Что будет, если такой прогноз окажется ошибочным? Например, человек разрабатывает прогноз погоды. Он может интересоваться прогнозом погоды из простого любопытства, но вероятнее всего, он составляет планы мероприятий, на осуществление которых будет влиять состояние погоды. Разумеется, он желает так спланировать свои действия, чтобы были учтены любые изменения погоды, т. е. либо использовать преимущества хорошей погоды, либо подготовиться к плохой погоде. Прогноз оказывается бесполезным для него, если при построении плана своих действий он исходил из прогноза хорошей погоды, а погода оказалась плохой. И что еще хуже, это может ошибочно привести его к отходу от привычных приготовлений к наступлению плохой погоды, как будто прогноз погоды должен быть правильным для того, чтобы быть полезным.
Многие исследователи пытаются оценивать технологический прогноз (а также экономический прогноз, политический прогноз или прогноз рынка) на основе такого же критерия. Чтобы прогноз был хорошим, он должен оказаться достоверным. Однако имеются два обстоятельства, препятствующие применению этого критерия для оценки технологического прогноза. Первое обстоятельство, имеющее, однако, меньшее значение, состоит в том, что он не дает нам способа оценки качества прогноза до наступления данного события. Второе и самое важное по значению обстоятельство заключается в том. что в данном случае игнорируется тот метод, с помощью которого прогнозы используются для принятия решения.
Ситуации могут быть классифицированы в зависимости от степени управления ими со стороны специалиста, принимающего решения. Существуют ситуации, совершенно не управляемые специалистами, принимающими решения. Например, к таким ситуациям относится погода. Но существуют и такие ситуации (например, цвет галстука), которыми человек управляет полностью. В самом деле, некоторые важные решения, связанные, например, с выбором
20
служебной карьеры или выполнением той или иной работы, относятся, по крайней мере теоретически, к этой категории ситуаций, полностью управляемых человеком. Разумеется, имеются и такие ситуации, в отношении которых специалист, принимающий решения, осуществляет только частичный контроль. К этой категории ситуаций относится большинство ежедневно принимаемых решений, в том числе и ряд весьма важных. Взаимосвязь между полезностью прогноза и его достоверностью зависит от степени управления ситуацией со стороны специалиста, принимающего решения.
С одной стороны, специалист, принимающий решения, приспосабливает свои действия к возможному исходу события, если он не имеет никаких возможностей его изменить. Ei о цель — максимизировать получение преимуществ от благоприятного исхода события или минимизировать ущерб от его неблагоприятного исхода. Если такой прогноз окажется недостоверным, то он не будет полезным для него (так же, как и рассмотренный выше прогноз погоды).
С другой стороны, если специалист, принимающий решения, может полностью управлять исходом события, то в таком случае он даже не нуждается в прогнозе. Исход события все равно будет таким, каким он хотел. Кто-то другой может найти такой прогноз полезным, но он сам не нуждается в прогнозе тех действий, которые он собирается осуществлять.
В «промежуточных» случаях, когда специалист, принимающий решения, обладает лишь частичным контролем над исходом события, ему необходим прогноз, но его полезность, достаточно большая, вряд ли заставит специалиста что-то сделать для повышения степени его достоверности. Причина этого лежит в парадоксе «самоосуществляющихся» и «самоаннулирующихся» прогнозов. «Самоосуществляющийся» прогноз — это такой прогноз, который оказывается достоверным только потому, что был сделан; «самоаннулирующийся» прогноз — такой прогноз, который, наоборот, становится недостоверным только потому, что он был сделан. Прогноз событий не осуществится, если «самоосуществляющийся» прогноз не был составлен (или по крайней мере об этом не было объявлено публично). Если «самоаннулирующийся» прогноз не был сделан, то событие, наступление которого было бы предсказано, не должно произойти. Какова природа этого парадокса?
Сущность этого парадокса состоит в том, что он возникает на основе естественной реакции со стороны тех людей, которые считают прогноз достоверным и надеются на него. Предположим, что известный экономист составляет прогноз о том, что в следующем году в экономике США наступит спад. Допустим, что этот прогноз был широко распространен и одобрен общественностью. Какова будет естественная реакция человека, поверившего в наступление спада? Если он является разумным человеком, он выплатит долги, не будет заключать никаких новых контрактов, реализует все свои ценные бумаги и т. д. Если многие люди будут действовать подобным образом, спад наступит неизбежно. В данном случае мы имеем харак-
21
терный пример «самоосуществляющегося» прогноза. Этот пример до некоторой степени нереален, поскольку вряд ли люди будут согласовывать свои действия с прогнозом какого-либо отдельного человека. Однако существует много таких ситуаций, когда прогноз из авторитетного источника будет принят и вследствие естественной реакции людей окажется либо достоверным, либо ошибочным. Шон [5] приводит следующий пример. В 50-х годах появились прогнозы о том, что США столкнутся с нехваткой ученых и инженеров. Эти прогнозы привели к изменению структуры приема молодежи в аспирантуру. Если в какой-либо отрасли хозяйства ощущается нехватка специалистов, то соответственно будет возрастать заработная плата. Следовательно, разумная реакция со стороны тех, кто делает выбор своей карьеры, будет выражаться в стремлении получить работу в этой отрасли хозяйства. Если достаточное количество людей поступит таким образом, прогноз окажется недостоверным (и будет «самоайнулирующимся»).
Заметим, что не все прогнозы могут быть причиной рассмотренного нами парадокса. Прогноз не может быть ни «самоосуществляющимся», ни «самоаннулирующимся», если разумная реакция людей на прогноз не влияет на исход события. Каждый технологический прогноз выполняется или отвергается не автоматически. Парадокс возникает только в ситуациях, связанных с принятием решений.
Как отмечалось ранее, большинство ежедневно принимаемых решений основывается на прогнозах, когда осуществляется частичный контроль за исходом события. Специалист, принимающий решения, заинтересован в том, чтобы оказать воздействие на исход события любым возможным для него способом. Если он имеет дело с прогнозом, который он считает желательным для себя, он будет осуществлять такой контроль, какой он сможет обеспечить, с тем чтобы прогноз был реализован. Если же он встретится с прогнозом, который он считает нежелательным, он использует свое влияние, чтобы затруднить его реализацию. Следовательно, в исходе события будут присутствовать определенные элементы либо «самоосуществляющегося», либо «самоаннулирующегося» прогноза.
Все это означает, что качество прогноза не может измеряться его достоверностью. Предположим, что специалист, принимающий решения, имеет дело с прогнозом нежелательного для него исхода события. Исходя из этого, он действует так, чтобы предотвратить нежелательный для него исход события, и ему удается это сделать. Таким образом, он отвергает прогноз. Но можно ли на основе этого утверждать, что прогноз был ошибочным и поэтому не имеет никакой ценности? Или, наоборот, следует признать, что прогноз был весьма полезным для специалиста, принимающего решения? Если прогноза не было, специалист не стал бы действовать так, как он действовал, и поэтому получил бы нежелательный для себя исход события. Такая же ситуация могла возникнуть и тогда, когда специалист, принимающий решения, действовал бы так, чтобы добиться благоприятного исхода события на основе прогноза о том, что такой 22
исход события возможен. Этот прогноз был полезным, но не потому, что он «автоматически» оказался достоверным, а потому, что заставил специалиста, принимающего решения, выполнять соответствующие действия. К этой проблеме мы еще вернемся в следующей главе. Однако сейчас мы только отметим, что показателем ценности прогноза является не только его достоверность, т. е. окажется ли прогноз правильным или нет, но и его полезность для специалиста, способного принять правильное и своевременное решение.
Эта точка зрения на показатель качества прогноза должна быть принята как специалистами, принимающими решения, так и прогнозистами. Специалист, принимающий решения, может попасть в трудное положение, если будет оценивать прогнозы, исходя из того, окажутся ли они достоверными или нет. Некоторые прогнозисты, имея в виду парадокс «самоосуществляющихся» и «самоаннулирую-щихся» прогнозов, утверждали, что прогнозист учитывает вероятную реакцию людей на прогноз в такой форме, чтобы он казался правильным. Конечный результат состоял бы в том, что прогнозы стали бы полностью бесполезными при принятии решений и были бы похожи на прогнозы дельфийского оракула, которые считают неясными и двусмысленными, оставляющими место для различных интерпретаций.
Ход событий доказал бы правоту прогнозиста, но его прогнозы не дали бы преимуществ никому. Следовательно, специалист, принимающий решения и желающий и дальше получать компетентную профессиональную помощь от своих прогнозистов, должен оценивать качество консультации с точки зрения полезности для принятия решений, а не с точки зрения того, окажется ли прогноз в конечном счете достоверным. Кроме того, прогнозист должен признать, что его цель должна быть полезной, даже если это означает, что она ошибочна.
Если мы признаем, что показатель качества прогноза не зависит от его достоверности, тем самым мы даем возможность определить качество прогноза в период его разработки. Иначе говоря, можно измерить прогноз с точки зрения его полезности для принятия решений. Каким образом можно продолжать делать такие измерения?
Важно признать, что сам прогноз ничего не дает для будущего, наоборот, прогноз полностью основывается на прошлом. Шаффлер [4] отметил это обстоятельство следующим образом: «Операция предсказания является логической операцией. Предсказание есть подтверждение информации о будущем. Любая информация относительно будущего всегда основывается па информации, имеющейся в настоящее время, поскольку мы не имеем и не можем иметь непосредственного представления о будущем. Другими словами, мы можем включить в прогноз будущего только ту часть информации, которая в соответствии с правилами логики вытекает из информации относительно настоящего и прошлого развития и которой мы располагали в то время, когда мы желали сделать прогноз». Следовательно, в одном, весьма реальном смысле прогноз ничего не говорит нам о
23
будущем. Вместо этого он говорит только о применении имеющейся информации о прошлом, которая связана с будущим с помощью логических структурных умозаключений. Следовательно, полезность какого-либо прогноза для целей принятия решений зависит от обоснованности используемой в прогнозе логической структуры и степени использования имеющейся информации. Целая глава будет посвящена проблеме оценки прогнозов, в частности оценки логической структуры, посредством которой в прогнозе прошлое соединяется с будущим, а также определению степени использования имеющейся информации. Пока мы просто отметим, как уже упоминалось выше, что показателем качества прогноза является его полезность для принятия решения и что оценить эту полезность можно тогда, когда прогноз уже сделан. Отметим, что такая оценка может быть применена только в отношении рациональных и точных прогнозов.
Разумеется, эта способность оценивать полезность рациональных и точных прогнозов является еще одним доводом в пользу прогноза этого типа. Однако необходима осторожность. В данной книге неоднократно подчеркивается, что применение одной и той же методики не может гарантировать прогнозиста от ошибки; это может только уменьшить вероятность ошибки. Следовательно, прогнозист никогда полностью не уверен, что он разработал самый полезный прогноз на основе имевшихся в его распоряжении данных и используемых им ресурсах. Следует напомнить, что прогнозирование — это рискованное занятие. Единственным утешением для прогнозиста является то обстоятельство, что в период быстрого изменения обстановки использование любого другого метода может быть сопряжено с еще большим риском.
5. КАК ИСПОЛЬЗУЕТСЯ ПРОГНОЗ?
Выше мы определили принципы использования прогноза для принятия решений. В следующей главе эта проблема будет рассмотрена подробнее. Однако и здесь необходимо остановиться на этом вопросе. На рис. 1 приводятся пять этапов цикла деятельности любой организации. Разумеется, с таким же успехом можно было разделить этот циклический процесс на большее или меньшее число этапов. Разделение цикла деятельности фирмы на пять этапов было сделано просто ради удобства прогнозирования.
Первым этапом цикла деятельности фирмы является прогнозирование, что показано в верхней части цикла. В прогнозе констатируются будущие возможности или вероятности осуществления тех или иных событий. На основе этого прогноза разрабатывается план. В плане предусматривается последовательность выполнения тех работ, которые необходимы для достижения поставленной цели. На основе плана составляется программа, в которой перечисляются ресурсы. необходимые для выполнения плана. В программе предусматривается распределение материальных ресурсов между определенны
24
ми видами деятельности, выделяются конкретные специалисты для выполнения определенных задач и т. д. Затем необходимо оценить результаты выполнения программ. Был ли план выполнен успешно? Дали ли затраты ресурсов желаемые результаты? Является ли достигнутый уровень производительности удовлетворительным? Полученные оценки характеризуют фактическое положение фирмы и
Рис. 1. Цикл деятельности организации
дают возможность сравнить его с тем, которое предполагалось в плане. Отклонение фактического положения фирмы от ожидавшегося обусловливается появлением новых, непредвиденных условий. Это может означать, что прогноз, лежащий в основе плана, в такой же мере не является больше обоснованным. Взяв результаты оценки в качестве нового, отправного этапа, разрабатывается новый прогноз и цикл продолжается дальше.
Следует отметить, что развитие по этому циклу не является серией дискретных этапов. В действительности каждый вид развивается непрерывно. Прогноз должен пересматриваться по мере поступления новой информации. Если необходимо, также должен быть пересмотрен и план, даже если он еще и не выполнен. То же самое относится и к другим этапам цикла. Более того, по мере возрастания трудностей может возникнуть необходимость отойти назад на один или два этапа и пересмотреть ранее выполненную работу. Тем не менее общая схема цикла аналогична схеме, показанной на рис. 1. В частности, прогноз основывается на оценке фактического положения фирмы, а план — на прогнозе будущих изменений условий деятельности фирмы.
Следовательно, прогноз является «затратами» в процессе составления планов и принятия решений. Выше отмечалось, что ценность прогноза измеряется единственно его полезностью в этом процессе. Какую же именно роль играет прогноз в этом процессе? Ленц так ответил на этот вопрос:
«1. Прогноз определяет границы планирования.
25
2. В прогнозе устанавливаются реально осуществимые темпы технического развития; план составляется таким образом, чтобы полностью использовать все эти возможности. '
3. Перечисляются все имеющиеся варианты прогноза, доступные для специалистов, принимающих решения.
4. Прогноз отмечает те возможности, которые, если это желательно, могут быть реализованы.
5. Прогноз обеспечивает разработку исходных показателей для составления плана.
Таким образом, план можно сравнить с прогнозом в любой момент времени, чтобы определить, может ли он (план) еще быть выполнен или же вследствие изменений в прогнозе план также должен быть изменен.
6. Прогноз является своего рода сигналом, предупреждающим того, кто принимает решения о возможности в будущем продолжать нынешнюю деятельность».
Прогноз при выполнении каждой из этих функций обеспечивает получение определенной части информации, необходимой для специалиста, принимающего решения. В следующей главе эта роль прогноза в планировании и принятии решений рассматривается достаточно подробно.
Однако в этой связи следует отметить, что прогноз никогда не принуждает специалиста принимать решения; он сам может решить, учитывая условия прогноза, что для достижения поставленных целей необходимо осуществить те или иные действия. Нельзя сказать, что прогноз вынуждает его предпринимать эти действия; специалист, принимающий решения, не теряет свободы своих действий вследствие наличия прогноза. На самом деле, свобода действий такого специалиста только увеличивается, поскольку прогноз помогает ему ознакомиться с теми вариантами действий, которые в противном случае ему были недоступны. Важно отметить, что цель прогноза состоит в улучшении качества принимаемых решений, не ограничивая при этом число вариантов решения, а также не вынуждая специалиста принимать определенные решения.
ЛИТЕРАТУРА
1. Ayres R. U. Technological Forecasting and Long-Range Planning. New York. McGraw-Hill, 1969. (Имеется русский перевод: Э й p e с Р. Научно-техническое прогнозирование и долгосрочное планирование. М., «Мир», 1972.)
2. Ellul J. The Technological Societe. New York, Vintage Books, 1964.
3. Martino J. P. A classification system for military functions, technologies and sciences. IEEE Transactions on Engineering Management EM-14, 1967, p. 63—65.
4. Schoeffler S. The Failures of Economics: A Diagnostic Study. Cambridge, Mass. Harvard Univ. Press, 1955.
5. Schon D. A. Forecasting and Technological Forecasting. Daedalus, Summer 1967.
ГЛАВА 2
МЕТОД ДЕЛФИ
1. ВВЕДЕНИЕ
Как указывалось выше, существует ряд проблем, связанных с использованием «экспертов» для разработки прогнозов. Можно указать более удачные методы составления прогноза, чем метод с использованием экспертов. Однако существуют такие области технологии, в которых невозможно использовать другие методы прогнозирования, кроме экспертных оценок. В первую очередь это относится к тем новым областям, где отсутствует достаточная информация о прошлом, или к таким областям технологии, которые включают суждения относительно влияния многих сходящихся факторов, или, наконец, к тем областям технологии, где научно-техническое развитие в большей степени зависит от принимаемых решений, чём от самих технических возможностей. Если прогноз необходимо получить в этих областях науки и техники, он должен быть основан на мнении и суждении экспертов.
Рассмотрим метод прогнозирования, связанный с использованием комиссий или групп экспертов. Суть этих методов состоит в том, что специалисты, входящие в одну группу, будут влиять друг на друга так, чтобы компенсировать ошибки друг друга.
2. ПРЕИМУЩЕСТВА КОМИССИЙ
Комиссии и группы экспертов обладают рядом преимуществ, которые делают их использование желательным при определенных обстоятельствах. Мы рассмотрим каждое из этих преимуществ довольно подробно.
1. Общеизвестно, что сумма информации, имеющейся в группе, не меньше количества информации, которой располагает любой из членов этой группы. Даже если один из специалистов знаком с данной проблемой в большей степени, чем все остальные участки группы, вместе взятые, другие члены группы все еще в состоянии сделать полезный вклад. Если состав группы тщательно подобран и в нее включены только лица, являющиеся специалистами в данной области науки или техники, общее количество информации, которой
27
группа располагает, несомненно, гораздо больше той информации, которой располагает любой из членов этой группы.
2. Общеизвестно, что количество факторов, которые имеют отношение к данной области науки и техники и которые могут рассматриваться группой, не меньше количества факторов для любого члена группы. Эта проблема не менее важна, чем первая, й в некоторых случаях может иметь даже более существенное значение. Исследования прогнозов, которые оказались ошибочными, показали, что одной весьма распространенной причиной их ошибочности была неспособность учесть факторы, внешние для данной области прогноза, которые в течение длительного периода времени имели более важное значение, чем «внутренние» факторы данной прогнозируемой области.
Следовательно, то обстоятельство, что любая группа специалистов может рассматривать по меньшей мере столько же факторов, как и любой из ее членов, является преимуществом, которое не следует недооценивать.
3. Следующее обстоятельство, истинность которого подтверждается опытом, состоит в том, что группы экспертов с большей готовностью принимают на себя ответственность, чем отдельные специалисты. Это обстоятельство имеет особо важное значение при прогнозировании. Возможно, что прогноз весьма «профессионально рискован» для отдельного специалиста, особенно если он в корне отличается от общепринятых убеждений его коллег. Если после изучения ситуации специалист приходит к выводу, что его прогноз должен в корне отличаться от прогнозов большинства других специалистов в данной области прогнозирования, то это может поставить под сомнение его профессиональный авторитет.
Кроме того, если специалист находит, что должен составить такой прогноз, который, по его мнению, будет неблагоприятно встречен теми, кто приглашал его делать этот прогноз, то это рискованно как относительно доверия к нему со стороны работодателей, так и в отношении его будущей работы. В обоих случаях суть дела в том, что если коллеги по работе в группе согласятся с непопулярными взглядами нашего специалиста, то это заставит его проявить большую готовность поставить себя под удар и придерживаться своих убеждений, даже если этот курс действий сопряжен с некоторой степенью риска.
3. НЕДОСТАТКИ МЕТОДА КОМИССИЙ
Приведем следующие, наиболее значительные недостатки метода комиссий.
1. Общеизвестно, что комиссия по меньшей мере настолько же дезинформирована, насколько дезинформирован любой член этой комиссии. (Одной из причин использования комиссии или группы экспертов является надежда на то, что неверная информация одного члена комиссии или группы будет компенсирована истинной инфор
28
мацией, которой располагают другие члены комиссии. Однако нет гарантии, что на деле это будет именно так.)
2. Группа специалистов может оказывать серьезное давление на своих членов, например, вынуждая одного из специалистов соглашаться с большинством, даже если он понимает, что точка зрения этого большинства ошибочна. Это особенно справедливо в отношении разработки групповых прогнозов, поскольку такие прогнозы не базируются на реальных данных, а являются лишь мнением специалистов данной группы.
Возможно, что один из участников группы откажется от представления определенных факторов, если остальные члены группы будут придерживаться противоположной точки зрения.
3. Эксперименты с небольшими группами показали, что часто берет верх не обоснованность, а количество замечаний и доводов «за» и «против» выдвинутого предложения. Следовательно, крикливое меньшинство может подавить остальных участников группы путем решительного нажима на их точки зрения, даже если представленные доводы при объективном рассмотрении будут обладать незначительным преимуществом.
4. Так как всякая группа представляет собой самостоятельный организм, существует мнение, что проблема достижения соглашения имеет более важное значение, чем разработка тщательно продуманного и полезного прогноза. Таким образом, результат групповой дискуссии может быть сглажен наименьшим общим знаменателем, который не обижает никого, даже если никто в действительности не соглашается с ним.
5. Возможны случаи, когда какой-либо наиболее влиятельный специалист получит чрезмерное влияние на решения группы; особенно это относится к таким группам, в которых не был назначен или выбран руководитель. Он может достичь этого путем активного участия в работе группы, решительно продвигая свои идеи. Или он может быть человеком, обладающим даром убеждения. Наконец, он может добиваться своей цели, преодолевая сопротивление с помощью настойчивой и постоянной аргументации.
6. Возможно, что члены группы могут проявить явную заинтересованность в отношении определенных точек зрения, особенно если они решительно проявили ее с самого начала. Их целью становится склонить остальных участников группы на свою точку зрения, а не достичь того, что могло бы быть лучшим решением. Они будут глухи к фактам, к логике остальных членов группы и концентрировать все свои усилия только на стремлении добиться победы своей точки зрения.
7. В целом группа разделяет общее предубеждение. Оно обычно проистекает из общности, к которой принадлежат члены группы, особенно в отношении специфических особенностей той области науки и техники, в которой, как предполагается, члены группы являются специалистами. (Мы еще раз остановимся на этой проблеме в разделе, посвященном подбору группы экспертов.)
29
4. МЕТОД ДЕЛФИ
Как уже отмечалось, использование групп специалистов в целом имеет явные преимущества по сравнению с использованием отдельных специалистов. До самого недавнего времени было необходимым примиряться с недостатками этого метода, чтобы извлекать выгоду из его преимуществ.
Однако метод исследования, разработанный в «РЭНД кор-порейшн», известный как метод Делфи, в настоящее время дает возможность получать выгоду от использования таких групп специалистов, в то же время устраняя большинство их недостатков. Метод Делфи характеризуется тремя особенностями, которые отличают его от обычных методов группового взаимодействия экспертов. К таким особенностям относятся следующие: а) анонимность; б) использование результатов предыдущего тура опроса; в) статистическая характеристика группового ответа.
Анонимность. В ходе проведения процедуры Делфи участники группы не известны друг другу. Кроме того, взаимодействие членов группы при использовании анкет полностью устраняется. В результате автор ответа может изменить свое мнение без публичного объявления об этом и, следовательно, без возможной утраты своей репутации. Это также означает, что любая идея может рассматриваться с точки зрения ее преимуществ, безотносительно к тому, какую оценку — высокую или.низкую — получил автор идеи со стороны отдельных участников данной группы.
Использование результатов предыдущего тура опроса. Групповое взаимодействие осуществляется с помощью ответа на анкеты. Отдельное лицо или организация, проводящие исследования по методу Делфи, извлекают из анкет только такие разделы информации, которые относятся к данной проблеме, и представляют их группе специалистов.
Таким образом, специалист, выполняющий функции прогнозиста, информируется только о текущем состоянии коллективного мнения группы, а также о доводах «за» и «против» каждой точки зрения. Он не подвергается воздействию необоснованных суждений или новых вариаций одних и тех же доводов. Как большинство, так и меньшинство членов группы могут иметь свою точку зрения и представить ее в группу, но таким путем, чтобы не подавить возражения просто с помощью бесчисленных повторений. Основной результат функционирования этой системы, управляемой обратной связью, состоит в том, чтобы предотвратить принятие группой своих собственных целей и задач. Эта система дает возможность группе специалистов концентрировать свои усилия на первоначальных задачах, вместо того чтобы отвлекаться «самовольно» выбранными целями, такими, как победа в дискуссии или достижение соглашения ради самого соглашения.
Статистическая характеристика группового ответа. Как правило, группа специалистов составляет прогноз, содержащий точку
30
зрения только большинства экспертов. Она будет представлять такую точку зрения, с которой большинство группы могло бы согласиться. В лучшем случае может быть особое мнение меньшинства, если остальная часть группы глубоко понимает данную проблему. Однако вряд ли может существовать какой-либо показатель степени различия мнений, которые могли существовать у членов группы. Вместо этого в методе Делфи используются статистические характеристики ответа, который включает мнения всей группы. Например, по данному вопросу групповой ответ может быть представлен в виде медианы и двух квартилей, т. е. в виде такого числа, оценки которого одной половиной членов группы были больше этого числа, а другой половиной — меньше. И в виде двух чисел, которые по величине оценок отделяют внутреннюю половину участников группы от внешних четвертей. Таким образом, каждый ответ внутри группы учитывается при построении медианы, а величина разброса ответов характеризуется величиной интервала между квартилями.
В действительности метод Делфи является не одним методом, а совокупностью методов, которые в основном все являются модификациями или вариациями подхода, разработанного в «РЭНД кор-порейшн». Рассмотрим наиболее важные методики.
5. ПРОВЕДЕНИЕ ИССЛЕДОВАНИЙ ПО МЕТОДУ ДЕЛФИ
Данный раздел будет посвящен тому, что можно назвать «классическим» или «чистым» методом Делфи, т. е. той его модификации, которая была разработана в «РЭНД корпорейшн». Это описание послужит основой, для обсуждения модификаций, поскольку методология «классического» метода Делфи является в основном общей для всех модификаций. Однако, прежде чем описать метод подробно, следует определить некоторые термины. Метод Делфи осуществляется путем опроса группы специалистов с помощью серии анкет. Каждое последующее представление на рассмотрение анкеты называется «туром опроса». Однако термин «анкета» в какой-то мере вводит в заблуждение, поскольку в используемых анкетах не только задают вопросы, но обеспечивают информацией специалистов, входящих в группу, относительно степени согласованности мнений членов группы, а также излагают доводы, представленные членами группы. Выше коллектив экспертов назывался «группой». Это понятие принято в литературе по психологии, откуда были взяты вышеприведенные результаты экспериментальных исследований групп, занятых решением проблем. Однако группы экспертов, используемых в процедуре Делфи, чаще называются «жюри» (хотя этот термин и не является общепринятым). В некоторых случаях используется большая группа специалистов, которая разделяется на более мелкие группы, каждая из которых специализируется только в узкой области.
В этих случаях термин «жюри» используется для подгрупп, которые часто называются по той области науки и техники, для которой
31
эти подгруппы разрабатывают прогноз, например «жюри по электронике». Отсюда следует, что термин «жюри» будет использоваться в обоих смыслах, причем последний будет ясен из контекста. Не существует общепринятого удовлетворительного термина для человека (или организации), ответственного за сбор ответов членов группы и подготовку анкет. В литературе этот человек часто называется «экспериментатором». Однако этот термин, видимо, не подходит к случаю, когда исследования по методу Делфи проводятся не в качестве эксперимента для лучшего изучения этого метода, а как средство разработки требуемого прогноза. В дальнейшем изложении для обозначения этого человека (или организации) мы будем использовать термин «руководитель».
Описание метода Делфи будет дано в терминах туров опроса. Каждый тур опроса требует в некоторой степени различных видов деятельности от членов жюри, либо руководителя, либо от того и другого. Разумеется, еще до первого тура должны быть проведены подготовительные мероприятия, такие, как выяснение области науки и техники, для которой группа должна оставить прогноз, объяснение методологии и т. д. Если эти подготовительные мероприятия осуществлены, можно начинать первый тур опроса.
Первый тур опроса. Первая анкета является полностью бесструктурной и допускает любые ответы. В анкете члены жюри опрашиваются для составления прогноза в определенной области науки и техники, для которой данное жюри и было создано. У этого подхода есть некоторые недостатки. Они рассматриваются ниже. Однако следует отметить, что он обладает некоторыми значительными преимуществами, даже если этот подход возлагает большую ответственность на членов жюри. Члены жюри отобраны, исходя из их предполагаемой компетентности в определенной области науки и техники. В частности, предполагается, что они гораздо лучше, чем руководитель, знают соответствующую область науки и техники. Следовательно события, которые они выбирают для прогноза, должны быть столь же интересны для руководителя, как даты, которые они прогнозирую-для этих событий. Если анкета для первого тура опроса составлена так, что ограничивает членов жюри в постановке проблем, то это может привести к тому, что группа не учтет или опустит некоторые события, которые, вполне возможно, имеют более важное значение для руководителя, чем события, которые он представляет на рас смотрение членов жюри при слишком «жесткой» постановке вопри сов в первом туре опроса.
После того как прогнозы членов жюри возвратились к руководителю, он должен объединить их в единый прогноз. Некоторые члены ; жюри могли дать свои прогнозы в словесной форме или в виде сценария. Такой прогноз должен быть расчленен на ряд отдельных . событий. Другие члены жюри могли дать перечень событий, распо-! ложенный хронологически. И в том и в другом случае события долж-! ны быть идентифицированы: одинаковые события — объединены j второстепенные события (с точки зрения руководителя) — исключе 32
ны, а окончательный перечень событий должен быть составлен в точных терминах. Полученный перечень событий затем становится второй анкетой.
Второй тур опроса. Членам жюри направляют сводный объединенный перечень событий и просят оценить даты, когда может произойти реализация этих событий. Их также просят привести соображения, в силу которых они считают свои оценки правильными, т. е. указать причины того, почему, по их мнению, то или иное событие не должно произойти раньше или позже прогнозируемой ими даты. Проведенная ими оценка даты наступления данного события может включать слово «никогда» или просто «позже», если для оценки был установлен какой-либо временной горизонт.
После того как прогнозы и оценки дат, сделанные членами жюри, вернулись к руководителю, последний должен подготовить статистическую сводку мнений членов жюри, также упоминая аргументы и доводы в пользу того, что данное событие произойдет раньше или позже. Третья анкета состоит из перечня событий, групповой медианы дат наступления событий и дат верхнего и нижнего квартилей для каждого события, а также сводные данные о причинах более ранних или поздних оценок дат.
Третий тур опроса. Члены жюри получают перечень событий, статистическое описание мнений жюри и сводку аргументов. Их просят дать обзор аргументов и сформулировать новые оценки предполагаемой даты наступления каждого события. Если их новая оценка не попала в интервал между квартилями (ИМК), полученными во втором туре опроса (т. е. позднее, чем верхний квартиль), то их просят обосновать свою точку зрения и прокомментировать точку зрения тех, кто придерживается противоположных взглядов. Иначе говоря, если их оценка даты раньше или позднее, чем оценка 3Д участников жюри, их просят подтвердить эту оценку и показать, почему они считают аргументы, приведенные в поддержку более поздней или более ранней даты, неправильными или неполными. Аргументы могут включать ссылку на внешние факторы, которыми могли пренебречь другие члены жюри, перечисление факторов, которые могли не рассматриваться другими членами жюри, и т. д. Члены жюри могут выдвигать аргументы и возражения точно так же, как они делали бы при личном общении, но при этом их аргументы остаются анонимными.
После того как пересмотренные оценки и новые аргументы членов подгруппы возвратились к руководителю, его работа во многом аналогична той, которую он выполнял после предыдущего тура опроса. Он должен суммировать оценки группы, рассчитав новые медианы и новые квартили. Он должен также суммировать аргументы, представленные с обеих сторон. Затем они объединяются в новый прогноз.
Четвертый тур опроса. Членам жюри вновь передают перечень событий, статистическое описание оценок группы и аргументы обеих сторон. Члены жюри должны принять во внимание аргументы и их
33
критику и составить новый прогноз. В зависимости от потребностей и желаний руководителя от них могут потребовать или нет новые аргументы.
Руководитель, получив прогнозы от членов жюри, снова рассчитывает медианы и квартили дат для каждого события. Поскольку этот тур опроса является последним, возможно, нет необходимости анализировать представленные аргументы. Руководителю не следует требовать аргументы, если он не планирует их анализировать. В некоторых случаях, если группа не может прийти к согласованному (единому) мнению, то вполне возможно, что руководитель заинтересуется аргументами обеих сторон (например, возможно, ему придется представить их своему начальнику вместе с прогнозом), поэтому ему следует потребовать аргументы и подготовиться к их анализу. Во всяком случае, сам прогноз состоит из перечня событий с соответствующими медианами и квартилями дат.
Необязательно, чтобы данное событие проходило через все четыре тура опроса. Если члены жюри пришли к соглашению во втором туре опроса, то его можно прекратить. Это особенно справедливо в отношении тех событий, которые никогда не произойдут, по общему мнению членов жюри. В некоторых случаях обнаруживается, что первоначально сформулированное событие следует переформулировать или разделить на ряд отдельных событий. В других случаях может оказаться желательным объединить события, которые в первоначальном перечне событий рассматривались раздельно.
Некоторые примеры, полученные из эксперимента с методом Делфи [9], могут помочь нам при иллюстрации данного изложения. Сходимость ответов членов жюри к медиане показана на рис. 2. На этом рисунке показаны оценки, полученные от восьми членов жюри за пять туров опроса. Член жюри Д был единственным экспертом, который прогнозировал данное событие в первом туре опроса. К концу эксперимента большинство других членов жюри согласились с его первоначальной оценкой даты наступления события, за исключением одного эксперта, который не оказывал никакого влияния на остальных членов жюри и не испытывал их влияния. Похожее явление показано на рис. 3. Хотя эксперты в действительности не пришли к единой оценке этой проблемы, для некоторых из них возникла общая тенденция перенести под влиянием аргументов, представленных другими членами жюри, первоначальные оценки на более поздние даты.
Другое изображение сходимости мнений членов жюри в тех же самых экспериментах показано в табл. 1 и 2. В табл. 1 показано распределение начальных и конечных интервалов оценок. Вместо того чтобы требовать оценки дат, от членов жюри потребовали распределить сделанные ими оценки по заранее установленным интервалам. Эти интервалы, показанные на рис. 1 и 2, были выбраны так, чтобы каждый последующий интервал был примерно на тот же самый процент больше, чем предыдущий интервал, округленный до целого числа годов. Приведенные в табл. 1 и 2 числа являются номерами
34
Период Времени
Никогда
Позже 2003 - 2015гг. 1993 -2002гг. 1985 ~ 1992гг. 1978 -1984гг.
1973 ~ 1977гг.
1969 -1972гг.
1966 -1968 гг.
Номер тура опроса
Рис. 2. Сходимость мнений членов жюри к медиане
Период Времени Никогда
Позже 2003~2015гг. 1993 -2003гг 1985 -1992гг.
1978 ~ 1984гг.
1973 -1977гг.
1969 -1972гг.
1966 -1968 гг.
Номер тура опроса
Рис. 3. Смещение мнений членов жюри в результате обратной связи
этих интервалов между самой высокой и самой низкой оценками (табл. 1) и между верхним и нижним квартилями (табл. 2). В табл. 1 показано, что интервал оценок никогда не возрастал, и только в двух из 38 случаев этот показатель не уменьшался. В большинстве случаев интервал оценок значительно сокращался. Табл. 2 показывает, что интервал между квартилями никогда не возрастал, и только в девяти из 38 случаев этот интервал не уменьшался. В остальных случаях интервал между квартилями был сокращен до половины или менее его начального значения. Вместе взятые табл. 1 и"2 показывают, что вначале наблюдалось некоторое скопление оценок вокруг медианы и что эта тенденция усиливалась в ходе проведения эксперимента. В действительности, в 27 из 38 случаев средние оценки были одина-
Таблица 1
Распределение начальных и конечных интервалов оценок
Таблица 2
Распределение начальных и конечных интервалов оценок между квартилями
36
ковыми для начального и конечного туров опроса. В девяти случаях произошел сдвиг двух интервалов; в другом случае —сдвиг пяти интервалов. Эта тенденция перемещения крайних оценок в направлении медианы была подтверждена рядом экспериментов и будет рассмотрена подробнее в следующем разделе.
6. МОДИФИКАЦИИ МЕТОДА ДЕЛФИ
Описанная методика была заимствована из первых отчетов, опубликованных «РЭНД корпорейшн» о проведенной работе по методу Делфи. С тех пор многие исследователи, включая специалистов из «РЭНД корпорейшн», разработали модификации основного метода. Эти модификации могут быть разделены на две категории: а) варианты, сохраняющие три основные особенности метода Делфи: анонимность, использование результатов предыдущего тура опроса и статистическое описание их группового ответа; б) варианты, в которых одна или несколько из этих особенностей изменены. Первая модификация проще, и мы рассмотрим ее в первую очередь, а затем остановимся на нескольких примерах модификаций второго рода.
Модификации, сохраняющие основные особенности метода Делфи
В этих модификациях сохраняются первоначально предназначавшиеся для устранения некоторых недостатков решения проблем с помощью групп. Изменяются, однако, некоторые элементы методики, описанной в «классическом» методе Делфи.
«Начало — с чистого листа бумаги». По основной методике член группы начинает свою работу с чистого листа. Как ранее отмечалось, основной вариант метода Делфи обладает рядом преимуществ. Однако он имеет и недостатки. По-видимому, перед некоторыми членами жюри возникают трудности психологического характера. Так как описание ситуации полностью бесструктурно, некоторые эксперты не знают, с чего начинать работу. Кроме того, нет гарантии, что прогнозы, разработанные группой экспертов в течение первого тура опроса, будут соответствовать требованиям руководителя группы. Наконец, возможно, что по мере уточнения и сужения формулировки данного события в течение нескольких туров опроса один или несколько членов группы могут не оказаться экспертами в данной узкой области. У них может оказаться не больше знаний, чем у непрофессионала, а от них требуется экспертное суждение. Чтобы преодолеть эти недостатки, некоторые специалисты, применяющие метод Делфи, сочли более удобным начинать с перечня событий, составленного с помощью процедуры. Однако если это сделано, то это действительно равносильно прохождению через первый тур опроса с одним жюри и передаче результатов работы другому жюри, кото
37
рое фактически начинает работу со второго тура опроса. Поскольку при этом жюри организуются для различных пелей, в некоторых случаях может быть легче проводить исследования по методу Делфи этим способом. Отметим, что нет причин, препятствующих частичному совпадению различных групп.
Начало с описания ситуации. Во многих случаях точное направление развития науки и техники будет зависеть от политических решений и экономических условий. Таким образом, составленные жюри прогнозы будут зависеть от предложений членов жюри относительно этих внешних событий. Если жюри полностью состоит из экспертов в определенной области науки и техники, не следует надеяться, что они будут также специалистами в политической или экономической области. Следовательно, может оказаться желательным получить прогноз политических или экономических тенденций и представить его жюри как часть информации для первого тура опроса. Это имеет то преимущество, что жюри начинает работу с общей базы, и члены жюри получают описание ситуации, для которой следует делать прогнозы. Разумеется, это означает, что если разработки, представленные жюри, ошибочны, то вполне возможно, что и технологический прогноз также будет ошибочным. Однако этой проблемы нельзя избежать с помощью отказа от предоставления жюри описания исходной ситуации, при этом заменяется непрофессиональное суждение членов жюри — специалистов по науке и технике суждениями специалистов по экономике, политике, рынку и т. д., которые можно использовать для описания исходной ситуации. Этот подход особенно ценен при использовании метода Делфи в промышленности, где требуется, чтобы технологический прогноз составляла для фирмы собственная инженерная группа. Этот подход может быть полезным, если отдел продаж, отдел сбыта, высшая администрация и т. п. могут подготовить в качестве руководства для членов группы политический и экономический прогноз внешних условий, с которыми встретится компания.
Число туров опроса. Описание основного варианта метода Делфи включало четыре тура анкетирования. Некоторые эксперименты включали не менее пяти туров опроса. Общий вывод состоит в том, что к концу четырех туров опроса жюри добивалось того согласия, какого оно и стремилось достичь. Однако ряд экспериментов с коротким циклом проведения испытаний показал, что во многих случаях не было преимуществ в том, чтобы выходить за пределы двух туров опроса. Следовательно, основной вариант метода Делфи в некоторых случаях может быть модифицирован путем уменьшения числа туров опроса. На данном этапе не существует определенного ответа на вопрос о необходимом числе туров опроса. «Три» является, вероятно, хорошим эмпирическим правилом до тех пор, пока не появится больше экспериментальных доказательств. Если время ограничено и если начальный перечень событий может быть получен с помощью другого метода, то вполне возможно, что двух туров опроса будет достаточно для прояснения проблем, даже если не
38
удастся достичь полного согласия со стороны некоторых членов жюри Следует напомнить, что метод Делфи дает явно лучшие результаты, чем отдельные эксперты или группы с личным общением членов- следовательно, вполне возможно, что даже цикл проведения опроса, состоящий из двух туров, будет лучше, чем любой другой метод разработки прогнозов.
Множественная датировка. Основной вариант метода Делфи требует, чтобы каждый эксперт оценивал ту дату, когда данное событие должно произойти. В некоторых случаях это в дальнейшем определяется как дата «равновозможности». Например, такая дата, когда равновероятно наступление события до или после нее. Однако в некоторых случаях применения метода Делфи членов жюри просят назвать три даты: «вряд ли возможную», 50%-ную, или «равновозможную», и «фактически достоверную». В количественной форме их можно рассматривать как вероятностные оценки, равные 10%. 50% или 90% (0,1; 0,5; 0,9) или некоторым другим соответствующим образом выбранным значениям вероятности наступления события.
Статистическую характеристику группового ответа получают, взяв затем медиану (или среднюю) каждого из трех рядов дат. После этого руководитель определяет среднюю из равновозможных (50%), по мнению жюри, дат, которая и становится прогнозом. Степень несогласия в пределах жюри отражается посредством дат с низким и высоким уровнем вероятности.
Самооценка. В некоторых случаях применения метода Делфи от членов жюри просили оценить в баллах собственную степень компетентности по каждому из предложенных вопросов. Затем эти оценки комбинируются в виде взвешенной средней балльными самооценками, взятыми в качестве коэффициентов (например, более высокий балл показывает большую степень компетентности). Относительно этой модификации известно слишком мало, чтобы сказать, имеет ли смысл продолжать работы в данном направлении. Некоторые количественные результаты экспериментов, проведенных в корпорации «РЭНД», будут рассмотрены позднее, хотя они являются слишком небольшой выборкой для получения окончательного вывода.
Внедрение ЭВМ. Во многих организациях проводились эксперименты по методу Делфи с использованием ЭВМ с несколькими терминалами. ЭВМ знакомит члена жюри с общим мнением жюри, существующим в начале каждого тура опроса, и его ответ вводится непосредственно в ЭВМ. Ни в одном из этих экспериментов ЭВМ не использовалась для суммирования доводов. Этот вид обратной связи либо полностью исключается, либо осуществляется руководителем одновременно с ЭВМ. Разумеется, ЭВМ может просто напечатать все представленные аргументы, не суммируя их. Это было сделано в некоторых экспериментах. Если имеется оборудование, работающее в режиме разделения времени вместе с достаточным числом терминалов, то это может заметно ускорить проведение экспериментов по методу Делфи.
39
Показатель вероятности. В некоторых экспериментах по методу Делфи использовался «фактор достоверности» для каждого прогнозируемого события. Он вычисляется путем включения только положительных ответов в расчет статистических характеристик группового ответа. Затем процент ответов «никогда» вычитается из 100%, и результат рассматривается как показатель вероятности прогноза. Например, если медианой положительных ответов является 1985 г. и 30% жюри придерживается того мнения, что данное событие никогда не произойдет, то в таком случае по прогнозу принимается 1985 г. с 70%-ной вероятностью. Очевидно, эта вероятность определена по отношению к прогнозу в целом, а не к определенной дате.
По-видимому, этот подход является эффективным способом учета ответов «никогда», поскольку их нельзя иначе сочетать с положительными ответами.
Варианты с изменением основных особенностей метода Делфи
Все варианты метода Делфи, рассмотренные в предыдущем разделе, совместимы с основным методом, в котором личное общение членов группы заменяется их анонимным итеративным взаимодействием. Однако существуют такие варианты, в которых та или иная из определяющих особенностей метода Делфи была опущена или значительно модифицирована. Эти модификации будут рассмотрены ниже.
Исключение анонимности. Условие анонимности было введено для того, чтобы доводы оценивались на основе их собственных преимуществ и чтобы при этом поддерживающее или противоречащее мнение не влияло на суждение. Однако в некоторых случаях приходится выбирать между исключением некоторой анонимности и полным отказом от использования метода Делфи. Поскольку некоторые преимущества метода Делфи могут быть сохранены даже при частичном исключении анонимности, то, по-видимому, имеет смысл использовать эту модификацию.
Один такой случай описывается Гордоном [7], он получил название — «Упрощенный метод Делфи». При проведении игр или имитаций, в которых люди играют роли специалистов, принимающих решения в определенной ситуации, часто достигают такого момента, когда для перехода на последующий этап имитации требуется выработать единое мнение группы. Это единое мнение может быть получено путем использования письменных (анонимных) оценок, собранных и проанализированных руководителем на месте. Его сообщение об итогах анализа сопровождается устными доводами в пользу изменения групповых оценок, за которыми в свою очередь следует другой тур тайного опроса. Характер метода Делфи допускает быстрое разделение причин появления различных мнений и выявление основных проблем. Исключение анонимности доводов дает возможность значительно ускорить процесс. Следовательно, пожертвовав
40
анонимностью доводов, можно сохранить остальные преимущества метода Делфи в определенных ситуациях с личным общением участников групп.
Другим применением подобного подхода мы обязаны Уэллсу [14]. Это применение фактически предшествует первым опубликованным докладам по методу Делфи. Научно-исследовательская организация ВВС столкнулась с проблемой принятия сотен решений при перераспределении бюджета по отдельным проектам. По-видимому, единственным доступным способом решения этой задачи является использование жюри для обсуждения данной проблемы и принятия решения по каждому проекту. В каждую группу обязательно входят лица с самыми различными воинскими званиями, а также гражданские служащие, представляющие различные уровни управления данной организации. Считается весьма вероятным, что без принятия некоторой формы анонимного опроса на мнение некоторых членов группы могли бы влиять мнения, высказанные другими, более высокопоставленными членами жюри. В конечном счете было принято решение использовать для принятия решений визуальное устройство (панель с несколькими рядами лампочек и пультом у каждого члена жюри). Член жюри, выслушав доводы всех других членов жюри, может нажать кнопку на своем пульте у той цифры, которая представляет его голос. Когда панель включена, свет лампочки покажет то число, которое он выбрал. При этом провода были размещены таким образом, что было невозможно сказать, не глядя на пульт члена жюри, как он прого лосовал. После голосования рассчитывались среднее и стандартное отклонения, исключая крайние голоса, и сообщалось предварительное решение жюри. Затем начинался следующий тур устной дискуссии, сопровождаемый опросом, результаты которого принимались за окончательное решение жюри. Этот метод сохраняет некоторые преимущества метода Делфи и за счет частичного исключения анонимности сильно ускоряет проведение опроса.
Исключение обратной связи. Полное исключение обратной связи будет означать, что мнение члена жюри на втором и последующих турах опроса будет просто переосмысливанием его первого ответа.
По-видимому, некоторые исследования, которые будут рассмотрены ниже, покажут, что подобное переосмысливание имеет тенденцию ухудшать, а не улучшать ответ. Однако могут оказаться некоторые модификации обратной связи, ослабляющие ее по сравнению с описанной выше. Далки [5] описывает некоторые модификации метода Делфи, в которых оказалась высокая степень сверхсходимости. Он предлагает сообщать члену жюри только квартиль или дециль оценок, не сообщая ему групповую медиану. Это может уменьшить тенденцию к изменению оценок в направлении групповой медианы просто для того, чтобы избежать необходимости выдвигать доводы в пользу отказа от подобного изменения оценок. Пайк [11] описывает другой случай применения метода Делфи, в котором обратная связь значительно ограничивается. В первом туре опроса события для рассмотрения предлагаются любым членом жюри по его желанию.
41
Во втором туре опроса все члены жюри оценивают даты каждого события и дают самооценку для каждого события. Кроме того, членов жюри просят дать 10%-ную и 90%-ную даты для каждого события. Рассчитываются медианы для 10%-ных, 50%-ных и 90%-ных дат. Исключаются оценки тех членов жюри, 50%-ные даты которых попадают между групповыми медианами для 10%-ных и 90%-ных оценок. Обратная связь на третьем туре опроса направлена только к тем, кто: а) не вошел в интервал между децилями и б) считал себя экспертом в данной области науки и техники. Так называемых «беспартийных» экспертов просят подтвердить свою точку зрения на основании того, что они могли бы оказаться единственными людьми, дающими правильный ответ. Если с точки зрения руководителя группы мнение «беспартийного» эксперта подтверждается, его оценка становится прогнозом. В противном случае в качестве прогнозной оценки принимается групповая медиана.
Насколько известно автору, никогда не было случая такого применения метода Делфи, когда статистические характеристики ответа жюри были исключены в пользу чего-либо, напоминающего голосование по большинству голосов. В действительности, по-видимому, нецелесообразно отказываться от этой характерной черты метода Делфи. Однако, как показывают вышеприведенные примеры, исключение одной или нескольких характерных особенностей основной модификации метода Делфи может дать некоторые преимущества. Подобные модификации могут предоставить возможность использовать метод Делфи в тех случаях, когда его основной вариант не применим из-за недостатка времени или вследствие других ограничений. Даже если все преимущества основного варианта метода Делфи не могут быть реализованы, все еще остается возможность использовать выгодные стороны указанных модификаций.
7. ТОЧНОСТЬ МЕТОДА ДЕЛФИ
Выше был представлен ряд теоретических доводов в пользу утверждения о преимуществе метода Делфи по сравнению с традиционным использованием групп для решения проблем или для прогнозирования. Однако утверждение о теоретическом превосходстве желательно подкрепить некоторыми эмпирическими данными. К сожалению, было проведено немного исследований для оценки точности прогнозов по методу Делфи. Одна серия экспериментов с краткосрочными прогнозами (4] показала, что метод Делфи превосходит «обычные» методы прогнозирования хозяйственной деятельности. Однако большая часть «делфийских» прогнозов составляется для более отдаленного будущего, результаты которых пока еше не подтверждены. Поэтому вместо 50-летнего ожидания свершения оценки ряд исследователей проводят контрольные эксперименты, в которых просят членов жюри оценить даты «календарного типа», причем экспериментатор знает правильный ответ и может таким образом 42
непосредственно определить точность оценок жюри. Далее мы рассмотрим некоторые подобные работы с тем, чтобы показать характер проведенных исследований’.
Эксперименты проводились студентами старшего курса и аспирантами Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе. Их участие в экспериментах оплачивалось. Вот типичные вопросы, которые были заданы членам жюри: «Сколько телефонов насчитывалось в Африке в 1965 г.?», «Сколько женщин — солдат морской пехоты насчитывалось в конце второй мировой войны?», «Сколько самоубийств было зарегистрировано в США в 1967 г.?» и т. и. Согласно Далки, вопросы подобного типа были выбраны по следующим причинам: 1) это были такие вопросы, на которые опрашиваемые не знали ответа, но имели достаточно исходной информации для получения квалифицированной оценки; 2) были получены поддающиеся проверке ответы, которые могли быть использованы для оценки качества работы отдельных специалистов и групп; 3) ответы были числовые, так что можно было соизмерить качество работы экспертов.
Во многих экспериментах использовался описанный выше классический метод Делфи. В других экспериментах условия были изменены так, чтобы дать возможность исследовать влияние различных факторов. В некоторых экспериментах для сравнения различных методов подготовки групповых оценок были использованы контрольные группы. Здесь не будет рассматриваться вся совокупность экспериментов. Более полная информация приведена в указанных источниках. Мы рассмотрим только часть результатов, подтверждающих возможность получения точных оценок по методу Делфи.
Один из наиболее интересных результатов получается при сравнении работы групп с личным общением участников делфийских жюри. При этом был применен такой план эксперимента, в котором одна группа сначала использовала анонимное взаимодействие по методу Делфи, а затем — личное общение. В другой группе процедура проводилась в обратной последовательности. Такая схема эксперимента преследовала цель устранить эффект группового обучения. Отправной точкой в каждой процедуре была совокупность ответов каждого члена группы на 20 вопросов «календарного типа». Чаще всего медиана групповых оценок уточнялась с помощью анонимной обратной связи, в то время как личное общение участников группы уменьшало ее точность. Следовательно, в той степени, в какой этот эксперимент может быть обобщен, он подтверждает теоретические доводы в пользу превосходства результатов, полученных при использовании анонимной обратной связи по методу Делфи, над результатами, полученными обычными методами.
Вывод о том, что для группы экспертов более вероятно улучшить свою первоначальную оценку при использовании для взаимодействия метода Делфи, а не обычных методов, сам по себе заслуживает вни-
1 Материал, излагаемый в этом разделе, основывается на работах Нормана Далки из «РЭНД корпорейшн» [3, 5].
43
мания. Однако некоторые другие результаты исследований метода Делфи оказались более интересными. Их можно суммировать в качестве свидетельства того, что метод Делфи создает вполне определенный процесс, который может быть описан в количественной форме. Значение этого факта состоит в том, что он дает специалистам, использующим метод Делфи, гораздо большую возможность для анализа того, что происходит. Конкретные полученные результаты будут рассмотрены ниже.
При использовании метода Делфи первоначальные ответы на вопросы перед итерацией и обратной связью «ведут себя хорошо». На рис. 4 показано распределение ответов первого тура опроса для 12 экспериментальных групп, каждой из которых было задано 20 вопросов. Распределение ответов на каждый вопрос было нормализовано так, чтобы среднее и стандартное отклонение равнялись еди-
Рис. 4. Распределение ответов членов жюри в первом гуре опроса
нице. Это было сделано путем деления ответов на каждый вопрос на среднюю ответов, а затем деления отклонений от средней на отношение стандартного отклонения к средней (известного под названием коэффициента вариаций). На график нанесено число нормализованных ответов в каждом интервале, равном 1/0. Была выбрана такая шкала плотности, что общая площадь под кривой полученных ответов была равна единице. На том же самом графике изображена кривая для логарифмического нормального распределения со средней и стандартным отклонением, равным единице1. По-видимому, логарифмическое нормальное распределение дает хорошее приближение к полученному распределению первоначальных ответов. Смысл этих выводов состоит в том, что участвующие в эксперименте лица стремились определить отношения, а не точную величину. Это означает, что логарифмическое шкалирование индивидуальных ответов
1 Говорят, что переменная имеет логарифмическое нормальное распределение, если ее натуральный логарифм имеет нормальное распределение.
44
могло бы быть разумным способом их анализа, и это шкалирование использовалось в большей части дальнейшего изложения.
Логарифмически нормальное распределение первоначальных ответов показывает, что существует некая регулярность, лежащая в основе процесса оценки, используемая подопытными лицами. Другой пример этой же регулярности показан на рис. 5. На нем изображена средняя ошибка ответов членов жюри как функция их стандартного отклонения. Ответ каждого члена жюри на каждый вопрос нормализуется путем деления его на величину правильного ответа. Затем берется абсолютное значение логарифма этого отношения. (Это все равно, что сказать, что если член жюри дает ответ, равный половине истинного ответа, то он сделал ошибку той же величины, что и при ответе, вдвое большем истинного ответа. Такое употребление данного отношения, очевидно, подтверждается логарифмической нормальностью распределения первоначальных ответов.) Затем стандартные отклонения величин этих ошибок рассчитываются и группируются в интервалы, и вопросы, попадающие в каждый интервал, объединяются. Точки показывают среднее значение величины ошибок для всех вопросов, попадающих в данный интервал стандартных отклонений. Прямая, показанная на рис. 5, является линией регрессии средней ошибки на стандартное отклонение. Постоянный член статистически незначим, и «истинная» линия проходит, вероятно, через начало координат. Очень, важно, что отношение средней ошибки к стандартному отклонению ответов членов жюри на вопрос является, по существу, постоянной величиной. Это подтверждает интуитивное представление о том, что большой разброс ответов членов жюри, вероятно, указывает на их большую ошибку. Поскольку величина ошибки будет равна нулю, если член жюри даст правильный ответ, то отношение Е/6 может рассматриваться как систематическая ошибка в ответах. При этом в первом туре опроса средняя систематическая ошибка жюри равна постоянной величине. На втором туре опроса, после изучения предыдущих оценок членов жюри, наблюдается определенный сдвиг в ответах, как это показано на рис. 6. На нем изображено распределение нормализованных оценок второго тура опроса. На этом же рисунке повторно изображена логарифмическая нормальная кривая (рис. 4), чтобы показать сдвиг в ответах, который определенно идет в направлении к средней. Однако, как это показано на рис. 7, этот сдвиг к средней не приводил лишь к улучшению оценок. Систематическая ошибка после второго тура опроса больше, чем после первого. Иными словами, хотя ответы после второго тура опроса более точные, чем после первого, величина стандартного отклонения сокращается гораздо больше, чем величина ошибки, что приводит к улучшению Е/6. Это — сверхсходимость, проявляемая со стороны части участников эксперимента.
Одной из целей исследований, проведенных «РЭНД корпорейшн», было выявление источников сверхсходимости в оценках второго тура. На рис. 8 показан один из результатов этих исследований, а именно доля членов жюри, изменивших свои оценки, — как функция откло-
45
Рис. 5. Связь средней ошибки со стандартным отклонением ответов членов жюри
Рис. 6. Распределение ответов членов жюри
во втором туре опроса
Средняя групповая ошидка
Стандартное отклонение
Рис. 7. Связь средней ошибки со стандартным отклонением ответов членов жюри (во втором туре опроса)
нения оценок от групповой медианы оценок первого тура опроса. На оси отложены отклонения от медианы в единицах верхнего квартиля минус медиана — для ответов, лежащих выше медианы, и в единицах медианы минус нижний квартиль — для ответов, лежащих ниже медианы. Оказывается, что доля изменяющих свою оценку членов жюри, ответы которых попадают в интервал между квартилями является линейной функцией отклонения от медианы. Примерно 60% тех членов жюри, оценки которых выходят за пределы
___I___I___I___।___i__I---1---L
-4-3-2-10 1 2 3 4
Отклонение от медианы
Рис. 8. Связь доли участников жюри, изменивших свое мнение, с отклонением их мнения от медианы
Таб.шиа 3
Среднее изменение оценки после обратной связи
Отклонение от истинного ответа отвст \ Отклонение от медианы 1„( 0|вет \ \ медиана )
\ истинный ответу
0.5 1,5 2,5 3,5 4,5
0,8 0,9 0,9 2,8 3.8
4,5 0,3 0.5 1,0 2,0 2,6
0,2 0.9 1,7 2,0 2,3
2,5 0,2 0.8 1,3 1,9 4,1
0,3 0,6 0.9 1,8 2,4
0,5 0,1 0,4 0,7 0,7 0,5
0,5 0,1 0.3 0,3 1,4
0,1 0,2 0,6 0,3
—2.5 0,1 0,2
—4,5 0,0 0,4
—0.4
47
интервала между квартилями, изменили свои оценки во втором туре опроса независимо от величины отклонения от медианы.
Другой подход к проблеме сверхсходимости показан в табл. 3. В табл. 3 показано среднее изменение оценки во втором туре опроса как функция отклонения от медианы и от истинного ответа в первом туре опроса. Несомненно, отклонение от медианы заметно влияет на среднее изменение оценок между турами опроса. Однако интересной особенностью является то, что это отклонение от истинного ответа также имеет некоторое влияние на величину изменения оценок между турами опроса. К сожалению, эффект отклонения от истинного ответа является, по-видимому, небольшим по сравнению с эффектом отклонения от медианы. Это приводит к возникновению сверхсходимости, упомянутой выше. Заметим следующее: экспе-
Рис. 9. Связь среднего изменения мнения жюри с отклонением от правильного ответа при различных отклонениях о г медианы ответов
риментаторы из «РЭНД корпорейшн» представили результаты своих исследований в приведенной выше форме. В их первоначальной таблице были показаны числа как для положительного, так и для отрицательного отклонения от медианы, и во многих ее клетках было слишком мало чисел. Для того чтобы получить достаточное количество чисел в каждой клетке, левые квадранты были отображены в правых квадрантах таким образом, что квадрант II был отображен в квадранте IV, квадрант III—в квадранте I. Иначе говоря, ответы, расположенные как ниже медианы, так и ниже истинных ответов, были отображены вместе с результатами, лежащими выше медианы и истинных ответов; ответы ниже медианы, но выше истинного ответа, были отображены вместе с ответами, находящимися выше медианы, но ниже истинного ответа. Это предположение о симметрии было основано на рассмотрении всей таблицы в целом, что соответствует симметрии показаний на рис. 8.
Иное изображение изменения средней между турами опроса можно видеть на рис. 9. Этот рисунок еще раз подтверждает первоначаль
48
ное утверждение о том, что величина отклонения от медианы в большей мере влияет на изменение оценки, чем величина отклонения от истинного ответа. Тем не менее существует определенный эффект отклонения от истинного ответа. (Заметим, что показанные кривые являются грубыми приближениями, а не результатами регрессивного анализа.)
Рис. 10. Связь величины изменения мнения жюри с ошибкой в первом туре опроса
Хотя изменения индивидуальных оценок представляют интерес, поскольку они помогают понять процессы, лежащие в основе метода Делфи, в действительности же они являются наиболее важным предметом рассмотрения. Специалиста, использующего метод Делфи, фактически интересует общая работоспособность жюри, а не его отдельных членов.
На рис. 10 показана взаимосвязь между ошибкой жюри в первом туре опроса и величиной изменения оценок между турами опроса. Связь явная — чем больше ошибка жюри, тем больше величина изменения. Однако величина изменения оценок жюри в среднем меньше, чем размер ошибки. Иначе говоря, жюри продвинулось в направлении истинного ответа, но осталось по ту же сторону от него. Также стоит отметить, что для небольших ошибок изменение становится отрицательным, т. е. жюри отходит дальше от истинного ответа. Смысл состоит в том, что, если жюри делает точную оценку на первом туре опроса, любое изменение, вероятно, ухудшит, а не улучшит эту оценку.
В некоторых экспериментах, проведенных «РЭНД корпорейшн», участников эксперимента просили оценить свою относительную компетентность в соответствующей области. Первоначальная цель состоит в том, чтобы определить, будут ли оценки подгруппы тех
49
участников эксперимента, которые оценивают свою компетенцию весьма высоко, более точными, чем у всего жюри в целом. Результаты оказались разочаровывающими в том смысле, что подгруппы с высоким уровнем самооценки работали не лучше, чем все жюри в целом. Однако оказалось, что самооценки жюри имеют отношение к другому вопросу. Когда членов жюри просили -оценить себя по пятибалльной числовой шкале, в которой большие числа соответствовали росту степени компетентности, то возможно было рассчитывать среднюю самооценку для всего жюри в целом. При этом средняя ошибка жюри определенно снижалась с увеличением средней величины самооценки. Результаты приведены на рис. 11 (заметим, что кривая есть грубое приближение, а не линия регрессии). Смысл этого результата состоит в том, что жюри в той же мере способно оценивать свою собственную компетенцию, в какой оценивать правильный ответ на вопрос.
Рис. 11. Связь средней ошибки жюри со средней величиной его самооценки
Ранее было показано, что ошибка жюри возрастает с увеличением стандартного отклонения оценок. Можно объединить эту оценку ошибки жюри со средней самооценкой жюри. Результаты этого объединения показаны в табл. 4. При фиксированном стандартном отклонении точность оценок возрастает с увеличением самооценки жюри: при фиксированной самооценке жюри точность оценок уменьшается с увеличением стандартного отклонения. Аномальные результаты в строке 3 и столбце 1, строке 4 и столбцах 3 и 4 определяются, вероятно, небольшими размерами выборки, что привело к ненадежным оценкам средней по совокупности. В практической ситуации при прогнозировании имеется возможность оценить относительную точность различных оценок на основе объединения самооценки и стандартного отклонения оценок жюри. Однако результаты прове-50
денных к настоящему времени, исследований не дают возможности количественно оценить величину ошибки.
Стоит отметить один окончательный результат экспериментов, проводимых «РЭНД корпорейшн», поскольку он имеет важные практические последствия. Спорный вопрос состоит в том, является ли улучшение оценок между турами опроса просто следствием переосмысливания членами жюри своих первоначальных ответов или оно является результатом группового взаимодействия. Для исследования этой проблемы было спланировано проведение двух экспериментов. В первом эксперименте участвовала контрольная группа, которая
Таблица 4
Ошибка жюри как функция стандартного отклонения оценок н самооценки жюри
Самооценка членов жюри Стандартное отклонение в первом туре опроса
0—0,49 0,50-0,99 ],00 —1,49 более 1,5
1—1,99 1,386 1,114 1,706
2—2,49 0,787 0,843 1,106
2,5—2,99 0,655 0,651 0,767 1,083
свыше 3 0,139 0,339 0,966 1,587
Таблица 5
Влияние использования результатов предыдущего тура опроса (наличие или отсутствие обратной связи) на количество вопросов, показывающих улучшение или ухудшение оценок
Второй тур по сравнению с первым туром Третий тур по сравнению со вторым туром Третий тур по сравнению с первым туром
Первый эксперимент
Обратная связь со
всеми тремя турами опроса лучше 8 5 10
то же самое 7 11 4
хуже 5 4 6
Без обратной связи со
вторым туром опроса лучше 9 6 9
то же самое 2 8 2
хуже 9 6 9
Без обратной связи
со вторым туром опроса лучше 4 9 10
то же самое 9 6 4
хуже 7 5 6
51
во втором туре опроса в порядке обратной связи получила сведения о медианах и квартилях оценок, полученных в первом туре опроса. Во втором эксперименте контрольной группы не было. В обоих экспериментах был также проведен третий тур опроса с учетом медиан и квартилей оценок, полученных в предыдущем туре опроса. Результаты экспериментов приведены в табл. 5. В табл. 5 ясно показано, что при отсутствии обратной связи оценки либо не улучшаются, либо происходит их некоторое ухудшение. В работе тех же самых групп экспертов отмечались улучшения, когда им сообщали медианы и квартили результатов предыдущего тура опроса. Практическое значение этого состоит в том, что при отсутствии дополнительной информации нет смысла переосмысливать оценку. Маловероятно, что любое изменение первоначальной оценки улучшит ее и, вполне возможно, ухудшит. Однако, если будет обеспечена дополнительная информация, имеет смысл переосмыслить оценку. Это справедливо даже тогда, когда дополнительная информация — не больше, чем величина и направление расхождений во мнениях с остальными членами жюри.
8. ТОЧНОСТЬ ОЦЕНОК ПО МЕТОДУ ДЕЛФИ
В предыдущем разделе мы рассмотрели некоторые эмпирические результаты, характеризующие точность метода Делфи в том случае, когда экспериментаторам были известны правильные ответы. Можно полагать, что основной вывод о том, что согласованная оценка, полученная по методу Делфи, точнее оценок, полученных другими методами, будет также справедлив при использовании метода Делфи для получения прогноза. Однако это только предположение, а не эмпирически обоснованное утверждение.
Другой вывод заключается в том, что метод Делфи является вполне определенной процедурой, которую можно описать количественно, можно распространить на прогнозы. В частности, можно исследовать точность оценок, иначе говоря, можно изучить регулярность дисперсии оценок жюри даты того или иного события. В данном разделе рассматриваются результаты такого исследования.
Представляется вероятным, что степень дисперсии оценки жюри должна возрастать с увеличением временной глубины прогноза. Иначе говоря, вероятно, что чем к более отдаленному будущему относятся оценки жюри относительно даты появления события, тем более неопределенной становится эта оценка. Эта неопределенность измеряется дисперсией оценок жюри. Следовательно, исследования проводились для определения того, имеется ли связь между глубиной прогноза и дисперсией оценок дат.
В этом исследовании был собран ряд опубликованных и неопубликованных прогнозов по методу Делфи. Для каждого события были получены даты прогноза и их дисперсия. Ряд прогнозов каждого жюри рассматривался отдельно, в результате была получена регрессия дисперсии на глубину прогноза. Прогнозы рассматриваются 52
ниже, а результаты показаны в табл. 6. Для каждого ряда прогнозов, составленных жюри, показаны число событий, коэффициент корреляции, коэффициент регрессии и статистическая значимость коэффициента регрессии.
Таблица 6
Регрессивный анализ прогнозов, составленный по методу Делфи
Номера примеров npoi -ноза Название прогноза Число событий Коэффициент корреляции Коэффициент регрессии Значимость коэффициента регрессии (» %)
1. Гордон — Хелмер — космические исследования 34 0,40848 0,25277 0,15
2. Гордон — Хелмер — выдающиеся научные открытия 23 0,71723 0,38845 < 1
3. Гордон — Хелмер — автоматизация 23 0,80390 0,87894 < 1
4. Гордон — Хелмер — автоматизация 30 лет) 18 0,46971 0,43583 5
5. Гордон — Хелмер (в книге Брайта) 7 0,87376 2,40603 1
6. Гордон — Хелмер в книге Брайта (с модификациями) 6 0,54950 1,17964 20«S<30
7. «Парсонс энд Вильямс» — ЭВМ 22 0,67518 0,49468 < 1
8. Комбинация 4 и 7 40 0,60327 0,54354 < 1
9. Бернштейн 1 — распознавание образов 40 0,64960 1,12991 « 1
10. Бернштейн 2 — схемы и модули 31 0,93831 1,79026 < 1
И. Бернштейн 3 — ЭВМ и счетно-решающие устройства 18 0,73330 0,71837 < 1
12. Бернштейн 4 — системы передачи данных 21 0,94764 1,10321 <S 1
13. Бернштейн 5 — системы с представлением графических данных 51 0,38480 0,36234 «1
14. Бернштейн 6 — запоминающие устройства 80 0,79393 0,64529 «1
15. Бернштейн 7—-внешние устройства 28 0,67594 0,85446 «1
16. Бернштейн 8 — микрофильмы 39 0,82244 0,71389 «1
17. Бернштейн 9 — факсимильные аппараты 11 0,79203 0,51159 «1
18. Бернштейн 10 — система передачи данных на большие расстояния 21 0,86076 0,96267 «1
19. Бернштейн 11 — средства программирования 34 0,79049 0,87526 «1
20. Бернштейн 12 — организация работы ЭВМ 29 0,69590 0,76318 «1
21. Бернштейн 13 — системы и практика применения 91 0.69312 0,53090 «1
22. Бернштейн 14 — нормативы 15 0,93738 0,88462 «1
23. Зальц — средства связи 13 0,58806 0,31780 1,5
24. «Смит, Клайн энд Френч» — Бендер — биомедицинские исследования 53 0,49507 0,52725 «1
25. «Смит, Клайн энд Френч» —• Бендер — диагноз 19 0,69748 1,40254 «1
26. «Смит, Клайн энд Френч» — Бендер — терапия 54 0,44994 0,62340 «1
27. «Смит, Клайн энд Френч» — Бендер — здравоохранение 29 0,39776 0,42496 2<S<5
28. «Смит, Клайн энд Френч» — Бендер — медицинское оборудование 12 0,61335 2,50000 2<S<5
53
Проодолжение табл. б
Номера примеров прогноза Название прогноза Число событий Коэффициент корреляции Коэффициент регрессии Значимость коэффициента регрессии (в %)
29. Пайк 1 456 0,42895 0,50980 «1
30. Пайк 2 270 0,72101 0,91907 <1
31. Пайк 3 157 0,79089 1,35970 «1
32. Пайк 4 314 0,74382 0,61226 <1
33. Пайк 5 330 0,93899 1,35877 <1
34. Пайк 6 240 0,93106 1,58672 «1
35. Пайк 7 298 0,83171 0,77515 <1
36. Пайк 8 132 0,65345 0,64621 <1
37. Пайк 9 389 0,83009 0,56802 «1
38. Пайк 11 238 0,55279 0,47546 «1
39. Пайк 12 НО 0,90743 1,45139 <1
40. Пайк 13 177 0,61124 0,87053 «1
41. Пайк 14 326 0,68628 1,21491 <1
42. Пайк 15 89 0,87012 1,63144 «1
Описание примеров прогнозов, составленных по методу Делфи
1—3. Данные для этих примеров прогноза были взяты из работы Гордона и Хелмера [8]. Информация содержала медиану и квартили для каждого события.
4. Этот пример прогноза идентичен прогнозу 3, за исключением того, что все медианные даты, состоящие на период времени, превышающий 30 лет от момента составления прогноза (например, после 1994 г.), были исключены (всего 5 дат).
5. Эти данные взяты из исследования Гордона [7], описывающего демонстрацию метода Делфи на конференции управляющих промышленными предприятиями по технологическому прогнозированию, проведенной в г. Лейк-Плэсид (штат Нью-Йорк) в мае 1967 г. Данные включали медиану и квартили для каждого события.
6. Этот пример прогноза идентичен прогнозу 5, за исключением того, что одна резко выделяющаяся прогнозная дата была исключена, поскольку она относилась к гораздо более отдаленному будущему, чем остальные, и явно оказывала доминирующее влияние как на коэффициент корреляции, так и на коэффициент регрессии.
7. Данные для этого примера прогноза были взяты из материалов международной конференции по применению ЭВМ, состоявшейся в Копенгагене в ноябре 1968 г. [6]. Опрос проводился по почте двумя полными турами, включавшими примерно 80 ответов участников конференции и проведенными в течение 26 дней до начала конференции.
8. Данные для этого примера были получены путем комбинирования данных прогнозов 4 и 7. Это было сделано для статистической проверки различий между коэффициентами регрессии в двух случаях.
54
Следующие 14 примеров прогнозов (9—22) были взяты из работы Бернштейна, представившего прогноз технологических нововведений в области вычислительной техники, составленный для ВМФ США [2]. В каждом из этих примеров каждый член жюри оценивал даты с 20%-ной. 50%-ной и 90%-ной вероятностью наступления событий. Средняя этих оценок затем была взята в качестве групповой оценки. Разделы взяты из первоначального доклада.
9. Оборудование для распознавания образов (раздел 1).
10. Схемы и модули (раздел 2).
11. ЭВМ и счетно-решающие устройства (раздел 3).
12. Оборудование для передачи данных систем (раздел 4).
13. Системы с представлением графических данных (раздел 5).
14. Запоминающие устройства и устройства для магнитной записи (раздел 6).
15. Внешние устройства (раздел 7).
16. Микрофильмы и соответствующее оборудование (раздел 8).
17. Оборудование для факсимиле и репродуцирования (раздел 9).
18. Системы передачи данных на большое расстояние (раздел 10).
19. Средства программирования (раздел 11).
20. Организация работы ЭВМ (раздел 12).
21. Системы и практика применения (раздел 13).
22. Нормативы (раздел 14).
23. Данные для этого примера были взяты из исследования О. Зальца [13], представившего прогноз по технике связи в ЧССР.
Следующие пять примеров прогнозов были взяты из неопубликованного доклада организации «Смит. Клайн энд Френч, лэборато-риз» [1]. А. Д. Бендер из отдела сбыта провел ряд исследований по методу Делфи перспектив развития различных аспектов системы медицинского обслуживания. Перечисленные ниже темы использовались в первоначальном докладе.
24. Биомедицинские исследования.
25. Диагностика.
26. Терапия.
27. Здравоохранение.
28. Медицинское обслуживание.
Остальные примеры прогнозов заимствованы из исследования «PROBE», проведенного корпорацией «TRW» и описанного в работе Пайка [11]. Темы прогнозов составляют частную собственность корпорации «TRW» и характеризуются только номером жюри.
Результаты, как показывает табл. 6, вполне определенные. Как показывают коэффициенты регрессии, существует весьма определенная взаимосвязь между глубиной прогноза и величиной дисперсии. Все эти коэффициенты регрессии имеют высокий уровень значимости, и можно сделать вывод о том, что для отдельного жюри, имеющего дело с рядом взаимосвязанных событий, существует явная взаимосвязь между глубиной прогноза и степенью неопределенности, проявленной в оценках жюри. Однако, к сожалению, оказывается, что не существует подобной связи между различными жюри или между
55
различными совокупностями событий, с которыми имеет дело одна и та же группа. Этого, возможно, и следовало ожидать, поскольку степень неопределенности, присущая одному ряду событий, вероятно, отличается от неопределенности, свойственной другому ряду событий. Таким же образом одна часть членов жюри может быть менее уверена в своих,оценках, чем другая. (Позднее мы рассмотрим проблему различий в медианах ответов членов различных жюри, имеющих дело с одними и теми же событиями.) Однако в любом случае свыше половины коэффициентов корреляции превышают 0,7.
Стоит обсудить некоторые конкретные результаты. В частности, прогнозы 4 и 7 охватывают сходные области исследования. Коэффициенты регрессии, характеризующие рост неопределенности с увеличением глубины прогноза, различаются для них лишь незначительно. Это может быть случайным совпадением или означает, что две различные группы экспертов по ЭВМ, имеющих дело в основном с одними и теми же темами, имеют одну и ту же степень увеличения неопределенности по мере того, как события становятся более отдаленными.
Пример 8 был построен на основе данных для прогнозов 4 и 7, чтобы определить, будет ли различие между двумя коэффициентами регрессии статистически значимым. Как ни странно, коэффициент регрессии для объединенного примера отличался от коэффициентов в исходных прогнозах. Разница между комбинированным коэффициентом регрессии и наибольшим из первоначальных двух примерно такая же, как и разница между двумя первоначальными коэффициентами регрессии. Тем не менее разница между комбинированным коэффициентом регрессии и первоначальными двумя коэффициентами статистически незначительна. Вероятность того, что разница будет большей просто вследствие выборочной вариации даже при нулевом истинном различии, составляет примерно 60%. Кроме того, небольшие различия в комбинированных и первоначальных коэффициентах регрессии легко объяснимы. Хотя скорость повышения уровня неопределенности с увеличением глубины прогноза почти одна и та же, абсолютное значение степени неопределенности в этих случаях различно.
В эксперименте Гордона — Хелмера средняя величина интервала между квартилями для всех событий равна 12,9; для эксперимента Парсонса — Вильямса этот показатель равен только 8,2. Более того, прогнозы Парсонса — Вильямса в целом более краткосрочны. Средняя глубина прогноза была равна только 13,3 года по сравнению с глубиной, равной 16,5 года в эксперименте Гордона — Хелмера. Следовательно, события Парсонса — Вильямса характеризовались не только меньшей дисперсией, но скапливались близ начала интервала, для которого был произведен регрессивный анализ. Если бы обе совокупности событий были распределены одинаково по всему интервалу, то комбинированный коэффициент регрессии по величине лежал бы между значениями двух первоначальных коэффициентов регрессии, поскольку на коэффициенте регрессии
56
Рис. 12. Связь интервала между квартилями с глубиной прогноза (эксперимент 27)
Годы с 2О°А~ной и 90°/„-ной Вероятностью
Р’И с . 13. Связь интервала между квартилями с глу-
биной прогноза (эксперимент 22)
Рис. J 4. Связь интервала между квартилями с глу-
биной прогноза (эксперимент 25)
Годы с 207°-ной и 9О7°-ной
Рис. 1 5. Связь интервала между квартилями
с глубиной прогноза (эксперимент 14)
отражается не абсолютная величина неопределенности, а только степень изменения последней в пределах интервала.
Другой интересной особенностью является различие в показателе дисперсии в различных экспериментах. В некоторых случаях членов жюри просили только оценить дату наступления события, а мерой дисперсии был интервал между квартилями этих оценок. В других экспериментах членов жюри просили оценить не только дату наступления события с 50%-ной вероятностью (в сущности, это медианная дата), но от них также требовалось оценить две другие даты, например такие, когда вероятность наступления события равнялась соответственно 10% и 90%. В последних случаях мерой дисперсии, используемой в анализе, была разница (в годах) между «вряд ли возможной» и «фактически достоверной» оценками дат.
Для иллюстрации характера данных, полученных в результате различных экспериментов по методу Делфи, четыре из них графически изображены на рис. 12—15. Эти эксперименты были выбраны для того, чтобы показать четыре возможных комбинации высоких и низких значений корреляции и регрессии. В остальном они были выбраны случайно.
На рис. 12 показаны результаты эксперимента 27, в котором жюри «Смит, Клайн энд Френч, лэбораториз» составило прогноз в области здравоохранения. Величина коэффициента корреляции сравнительно невелика, что свидетельствует о значительном рассеивании данных вокруг линии регрессии. Кроме того, коэффициент регрессии относительно мал, что говорит о сравнительно небольшом увеличении степени неопределенности с ростом глубины прогноза.
На рис. 13 показаны результаты эксперимента 22, в котором жюри Бернштейна делало прогноз в области нормативов по ЭВМ. В данном случае коэффициент корреляции довольно высок (0,93738), и, как ожидалось, значения переменных плотно скапливаются вокруг линии регрессии. Коэффициент регрессии все еще сравнительно мал, хотя и больше, чем в эксперименте 27.
Неопределенность оценок жюри возрастает медленно, лишь с увеличением глубины прогноза. На рис. 14 показаны результаты эксперимента 25, в котором жюри «Смит, Клайн энд Френч, лэбораториз» составило прогноз в области медицинской диагностики. Коэффициент корреляции сравнительно мал, на что указывает высокая степень рассеивания данных вокруг линии регрессии. Однако коэффициент регрессии почти в три раза больше коэффициента регрессии, изображенного на рис. 12, что говорит о гораздо большем увеличении неопределенности с увеличением глубины прогноза.
На рис. 15 показаны результаты эксперимента 14, в котором жюри Бернштейна подготовило прогноз в области систем передачи данных. Значение как коэффициента корреляции (0,94746), так и коэффициента регрессии (1,10321) сравнительно высоко. Следовательно, данные плотно скапливаются вокруг линии регрессии, а неопределенность возрастает довольно быстро по мере увеличения глубины прогноза.
59
Как и в случае применения метода Делфи в жюри, оценивающих данные «календарного типа», можно прийти к выводу о том, что составление оценок по методу Делфи вовсе не бессистемно. Это — ясно определенная процедура, которую можно описать количественно. Эта процедура до сих пор еще не полностью понята и требует проведения дополнительных исследований. Однако то обстоятельство, что она существует, должно привести к увеличению доверия к методу Делфи как к средству получения единого мнения группы экспертов в отношении того или иного прогноза.
9. НАДЕЖНОСТЬ МЕТОДА ДЕЛФИ
Когда руководитель жюри получает прогноз от группы экспертов, перед ним возникает вопрос: как мог бы измениться прогноз, если бы было использовано другое жюри? Несомненно, что желаемой чертой любого метода прогнозирования является тождество результатов при повторном составлении прогноза по этому методу независимо от того, проводилось ли оно одним и тем же или разными руководителями. Это особенно важно в случае прогнозов, используемых в качестве исходных данных для принятия решений. Если решение принимается на базе прогноза, составленного каким-либо одним жюри, а вскоре после этого другая группа столь же компетентных экспертов составляет прогноз, противоречащий первому, то в таком случае лицо, принимающее решение, попадает в весьма неудобное положение. А подчиненный ему персонал, составивший для него такой прогноз, может оказаться и в более худшем положении. Существует ли тенденция, чтобы различные группы специалистов составляли различные прогнозы? Этот вопрос заслуживает изучения. Эта проблема затрагивается в некоторых работах Далки. Он взял ответы первого тура опроса на вопросы «календарного типа», истолковал ряд ответов на данный вопрос как совокупность ответов и произвольно выбрал из совокупности группы различных размеров. Для каждой группы (или выборки), составленной таким образом, разумеется, существовала медиана ответов группы. Для каждой группы был рассчитан коэффициент корреляции между медианами ответов группы и истинным ответом на каждый из 20 вопросов. Затем эти коэффициенты были усреднены для всех групп одного и того же размера. На рис. 16 весьма четко показано улучшение надежности работы группы по мере увеличения ее размера. Смысл этого результата состоит в том, что при наличии жюри, состоящего не более чем из 15 экспертов, специализирующихся в различных разделах данной области исследований, маловероятно, что ответы другой группы равноценных специалистов будут иметь совершенно другую медиану. Следует напомнить, что результаты, приведенные на рис. 16, соответствуют ответам первого тура опроса. Можно было бы предположить, что после повторных туров опроса с применением обрат-60
ной связи надежность могла бы даже увеличиться. Однако результаты Далки не отвечают на этот вопрос.
Кроме того, результаты Далки относятся к вопросам «календарного типа», а не к прогнозам. В случае прогнозов правильный ответ неизвестен; поэтому невозможно оценить «надежность» жюри рассмотренным выше способом. Однако имеется возможность определить согласованность ответов различных жюри на одни и те же или сходные вопросы. Это было сделано рядом исследователей. Результаты показали, что прогнозы, составленные различными жюри, в значительной мере согласуются между собой.
Бендер, работа которого для «Смит, Клайн энд Френч, лэбора-ториз» была включена в исследование, представленное в предыдущем разделе, сравнил ответы, данные тремя различными жюри, на одни и
Рис. 16. Связь надежности с размером жюри
те же вопросы. Определенные вопросы, которые были представлены группе внешних экспертов, ранее были предложены собственному жюри, составленному из штатных работников «Смит, Клайн энд Френч, лэбораториз». Кроме того, те же самые вопросы фигурировали в части исследования Гордона — Хелмера в 1964 г. Соответствующее сопоставление, взятое из [1], показано в табл. 7. Первые шесть событий из списка свидетельствуют о большой согласованности результатов прогноза. Оставшиеся события оказались такого характера, для оценки даты наступления которых вряд ли существуют какие-либо научные основания. Это показывает, что членам жюри свойственна тенденция к объединению имеющейся научной информации в групповой прогноз и что там, где такая информация обычно имеется, различные жюри будут давать сходные результаты. Другой интересной особенностью этих результатов является то, что в общем собственное жюри «Смит, Клайн энд Френч, лэбораториз» склонно к большему пессимизму, чем две другие группы.
61
Таблица 7
Сравнение результатов оценок трех исследований но методу* Делфи
Прогнозируемое событие Средняя дата наступления события
Внешние эксперт ы «СК энд Ф» Исследован не Гордона -Хелмера Собственное жюри «СК энд Ф»
1. Имплантация искусственных органов, изготовленных из пластмассы и (или) электронных компонентов 1983 1982 1985
2. Химические средства лечения серьезных психических болезней, например шизофрении 1993 1992 1985-
3. Химические средства лечения наследственных болезней 1998 2000 2009
4. Химический синтез пищевого белка 1978 1990 1985
5. Использование лекарств для контроля над личностью 1983 1983 1995
6. Прививки против инфекционных и вирусных заболеваний, осуществляемые во всемирном масштабе 1993 1994 2009
7. Стимулирование роста нового органа человека 1998 2007 2017
8. Возможность контроля за процессами старения, позволяющая значительно увеличить продолжительность жизни человека 1993 2023 2017
9. Использование лекарств для повышения умственных способностей человека 1978 2012 1985
10. Создание примитивных форм жизни 1978 1989 2017
11. Использование телепатии для связи Никогда Никогда 2017
В предыдущем разделе отмечалось, что коэффициенты регрессии для увеличения степени неопределенности были почти идентичны в двух различных экспериментах по методу Делфи: в эксперименте Гордона — Хелмера по проблеме автоматизации и в исследовании Парсонса — Вильямса по применению ЭВМ. В этих двух экспериментах некоторые события совпадали. Эти события перечислены в табл. 8. Как можно увидеть из табл. 8, для трех событий, которые выступают в почти идентичной форме в двух экспериментах, медианные даты почти одинаковые, причем небольшое различие встречается для прогноза события, наступающего почти в конце столетия. Два других события в двух экспериментах были даны в несколько различной форме, препятствующей их непосредственному сравнению. Что касается автоматизации, т. е. замещения рабочих автоматами, то Гордон и Хелмер просили дать прогноз замещения 25% рабочих, а Парсонс — Вильямс — 50% рабочих. Хотя эти даты нельзя сравнить непосредственно, они по меньшей мере сопоставимы. Что каса
62
ется библиотек, то вопрос Гордона—Хелмера может интерпретироваться как вопрос о времени, когда будут приняты первые практически действующие модели; тогда как вопрос Парсонса — Вильямса, несомненно, предполагает повсеместный переход к автоматической системе хранения и поиска данных в противоположность хранению и поиску документов. Следовательно, даты можно считать сопоставимыми.
Таблица 8
Сравнение событий в двух исследованиях по методу Делфи, касающихся применения ЭВМ
Протезируемое событие Медианная дата
Исследование Г ордона и Хелмера Исследование Парсонса и Вильямса
1. Автоматизация канцелярской работы и услуг, которая приведет к замещению 25% имеющейся в настоящее время рабочей силы 1975 —
2, Автоматическая система электронной обработки данных приведет к сокращению численности рабочей силы в основных отраслях промышленности на 50% -- 1984
3. Широкое распространение сложных обучающих машин (ЭВМ в помощь обучению) 1975 1978
4. Автоматическое толкование медицинских симптомов 1985 1983
5. Автоматизированные автострады и адаптирующиеся автопилоты для автомобилей 2002 1995
6. Автоматические библиотеки, поиск и копирование книг 1976 —
7. Исчезновение обычных библиотек, используемых в настоящее время для хранения фактологической информации общего назначения — 1992
В другом сопоставлении, изложенном в [10], 57 идентичных событий были представлены собственному жюри, состоящему из 50 административных и научных сотрудников компании «LTW», и жюри, состоящему из 21 преподавателя Оклахомского университета. Два события были исключены из-за явно неправильного понимания их сущности. Для каждого из оставшихся 55 событий была рассчитана разница между медианами дат для обоих жюри. Стандартное отклонение этих различий было равно 3,68 года. Для 46 событий, которые по прогнозу произойдут до 1990 г., стандартное отклонение составляло 3,54 года; для 36 событий, которые по прогнозу произойдут до 1985 г., стандартное отклонение составляло 2,64 года. Это снова показывает высокую степень согласованности прогнозов, составленных двумя группами.
Результаты этих экспериментов (как с оценкой данных «календарного типа», так и с фактическими прогнозами) показывают, что про-
63
гнозы,у полученные по методу Делфи, надежны; иначе говоря, различные группы экспертов дают примерно одинаковые результаты. Более того, эту надежность можно увеличить путем создания достаточно большой группы экспертов. Результаты экспериментов с данными «календарного типа» означают, что группа из 15 специалистов достаточно велика для того, чтобы получить высокую степень надежности. Это свидетельство надежности должно убедить тех, кто сталкивается с необходимостью использовать экспертные суждения для составления прогноза. Они могут быть уверены в том, что различные группы экспертов составят почти одинаковые прогнозы.
10. ВЫБОР ГРУПП ЭКСПЕРТОВ
Проблему выбора экспертов для участия в эксперименте по методу Делфи можно разделить на две части. Во-первых, каким образом можно выявить эксперта? Во-вторых, каких экспертов следует выбирать для включения в группу? С этим связано соображение о том, откуда выбирать членов группы — из той организации, которая нуждается в прогнозе, или со стороны.
Ответ на вопрос о том, использовать ли экспертов из своей организации или со стороны, зависит прежде всего от типа требующегося прогноза и, в некоторых случаях, от того, как будут использоваться результаты прогнозирования. Если составление прогноза требует глубокого знания данной организации, ее истории, ее политики и т. п., то в этом случае имеет смысл использовать экспертов из самой организации. Если же прогноз не зависит от знания организации, но в большей степени зависит от знания данной области технологии, то в таком случае предпочтительнее привлечь лучших из имеющихся специалистов, а обычно таковые находятся за пределами данной организации. За исключением организаций, подобных крупным университетам, ни одна организация не может позволить себе иметь в своих штатах больше одного-двух специалистов, которые бы соответствовали требованиям, предъявляемым к членам делфийского жюри рассматриваемого типа. Если намереваться использовать прогноз таким образом, при котором эффективное его применение требует, чтобы он оставался секретным, то в таком случае опять-таки не существует иного выбора, кроме выбора использовать экспертов из своей организации.
Правительство США при составлении прогноза в области, касающейся национальной безопасности, вероятно, почти не столкнется с проблемами сохранения желаемой степени секретности, даже если эксперты будут приглашены со стороны. Однако та промышленная фирма, которая надеется получить преимущества над своими конкурентами путем эффективного использования прогноза, вероятно, не может рассчитывать на сохранение права собственности на данный прогноз, если в делфийском жюри пришлось воспользоваться услугами высококвалифицированных специалистов со стороны. Некото-64
рые из нужных специалистов смогут отказаться от предоставления своих услуг, если результаты прогноза собираются использовать в качестве частной собственности. В таких случаях для фирмы, вероятно, лучше всего использовать своих специалистов. Вполне возможно, что служащие фирмы могут компенсировать недостаток своей компетентности (по сравнению с наиболее квалифицированными экспертами, имеющимися где-либо в другом месте) знаниями интересов своей фирмы, ее сильных и слабых сторон.
Если принимается решение использовать экспертов из своей организации, то выявление таких экспертов весьма упрощается. Это особенно справедливо, если для проведения экспертизы требуется знание данной организации. Руководитель жюри будет искать экспертов среди лиц, занимающих ответственные инженерные или административные должности, которые проработали в данной организации достаточно долгое время, чтобы приобрести желаемые значения ее специфических черт и особенностей. Оценка уровня технической компетентности может быть получена от инспекторов по кадрам, из отчетов о продвижении по службе, повышении заработной платы и т. д. В некоторых случаях достаточно справиться по схеме организационной структуры.
После того как были выявлены эксперты внутри организации, остается вопрос выбора среди них. В этой связи самая большая проблема состоит в том, что эксперты — это занятые люди. Это тем более справедливо, чем более высокий пост они занимают в структуре управления. Это означает, что они могут не иметь времени, чтобы уделить должное внимание ответам на анкеты по методу Делфи. На практике обычно следует идти на компромисс между привлечением в жюри экспертов, служебное положение которых дает им достаточно широкий кругозор, и привлечением таких экспертов, которые будут в состоянии затратить соответствующее время для заполнения анкет. Для эксперта всегда существует искушение сделать так, чтобы его оценка совпала с общим мнением группы, просто с целью избежать проблемы обоснования другой точки зрения. Если в экспертной группе участвует занятый руководитель, пытающийся заполнить анкету в свое свободное время, то он может не выдержать подобного искушения, несмотря на искреннее желание дать достоверный и полезный ответ. Поспешное мнение вице-президента фирмы, вероятно, имеет меньшую ценность, чем продуманное мнение того, кто находится ниже его на 2—3 ранга по служебному положению.
Если принято решение использовать экспертов со стороны, то проблема выявления специалистов намного усложняется. Обычно лучший критерий выявления — тщательно продуманное суждение. Если организация имеет в своем штате специалиста в соответствующей области знания, то ему можно предложить назвать экспертов со стороны.
Последних могут в свою очередь попросить назвать кандидатуры других специалистов. При этом удобное практическое правило состоит в отборе таких экспертов, которые были названы по крайней
65
мере не менее чем двумя другими специалистами. Кроме этого способа выдвижения кандидатов, существуют и другие критерии отбора специалистов, которые по крайней мере имеют видимость объективности и в любом случае являются полезными инструментами для принятия решения. Они включают хорошую репутацию в профессиональных обществах, количество опубликованных работ, количество и значение полученных патентов, частоту цитирования опубликованных работ [12] и другие признаки высокого профессионального положения.
Обеспечение уделения экспертами со стороны требуемого времени для ответов на анкеты не представляет серьезной проблемы. Такие эксперты со стороны обычно выбираются из числа преподавателей университетов, частных консультантов и других специалистов, свободно располагающих своим временем. Их согласие участвовать в делфийском жюри может быть истолковано как обязательство отвести соответствующее время для составления прогноза. Наиболее серьезная проблема — найти такое жюри, которое не только согласится работать, но также будет функционировать в течение полного цикла проведения опроса. Например, среди преподавателей университетов существует тенденция много путешествовать летом. Следовательно, если жюри стараются набрать из числа преподавателей университетов, то цикл проведения эксперимента должен быть спланирован так, чтобы завершить его в течение учебного года.
Если ряд экспертов был выявлен, то возникает вопрос, кого именно следует пригласить работать в группе. Или, рассматривая эту проблему с более практической точки зрения, кого именно пригласить первым в надежде, что они согласятся работать и что не будет необходимости вступать в контакт с другими? Каким образом руководитель группы может установить иерархию среди потенциальных членов экспертной группы? Наиболее важным единственным соображением, вероятно, является степень компетентности в том виде, как она была определена в ходе первоначального поиска. Прогноз должен представлять наилучшее из имеющихся мнений. Следовательно, группа должна состоять из наиболее компетентных экспертов. После этого могут быть учтены такие соображения, как вероятная пригодность для использования и готовность работать в экспертной группе.
Существует и другой фактор, который должен быть принят во внимание при выборе экспертной группы. Как отмечалось раньше, одной из трудностей с любым прогнозом, составленным группой специалистов, является проблема традиционных или профессиональных предубеждений. Если члены группы разделяют некоторые предубеждения, последние почти неизбежно скажутся на прогнозе. Маловероятно, что сами члены жюри осознают их. Нет абсолютной гарантии того, что можно преодолеть эту трудность. Ее можно только свести к минимуму путем выбора представителей всех основных школ мышления в данной области исследования. Если кто-либо внутри организации достаточно знаком с этой областью исследова-66
ний его можно попросить определить основные методологические направления и указать, какие именно эксперты принадлежат к тому или иному направлению. Руководитель группы может также использовать различные справочники, типа «Кто есть кто», списки членов профессиональных обществ и т. п. для того, чтобы определить, где данный эксперт работал, где он учился, кто был его научным руководителем и другие аналогичные факты. Все это нужно для того, чтобы убедиться, что руководитель не случайно выбрал экспертную группу, высказывающую пристрастную точку зрения. Если сведения такого рода труднодоступны, то в жюри следует включить экспертов самого разного возраста и представляющих разнообразные организации, с возможно более широким размахом «географического распространения».
Без особого преувеличения можно сказать, что выбор экспертной группы является самым важным решением, которое должен принять руководитель группы, и значительные усилия, требующиеся для хорошего выбора группы, полностью оправдываются.
11. ОСНОВНЫЕ ПРИНЦИПЫ ПРОВЕДЕНИЯ ОПРОСА
ПО МЕТОДУ ДЕЛФИ
Невозможно дать какие-либо «жесткие» правила, применимые во всех ситуациях, которые могут возникнуть при проведении опроса по методу Делфи. Однако накоплен достаточно богатый опыт применения метода Делфи, дающий возможность выработать ряд основополагающих принципов. Даже если эти руководящие принципы не могут гарантировать успеха, их применение может помочь руководителю группы избежать некоторых трудностей.
Получите согласие работать в экспертной группе. Если руководитель группы просто рассылает анкеты по списку имен, не будучи уверен в том, что именно эти специалисты готовы участвовать в экспертной группе, он рискует не получить достаточного для экспертизы количества ответов, особенно в том случае, когда список имен невелик. Несколько опросов, осуществлявшихся по методу Делфи, начиналось с посылки первой анкеты 200—300 лицам. Количество полученных ответов обычно составляло 50% или меньше, и иногда требовалось от шести до восьми недель для их получения. Кроме этой задержки, руководитель не может быть уверен в том, что те же самые эксперты будут участвовать в каждом туре опроса. Вполне возможно, он обнаружит, что затратил много усилий и не получил каких-либо преимуществ от использования метода Делфи. В действительности он просто проводит опрос по почте, в котором участвует плохо подобранная экспертная группа. Как подчеркивалось в разделе о подборе экспертной группы, выбор членов группы является самым важным решением, которое принимает руководитель группы при проведении опроса по методу Делфи. Руководитель группы должен тщательно подобрать людей, чье участие в опросе необходимо. Он должен з*
67
также выбрать группу несколько больше, чем необходимо по его расчетам (известны случаи, когда члены группы умирали в ходе опроса по методу Делфи). Кроме того, если он получает согласие лучших из имеющихся специалистов, он должен ожидать, что время от времени некоторые из них будут пропускать какой-либо тур опроса в связи с тем, что они могут уделять свое время другим, более важным для них делам. Если руководитель начинает работу с группой нужной ему численности, то любые из вышеуказанных потерь могут серьезно уменьшить эффективность полученного в результате прогноза.
Полностью разъясните метод Делфи. Метод Делфи еще не настолько известен, чтобы руководитель был уверен в знакомстве с ним экспертов и даже в том, что они знают о его существовании. Даже если эксперты осведомлены о методе Делфи, у них может оказаться довольно искаженное представление о том, что он из себя представляет и чего ожидают от них. Особенно важно, чтобы они понимали итеративный характер опроса по методу Делфи. В нескольких экспериментах по методу Делфи столкнулись с трудностями, вызванными непониманием некоторыми членами группы назначения последовательных туров опроса.
Избегайте составных событий. Если определенное событие включает часть, с которой член жюри согласен, и часть, с которой он не согласен, то в таком случае ему трудно решить, какой дать ответ. Рассмотрим следующий вопрос: «Термоядерная электростанция, использующая дейтерий из морской воды, будет практически создана к ... году». Член жюри, который убежден в том, что термоядерная электростанция будет основана на использовании трития, найдет для себя затруднительным ответить на этот вопрос таким способом, который полезен для руководителя группы. Если он назовет дату практической реализации термоядерной электростанции, то это можно истолковать как поддержку того мнения, что термоядерная электростанция будет работать на дейтерии, полученном из морской воды. Если он ответит: «Никогда», это можно истолковать как сомнение в возможности практического использования термоядерной энергии. В общем, желательно избегать вопросов типа: «техническая возможность А будет получена с помощью метода Б в ... году».
Руководитель группы никогда не может быть уверен в том. что он исключил из анкеты все составные события. Несмотря на его усилия, всегда существует возможность того, что какой-либо член жюри сможет найти две отличающиеся друг от друга части того, что первоначально считают одним событием. В таком случае обратная связь между турами опроса имеет важное значение не только для обмена информацией между членами жюри, но и для помощи руководителю в усовершенствовании задаваемых вопросов.
Избегайте двусмысленных формулировок событий. Двусмысленность в формулировке события может принимать любую из нескольких форм. Она может возникать из-за небрежного употребления профессионального жаргона или таких терминов, которые «каждый
68
знает». Другой источник двусмысленности--использование недостаточно определенных терминов. Рассмотрим следующий вопрос: «К ... году обычным явлением в частных домах будут терминальные устройства с дистанционным доступом к ЭВМ». Это может заставить члена жюри задуматься о том, насколько «обычное явление» обычно. 10%, 50 или 90% всех домов? Если 70% всех домов, где годовой доход превышает 10 тыс. долл., имеют герминальные устройства, но только в 10% всех домов, где доход меньше 10 тыс. долл., имеются такие устройства, то следует ли такое положение считать «обычным явлением»? Эта ситуация усложняется, если один член жюри считает, что 20% является достаточно высоким показателем, чтобы признать такое положение «обычным явлением», в то же время другой член жюри, не зная мнения первого эксперта, чувствует, что только 80%-ный показатель следует назвать «обычным». По-видимому, эти два члена группы имеют основное различие в мнениях. Если судить по датам, которые они называют в анкете, то может показаться, что эти два члена жюри имеют сильно различающиеся мнения, тогда как в действительности они могут быть в полном согласии относительно темпа установки терминальных устройств в домах. Описательные термины, такие, как «обычный», «широко используемый», «нормальный», «общепринятый», «станет реальностью», «значительная часть» и г. д., слишком неопределенны, и их следует полностью избегать.
До некоторой степени двусмысленность можно устранить, используя количественное описание событий. Однако двусмысленность может появиться даже в количественных формулировках, и ее, возможно, будет труднее обнаружить, поскольку числа кажутся такими точными. Рассмотрим следующий вопрос: «К ... юду потребление электроэнергии в Африке на душу населения достигнет 25% потребления на душу населения в США». Означает ли это, что речь идет о 25% современного потребления электроэнергии в США? Или же имеется в виду 25% потребления электроэнергии в США в том же году? Наша формулировка, хотя и выражена в количественной форме, недостаточно точна.
Рассмотрим другой вопрос: «К ... году большинство всех продуктов питания, проданных в больших магазинах самообслуживания, будет предварительно подвергнуто стерилизации путем облучения и не потребует замораживания». Означает ли это - «свыше 50% каждого вида продуктов питания»? Или же это означает «свыше 50% общего количества продуктов питания за исключением некоторых видов, которые совсем не будут подвергнуты стерилизации»? А если имеется в виду последнее, то как измеряются 50%, — по весу, объему или по денежной сумме сбыта?
Другой способ, с помощью которого кажущиеся точными числа могут скрывать свою двусмысленность, иллюстрируется следующим вопросом: «В каком году электромобили, работающие на аккумуляторах и пригодные для междугородных поездок, будут составлять 10% всего сбыта новых автомобилей в США?» Этот вопрос кажется чрезвычайно ясным и свободным от описанных ранее сложных фор-69
мулировок и двусмысленностей. Предположим, что три эксперта имеют умственный образ характера процесса проникновения электромобилей на рынок сбыта новых автомобилей (как это показано на рис. 17). Эксперт А чувствует, что электромобиль займет фактически весь рынок сбыта новых автомобилей, и это произойдет весьма быстро. Эксперт Б считает, что будет наблюдаться резкий рост продаж электромобилей, но произойдет насыщение лишь небольшой доли рынка. Эксперт В утверждает, что продажа электромобилей будет медленно возрастать и никогда не захватит большой доли рынка. В ответ на поставленный выше вопрос члены жюри А и Б дадут ответы, вполне близкие друг другу, и назовут гораздо более раннюю дату.
Рис. 17. Гипотетические различия мнений экспертов по одному и тому же вопросу
чем эксперт В. Однако это может ввести в заблуждение относительно общего мнения жюри. Очевидно, что мнение эксперта Б ближе к мнению эксперта В, чем А, и ответы дадут совершенно противоположное впечатление. Было бы лучше переформулировать этот вопрос следующим образом: «Какой процент продаж новых автомобилей в США в 1975 г. будет состоять из электромобилей, работающих на аккумуляторах и пригодных для междугородных поездок?» Кроме того, было бы, вероятно, целесообразно повторить этот вопрос для 1985 г., 1995 г. и т. д. Таким путем руководитель группы может получить более полную картину взглядов экспертов относительно роста продаж электромобилей.
Упрощайте анкеты. Анкета должна быть составлена так, чтобы помогать, а не мешать работе эксперта. Член жюри должен расходовать свое время на обдумывание прогноза, а не на борьбу с усложненной или запутанной анкетой. Удобный способ упрощения анкеты — использовать вопросы типа «выберите одну из дат» или «заполните пропуск». Не всегда можно поступить таким образом, особенно в
70
тех случаях, когда события вызывают дискуссии относительно того, произойдут ли они вообще. Однако это следует делать всюду, где только возможно. Кроме того, доводы «за» и «против» каждого события должны быть суммированы и представлены в компактной форме, которая облегчает членам жюри рассмотрение аргументов и сопоставление их с вопросом. И наконец, в анкете должно быть достаточно места для того, чтобы эксперты могли записать свои замечания и доводы. Короче говоря, анкета должна быть построена для экспертов, а не для руководителя группы. Усилия по упрощению анкет для записи ответов окупятся непосредственно улучшением качества ответов.
Чисм вопросов. Существует практический верхний предел числу вопросов, которым член жюри может уделить подобающее внимание. Это число будет изменяться в зависимости от типа вопроса. Если каждый вопрос достаточно прост и требует только записи одного числа при ответе на вопрос о наличии события, то в этом случае предел будет выше. С другой стороны, если каждый вопрос требует значительных размышлений с взвешиванием противоречивых доводов и балансированием противоположных тенденций, то в этом случае верхняя граница числа вопросов будет ниже. В качестве грубого практического правила за верхний предел следует брать 25 вопросов. В особых случаях число вопросов может быть выше. Однако если число вопросов возрастает до 50, то руководитель группы должен их тщательно изучить, чтобы быть уверенным в том, что он концентрирует свое внимание на действительно важных проблемах, а не ослабляет усилия группы, задавая ее членам вопросы на второстепенные темы.
Противоречивые прогнозы. Когда ряд вопросов разрабатывается экспертами в течение первого тура опроса, вполне возможно, что появятся противоречивые прогнозы. Например, это могут быть два возможных события, но взаимоисключающих, т. е. наступление одного события исключает наступление другого. По существу, нет причин для невключения таких событий в анкету, особенно если исход каждого из рассматриваемых событий представляет значительный интерес для руководителя группы. Однако следует объяснить членам жюри, что оба события включаются потому, что таким образом эксперты ответили на вопросы первого тура. У членов жюри не должно оставаться ощущения того, что руководитель включает «противоречащие» события для того, чтобы уличить их в непосле-до ватель ности.
Навязывание мнения руководителя группы. Время от времени руководителю опроса по методу Делфи будет казаться, что две стороны в ходе дискуссии о каком-либо событии не в достаточной степени учитывают аргументы противной стороны или что существуют некоторые очевидные (для руководителя) аргументы или факты, которые обе стороны не заметили. В этих обстоятельствах у руководителя группы возникнет искушение включить свое собственное мнение в обратную связь для проведения следующего тура опроса. Это
71
искушение следует обязательно преодолеть. Ни в коем случае руководитель не должен включать свое мнение в результаты опроса. Этот совет может показаться слишком строгим, но другой альтернативы не существует. Если руководитель группы нарушил это правило, то негде положить ему предел. Если небольшое вмешательство со стороны руководителя группы допустимо, то почему оно не может быть еще большим? Это может продолжаться до тех пор, пока весь прогноз не будет искажен в соответствии с точкой зрения руководителя группы. Если руководитель вводит свое собственное мнение в результате опроса, то он рискует превратить опрос по методу Делфи в детально разработанное и дорогостоящее средство одурачивания самого себя (или, что еще хуже, поставить в глупое положение своих клиентов, на которых могут производить большое впечатление имена членов экспертной группы). Руководитель встретился со значительными затруднениями при подборе группы экспертов, которые, возможно, знают много больше о данной проблеме, чем он сам. Он не должен вмешиваться в их обсуждение. Если руководитель убедится в том, что члены его группы не заметили некоторые важные аспекты данной проблемы, он должен признать, что так или иначе подобрал группу неквалифицированных специалистов. Единственным решением руководителя будет отказ от прогноза, составленного этой экспертной группой, и повторение работы силами другой группы специалистов.
Оплата труда членов жюри. За исключением экспериментальных групп, использованных в «РЭНД корпорейшн», вероятно, в большей части опросов по методу Делфи, проведенных до сих пор, участвовали эксперты, труд которых не оплачивался. Из нескольких дюжин опросов автор знаком только с тремя прогнозами, составленными платными экспертами. Однако такое положение не может продолжаться дальше и, вероятно, не будет продолжаться. Руководители групп как в частных, так и в государственных организациях, стремящихся получить прогнозы, на которых можно основывать конкретные рекомендации о проведении политики организации, должны быть готовыми оплатить труд своих экспертов — членов группы. Плата должна соответствовать уровню оплаты за равное количество услуг по консультированию. Составляемый прогноз имеет, вероятно, значительную ценность для руководителя группы или его организации. Он вполне стоит затрат на него (по рыночной цене на компетентных экспертов). В итоге может оказаться, что плохой прогноз обойдется организации гораздо дороже, чем рыночная цена прогноза, сделанного лучшими из имеющихся специалистов. С другой стороны, всегда имеется некоторая потребность в прогнозах, которые используются профессиональными обществами, благотворительными учреждениями, предприятиями общественного пользования и т. д. Компетентные прогнозисты будут, несомненно, готовы посвятить часть своего времени составлению прогнозов для этих организаций, как они в настоящее время готовы уделить время другим видам деятельности от имени этих же самых организаций (на
72
пример, написание рекомендательных статей для специального журнала, увеличение денежного фонда для благотворительного учреждения и т. д.). Пока благотворительные учреждения и профессиональные организации не становятся обременительными, запрашивая слишком большое количество прогнозов от одних и тех же специалистов, руководители групп в этих, организациях могут и должны ожидать, что они в состоянии получить квалифицированный совет бесплатно. Однако они должны помнить, что им необходим ценный товар, а именно квалифицированная, профессиональная консультация, и что никто не обязан давать ее бесплатно.
Гибяниа 9
Количество человеко-часов, требующихся для анализа ответов ва анкету
№ анкеты Количество человеко-часов
1
2
3
4
5
22
20
20
10,5
3.5
Рабочая нагрузка в опросах по методу Делфи. Рабочая нагрузка, требующаяся для проведения опроса по методу Делфи, особенно для небольшого жюри, удивительно мала. В табл. 9 приведены результаты одного из экспериментов по методу Делфи, в котором участвовало 10 экспертов и было проведено пять туров опроса. В ней показаны затраты труда специалистов (в человеко-часах) на анализ возвращенных им анкет и на составление ответов для анкет следующего тура опроса. Затраты труда секретаря на печатание анкет в ходе этого эксперимента не регистрировались, но они не превышали количества человеко-часов, затраченных специалистами. Другой эксперимент с участием примерно 50 экспертов потребовал приблизительно в пять раз больше затрат труда специалистов по сравнению с показателями, приведенными в табл. 9. Таким образом, планирование затраты двух человеко-часов в расчете на члена экспертной группы на анкету является приемлемым приближением к требуемой рабочей нагрузке.
Для работы групп, в которых участвует более 100 экспертов, видимо, необходимо применение ЭВМ. Автору известны только три экспертные группы подобного размера. Одна такая группа производила все операции вручную и, по существу, потерпела неудачу. Оказалось, что анализ потребовал «невыносимой нагрузки» для небольшого персонала организации, проводящей опрос, который так и не был никогда доведен до конца. Работа двух других групп, применявших ЭВМ, протекала гладко и без явных затруднений. Вывод, види
73
мо, ясен: при работе экспертных групп подобного размера использование ЭВМ помогает анализировать информацию.
Время между последовательными турами опроса. Опыт в этой области весьма разноречив. Несколько экспериментаторов, рассылающих анкеты по почте, сообщили, что для получения большей части ответов от жюри требуется месяц или шесть недель. С другой стороны, в одном эксперименте [6] с участием примерно 90 экспертов два запланированных тура опроса были проведены за 26 дней. Этот период включал время от посылки первой анкеты по почте до конечной даты получения ответов на вторую посланную по почте анкету. Хотя это несколько необычная интенсивность работы, она показывает, что при наличии сильно заинтересованного жюри время ответа на посланную по почте анкету может быть весьма коротким. Однако в большинстве случаев неблагоразумно рассчитывать на такой быстрый ответ.
Эти руководящие указания основываются на сообщениях в различных публикациях о практическом опыте ряда экспериментаторов и руководителей делфийских групп. Не всегда легко выполнить их. Следование им также не гарантирует успеха. Тем не менее выполнение этих указаний позволит руководителю группы избежать некоторых ошибок, сделанных другими. Он обнаружит, что опрос по методу Делфи можно провести гладко и получить полезный прогноз.
12. ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В течение ряда лет, прошедших после опубликования доклада Гордона и Хелмера, в котором был обнародован метод Делфи, различными организациями и группами с различными целями были проведены сотни экспериментов по методу Делфи. Описания многих таких экспериментов были опубликованы как в виде докладов, так и в виде статей в журналах, посвященных проблемам управления, планирования или прогнозирования. На основе этих исследований можно сделать некоторые выводы. Поскольку они представляют собой свод результатов значительного числа исследований, они должны иметь ценность для желающих использовать метод Делфи.
Метод Делфи дает возможность эффективно взаимодействовать членам жюри, хотя результаты этого взаимодействия и фильтруются руководителем группы путем суммирования аргументов. Несколько экспериментов, в которых членов жюри просили указать причины изменения своих оценок, показали, что они в действительности реагировали на точку зрения своих коллег-«экспертов». Однако это нельзя считать слабостью воли. (Наоборот, в одном из подобных экспериментов один из членов группы ответил, что это заставило его еще более упрямо утверждать, что «только я знал правильный ответ».) Члены жюри изменяют свои оценки именно тогда, когда убедительны доводы их коллег, в противном случае они упорно придерживаются своих противоположных точек зрения.
74
Однако в то же время ряд экспериментов дает достаточные доказательства того, что если члены жюри чувствуют, что являются дополнительным бременем или что их торопят и у них нет времени хорошо подумать над ответом, то они согласятся с мнением большинства, чтобы избежать необходимости объяснять отличие своего мнения от остальных. Однако эти проблемы находятся в некоторой степени под контролем руководителя группы, в то время как они, по существу, неуправляемы в комиссиях или проблемных группах с личным общением их членов. Таким образом, метод Делфи — осуществимый и эффективный метод получения преимуществ от участия группы в подготовке прогноза, в то же время этот метод доводит до минимума или устраняет большинство трудностей, связанных с работой комиссий, хотя он может потребовать больше времени, чем комиссия с личным общением членов, особенно если опрос производится по почте. Поскольку маловероятно, что долгосрочный прогноз составляется в спешке, эта задержка не обязательно является недостатком. Даже если прогноз должен быть составлен к заданному сроку, современные усовершенствованные методы планирования обычно дают возможность применить метод Делфи. Следовательно, всегда, когда имеется достаточно времени, метод Делфи должен рассматриваться в качестве практического метода составления нужного прогноза.
ЛИТЕРАТУРА
I. Bender A. D., Strack А. Е., EbrighG. W, and von Haunal-terG. A Delphic Study of the Future of Medicine. Marketing Division, SK&F Laboratories, Philadelphia, Pennsylvania, January 1969.
2. В e r n s t e i n G. B. A Fifteen-Year Forecast of Information — Processing Technology, Research & Development Division, Naval Supply Systems Command. Washington, D. C., 20 January 1969.
3. Brown B., CochranS., DalkeyN. The Delphi Method, II: Structure of Experiments, Rand Memorandum RM—5957—PR, Rand Corporation, Santa Monica. Calif, June 1969.
4. Campbell R- A. Methodological Study of the Utilization Univ, of California at Lds Angeles, Calif., 1966.
5. Da Ike у N. The Delphi Method, An Experimental Study of Group Reaction, Rand Memorandum RM-5888-PR, Rand Corporation, Santa Monica, Calif., March 1969.
6. Forecast 1968—2000 of Computer Developments and Applications. Parsons &Wil-liams, Nyropsgade 43, 1602 Copenhagen V, Denmark,
7. Gordon T. J. New approaches to Delphi. Technological Forecasting for Industry and Government. В r i g h t J. R. Ed. (Englewood Cliffs, N. J.: Prentice-Hall), 1968. (Имеется русский перевод в кише: Научно-техническое прогнозирование для промышленности и пра ви) ел ьс-i венных учреждений. М., «Прогресс», 1972. с. 84—93.)
8. Gordon Т. J., Helmer О. Report on a Long Range Forecasting Study, Rand Paper P-2982, Rand Corporation, Santa Monica, Calif, Sept. 1964.
9. M a r t i n о J. P. An experiment with the Delphi procedure for long-range forecasting. IEEE Transactions on Engineering Management, \ 5, 1968, p. 138—144.
10. McLoughlin W. G. Product cycle planning, presented at the Technological Forecasting Conference, Lake Placid, New York, September 1969.
11. Pyke D. L. TRW’s modified Delphi technique, presented af conference on “Te-
75
chnologicai Forecasting: An Academic Inquiry”, sponsored by the Graduate School of Business. Univ, of Texas. April 1969.
12. Sher 1. H and Garfield E. New tools for improving and evaluating research, in Research Program Effectiveness. Yovits en al . Eds (New York: Gordon and Breach. 1966.
13. Sulc O. A methodological approach to the integration of lehnological and social forecasts. — Technological Forecasting, 196' №1. o. 105 108.
14 Wells H. A. Efficient use of groups in the planning process, unpublished doctoral dissertation. The Ohio State University. Columbus, Ohio, 1968
ГЛАВА 3
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПО АНАЛОГИИ
1. ВВЕДЕНИЕ
Метод Делфи получил очень широкое распространение. Он имеет значительные преимущества по сравнению с суждениями отдельных экспертов. Однако метод Делфи все же остается интуитивной процедурой, хотя интуиция участвующих в нем экспертов значительно упорядочена. Таким образом, хотя метод Делфи и лучше других интуитивных методов, прогнозист может использовать методы более строгие и менее зависящие от интуиции.
Один из возможных подходов к более «строгому» прогнозированию — сравнение прогнозируемой технологии с какой-либо сходной технологией в прошлом. Для этого необходимо подыскать исторические параллели между двумя ситуациями. Например, нужно составить прогноз темпа нововведения в какой-либо отрасли. В этом случае прогнозист может изучить прошлые ситуации, в которых предыдущие нововведения принимались в той же отрасли, или сходные нововведения были приняты в других отраслях, и на основе этих исторических параллелей проз позировать темп интересующего его нововведения.
Попытка прогнозировать, сравнивая данную ситуацию с некоторой прошлой ситуацией, представляет пример применения аналогии. Применение аналогии —общепринятый и естественный способ мышления. В повседневной деятельности большинство людей регулярно пользуется аналогиями. Если мы обнаруживаем, что определенное событие всегда сопровождается другим определенным событием («каждый раз, после того как я вижу вспышку молнии, я слышу раскаты грома»), мы можем прийти к выводу, что между этими двумя событиями существует некая связь. Если мы теперь увидим молнию, то сможем предсказать, что скоро услышим гром. На более высоком уровне аналогия является основой науки. Вместо простого разыскивания определенных совокупностей событий ученый исследует структуры более высокого уровня абстракции. («Сила тяготения Земли меняется обратно пропорционально квадрату расстояния независимо от размера, формы и материала, из которого состоит притягиваемое тело».) Когда обнаружен и соответствующим образом до
77
казан достаточно общий процесс, он становится научным законом. Затем этот закон можно использовать для прогнозирования иных разновидностей событий, даже если определенная совокупность конкретных событий, соответствующих данному процессу, никогда не наблюдалась ранее (например, планета Плутон с момента ее открытия в 1930 г. не сделала ни одного полного оборота вокруг Солнца, но астрономы, основываясь на законе всемирного тяготения, уверенно предсказывают завершение в 2178 г. первого полного оборота Плутона с момента его открытия). Аналогии широко используются и могут обладать любой степенью совершенства.
Однако прежде, чем приступить к подробному рассмотрению применения аналогий в прогнозировании, следует более точно определить сам термин «аналогия». В третьем издании толкового словаря английского языка Вебстера дается несколько определений этого понятия. Два из них имеют отношение к нашему рассуждению. Первое определение: аналогия — это «умозаключение о том, что, если две или более вещи соответствуют друг другу в одном или большем числе отношений, они, вероятно, соответствуют и в других отношениях». Второе определение: аналогия — это «сходство по некоторым частностям вещей, в остальном не схожих». Эти два определения противоречивы. В первом определении говорится о том, что если обнаружено наличие нескольких сходств двух вещей, то, вероятно, у них есть и другие сходства. Во втором же определении говорится, что этого не бывает и, скорее, при наличии некоторых сходств двух вещей никаких добавочных сходств не будет обнаружено. Противоречие возникает не по вине издателей словаря Вебстера. Оба определения отражают общепринятое употребление термина в английском языке. В некоторых случаях его употребляют в значении, соответствующем первому, в других случаях — второму определению.
Примем к сведению указанную двойственность слова «аналогия» в его общепринятом употреблении и постараемся избавиться от нее, сформулировав свое собственное определение. Таким образом, для нас, как для Шалтая-Болтая1, слово будет иметь только тот смысл, который мы выбрали для него, — не больше и не меньше. Поэтому мы определяем «формальную» аналогию как «серьезную попытку раскрыть прочие сходства двух событий, как только между ними обнаружено некое основное соответствие» [6]. «Случайную» аналогию мы определяем как «мимолетное и преходящее упоминание о существовании некоторых сходств двух событий без серьезной попытки проследить соответствие по пунктам во всех анализируемых областях». Мы ограничимся рассмотрением формальной аналогии. Большая часть нашей работы с подобными аналогиями фактически будет представлять попытку проследить соответствие двух событий по пунктам, т. е. попытку обосновать формальную аналогию.
1 Шалтай-Болтай - сказочный персонаж книги Льюиса Кэррола «Алиса в зазер-калье». — Прим. ред.
78
2. ПРОБЛЕМЫ, СВЯЗАННЫЕ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АНАЛОГИИ
Несмотря на широкое практическое использование аналогий различной степени точности, прогнозист при попытке применить аналогию столкнется с множеством проблем. Некоторые из них попросту присущи аналогии как таковой. О них следует знать, но разрешить их невозможно. Однако при применении аналогий возникают проблемы, которые можно и должно устранить.
Разрешимые проблемы можно свести к употреблению вместо формальных аналогий — случайных. Прогнозист может обнаружить некоторое сходство между историческим событием и ситуацией, которую он пытается прогнозировать. Но вместо того чтобы провести тщательное сопоставление, необходимое для определения формальной аналогии, он ограничивается рассмотрением небольшого числа сходных черт и на основе этого предполагает, что ситуации аналогичны. Понятно, что возникновение подобных ситуаций нежелательно. Аналогия может показаться прогнозисту обоснованной, и он откажется от ее дальнейшего изучения, стремясь сэкономить время. Однако более тщательный анализ может показать ложность принятой аналогии и предостеречь от ее использования в качестве основы прогнозирования.
Вторая проблема возникает при использовании аналогии неизбежно. Прогнозист находит одну (или более) ситуацию из прошлого, в которой события завершаются в конце концов неким исходом. Затем он изучает прогнозируемую ситуацию, сравнивает ее по пунктам с прошлой ситуацией и, если обнаруживает достаточную степень соответствия, прогнозирует исход, аналогичный исходу прошлой ситуации. Ошибка возникает потому, что даже при заданном перечне причин и взаимосвязей в исторической, или «модельной», ситуации невозможно только на основе этого перечня определенно предсказать фактический исход. В большинстве интересующих прогнозиста исторических ситуаций фактический исход в свое время представлялся участникам события неправдоподобным. Об этом свидетельствуют зарегистрированные прежние прогнозы и прогнозы, скрытые в действиях некоторых участников исторических событий, которые, очевидно, никогда бы не действовали так, как это было в действительности, если бы считали фактический исход события вероятным. Более того, фактический исход многих исторических ситуаций кажется неправдоподобным даже ретроспективно. Зачастую оказывается, что совокупность исторических начальных условий могла привести к другим столь же или даже более правдоподобным последствиям. При использовании формальной аналогии прогнозист не должен основываться на своих собственных представлениях о правдоподобности или невероятности возможных альтернативных последствий событий. Он обязан согласиться’ с тем, что, поскольку имел место некий определенный исход, последний каким-то образом должен представлять «естественное» или «нормальное» поведение людей в конкретной изучаемой ситуации. Приняв допущение о «естест
79
венности», можно прогнозировать аналогичный исход аналогичной ситуации. Однако при этом условии никогда нельзя быть уверенным в достоверности прогноза.
Третья проблема, а именно историческая уникальность, является следствием только что изложенной проблемы. Допущение о том, что определенная реакция человека естественна при определенном ряде обстоятельств, подтверждается в том случае, если прогнозисту удается обнаружить несколько аналогичных ситуаций с аналогичными последствиями. Ситуации, принимаемые в качестве аналогии прогнозируемой ситуации, должны образовывать представительную выборку из всех возможных сходных ситуаций. Если совокупность аналогичных ситуаций образует смещенную или непредставительную выборку, прогнозист рискует получить недостоверный результат. Но не существует двух абсолютно идентичных исторических событий. Даже сходные события отличаются друг от друга в деталях (место, участвующие личности, культура и т. д.). Поэтому при определении, принадлежит ли фактически данная ситуация к рассматриваемой совокупности аналогичных ситуаций, прогнозист может оказаться в тяжелом положении. Он должен определить, можно ли пренебречь замеченными различиями или они дают достаточно оснований для того, чтобы аналогию можно было признать незаконной.
Четвертая проблема — проблема исторически обусловленного сознания — также связана со второй из указанных проблем. При использовании аналогии мы предполагаем, что люди реагируют определенным образом на совокупность обстоятельств. Мы принимаем как данное, что они не будут реагировать на нее никаким другим образом. Однако «нормальная» реакция может зависеть от того, что люди не знают последствий этой реакции. Если бы они были знакомы с какой-нибудь сходной прежней ситуацией, они могли бы отреагировать иначе.
Итак, прогнозист может собрать обширную совокупность аналогичных ситуаций, которые имеют одинаковые исходы. На этой основе он прогнозирует определенный исход рассматриваемой ситуации. Однако может оказаться, что во всех этих исторических ситуациях участвовали люди, незнакомые с другими подобными ситуациями, а лица, чья реакция определяет исход рассматриваемой ситуации, могут оказаться осведомленными относительно некоторых или всех исторических ситуаций и в настоящее время реагировать совсем иначе, так как их не устраивают исторические исходы этих ситуаций. Таким образом, даже несмотря на попытки прогнозиста получить беспристрастную выборку сходных ситуаций, обнаруженная им аналогия может оказаться незаконной благодаря исторически обусловленному сознанию части вовлеченных в ситуацию людей. (Читателя, желающего более подробно ознакомиться с рассмотренными проблемами, отсылаем к книге Мейзлиша [3].)
80
3. УСЛОВИЯ, НЕОБХОДИМЫЕ ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ
ФОРМАЛЬНОЙ АНАЛОГИИ
Теперь, когда мы рассмотрели основные проблемы, с которыми сталкивается прогнозист, желающий воспользоваться аналогией, можно изучить способы максимального уменьшения влияния этих проблем или полного их разрешения. Необходимо отметить, что мы будем пользоваться исключительно формальной аналогией и применять систематическую процедуру, чтобы исключить невольное использование случайной аналогии.
Прежде всего необходимо сравнить по пунктам историческую ситуацию, используемую в качестве модели, с прогнозируемой ситуацией. Следует сравнивать каждую из существенных особенностей ситуации, с тем чтобы определить, можно ли эти ситуации считать аналогичными. Это довольно сложная процедура. Для проведения сравнения необходимо установить совокупность аспектов, по которым будут анализироваться обе ситуации. В эту совокупность должны входить все аспекты, которые могут оказаться существенными при сравнении рассматриваемых ситуаций. Во многих случаях при сопоставлении можно пренебречь некоторыми аспектами как не влияющими на исход ситуации и различия в этих аспектах не обязательно учитывать. Однако две ситуации необходимо сравнить на сходство или различие по тем аспектам, которые признаны существенными. Кроме того, совокупность аспектов служит прогнозисту как минимум в качестве контрольного списка, помогающего обеспечить сравнение всех тех особенностей модельной и прогнозируемой ситуации, по которым он должен был произвести сопоставление. Можно предложить множество совокупностей подобных аспектов, каждая из которых представляла бы отличающийся от других способ расчленения целого на составные части. В следующем разделе будет представлена одна из совокупностей аспектов, которая была сочтена полезной для анализа аналогий.
Проблемы, связанные с исторической уникальностью, нельзя разрешить ничем, кроме анализа максимального количества модельных ситуаций. Чем чаще ряд аналогичных обстоятельств сопровождается аналогичным исходом, тем больше уверенность в том, что данное следствие — обычно или естественно. Более того, обнаружение немногочисленных ситуаций, в которых ряд аналогичных обстоятельств сопровождался иным исходом, может способствовать выявлению факторов, вначале казавшихся несущественными, но которые при внимательном изучении обнаружили свое значение. Подобным же образом нахождение редких ситуаций, исходы которых были аналогичны даже при различиях в важных аспектах, может свидетельствовать о том, что определенные факторы не были столь существенны, как это представлялось прогнозисту. Короче говоря, прогнозист должен быть чрезвычайно осторожен, когда его прогноз базируется на одной модельной ситуации. Даже если он может использовать несколько модельных ситуаций, причем все они анало
81
гичны и завершались аналогичными исходами, он обязан убедиться в том, что эти ситуации образуют беспристрастную и представительную выборку из всевозможных сходных ситуаций, и его прогноз не смещен из-за особенностей данной выборки.
И наконец, сравнив модельную ситуацию с рассматриваемой ситуацией по всем подходящим аспектам, обнаружив их аналогичность и убедившись в том, что модельная ситуация не «каприз истории», прогнозист должен учесть исторически обусловленное сознание лиц, чьи решения определяли и определяют исход сопоставляемых ситуаций. Представляет ли принятая модельная ситуация «первую» из ряда событий данного типа? Если нет, то осведомлены ли основные участники данного события о сходных событиях, в прошлом? Если осведомлены, то ориентировались ли они в действиях на свою осведомленность? Как это повлияло на исход события? Проявляют ли участники прогнозируемой ситуации какую-либо осведомленность относительно прежних аналогичных событий? Считают ли они аналогичный исход нежелательным? Вызовет ли их знание аналогичной ситуации и их стремление избежать нежелательного исхода изменение их поведения по сравнению с поведением в аналогичной ситуации в прошлом? Действует ли историческая тенденция, уменьшающая влияние более поздних членов ряда аналогичных событий (например, второе путешествие Колумба вызвало гораздо меньший интерес, чем первое; также полет на Луну космического корабля «Аполлон-12» был значительно менее ярким событием, чем полет «Аполлона-11»)? Получив детальные ответы на подобные вопросы, прогнозист уменьшает возможное искажение прогноза, когда не учитывается исторически обусловленное сознание. Однако, даже обеспечив сходство модельной и прогнозируемой ситуаций по всем необходимым аспектам, обосновав истинную представительность модельной ситуации и неизменность действий людей из-за их осведомленности о сходных исходах ситуаций в прошлом, прогнозист все еще не может быть абсолютно уверен в том, что исход прогнозируемой ситуации будет аналогичен исходу модельной ситуации. Но, производя подобные сравнения и проверки, он значительно уменьшает возможность использования случайной аналогии и соответственно возможность неоправданного вывода на основе поспешного ознакомления с некоторой исторической ситуацией.
Если прогнозист будет излишне строго следовать указанным требованиям, перед ним возникнет иная проблема. Поскольку исторические события уникальны, не существует двух событий, сходных во всех отношениях. В связи с этим, если прогнозист отвергает возможные аналогии из-за незначительных различий, он может прийти к выводу, что аналогичных ситуаций вообще не существует. Какие же различия достаточны для признания случайной аналогии? Какие различия допустимы для того, чтобы мы признали два данных события формально аналогичными? На эти вопросы не существует однозначного ответа. Определение этого зависит от мнения прогнозиста в каждом конкретном случае.
82
4. НЕКОТОРЫЕ АСПЕКТЫ ПРИМЕНЕНИЯ АНАЛОГИИ
При прогнозировании технологии мы неизбежно прогнозируем изменения: изобретение некоего нового устройства, процесса и т. д., какого-либо нововведения; принятие этого нововведения; широкое распространение нововведения. В связи с этим нас интересуют те факторы, которые способствуют или препятствуют распространению или диффузии нововведения. Однако при употреблении аналогии цель состоит не просто в регистрации различных факторов и не в определении того, способствуют или препятствуют они нововведению. Наша цель заключается в сравнении соответствующих факторов для модельной и прогнозируемой ситуаций и в определении того, действительно ли их роль и влияние сходны в обоих случаях. Если роль и влияние всех существенных факторов одинаковы в обоих случаях, то это дает возможность говорить об аналогичности обеих ситуаций (все же следует проверить историческую уникальность и воздействие исторически обусловленного сознания).
В данном разделе мы рассмотрим совокупность аспектов, по которым две ситуации можно сравнивать на сходство. Не все аспекты имеют значение в каждом случае. Однако их значительность следует проверять при анализе любой ситуации. Существует бесконечное число совокупностей аспектов, по которым можно сравнивать возможно аналогичные ситуации. Для наших целей некоторые из них полезнее других. Представленная здесь совокупность аспектов была признана удачной, но несомненно, что она будет совершенствоваться. Отдельные прогнозисты в определенных областях технологии могут модифицировать ее для удовлетворения своих конкретных потребностей.
«Необходимость — мать изобретательности» — это положение можно подтвердить огромным количеством примеров. Хотя существуют исключения, большинство нововведений появляется в то время, когда в них нуждаются. Те нововведения, которые «опережают свое время», обычно не находят применения до возникновения соответствующей потребности. Это значит, что окружающая обстановка, в которой существует и развивается технология, существенно влияет как на саму технологию, так и на ее развитие.
Исходя из вышеизложенного, мы можем определить, что искомой совокупностью аспектов является совокупность внешних факторов, относящихся к окружающей обстановке и влияющих на нововведение и его распространение. Представленная здесь совокупность аспектов была извлечена из ряда исследований диффузии нововведений. Внешние факторы, использованные в качестве аспектов, по крайней мере в некоторых случаях оказывают заметное воздействие на нововведение.
Мы будем пользоваться следующими аспектами: технологическим, экономическим, управленческим, политическим, социальным, культурным, интеллектуальным, этическим и экологическим. Каждый из этих аспектов имеет несколько подаспектов. Мы более или менее
83
подробно рассмотрим их, а также приведем примеры влияния каждого аспекта.
Каждый аспект имеет реальное проявление в действительности, которое- можно наблюдать, и теоретическую модель, представляющую идеальные условия или характеризующую степень понимания [6]. При сравнении двух ситуаций для выявления аналогии между ними необходимо сопоставлять не только реальные ситуации, но и теоретические модели. Существенные различия в любом из этих отношений делают аналогию незаконной.
Технологический аспект. Ни одна отдельная технология не может существовать или развиваться полностью независимо. При проведении аналогии следует учитывать технологическую среду, окружающую как технологию, взятую в качестве образца или модели для сравнения, так и прогнозируемую технологию. Реально существующая часть технологического аспекта состоит из трех элементов: конкурирующей, поддерживающей и дополняющей технологий. Теоретическая модель состоит из существующих теорий, законов, объяснений и уровня понимания.
Технология существует только для удовлетворения некоторой потребности или выполнения некоторой функции. Обычно имеется много альтернативных способов выполнения одной и той же функции. Таким образом, технология должна проявлять свое превосходство над всеми возможными альтернативами выполнения той же функции. Прогнозист должен выявить в рассматриваемой ситуации области технологии, конкурирующие с прогнозируемой технологией; он должен также выявить аналогичную технологию в модельной ситуации. Для определения истинной аналогичности ситуаций прогнозист должен сравнить каждую из предположительно аналогичных областей технологии в отношении соответствующих стадий их разработки и наличия подготовленных кадров для производства, эксплуатации и технического обеспечения оборудования. Если они сходны, можно считать данную часть аналогии обоснованной.
Ни одна область технологии не может существовать изолированно. она — часть тесного взаимопереплетения разных областей технологии, обеспечивающих и поддерживающих ее. Некоторые из поддерживающих областей технологии — это производство, техническое обеспечение, снабжение энергией и транспорт. В отдельных случаях большое значение имеют другие виды поддерживающей технологии, например связь. Как пример недостатка поддерживающей технологии рассмотрим паровую машину.
В 1705 г. Ньюкомен внедрил паровую машину, получившую его имя, которая широко применялась практически без изменений в течение почти 75 лет. Разработанный им тип двигателя не имел практического применения до 1711 г., а затем был внедрен на угольных шахтах, где приводил в движение насосы. Задержка была вызвана тем, что не было возможности достаточно правильно расточить цилиндры большого диаметра, и поэтому нельзя было использовать плотно прилегающий поршень. Вследствие этого размер и мощность
84
паровых двигателей были чрезвычайно ограниченны. И только в 1774 г., когда Вилкинсон создал первый точный токарный станок, проблема была решена. Вилкинсон сумел расточить на своем токарном станке цилиндры диаметром до 50 дюймов для паровых машин Уатта и сделал это с беспрецедентной для того времени точностью.
Поскольку поддерживающие виды технологии могут играть столь важную роль в успехе любой области технологии, их следует рассматривать при проведении аналогии. Прогнозист должен выявить области технологии, обеспечивающие прогнозируемую им область технологии, а также выявить их аналоги в модельной ситуации. Так же как и в случае с конкурирующей технологией, следует сравнить каждую из предположительно аналогичных областей технологии в отношении соответствующих этапов разработки и обеспечения квалифицированным персоналом. Существенные различия при этом нарушат аналогию.
Отдельный вид технологии должен не только поддерживаться другим, но должен сочетаться с дополняющим видом технологии и быть с ним совместимым. Эта взаимодополняемость обычно обнаруживается при анализе затрат и результатов. Рассматриваемая область технологии получает какие-то продукты (сырье, энергию и г. в.) от некоторой части технологического окружения. В свою очередь она поставляет какую-то продукцию этому окружению. Сущность дополняющих видов технологии определяет требования к их совместимости. Последняя может быть простой, как высота рамы грузовика или ширина железнодорожной колеи, может быть и более сложной, как шаг и форма резьбы. В качестве примера вновь обратимся к паровой машине.
В первой половине XVIII в. существовало много типов промышленных машин, например дробилки и мельницы, использующие энергию ветра и воды. Однако ни одну из них невозможно было привести в движение с помощью существовавших тогда паровых двигателей, потому что последние осуществляют возвратно-поступательное движение, тогда как для мельниц требуется вращательное движение. Такое положение сохранялось до изобретения Уаттом планетарного механизма, который дал возможность паровому двигателю производить вращательное движение, в результате чего паровая машина стала основным двигателем, применяющимся в промышленности.
Так как указанная совместимость с дополняющей технологией является необходимой, прогнозист должен учитывать этот аспект. Он должен выявить те области технологии, которые дополняют прогнозируемую им область технологии. Он должен гакже выявить их аналоги в модельной ситуации. Как и в случае с конкурирующей и поддерживающей видами технологии, аналоги следует сравнить в отношении соответствующих этапов разработки и наличия квалифицированных кадров.
Прогнозист должен сравнивать не только маюриальные проявления технологии, но также и уровень понимания, развития законов, теорий и описаний. Состояние такой теоретической модели прогно
85
зируемой области технологии следует сравнить с состоянием теоретической модели аналогичной области технологии в модельной ситуации. Теоретическая модель обычно характеризуется прогностической способностью. Иными словами, объясняют ли выявленные законы и теории оба явления в равной степени? Могуч ли они достаточно точно предсказать поведение или работоспособность устройств, в которых используется рассматриваемая технология, но которые раньше никогда не создавались?
В качестве примера различий в степени понимания рассмотрим возможную аналогию между водоснабжением Рима в I в. н. э. и водоснабжением современного города. На первый взгляд их можно считать аналогичными. И та и другая системы водоснабжения используют акведуки для доставки воды в город из источника; и та и другая в большой степени зависят от таких видов технологии, как строительство, землеройные работы и т. д. Хотя абсолютный уровень поддерживающих видов технологии различается в обоих случаях, они соответствуют предъявляемым к ним требованиям; следовательно, их можно считать аналогичными. Однако аналогия нарушается, когда мы рассмотрим степень понимания. При определении общего количества поступающей воды римские инженеры, занимавшиеся водоснабжением, не учитывали роли скорости течения воды по трубам. Они полагали, что при равном поперечном сечении трубопроводов поток воды по ним будет одинаковым независимо от разности уровней или напора. Это приводило к ошибкам при проектировании размеров трубопроводов, в результате чего фактическое распределение воды отличалось от намерений конструкторов. Гидравлическая теория древних римлян не соответствовала предъявляемым ей требованиям. Следовательно, аналогия между двумя рассмотренными областями технологии незаконна, т. е. не удовлетворяет критериям формальной аналогии.
Экономический аспект. Относительные затраты выполнения одной и той же функции являются главным фактором, определяющим принятие одного из двух конкурирующих видов технологии. Реальная часть экономического аспекта включает затраты, финансирование, рынок и общий экономический климат. Теоретическая модель состоит из существующих теорий и степени понимания экономики.
Стоимостный анализ относится не столько к стоимости единичного изделия для конечного потребителя, сколько к стоимости всей системы, составляющей нововведение. Иными словами, мы меньше интересуемся ценой билета на самолет для пассажира, чем стоимостью нового поколения реактивных транспортных самолетов. В зависимости от этапа развертывания технологии стоимостная часть экономического аспекта может включать затраты на НИОКР, начальные капиталовложения, издержки производства, затраты на обеспечивающие или дополняющие виды деятельности, в том числе затраты на подготовку операторов и обслуживающего персонала. Таким образом, когда прогнозист выявляет технологию для прогнозирования и ее аналог в модельной ситуации, он должен определить
86
затраты на каждую из них. Подобным же образом он должен определить затраты, связанные с изменениями в поддерживающей и дополняющей областях технологии в обеих ситуациях. И наконец, для установления формальной аналогии следует сравнить и те и другие затраты. Однако сравнение не должно проводиться по абсолютной величине затрат в денежных единицах. Правильное сравнение затрат следует проводить по их доле в общем объеме ресурсов, имеющихся в распоряжении общества или организации, ответственной за нововведение.
В качестве иллюстрации такого рода сравнения затрат рассмотрим часто проводимую аналогию между строительством пирамид в Древнем Египте и современной космической программой США. Численность населения Египта во время строительства пирамиды Хеопса составляла примерно 2 млн. чел. Геродот подсчитал, что на строительстве пирамиды было занято 100 тыс. чел. в течение 20 лет. Таким образом, ежегодные расходы составляли 100 тыс. человеко-лет. ВНП Древнего Египта равнялся в то время примерно 500 тыс. человеко-лет, если считать, что рабочая сила составляла четверть всего населения. Таким образом, строительство пирамиды поглощало примерно 20% ВНП Древнего Египта. Это гораздо большие затраты по сравнению с расходами США на космическую программу (менее 1% ВНП). Отсюда следует, что, несмотря на успешность сопоставления иных аспектов космической программы с соответствующими аспектами строительства пирамид, их стоимостный аспект не аналогичен.
Если общество располагает ресурсами, необходимыми для осуществления какого-либо проекта, оно может оказаться неспособным мобилизовать эти ресурсы. Поэтому прогнозист должен проанализировать существующие финансовые механизмы. Например, необходимо ответить на следующие вопросы. Имеется ли достаточно средств для того, чтобы обеспечить осуществление данного проекта? Может ли существующая система распределения риска обеспечить участие в финансировании данного проекта ряда организаций или частных лиц? Возможно ли государственное субсидирование?
Как мы покажем далее, многие железные дороги в США были построены при частичной финансовой поддержке администрации штатов или федеральных органов. Эта поддержка принимала разнообразные формы: субсидии на приобретение земли в полосе отчуждения, ссуды, окончательная закупка акций и т. д. С помощью правительственного ведомства были мобилизованы финансовые ресурсы общества для удовлетворения беспрецедентных потребностей железных дорог в капитале. Следовательно, при сравнении двух ситуаций на предмет возможной аналогии недостаточно проверить, что масштабы необходимых в обеих ситуациях ресурсов аналогичны. Нужно определить также, пригодны ли финансовые механизмы для мобилизации ресурсов в необходимом масштабе.
Даже наличия соответствующих мобилизуемых ресурсов недостаточно для развития технологии. Необходимо также, чтобы сущест-
87
вовал соответствующий рынок. Рынок включает тех, кто покупает технические устройства (например, цветные телевизоры) в качестве конечного потребителя, или тех, кто оплачивает услуги, предоставляемые крупномасштабной технологической установкой (например, лица, имеющие телефоны, установленные у них дома). И в том и в другом случаях объем рынка зависит от численности людей, находящих, что выполняемая для них технологическая функция стоит того, чтобы заплатить за нее иену, превосходящую издержки предоставления ее потребителям. При сравнении двух потенциально аналогичных ситуаций подходящей мерой размера рынка будет не просто численность потребителей, а доход по отношению к затратам, т. е. в одинаковой ли степени в обоих случаях доход, полученный на рынке, превосходит издержки. И если это так, то обе ситуации аналогичны в отношении данной части экономического аспекта. Чтобы проиллюстрировать влияние размера рынка на развитие технологии, рассмотрим историю жнейки.
Сайрус Мак-Кормик запатентовал свою жнейку в 1834 i. и коммерчески внедрил ее в 1841 г. С технической точки зрения жнейка Мак-Кормика не была существенно лучше многих других жнеек, изобретенных и запатентованных за одно-два десятилетия до 1841 г. Причиной успеха жнейки Мак-Кормика было возникновение рынка.
До внедрения в сельскохозяйственное производство жнейки фермер ограничивался выращиванием такого количества зерна, которое мог сжать сам. Наемные работники обходились дорого, а поскольку зерно созревало у всех одновременно, отсутствовала благоприятная возможность организации кооперативных работ. Следовательно, потребность в механизации жатвы существовала всегда. Однако фермерские земли в Новой Англии были слишком неровными и каменистыми для того, чтобы можно было использовать механические жнейки при существовавшем уровне техники. Ситуация изменилась, когда началось освоение пахотных земель в Огайо, Индиане и особенно Иллинойсе. Хотя технический уровень жнеек повысился незначительно, требования, предъявляемые к жнейке, существенно снизились. Мак-Кормик понял это и выбросил свою жнейку на рынки Среднего Запада, не пытаясь сбыть ее в районе своего местожительства (Виргиния). Не появись этот рынок в соответствующий момент, жнейка Мак-Кормика не добилась бы успеха. И тогда другие лица в другое время и в другом месте были бы признаны изобретателями жнейки, и, возможно, они сбывали бы жнейки по конструкции, незначительно отличающейся от жнейки Мак-Кормика.
При сравнении двух ситуаций в отношении конкретной части экономического аспекта необходимо также учитывать общий экономический климат. Идет ли дело к расширению или сокращению деловой активности, стремятся ли предприниматели к сокращению своих потерь и сторонятся новых сделок, или они ищут благоприятных возможностей для нового почина? Эта сторона экономического аспекта также может влиять на развитие технологии. Если историческая ситуация складывалась в период расширения производства, 88
а прогнозируемая — - относится ко времени сокращения производства, то эти ситуации не аналогичны друг другу, несмотря на их сходство в других отношениях.
Теоретическая модель экономического аспекта представлена экономическими теориями, в особенности принятыми концепциями функционирования экономики. Различий в экономических теориях достаточно для разрушения аналогии независимо от прочих сходств. При сравнении двух ситуаций для установления формальной аналогии необходимо определить, в чем состоят ведущие экономические теории в обоих случаях, и определить, могут ли повлиять различия между ними на технологию. Наличие существенных различий между экономическими теориями может нарушить формальную аналогию.
Управленческий аспект. Внедрение нововведений и развитие технологии не происходят сами по себе. Ими следует управлять. Вследствие этого любое сравнение двух потенциально аналогичных ситуаций должно включать сопоставление их в отношении управления. Реально существующая часть управленческого аспекта включает численность, опыт и подготовленность руководящего персонала. Опыт в свою очередь включает размер и сложность прежних задач, решенных руководителем. Теоретическая модель включает теории, методы и средства управления нововведением.
Размер задачи по управлению измеряется численностью участвующих в ее выполнении людей и «географическим» распределением этих людей. Чем их больше и чем дальше они размещены друг от друга, тем «обширнее» задача по руководству ими. При сравнении двух ситуаций в отношении данной части управленческого аспекта в каждом случае следует определять размер задач, стоящих перед руководителями. Затем эти размеры следует сопоставить с размерами прежних задач по управлению, решенных подобным объединением руководящего персонала. Если прогнозируемая область технологии предъявляет гораздо более высокие требования к уровню управления по сравнению с требованиями к уровню управления в модельной ситуации, то формальная аналогия между двумя данными ситуациями окажется незаконной.
Сложность задачи по управлению измеряется числом различных видов деятельности, числом различных местоположений, в которых ведется деятельность, и числом различных профессий, вовлеченных в данную деятельность. При этом необходимо оценить не только размер и сложность задач управления. Следует учитывать также размер объединения опытного и подготовленного персонала, осуществляющего руководство. И опять же не столь важен абсолютный его размер, как отношение этого размера к объему задачи управления. Следовательно, при сравнении потенциально аналогичных ситуаций следует определить, превосходит ли наличная численность руководящего состава потребность в ней как в исторической, так и в прогнозируемой ситуации. Если наличная численность соответствует потребностям в одном случае, но не соответствует в другом, то аналогия отсутствует.
89
Теоретическая модель управленческого аспекта представлена теориями, методами и средствами управления. Мы уже говорили, что нововведение требует руководства. В частности, должна существовать возможность принятия рациональных решений одним человеком или небольшой группой людей на основе проанализированных данных обо всем управляемом предприятии. По мере роста размера и сложности предприятия одному человеку становится все труднее знать то, что он должен знать для управления предприятием. В связи с этим возникает потребность в усовершенствованных методах и средствах управления. С этой проблемой непосредственно связан вопрос о том, какая информация нужна руководителю для принятия разумных решений.
Чендлер и Селсбери (в книге Мейзлиша [3]) описывают изменение методов управления, вызванное увеличением протяженности железных дорог. Когда длина пути отдельной железной дороги не превышала 50 миль, управляющий мог лично знать всю дорогу, фактически каждый основной элемент подвижного состава и даже быть знакомым с большинством служащих. Если в каком-либо месте дороги возникала проблема, требующая разрешения, он в течение дня лично мог отправиться туда и получить сведения о ней. Однако такой подход стал невозможным задолго до того, как протяженность железных дорог достигла 500 миль. Когда железные дороги увеличили объем своих операций, прежние методы управления оказались непригодными. Развивались новые методы управления, которые обычно внедрялись в практику ввиду критического положения. В случае с железными дорогами в методах управления основное внимание уделялось ответственности отдельных лиц за определенные действия, а также необходимости точной регистрации и предоставления отчетов об издержках и доходах. Лежащая в основе этого теория утверждала: наиболее важный момент в эксплуатации железных дорог состоит в том, чтобы доход покрывал издержки. Для такой теории было свое оправдание в том, что большинство затруднений в деятельности первых железнодорожных компаний возникало в тех случаях, когда они несли непредвиденные издержки. Следует отметить то обстоятельство, что существовавшие к моменту организации железных дорог теории, методы и средства управления, удовлетворявшие предприятия другого типа, совершенно не подходили для управления крупными железными дорогами.
Проблема соответствия — ключевой момент сравнения двух ситуаций на предмет потенциальной аналогии между ними. Следует сопоставлять степень соответствия имеющихся методов управления потребностям в них как для модельной ситуации, так и для прогнозируемой технологии. Если степень соответствия сравнима, то требования формальной аналогии удовлетворены. Мера соответствия должна исходить из возможности такого сжатия всей детальной информации обо всем предприятии, чтобы один человек мог охватить ее, причем не должна быть упущена никакая информация, необходимая для рационального управления предприятием. Если же руко-90
водителю приходится делать выбор между постижимой, но неполной информацией, с одной стороны, и полной, но непостижимой — с другой, то используемые им методы управления не соответствуют его потребностям и требованиям предприятия.
Политический аспект. В толковом словаре Вебстера одно из определений термина «политика» звучит следующим образом: политика — это «соперничество между группировками или лицами с конкурирующими интересами за власть и руководство в правительстве или другой группе». Именно в этом смысле понятие «политика» имеет значение для технологического нововведения. Каждое технологическое нововведение в той или иной мере является переменой. А эта перемена почти неизбежно отразится на изменении могущества различных групп и лиц. Соответственно возникает два вопроса относительно взаимосвязи политики и технологического нововведения. Кто извлекает прибыль? Кто терпит ущерб?
И вновь мы можем рассматривать реально существующие стороны (партии, группы, отдельные лица) и теоретические модели (политические теории, конституции, законы и т. п.) политического аспекта.
При сопоставлении реально существующих сторон двух потенциально аналогичных ситуаций следует выявить, какие группы и лица извлекают выгоду из изменений, вызванных развитием сравниваемых областей технологии, а какие терпят ущерб от этого. Необходимо сопоставить относительное политическое могущество «приобретающих» и «теряющих» групп в модельной и прогнозируемой ситуациях. Если это возможно, то в обеих ситуациях следует выделить группы, выполняющие одинаковые функции (поставщики, профсоюзы, учреждения и т. п.). Для подтверждения формальной аналогии необходимо, чтобы относительное политическое могущество групп или лиц, поддерживающих или препятствующих нововведению, было одинаково в обеих ситуациях.
Что касается теоретической модели политического аспекта, то для модельной и прогнозируемой ситуаций следует выявить права и обязанности, привилегии и обязательства различных групп в том виде, в каком они вытекают из политических теорий, законов и т. д. Если группа чувствует, что технологическое нововведение нанесет ей ущерб, то какие у нее имеются средства в пределах господствующих теорий и законов для возмещения ущерба или противодействия нововведению? Какими средствами воспользуется группа, поддерживающая нововведение, для преодоления этого противодействия? Даже если одна из групп обладает значительным политическим могуществом, то возможно ли употребление власти в конкретной ситуации?
При сопоставлении двух потенциально аналогичных ситуаций в отношении теоретической модели политического аспекта не нужно сравнивать конкретные законы и политические теории. Не это составляет предмет обсуждения. Имеет большое значение не сходство законов и теорий, а степень соответствия политического могущества, которое предоставляют эти теории и законы противоборствующим
91
группам. Поэтому прогнозиста интересую! не столько сами теории и законы, сколько их дифференцированное влияние на относительную политическую власть интересующих прогнозиста групп. Если законы и теории в одной ситуации нарушат политический баланс по сравнению с другой ситуацией, то формальная аналогия между этими ситуациями окажется незаконной.
Социальный аспект. Каждое нововведение происходит в обществе. Одно и то же нововведение может происходить при различных общественных системах одновременно или последовательно, но ход его развития будет в какой-то степени определяться различиями общественных систем. В толковом словаре Вебстера «общество» определяется как «община, народ или широкая общность людей, имеющих общие традиции, учреждения, совместные интересы и деятельность». Это определение указывает направление, в котором можно анализировать данный аспект. Реально существующая часть социального аспекта включает самих людей и их институты. Теоретическая модель включает традиции и обычаи общества, которые связываю! его воедино и отличают от других общественных систем, и представление общества о самом себе.
Прогнозиста в первую очередь интересуют демографические показатели. В них входят такие показатели, как общая численность населения, возрастная структура, географическое размещение, плотность населения, распределение дохода на душу населения, разделение населения на городское и сельское и т. д. Однако при сравнении потенциально аналогичных ситуаций абсолютная величина этих показателей менее важна, чем их относительное значение. Например, доля населения в определенной возрастной группе обычно имеет большее значение, чем абсолютная численность лиц в этой возрастной группе. Кроме того, не все из указанных показателей представляют интерес для прогнозирования конкретной области технологии. Если рассматриваемая технология имеет отношение к транспорту, то такие показатели, как плотность населения и его географическое размещение, имеют большее значение, чем возрастная структура населения, а для технологии, связанной со здравоохранением, большее значение будет иметь возрастная структура населения. Таким образом, прогнозист должен определить, какие факторы имеют отношение к сравниваемым областям технологии, а затем определить их относительное значение в двух общественных системах, к которым относятся рассматриваемые области технологии. Если соответствующие социальные факторы или показатели сравнимы по значению в обеих общественных системах, то требования формальной аналогии удовлетворены.
Некоторыми из наиболее важных общественных институтов являются семья, школа, коммерческая деятельность, правительство. Здесь мы рассмотрим эти институты и некоторые способы, которыми они воздействуют на развитие технологии.
Исторически сложилось, что институт семьи мало влиял на нововведения. Однако некоторое влияние существует. Прочная семей-92
ная структура, при которой сохраняется преобладающее влияние старших поколений, может препятствовать нововведению. Точно так же расширенная семейная структура, в которой каждый из членов семьи в той или иной степени несет ответственность за всех остальных, проявляет тенденцию задерживать нововведение в некоторых областях. При сравнении двух ситуаций по их социальному аспекту следует определить для обоих случаев структуру семьи. Если семейные структуры различаются, необходимо определить, возможно ли влияние на технологию этого различия. Если имеется различие с вероятным влиянием на технологию, то нарушены требования, предъявляемые к формальной аналогии.
Учебные заведения оказывают значительное влияние на развитие технологии. Однако это воздействие не направлено специально на какую-либо отдельную ее область. Оно обычно более широкое и общее и воздействует на все области технологии примерно в равной степени. Один из наиболее непосредственных источников влияния школы на технологическое нововведение — уровень научного и технического образования населения. Развитию технологии способствует особое внимание, уделяемое в школах науке и технике. Если незначительное число людей получает научное и техническое образование или если основное внимание в школах уделяется нетехническим дисциплинам, то развитие технологии может замедлиться. Другой источник влияния — степень, с которой используемые в школе методы обучения способствуют развитию или подавляют творческие способности. Вероятно, технологическое нововведение ускорится, если значительная часть населения пройдет через систему образования, благоприятствующую развитию творческих способностей. Однако если только малая часть населения получает образование по указанной системе, то последняя совсем незначительно будет влиять на развитие технологии. Например, авторами многих технических изобретений, сделанных в Англии в XVIII в., были необразованные люди. Английская система образования не оказала сколько-нибудь значительного влияния на промышленную революцию, поскольку лишь незначительная часть населения получила школьное образование. При сравнении двух ситуаций на предмет возможной аналогии по данному аспекту следует прежде всего определить степень влияния системы образования. Если оно велико в обоих случаях, то следует изучить природу этого влияния, а именно способствует или препятствует система образования нововведению. Если характер воздействия в обеих ситуациях также одинаков, то требования к формальной аналогии удовлетворены. Если природа влияния различна или если воздействие велико в одном случае и мало в другом, го требования к формальной аналогии нарушены. Если влияние мало в обеих ситуациях, им можно пренебречь.
Люди занимаются покупкой и продажей, т. е. коммерческой деятельностью того или иного рода. Точная форма коммерческого предприятия может не иметь большого значения. В отношении данного аспекта более важна степень, с какой коммерческое предприятие
93
влияет на нововведение. Особенно это справедливо в тех случаях, когда рассматриваемое изделие должно производиться в больших масштабах для широкой продажи или когда его должны производить крупные организации. Если коммерческие предприятия в данной общественной системе в целом склонны к риску и нововведениям, то развитие технологии, вероятно, ускорится. Если же коммерческие предприятия хотят действовать наверняка, сохранять существующие структуры, поощрять стабильность, ориентироваться больше на эффективные, чем на новые рискованные операции, то развитие технологии, вероятно, замедлится. Следовательно, при сравнении двух потенциально аналогичных ситуаций следует выявить природу коммерческих предприятий в рассматриваемых общественных системах. В одних случаях следует интересоваться их общим положением в обществе, в других — только теми предприятиями, которые имеют отношение к внедрению нововведения. Какой случай будет превалировать в рассматриваемой ситуации, зависит от того, в какой мере нововведение вовлекает в дело большое количество различных предприятий. При этом предприятия могут играть роль потребителей, поставщиков или какую-нибудь другую дополнительную роль.
Правительство может оказывать значительное воздействие на темп нововведения. Это воздействие может осуществляться прямыми методами, например путем непосредственного поощрения конкретных областей технологии. Федеральное правительство США сознательно способствовало развитию как сельскохозяйственной, так и космической техники. Результат в обоих случаях совершенно очевиден. И наоборот, правительство может воспрепятствовать развитию определенных областей технологии. Это может быть сделано с помощью законов и правил, специально установленных для того, чтобы сдержать распространение какой-либо области технологии, или это может быть сделано непреднамеренно, например контролирующими ведомствами, добивающимися преждевременной стандартизации на примитивном уровне. Последнее произошло с технологией домостроения в США, где местные ведомства навязали домостроительные кодексы, которые предписывают использование определенных материалов и определенных методов строительства вместо точного установления стандартов качества, которым должны удовлетворять жилые дома независимо от использованных материалов. Правительство и органы государственного управления могут влиять на темпы технологического нововведения и косвенно с помощью таких средств, как режим налогообложения расходов на НИОКР частных компаний, патентная политика, политика амортизации капитального оборудования.
В качестве иллюстрации последнего положения приведем станки, используемые в обрабатывающей промышленности. Новый станок имеет ожидаемый срок полезной службы, по истечении которого он изнашивается и его больше невозможно использовать. Однако обычно станки морально устаревают задолго до их физического износа при появлении новых станков. Если режим налогообложения 94
требует амортизации станка исходя из его полезного срока службы, то маловероятно, что компания заменит его новым оборудованием, когда последнее станет доступным. Вместо этого компания будет выжидать до тех пор, пока давление конкуренции не принудит ее к замене, так как она еще не покрыла издержки имеющегося у нее устаревшего, но все еще работоспособного оборудования.
Важно отметить, что правительственная политика, оказывающая подобного рода воздействие на темпы нововведений, обычно определяется на основе совершенно иных причин, а влияние ее на нововведение игнорируется. При сравнении двух потенциально аналогичных ситуаций прежде всего следует определить непосредственное влияние правительства на изучаемую технологию. Если сходное воздействие сказывается в обоих случаях и примерно в равной степени, то требования, предъявляемые к формальной аналогии, удовлетворены. Если же нет непосредственных воздействий на исследуемую технологию или на конкурирующие области технологии, то следует изучить косвенные влияния. Если последние сходны в одинаковой степени, то опять формальная аналогия удовлетворяет предъявляемым к ней требованиям.
С точки зрения теоретической модели нововведение встретит противодействие, если окажется, что оно подрывает традиции, ослабляет институты, считающиеся важными, или имеет тенденцию вносить в общественную систему перемены, не согласующиеся с идеальным образом, который сложился у общества в отношении его самого. И наоборот, нововведение, которое укрепляет традиции и институты или делает общество «таким же и еще более таким же», вероятно, будет приветствоваться. У Морисона [5] приводится два примера сопротивления нововведению из-за того, что это нововведение могло бы изменить существо организации в направлении, не совпадающем с идеальным образом организации, которого придерживались ее руководители.
Первый инцидент относится к предложению построить линейные корабли с одним главным орудийным калибром. В действительности такой вид приняли линейные корабли после 1914 г., и этот тип корабля успешно использовался до замены линейных кораблей авианосцами. Однако в свое время Альфред Тер-Магон, один из выдающихся военно-морских стратегов, возражал против этого предложения на том основании, что боевые корабли с таким вооружением будут вести бой только на дальних дистанциях. А до времен Нельсона наиболее подходящим способом ведения боевых действий для военно-морских судов было сближение с неприятелем и сражение на дистанции ближнего боя. Тер-Магон сознавал, что наличие оружия для ведения дальнего боя приведет к тому, что он назвал «нерасположением к сближению», в результате чего военно-морской флот утратит важную традицию.
Другой инцидент связан с паровым военным кораблем «Вампоно-аг», построенным вскоре после Гражданской войны в США. Как указывает Морисон, это был самый быстроходный и мореходный па
95
ровой военный корабль из спущенных на воду к тому времени. Этот корабль был буквально единственным в своем роде. И тем не менее после нескольких лет морской службы «Вампоноага» собрался совет военно-морских офицеров для решения вопроса о списании этого корабля. Совет привел множество теоретических аргументов против «Вампоноага», в общем сводящихся к тому, что его конструкция не следует общепринятой практике сооружения паровых военных кораблей и что поэтому он должен оказаться менее эффективным, чем корабли с более привычной конструкцией. Все это утверждалось несмотря на то, что несколько лет эксплуатации доказали, что «Вам-поноаг» — самый эффективный из всех паровых военных кораблей. Морисон показал, что это было лишь сокрытием истинных мотивов. Реальная причина, по которой совет рекомендовал пустить «Вампоноаг» на слом, — и причина, по которой эта рекомендация была принята, — состояла в том, что, по мнению совета, топки, паровые котлы и действующие механизмы паровых машин несовместимы с тем образом корабельной жизни, который сложился в век парусов. Эффективный паровой военный корабль создавал предпосылки к изменению образа жизни, который принимали за идеал.
Как показывают эти примеры, общественные традиции и представление общества о самом себе могут задержать нововведение. Но они могут также и ускорить его. При определении возможной аналогии между двумя ситуациями прогнозист должен выявить, какие традиции и представления moi уз воздействовать на принятие нововведения в обоих случаях. И если это воздействие одинаково в обеих ситуациях, то требования, предъявляемые к формальной аналогии, удовлетворены.
Культурный аспект. Этот аспекг относится к ценностям, позициям и целям общества, в котором происходит нововведение. Теоретическая модель включает эти ценности, позиции и цели. Реально существующая часть этого аспекта состоит в способе проявления и воплощения этих ценностей, позиций и целей, в обычаях, запретах, побуждениях, привычках.
Согласно Решеру [7], «ценность — это лозунг, способный рационализировать действие путем закрепления положительного отношения к предположительно благоприятному положению дел». Лозунг у Рейтера означает, что данную ценность можно назвать модным словечком. Рационализация у нею означает оправдание, критику. защиту, рекомендацию и г. и. некоторого образа действий. У человека есть потребности и желания, он способен к здравомыслию. В частности, человек способен разумно стремиться к достижению целей, а не просто реагировать на возбуждения. Вследствие этого и появляются ценности, так как «иметь ценность — это значит быть способным обосновать мотивы целенаправленного поведения с точки зрения выгод и затрат, исходя из ясного представления о том, что в интересах человека и что идет вразрез с ними».
Таким образом, очевидно, что мы имеем дело с чем-то относящимся исключительно к сфере идей. Отсюда следует, что для дан-96
ного аспекта теоретическая модель может оказаться «реальнее» реально существующей стороны, поскольку теоретическая модель предшествует и оправдывает последнюю. В отношении других аспектов теоретическая модель объясняет реальную действительность, но только постфактум. Но ценности не возникают «в пустоте», они, скорее, вытекают из реально существующей действительности. Следовательно, здесь имеется тесная взаимосвязь между теоретической моделью и реальной действительностью, возможно даже более тесная, чем для других аспектов. Мы не будем рассматривать, истинны ли ценности, принятые в какой-либо общественной системе, а будем только исследовать, аналогичны ли они ценностям, которых придерживаются при какой-либо иной общественной системе.
Однако даже при наличии данного определения понятие, с которым мы здесь встретились, остается несколько расплывчатым. Следовательно, необходимо привести примеры. Решер в качестве иллюстрации перечисляет несколько ценностей: здоровье, комфорт, физическая безопасность, экономическая безопасность, производительность, порядочность, честность, щедрость, вежливость, свобода, справедливость, красота, чистота совести, умственные способности, профессиональное признание.
Каким образом ценности могут влиять на технологию? Если общество строго придерживается такой ценности, как стабильность, то это препятствует развитию технологии, поскольку технология олицетворяет изменение. Даже если общество невысоко ценит стабильность, могут оказаться другие ценности, для которых данная конкретная технология представляет опасность. Если эти ценности приняты в общественной системе, то соответствующая технология может быть ограничена, даже если общество не возражает против развития технологии вообще. И наконец, может быть сочтена несущественной та проблема, которую призвана решить данная область тёхнологии. Общество может невысоко ценить проблему, которой угрожает отсутствие решения.
Рассмотрим некоторые примеры воздействия ценностей на технологию. Мак-Клеланд [4] определил и измерил характеристику, известную под названием «nAch» (сокращение выражения «need for Achivement» — «стремление к успеху»), которая ассоциируется с такой группой ценностей, как новаторство, процветание, чувство собственного достоинства. У отдельных лиц эту характеристику можно измерить с помощью психологических тестов. Для общественных систем эта характеристика измеряется путем подсчета числа упоминаний об определенных ценностях в литературе или других источниках. Мак-Клеланд показал, что у преуспевающих предпринимателей значение nAch высокое, а у специалистов (ученых, врачей)— не очень высокое. Например, у лауреата Нобелевской премии nAch, по-видимому, имеет небольшое значение. Мак-Клеланд изучил также литературу нескольких прошлых общественных систем и выяснил, что существует тесная корреляция между большим зна
97
4-165
чением nAch и высоким темпом экономического роста, и наоборот. Если в общественной системе происходит смена ценностей и, следовательно, изменяется величина nAch, то впоследствии изменяются и темпы экономического роста.
В качестве примера рассмотрим автомобильный предохранительный пояс. Его можно было использовать для автомобиля с тех самых пор, как он был разработан для самолетов. Большая серия научных исследований автомобильных аварий к началу 50-х годов ясно показала, что предохранительный пояс может сократить травматизм и количество смертных исходов в авариях на автострадах. Все же в 1956 г., когда автомобильная компания «Форд» предложила эти пояса (вместе с несколькими другими приспособлениями, в совокупности составлявшими «комплект безопасности») для всех своих автомобилей, то эта идея не нашла поддержки. Покупатели просто не заинтересовались ею. Но все же через 12 лет — в 1968 г., было решено, что предохранительные пояса должны обязательно устанавливаться на всех новых автомобилях. Технология не изменилась, изменились ценности, принятые обществом.
Таким образом, при сравнении двух потенциально аналогичных ситуаций значительное различие ценностей, принятых в общественных системах, может оказаться достаточным для нарушения аналогии. Если у одной общественной системы значение nAch велико, а у друюй мало, то требования, предъявляемые к формальной аналогии, не удовлетворяются. То же самое относится к случаю, когда в одной общественной системе высоко ценится новаторство, а в другой — стабильность. Даже если структура ценностей в обеих общественных системах во многом одинакова, аналогия все же может нарушаться самими нововведениями. Если нововведение в модельной ситуации не угрожает никакой из ценностей, которой строго придерживается общественная система, где внедряется это нововведение, тогда как этого нельзя сказать о прогнозируемой технологии, то для аналогии нет оснований. Также не обоснована будет аналогия, если технология в модельной ситуации будет затрагивать ценности, имеющие большое значение, тогда как прогнозируемая технология будет затрагивать ценности, которым не придают принципиального значения.
Обратимся теперь к реальному проявлению ценностей, позиций и целей. Как уже указывалось, существует тесная взаимосвязь между теоретической моделью и реально существующей стороной рассматриваемого аспекта. Решер отмечает, что «в логике практического рассуждения ценности играют ключевую роль как средства разрешения спора между несовместимыми альтернативами, которые не обязательно сами по себе несовместимы, но взаимоисключающи в отношении ограниченных ресурсов». Иначе говоря, когда обществу нужно распределить ограниченные ресурсы среди альтернатив (причем они все желательны), то фактически принимаемые решения по распределению обычно основываются на оценке обществом различных ценностей. Существенно именно то, что ценности играют 98
важную роль в сложной проблеме выбора из возможных альтернатив и определяют связь между теоретической моделью и реально существующей стороной рассматриваемого аспекта.
Ценности, которых придерживается аудитория или оратор, можно определить по содержанию речи последнего. Данный подход, получивший название «контентного анализа», широко используется многими исследователями. Его обычно применяют для анализа письменных текстов, включая записи речей. Появление определенных слов или фраз расшифровывается как проявление приверженности определенной ценности, определенного убеждения и т. д. Исследователь приступает к изучению больших частей текста либо отдельного интересующего его автора, либо представительной выборки из письменных источников данного общества и шифрует элементы текста согласно принятой им классификации. Затем проводится статистический анализ частоты упоминания в тексте определенных ценностей и убеждений сравнительно с частотой упоминания других. Хотя первоначально шифровка текста производилась вручную, впоследствии были разработаны программы для ЭВМ, которые дают возможность обработать большое количество текстов [8]. Последнее требует более тщательного определения классификационных категорий, необходимых при использовании ЭВМ.
Вероятно, контентный анализ — единственный способ выявления ценностей ряда прошлых общественных систем. Более того, он может оказаться наиболее эффективным способом выяснения ценностей современной общественной системы. Члены современного общества могут явно не формулировать своих ценностей или не кодифицировать их. Члены общества могут даже не совсем ясно осознавать эти ценности, т. е. они могут производить определенный выбор или защищать определенный образ действий, не задумываясь о тех ценностях, которые определяют их позиции. В этих случаях для выявления ценностей, принятых в обществе или в какой-либо из его частей, нет метода более эффективного, чем контентный анализ.
Следует тщательно отбирать материал, подвергаемый контентному анализу. В материале должны найти отражение те ценности, которых общество придерживается фактически, а не те, которые оно предпочло бы принимать в качестве ценностей. Таким образом, материалы, предназначенные для внешнего потребления, специально для создания положительного образа общества, могут .содержать мало или совсем не содержать информации о ценностях, действительно принятых в данном обществе. Для анализа подходят такие источники, которые предназначены для внутреннего использования и которые получили всеобщее признание. В своих исследованиях «стремления к успеху» Мак-Клеланд, например, анализировал народные сказки в дописьменных обществах, популярную литературу в некоторых общественных системах, школьные учебники. Подобные источники, получившие всеобщее признание и служащие каким-либо узаконенным целям, с большей вероятностью отражают ценности, фактически принятые в данном обществе.
99
4*
Поскольку принятые в обществе ценности образуют основу решений, выбора и распределения ресурсов, последние также можно использовать в качестве источников сведений об общественных ценностях. Иначе говоря, если имеется несколько доступных вариантов выбора, не все из которых можно одновременно обеспечить наличными ресурсами, то фактически выбранные варианты, вероятно, отражают принятые в данном обществе ценности (или по крайней мере ценности, которых придерживаются руководители данного общества). Однако простое сравнение ресурсов может ввести в заблуждение.
Рассмотрим две ценности из вышеприведенного списка Решера. Предположим, что общество выше ценит здоровье, чем производительность. Предположим, однако, что состояние медицины в некоем обществе настолько низко, что нет способов улучшить здоровье членов общества. В этом обществе расходуется мало средств на здравоохранение, но и гораздо большие затраты приведут только к незначительному улучшению здоровья населения. Предположим далее, что, хотя производительность ценится меньше, ее можно намного увеличить путем умеренного увеличения расходов на усовершенствованные машины, лучшие дороги и т. п. Получится, что наше гипотетическое общество тратит гораздо большую долю своих ресурсов на обеспечение производительности, чем на здравоохранение, а такое заключение соответственно приведет к неверному выводу о том, что общество больше пенит производительность, чем здоровье. Отсюда следует, что абсолютное количество ресурсов, выделенных на реализацию конкретных ценностей, не обязательно пропорционально опенке этих ценностей. Вместо этого общество старается распределить свои ресурсы таким образом, чтобы оценка дополнительного приращения в реализации каждой ценности, которое может быть получено с помощью умеренного количества дополнительных ресурсов, была бы одинакова по всем ценностям. Данное утверждение — ничуть не больше обобщения экономического принципа, гласящего, что ресурсы распределены оптимально при равенстве отношения дополнительного дохода к дополнительным затратам для всех возможных вложений. При учете данного положения становится возможным делать выводы об общественных ценностях, исходя из способа использования ресурсов, точно так же как с помощью контентного анализа можно выяснить, что общество говорит само о себе.
Как мы указывали выше, говоря о теоретической модели данного аспекта, для получения обоснованной аналогии необходимо, чтобы взаимосвязь между развитием технологии и принятыми в обществе ценностями была сходной в модельной и прогнозируемой ситуациях. Однако теперь мы убедились, что это условие необходимо, но недостаточно. Необходимо также, чтобы взаимосвязь между технологией и проявлением ценностей в реальной действительности была одной и той же в обоих случаях. Последнее в первую очередь относится к тем случаям, когда реализации некоторых ценностей 100
мешают условия, которые общество не способно изменить (мы приводили пример со здравоохранением). В этом случае, если технология не предоставляет возможности значительно увеличить реализацию какой-либо ценности при умеренном увеличении расходов, го она может оказаться не принятой обществом, ходя и отвечает «высокозначимым» в данном обществе ценностям. И наоборот, технология, дающая возможность значительно увеличить реализацию ценности за счет умеренных затрат, может быть принята, даже если соответствующая ценность «менее значима» в данном обществе. Таким образом, для удовлетворения требований, предъявляемых к формальной аналогии, необходимо, чтобы в двух потенциально аналогичных ситуациях существовали сходные взаимосвязи между технологией, с одной стороны, и теоретической моделью и реально существующим воплощением рассматриваемого аспекта — с другой.
Интеллектуальный аспект. Два предыдущих аспекта относились к обществу в целом, в его совокупном или усредненном виде. Данный аспект касается отдельных частей общества, и особенно тех кругов, ценности и позиции которых формируются в большей степени на основе рациональности и интеллекта, чем на основе эмоций или опыта (или по крайней мере пользуются такой репутацией). Эти круги (т. е. существующая в действительности сторона данного аспекта) состоят из людей, которых можно назвать интеллектуальными лидерами. Среди таких интеллектуальных лидеров можно выделить руководителей, принимающих решения (частных или общественных), представителей престижных учреждений и законодателей общественного мнения. Теоретическая модель данного аспекта включает ценности, позиции и пели рассматриваемого интеллектуального руководства или различных составных частей его.
К руководителям, принимающим решения, относятся те, кто контролирует значительные ресурсы и кто по своему выбору может распределять эти ресурсы по разным областям деятельности. Обычно предполагается, что их решения определяются рациональными мотивами (максимизацией прибылей, общественного потребления и т. д.). Следовательно, их решения имеют последствия, выходящие далеко за пределы непосредственного объекта этих решений. Их решения принимаются в качестве образцов или примеров многими другими людьми, участвующими в принятии более мелких решений. Из этого следует, что руководитель, часто невольно, играет важную роль в формировании интеллектуального климата в системе управления.
Другие представители «интеллектуальных кругов» непосредственно заняты вынесением своего мнения на суд общественности. Они функционируют в качестве непосредственных законодателей общественного мнения. Эта группа включает романистов и поэтов, очеркистов и фельетонистов, редакторов, репортеров, радио- и телекомментаторов, киноспенаристов, режиссеров и актеров. По роду своей деятельности эти люди часто добиваются признания своих Идей перед общественностью.
101
Теоретическая модель данного аспекта состоит из ценностей, позиций и целей, провозглашаемых интеллектуальными лидерами или вытекающих из их высказываний и рекомендаций для действий в конкретных случаях. Они достаточно детально обсуждались при рассмотрении культурного аспекта, и нет необходимости повторять это еще раз.
Чтобы определить, выполняются ли требования, предъявляемые к формальной аналогии, необходимо проанализировать как реально существующую действительность, так и теоретическую модель данного аспекта. Если влияние интеллектуальных лидеров незначительно в обеих ситуациях (либо вообще, либо в отношении изучаемых областей технологии), то данный аспект не требует дальнейшего рассмотрения. Если же такое влияние существенно, то нужно исследовать ценности, позиции и пели интеллектуальных лидеров. Если взаимосвязи между технологией и этими пенностями, позициями и целями одинаковы в обеих ситуациях, то аналогия законна. Если эти взаимосвязи значительно различаются,то аналогия между ситуациями нарушается. Если влияние интеллектуальных лидеров велико в одном случае и мало в другом, то требуется проведение дальнейшего анализа. Если ценности, позипии и пели интеллектуального руководства (по крайней мере относящиеся к изучаемой технологии) совпадают с ценностями и т. д. общества в целом, то этот аспект можно исключить из дальнейшего рассмотрения, а обоснованность аналогии выводить исходя из культурного аспекта. Аналогия будет нарушена, если они не совпадают в случае сильного влияния интеллектуального руководства на общество.
Этический аспект. Большинство людей судят о действиях и событиях по некоторым нормам и критериям добра и зла. В той мере, в какой эти нормы и критерии влияют на технологию, и следует рассматривать данный аспект. Реально существующая сторона данного аспекта включает этические, религиозные и профессиональные организации. Теоретическая модель содержит доктрины и учения этих организаций.
‘ С точки зрения технологии профессиональные нормы, устанавливаемые основными техническими обществами, могут оказывать воздействие на технологические нововведения. Эти нормы могут придавать особое значение техническому качеству и новизне. Кроме того, этими нормами может определяться ответственность за более отдаленные последствия развития технологии, или в них это может полностью игнорироваться. В любом случае влияние профессиональных норм может оказаться значительным.
При сравнении двух потенциально аналогичных ситуаций в отношении теоретической модели этического аспекта необходимо выявить основные организации, имеющие отношение к ситуации, и изучить их основные доктрины и вытекающие из них этические критерии. Как только это сделано, доктрины следует оценить по их непосредственному влиянию на технологию. Возможно ли противодействие некоторым определенным областям технологии или тех-102
нологии в целом? Возможна ли поддержка данной конкретной области технологии ввиду того, что она увеличивает способность организации пропагандировать доктрину? После опенки непосредственного влияния следует опенить косвенные воздействия. И наконец, для обоих случаев следует опенить влияние профессиональных норм. Если прямые и косвенные воздействия доктрин и профессиональных норм одинаковы в обеих ситуапиях, то тем самым требования, предъявляемые к формальной аналогии, удовлетворены.
Экологический аспект. В прошлом этот аспект не имел существенного значения. Но теперь его невозможно игнорировать. Человек — это биологический вид, и его выживание во многом зависит от состояния среды обитания. В свете этого положения экологические последствия развития технологии приобретают большое значение. Это — один из аспектов, для которого особенно важен учет исторически обусловленного сознания. Тот факт, что в прошлом внедрялась технология, разрушительная для окружающей среды, не дает оснований считать, что это будет происходить и в дальнейшем.
Реально существующая действительность данного аспекта — тот мир, в котором мы живем, с его климатом, флорой и фауной. Теоретическая модель включает имеющиеся знания и теории о взаимодействиях, существующих в реальной действительности, и особенно о влиянии новой технологии на эти взаимодействия.
С точки зрения прогнозирования наиболее существенная сторона данного аспекта, возможно, состоит в определении социально допустимых уровней ущерба, наносимого среде обитания человека. Если есть данные, что новая технология может вызвать последствия, выходящие за пределы этих уровней по одной или нескольким характеристикам, то ее можно не внедрять. Если старая, уже используемая технология несет угрозу превышения этих уровней при расширении ее применения, то весьма вероятно, что ее могут заменить более новой и менее опасной технологией.
Очень важно, чтобы при рассмотрении этого аспекта учитывалось не только загрязнение окружающей среды, а было проведено полное описание данного аспекта. Экологический аспект относится ко всем взаимосвязям человека с окружающей его средой. Среде обитания человека может нанести ущерб не только загрязнение, но и чрезмерное использование. Таким образом, в границах существующих знаний и теорий следует рассматривать совокупное воздействие технологии на окружающую человека среду с учетом всех ее сторон и побочных эффектов.
На этом мы завершаем рассмотрение аспектов аналогии. С помощью этих аспектов становится возможным проводить систематические сопоставления пар ситуаций для определения того, возможна ли между ними формальная аналогия. Не все аспекты имеют значение в отдельных случаях. Однако в каждом случае прогнозист должен проверять каждый аспект для выяснения его важности в рассматриваемой ситуации. Прогнозисту не следует игнорировать конкретные аспекты только потому, что они не имели значения в
103
предыдущих случаях. И наоборот, он не должен допускать, чтобы суждение об обоснованности аналогии ио одному из аспектов, незначительному в определенном случае, приводило его к пренебрежению незаконностью аналогии в отношении других важных аспектов.
5. ИСТОРИЧЕСКАЯ АНАЛОГИЯ
Рассмотрев аспекты, по которым можно сравнивать две ситуации, обратимся к конкретному примеру. Этот пример, хотя и интересен сам по себе, будет служить в первую очередь иллюстрацией метода сравнения двух ситуаций по каждому аспекту.
Т. П. Хьюс в главе «Технологическая граница: железные дороги» книги [3] рассматривает перенесение технологии, развившейся в ходе сооружения американских железных дорог, в другие области народного хозяйства. Выдвинутые им положения можно резюмировать следующим образом. Железные дороги представляли высший предел научно-технологических достижений для своего времени. Сооружение железных дорог, а также необходимого для железнодорожной системы оборудования ставило проблемы, которые нельзя было разрешить с помощью существовавшей тогда технологии. Для разрешения этих проблем инженерам — конструкторам железных дорог необходимо было разработать новые методы и средства. Когда в 1880 г. закончилась эпоха сооружения железных дорог, железнодорожные инженеры-конструкторы были вынуждены искать новую сферу приложения своего труда. Многие из них обратили свое внимание на проблемы внутригородского транспорта. Хотя у этой проблемы было много возможных решений, инженеры-конструкторы были склонны чаще применять те решения, которые они разработали или которым обучились при сооружении железных дорог. Иными словами, новая технология, разработанная для сооружения железных дорог, была перенесена на нежелезнодорожные приложения тогда, когда представляющим эту технологию инженерам пришлось взяться за решение других задач.
Мы можем теперь сделать наш собственный прогноз: большая часть технологии, разработанной для программы космических исследований, будет перенесена на некосмические приложения, как только инженеры будут освобождены от участия в космической программе. Хотя этот прогноз был сделан многими комментаторами книги Мейзлиша [3] как вывод из результатов, полученных Хьюсом, он не был, по имеющимся у автора сведениям, подвергнут детальному анализу и обоснованию. Следует иметь в виду, что дальнейшее изложение не предназначено для выявления полной аналогии между сооружением железных дорог и программой космических исследований, а служит всего лишь определению того, насколько аналогичен в обоих случаях перенос технологии. Мы начнем со сравнения обоих случаев по каждому из аспектов, приведенных выше для анализа аналогии.
104
Техно.югический аспект. Существо проблемы состоит в том, что как железные дороги, так и космическая программа представляют, по терминологии Хьюса, высшие для своего времени границы научно-технологических достижений. Строительство железных дорог потребовало решения беспрецедентных проблем проектирования и конструирования, сооружения мостов через широкие реки, сравнивания возвышенностей и засыпания низменностей для уменьшения уклонов, прокладывания более длинных и глубоких туннелей, чем это когда-либо делалось прежде, и-т. д. Люди, ответственные за эту работу, конечно, решили данные проблемы. В свое время эти новые методы и средства вошли в учебники и стали преподаваться студентам инженерных специальностей. Программа космических исследований похожа на сооружение железных дорог по беспрецедентности возникших инженерных задач. Это сходство относится не только к созданию самих космических аппаратов, но и к сооружению всемирной системы слежения, способной точно измерять положение и скорость космического аппарата в окрестностях Луны, к созданию технических средств и устройств жизнеобеспечения и приборов для биологического контроля, к разработке методов имитации, позволяющих выполнять многие необходимые действия в сравнительно безопасных земных условиях вместо испытания их в космическом пространстве.
Что касается железных дорог, то, хотя нововведения в области методов строительства были разработаны соответствующими инженерами, многие виды изделий, используемые на железных дорогах, были созданы поставщиками, продававшими их железным дорогам. Как показывает патентная статистика, собранная Шмук-лером, стимулом для разработки новых устройств служила перспектива продажи их железным дорогам в период их интенсивного развития (подробнее об этом будет говориться в гл. 6). Современная программа космических исследований схожа с вышеизложенным в том, что многие проблемы разрешались не инженерами, работающими в НАСА, а подрядчиками НАСА и сотрудниками университетов, работающими по контрактам и субсидиям НАСА. Однако между двумя рассматриваемыми ситуациями имеется различие. В случае с железными дорогами большинство устройств, разработанных для продажи железным дорогам, было создано за счет и с риском для поставщиков. В случае с космической программой технология разрабатывалась по специальным заказам и за счет НАСА. Но с точки зрения переноса технологии это различие несущественно.
Таким образом, при исследовании реально существующей стороны данного аспекта мы убедились, что строительство железных дорог и программа космических исследований аналогичны как в отношении основной, так и поддерживающей и дополняющей технологии. Что касается конкурирующей технологии, то мы не рассматриваем виды техники, конкурирующие с железными дорогами как видом транспорта, а также не учитываем альтернативные средства й способы космических полетов. Вместо этого мы рассматриваем конкуренцию
105
между перенесенной технологией железных дорог или космических исследований, с одной стороны, и иными средствами решения проблем — с другой. Говоря о перемещении железнодорожных инженеров-конструкторов, Хьюс пишет: «...в условиях наличия множества технологических альтернатив для решения разнообразных неотложных экономических, социальных и политических проблем специалисты могли искусно противостоять устареванию своей профессии с помощью пристрастного выбора альтернатив по образцу железнодорожной техники». Фактически наш прогноз состоит в том, что то же самое может произойти с инженерами, снимаемыми по тем или иным причинам с выполнения космической программы. Они также будут пытаться преодолеть устаревание своей профессии с помощью использования космической технологии для решения земных проблем, даже если имеются другие средства и способы их решения.
Теперь обратимся к рассмотрению теоретической модели данного аспекта. Технология, применяемая при сооружении железных дорог, основывалась не на чисто эмпирических наблюдениях, а была обоснована механикой Ньютона. Опубликованный в 1825 г. «Практический курс строительства железных дорог и транспортных средств» Тредголда написан на высоком математическом уровне. Подобным же образом космическая программа базируется на глубоком теоретическом познании законов природы, связанных с сооружением и функционированием не только космических аппаратов, но и многих поддерживающих и дополняющих видов технологии. Следовательно, рассмотренные ситуации аналогичны в отношении данной стороны технологического аспекта.
Экономический аспект. Доля капиталовложений в железные дороги в ВНП США достигла максимума (2,5%) в 1872—1881 гг. В 1842— 1901 гг. капиталовложения в железные дороги составляли в среднем 1,8% ВНП, что ненамного больше доли (немногим менее 1% ВНП) расходов на космическую программу США. Таким образом, можно считать, что строительство железных дорог аналогично программе космических исследований в отношении общих денежных расходов.
Они аналогичны также и в другом отношении, так как представляют собой виды технологии с высокой стоимостью единицы продукции. В середине XIX в. капиталовложения в железные дороги составляли в среднем около 130 тыс. долл, на милю пути (сюда включены все капиталовложения, а не только стоимость самих путей). В 1850 г. только 41 текстильная фабрика в США имела фонды стоимостью более 250 тыс. долл., а текстильные фабрики были в то время наиболее дорогостоящими предприятиями. Отсюда следует, что по сравнению с другими видами промышленной деятельности того времени железные дороги имели высокую единичную стоимость. То же относится и к космической программе. Хотя точно определить затраты довольно сложно, поскольку многие сооружения, построенные для программы «Аполлон», будут служить в течение многих лет для последующих программ, средняя стоимость одного полета космического корабля «Аполлон» составляет примерно 1 млрд. долл.
106
С точки зрения теоретической модели данного аспекта мы должны признать, что с 1870 по 1970 г. произошли изменения как в американской экономической системе, так и в экономических теориях. Тем не менее экономическая система США в 1870 г. больше похожа на экономическую систему США в 1970 г., чем каждая из них похожа, скажем, на экономическую систему СССР. Вследствие этого нам представляется, что теоретическая модель экономического аспекта удовлетворяет требованиям, предъявляемым к формальной аналогии.
Управленческий аспект. Руководство железными дорогами представляло наиболее крупную задачу управления, с которой встретилась существовавшая тогда управленческая традиция. Железные дороги характеризовались гораздо большей протяженностью, чем любое другое предприятие того времени. На них было занято больше людей с гораздо большим разнообразием сйециальностей и задач, чем на любых других предприятиях того времени (возможно, за исключением армии). По сравнению с другими предприятиями той эпохи для успешного функционирования железных дорог требовалось очень точное определение времени и последовательности операций. И наконец, ошибка или небрежность в управлении могла привести к большим человеческим жертвам. Но то же можно сказать и о космической программе. По масштабам, сложности, точности исполнения и возможным человеческим жертвам космическая программа — наиболее крупная задача, с которой сталкивается управление в наше время. С точки зрения размера задач управления две рассматриваемые ситуации аналогичны.
Строительство и эксплуатация железных дорог вызвали появление новых административных средств и методов управления. Существовавшие до того методы управления просто не могли успешно (и с прибылью) справиться с задачами руководства подобным предприятием. Подобным же образом и космическая программа стимулировала разработку новых методов управления. В обоих случаях можно проследить, как новые методы естественно вырастали из прежней практики управления. Ни железные дороги, ни космическая программа не представляли собой резкого разрыва с прошлой практикой. И тем не менее ни одна из этих областей технологии не добилась бы успеха без новых методов, созданных в ходе осуществления соответствующих программ. Следовательно, железные дороги и космическая программа аналогичны относительно теоретической модели данного аспекта.
Политический аспект. В случае с железными дорогами многие лица и группы извлекли выгоду из переноса железнодорожной технологии в другие области. Но эти группы не были организованы так, чтобы получать эти преимущества с помощью политических средств. Следовательно, их политическое могущество или слабость не имеют отношения к делу. Подобным же образом те, кто извлек бы выгоду из использования другой технологии, были также неорганизованы и не имели возможности противодействовать политическими средствами переносу железнодорожной технологии. То же самое положе-
107
ние наблюдается в отношении переноса космической технологии снятыми с ее разработки инженерами. Хотя федеральное правительство финансирует большие мероприятия для обеспечения переноса технологии космической программы, это финансирование нельзя разумным образом преобразовать в поддержку отдельных инженеров, желающих приспособить часть космической технологии к решению проблем своей новой работы. Следовательно, рассматриваемые ситуации аналогичны в отношении данной стороны политического аспекта.
Другая аналогичная сторона строительства железных дорог и программы космических исследований имеет отношение к степени поддержки их со стороны федерального правительства: Федеральное правительство поддерживает космическую программу как собственное предприятие. Железные дороги строились в значительной степени за счет частного капитала, но получили существенную поддержку от федерального правительства, так же как от органов управления различных штатов. Так, например, Иллинойсская центральная железная дорога была основана с помощью безвозмездной передачи 2,5 млн. акров земли, сделанной федеральным правительством. До Гражданской войны за счет поступлений или кредитов от органов управления штатов или муниципалитетов образовалось 30% фондов железных дорог.
С 15J7O по 1970 г. в политической жизни США произошли изменения, которые, однако, не повлияли на скорость переноса технологии инженерами, переменившими род деятельности. Следовательно, различия в данной стороне политического, аспекта не нарушают требований, предъявляемых к формальной аналогии.
Социальный аспект. Хотя обе ситуации относятся к США, за время, прошедшее между ними, произошли некоторые изменения. Не только выросло население, возросла также урбанизация, произошло перемещение населения на Запад, увеличилась плотность населения. Однако ни одно из указанных изменений не сопровождалось возникновением различий в их воздействии на перенос технологии с помощью перемещения людей. Следовательно, различия не нарушают требований, предъявляемых к формальной аналогии.
Общественные институты также подверглись изменениям, но их влияние на перенос технологии не отличается в обоих случаях. Как указывалось выше, федеральное правительство предприняло большие работы для распространения космической технологии. Однако эти работы никоим образом не могут повлиять на инженера, использующего знакомую ему технологию в новой области. Отсюда следует, что отсутствие соответствующих правительственных мероприятий после завершения программы строительства железных дорог не нарушает аналогии.
Традиции и обычаи американского общества также претерпели некоторые изменения между 1870 и 1970 гг., но ни одна из этих перемен не сказалась сколько-нибудь существенно на принятии новой технологии. Прошедший век характеризовался многими технологи-108
ческими сдвигами, большинство из которых принималось без значительного сопротивления. Следовательно, представляется, что указанные изменения не нарушают законности аналогии.
Культурный аспект. Проблема перемен в ценностях за столетие (с 1870 по 1970 г.) не совсем ясна. Мак-Клеланд на материалах школьных учебников оценил значение «nAch» в 1,90 для 1925 г. и 2,24 для 1950 г., что свидетельствует о незначительных изменениях за прошедший период. С другой стороны, Дечармс и Меллер [2] при изучении мотива успеха на материалах учебников 1800—1950 гг. обнаружили некоторое ослабление этого мотива после 1890 г. Следовательно, возможно уменьшение стремления к успеху в американской культуре между 1870 и 1970 гг. В той же степени, что и уменьшение стремления к успеху, следует ожидать и уменьшения готовности к нововведениям. Но не наблюдается никакого снижения темпа нововведений. Таким образом, если и было уменьшение стремления к успеху, оно не оказало большого влияния на перенос технологии. Если и произошло изменение американских ценностей, оно не нарушает аналогии между железными дорогами и программой космических исследований.
Другая сторона данного аспекта выражается отношением общественности к двум рассматриваемым видам деятельности. В целом общественность благосклонно относилась к расширению железнодорожной сети. Космическая программа также оказалась «популярной». Таким образом, сходство отношения общественности подтверждает обоснованность аналогии в этом аспекте.
Интеллектуальный аспект. Здесь мы касаемся ценностей, позиций и целей интеллектуальных лидеров общества. Позиции интеллектуальных лидеров относительно железных дорог включали весь возможный спектр отношений, начиная от полного одобрения и кончая абсолютным осуждением. То же самое можно сказать и про космическую программу. Но стоит рассмотреть этот вопрос подробнее.
Согласно Л. Марксу, написавшему главу «Влияние на воображение американцев» в книге [3], «газеты и журналы того времени были заполнены сообщениями о проектах строительства железных дорог, о скорости поездов, о железнодорожных катастрофах, о прибылях железнодорожных компаний; железные дороги появлялись в песнях, поэмах, политических речах, в рассказах — как правдивых, так и выдуманных». Далее Л. Маркс пишет, что «образ железной дороги был общепринятым воплощением «духа времени» — века пара». То же самое можно сказать и про космическую программу. С конца 50-х годов все газеты, журналы, телевизионные программы заполнены сообщениями о космических исследованиях. 60-е годы были космическим веком, подобно тому как столетие назад был век пара. Следовательно, и в этом аспекте две ситуации являются аналогичными.
Этический аспект. С 1870 по 1970 г. в Америке произошли значительные сдвиги в религиозных и этических теориях и организациях. Но эти изменения не нарушают аналогию между железными дорогами и космической программой.
109
Такие источники профессиональной этики, как профессиональные общества, явно не уделяли специального внимания проблеме переноса технологии в 70-х и 80-х годах прошлого столетия и, конечно, не мешали применению железнодорожной технологии в других областях. В конце 60-х годов профессиональные общества, в наибольшей степени связанные с космической программой, как, например, Американский институт аэронавтики и астронавтики, пытались поощрять перенос космической технологии в другие области приложения (это получило название «сопутствующий результат»). Однако нет, оснований предполагать, что, как только инженер, снятый с выполнения космической программы, подберет работу в какой-либо другой области, где найдет применение его инженерная квалификация, отмеченное выше стремление к получению сопутствующего результата будет мотивировать его поиски новых приложений космической технологии. Вероятно, его собственная склонность к решению проблем наиболее знакомым ему способом окажется гораздо сильнее влияния профессионального общества. Отсюда следует, что указанное изменение позиций профессиональных обществ, от полного пренебрежения до поощрения переноса технологии, представляется недостаточно значительным для нарушения требований, предъявляемых к формальной аналогии.
Экологический аспект. Железные дороги оказывали существенное воздействие на окружающую среду, состоянием которой совершенно явно пренебрегали в те времена. Они были источниками загрязнения окружающей среды: в полосе отчуждения с поездов сбрасывались отходы, при сооружении железных дорог выемки, кюветы, насыпи делались без учета их влияния на окружающую флору и фауну. Экологические соображения не оказывали никакого воздействия также на перенос железнодорожной технологии в другие области, как, например, строительство надземных железных дорог в центре городов. Как отмечалось ранее, внедрение технологии, ухудшающей состояние окружающей среды, не может служить базой прогноза о неизбежности такого же ухудшения среды -при технологии, которую предстоит внедрить. Точка зрения общества на допустимый уровень ущерба, наносимого окружающей среде, значительно изменилась. Это означает, что будут приняты эффективные меры против переноса или использования в других областях тех видов космической технологии, которые предположительно будут наносить ущерб окружающей среде. Однако для областей технологии, не дающих таких последствий или экологические последствия которых незначительны, различия в экологическом аспекте между железными дорогами и космической программой будут пренебрежимо малы. И наконец, будет стимулироваться применение в некосмических областях тех видов космической технологии, которые могут уменьшить ущерб, наносимый окружающей среде. Таким образом, мы можем заключить, что требования, предъявляемые к формальной аналогии, удовлетворяются по данному аспекту только для тех видов технологии, которые наносят малый или не наносят никакого ущерба окружающей среде.
110
Для видов технологии, сильно увеличивающих или уменьшающих ущерб, наносимый окружающей среде, требования, предъявляемые к формальной аналогии, нарушены.
Рассмотрев все аспекты аналогии между переносом железнодорожной и космической технологии с помощью перемещения инженеров, мы можем теперь более точно сформулировать прогноз следующим образом. В период строительства и развития железных дорог в США с 1830 по 1870 г. была создана существенно новая технология. С концом эпохи строительства железных дорог в 1870 г. или немного позже множество инженеров, ведущих их сооружение, стало больше ненужным для этого дела. Они нашли новое занятие, решая другие проблемы. При решении этих проблем они стремились применить железнодорожную технологию, с которой они были знакомы, вместо того чтобы использовать альтернативные методы, которые могли бы способствовать решению тех же проблем. В ходе выполнения американской программы космических исследований также было разработано много новых областей технологии. К 1970 г. стало очевидно, что выполнение космической программы будет продолжаться с меньшим темпом, чем в середине 60-х годов. Занятость в аэрокосмических компаниях и НАСА сократилась. Инженеры, снятые с выполнения космической программы и находящие занятие в других областях науки и техники, по аналогии с опытом железных дорог, будут переносить в значительных масштабах космическую технологию в эти области. Этот перенос будет происходить из-за склонности инженеров применять знакомые им методы для решения новых для них проблем. По строгой аналогии данный прогноз применим только к областям технологии, оказывающим «нейтральное влияние» на окружающую среду.
На этом рассмотрение прогноза, составленного с помощью аналогии, можно закончить. Однако не лишне задать вопрос, свидетельствуют ли какие-либо признаки о его обоснованности помимо того, что прогноз удовлетворяет требованиям, предъявляемым к формальной аналогии. Некоторые данные обоснованности прогноза имеются, и мы их вкратце рассмотрим.
Дэнхоф [1] сообщает об исследовании переноса технологии инженерами, покинувшими НАСА и нашедшими другое занятие. Исследование было проведено в виде анкетного опроса инженеров, прежде работавших в НАСА. Автор получил 348 ответов, характеризующих 426 случаев переноса космической технологии в другие области приложения. В табл. 10 представлена классификация ответов по двум признакам: а) инженеры, передавшие и не передавшие технические знания; б) инженеры, занявшие, по существу, то же положение, что и в НАСА, и существенно изменившие свое прежнее положение. Таблица выявляет интересную особенность: инженеры, существенно изменившие свое прежнее положение и род деятельности, в значительно большей степени участвовали в переносе технологии как в процентном отношении, так и по абсолютному числу. Это подтверждает прогноз о том, что инженеры, снятые с выполнения 111
космической программы и переходящие в другие области науки и техники, склонны к переносу технологии космической программы в эти области. Другая сторона указанного переноса отражена в табл 11, где показано содержание переносимой технологии. Весьма интересно, что наиболее крупной отдельной категорией являются методы управления. Это подтверждает сказанное выше о том, что космическая программа способствует разработке методов управления, которые могут быть перенесены на другие предприятия. Дэнхоф обнаружил также, что в 22,9% случаев передача технических знаний происходит в устной форме, а в 53,1% — в виде документов внутреннего пользования, написанных инженерами, перешедшими в новую организацию. Следовательно, более трех четвертей случаев переноса технологии происходит в результате специальных усилий в этом направлении. Остальная передача технических знаний производится путем публикации монографий и статей, получения патентов.
Таблица 10
Уволенные из НАСА инженеры:
сравнение работы в НАСА с последующим местом работы
Положение Передавали технические знания (2V = 164) Не передавали технических знаний (N = 1 84) Итого (N - 348)
По существу то же самое 33% 72% 54%
Существенно отличное 67% 28% 46%
Таблица 11
Уволенные из НАСА инженеры: содержание перенесенных технических знаний (N — 426)
%
Производственные процессы 9,5
Изменение продукции 7,6
Новая продукция 6,9
Новые цели НИОКР 26,7
Методы управления 30,5
Прочее* 18,8
* К этому разделу некоторые сотрудники университетов отнесли изменения в учебном материале. Однако чаше всего в этот раздел включалась технология, относящаяся к ЭВМ.
Эти данные, хотя и представляют небольшую выборку, подтверждают прогноз. А поскольку прогноз был сделан на основе того, что две ситуации, относящиеся соответственно к железным дорогам и космической программе, удовлетворяют требованиям, предьявля-
112
емым к формальной аналогии, эти данные в какой-то мере подтверждают обоснованность применения аналогии как метода прогнозирования.
6. ОТКЛОНЕНИЯ ОТ ФОРМАЛЬНОЙ АНАЛОГИИ
Предположим, что сравнивались две ситуации на предмет формальной аналогии, и было обнаружено, что предъявляемые к ней требования нарушены по нескольким аспектам, но все время в одном и том же направлении. Иными словами, предположим, что все отклонения от формальной аналогии таковы, что делают нововведение более вероятным. Хотя в данном случае формальная аналогия и отсутствует, может ли прогнозист предсказать, что интересующая его технология будет развиваться по схеме случая, взятого в качестве образца, но только быстрее из-за более благоприятных условий? Например, не мог бы он спрогнозировать, что из-за роста интереса к сохранению окружающей среды в наше время космическая технология, уменьшающая ухудшение окружающей среды, вероятно, будет принята в других областях скорее, чем была принята в других областях железнодорожная технология?
Этого нельзя сделать на основе аналогии, так как формальная аналогия отсутствует. Если же попытаться составить прогноз вышеописанным образом, то фактически получится грубый вариант аналитической модели, о которой мы расскажем в гл. 6. Трудность, с которой встречаются в данной ситуации, состоит в том, что для подтверждения прогноза не только отсутствует прецедент для аналогии, но и не соблюдаются строгие требования, предъявляемые к истинной аналитической модели. В этом случае нет основы для сколько-нибудь точного прогноза. Аналогия вовсе не основывается на предположении о необходимости или неизбежности, а только на допущении о том, что при определенных обстоятельствах люди ведут себя «нормально» и что при повторении этих обстоятельств они, вероятно, будут вести себя так же. При изменении обстоятельств это рассуждение теряет силу. Аналитическая модель исходит из определенных предположений относительно внутренних механизмов действия изучаемой системы и обычно основывается на понятии «необходимости» определенного типа поведения. Как мы дальше увидим, это предположение может оказаться неверным. Однако в случае отклонения от аналогии мы не имеем даже этого для подтверждения каких-либо выводов.
Но что же тогда делать прогнозисту, если он не находит строго аналогичных случаев, а обнаруживает одну или несколько пар ситуаций, для которых отклонения от формальной аналогии имеют одно и то же направление? Допустим, что он все-таки попытался употребить аналогию, потому что в данном случае либо не смог, либо не был удовлетворен другими существующими методами прогнозирования. Как уже не раз указывалось в этой книге, он не может
из
отказаться от прогноза. Поскольку эти пары ситуаций — единственный доступный прогнозисту материал, он должен использовать его наилучшим образом. Следует иметь в виду, что в данной ситуации неизбежно использование субъективных суждений как собственных, так и по возможности максимального числа экспертов. Польза от построенной им несовершенной аналогии или несовершенной модели состоит в предоставлении схемы, в которой можно применить субъективное суждение. Эти суждения будут оценками тех или иных последствий отклонения от строгой аналогии. Имея указанную схему и опенки последствий отклонений, прогнозист может составить более или менее точный прогноз развития интересующей его области технологии. Хотя это и хуже, чем полная разработка одной или нескольких формальных аналогий, но все-таки лучше, чем отказ от использования метода аналогии.
7. ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В настоящей главе мы рассмотрели возможности использования исторической аналогии при прогнозировании. Прогнозист может воспользоваться исторической аналогией в тех случаях, когда захочет применить более строгий метод, чем простое субъективное суждение. Если он может найти какую-нибудь ситуацию в прошлом, сходную с прогнозируемой им ситуацией, тогда он может считать, что последствия интересующей его ситуации будут аналогичны последствиям исторической ситуации.
Однако исход прогнозируемой ситуации нельзя считать неизбежным. Не существует гарантии, что при детальном повторении обстоятельств повторятся последствия. И тем не менее, допуская существование обычного или естественного поведения людей в конкретной ситуации и принимая, что историческая ситуация, взятая в качестве образца, иллюстрирует это естественное поведение, прогнозист может основать свой прогноз на данной модельной ситуации.
Поскольку применение аналогии зависит от детального сравнения двух ситуаций, полезно располагать систематическим способом такого сопоставления. С этой целью мы составили совокупность аспектов, по которым можно сравнивать ситуации. Вследствие того, что нас интересует в первую очередь развитие технологии, предложенные аспекты включают факторы, связанные в прошлом со склонностью к нововведениям или противодействию им. В отдельных случаях более полезными могут оказаться другие совокупности аспектов. Таким образом, хотя представленная совокупность аспектов оказалась полезной в некоторых ситуациях технологического прогнозирования, прогнозист должен быть готов к тому, что в конкретном случае потребуется модифицировать совокупность аспектов в направлении, наиболее подходящем для рассматриваемой проблемы.
114
Наконец, в тех случаях, когда прогнозист не может найти ни одной ситуации, формально аналогичной прогнозируемой им ситуации, но может найти такую ситуацию, для которой все отклонения от формальной аналогии однонаправлены, он все же может сделать прогноз. Этот прогноз не будет подтверждаться исторической аналогией, так же как не будет обладать строгостью аналитической модели. Он будет основан на субъективных суждениях о влиянии отклонений от строгой аналогии. Но использование схемы неполной аналогии даст лучший прогноз, чем тот, который можно получить, исходя из совершенно бессистемных субъективных суждений.
ЛИТЕРАТУРА
1. D о m h о f С. Н. Transferring Technology by Transferring People. — Monthly Labor Review, May 1970, p. 62-63.
2. DeCharms R., Moeller G. Values Expressed in American Children’s Readers. —Journal of Abnormal and Social Psychology, 1962, №64, p. 136—142.
3. M a z 1 i s h B. The Railroad and the Space Program: An Exploration in Historical Analogy. Cambridge, MIT Press, 1965.
4. McCleland D. C The Achievity Society. Princeton, Princeton Univ. Press, 1963.
5. Morison E. E. Men, Machines and Modem Times. Cambridge, MIT Press, 1966.
6. O’C о n n e r T. A. Methodology for Analogies, Technical Report ORA-70-0003, Office of Reseach Analysis.— US Air Force, June 1970.
7. Rescher N. Introduction to Value Theory. Englewood Cliffs, N. J., Prentice-Hall, 1969.
8. Stone P. J. et al. The General Inquirer; a Computer Approach to Content Analysis. Cambridge, MIT Press, 1966.
9. Wilson M. American Science and Invention. New York, Bonanza Books, 1960.
ГЛАВА 4
КРИВЫЕ РОСТА
1. ВВЕДЕНИЕ
Хотя метод Делфи, рассмотренный в гл. 2, является популярным и удобен на практике, он обладает тем недостатком, что по существу почти полностью субъективен. Метод аналогий, рассмотренный в предыдущей главе, менее субъективен, чем метод Делфи, но он не очень точен. При применении этих методов нет никакой уверенности в том, что если определенные обстоятельства однажды привели к определенному результату, то те же обстоятельства приведут к тому же результату еще раз. Даже когда во внимание принимается историческая особенность и исторически обусловленный уровень знаний, аналогия в лучшем случае является правдоподобной гипотезой, а не точным доказательством.
Некоторые исследователи в поисках более точных методов прогнозирования нашли сходство между характером биологического развития и ростом функциональных характеристик технических устройств. Это сходство, часто только предположительное, указывает на имеющуюся возможность прогнозировать техническое развитие таким же способом, каким биологи прогнозируют рост отдельных организмов и их популяций.
На рис. 18 показано увеличение веса тыквы. Здесь рост, по-ви ди -мому, следует явно выраженному типу развития. Можно предположить, что эта модель, будучи проверена на некотором числе тыкв, могла бы быть использована для прогнозирования роста конкретной тыквы, если бы ряд точечных измерений был сделан в начале ее развития. Рис. 191 показывает рост популяции дрожжевых бактерий. Это. явление также представляет довольно хорошо выраженный тип развития. Биолог мог бы предсказать рост числа дрожжевых бактерий, имея несколько точечных данных за первые несколько дней. Сходные типы кривых описывают протекание химических реакций в замкнутой системе с ограниченным количеством реактивов.
Рис. 20—23 иллюстрируют тот же тип поведения для нескольких технических примеров. На каждом из этих рисунков показан рост
1 Эти диаграммы первоначально появились в [2].
116
Дни
Рис. 18. Увеличение веса тыквы (по кривой Перла)
Дни
Рис. 1 9. Рост популяции дрожжевых бактерий (по кривой Перла)
Год
Рис. 2 0. Увеличение эффективности двух различных источников света
1932 1934 1936 1938 1940 1942 1944 1946 1948
Год
° 1
° 2
Рис. 2 1. Кривые скоростей реактивной и винтовой
авиации
1. Винтовая авиация. 2. Реактивная авиация
Паровая турбина о
Паровая турбина °
т ^Парсонс
Jpaunn икспеншн ° г
° Корниш
о Корниш
о Уатт
° Уатт
о Ньюкомен
° Сэвери
__j____1___।____।----1—
1600 1700 1800 1900 2000
1920 1930 1940 1950 1960 1970 Год
Рис. 2 3. Рост эффективности коммерческих электростанций, работающих на угле
Год
Рис. 2 2. Рост к. п. д. паровых двигателей
определенной функциональной характеристики. В каждом случае рост следует таким же S-образным кривым, которые характеризовали рост тыквы и колонии дрожжевых бактерий. Заметим, что рис. 22 и 23 нанесены на полулогарифмическую сетку, в то время как рис. 18 и 19 имеют равномерный масштаб. Применение полулогарифмического масштаба удобнее, когда требуется изобразить широкий диапазон величин, но его употребление приводит к выпрямлению нижней части кривой роста, что делает S-образную форму графика менее наглядной.
На рис. 20 показан рост эффективности двух различных типов источников света. Первые модели ламп накаливания и флюоресцентных ламп отличаются низкими уровнями функциональных характеристик, которые быстро растут, но затем, после того как устройство достигло предела эффективности, рост прекращается. Следует отметить, что, для того чтобы первые модели флюоресцентных ламп были конкурентоспособными, их функциональные характеристики должны были быть примерно на уровне функциональных характеристик последних моделей ламп накаливания.
На рис. 21 показаны скорости нескольких первых реактивных самолетов. На нем также изображены скорости, достигнутые за тот же период на винтовых самолетах. Точки на рисунке (без подписей) соответствуют официальным мировым рекордам.
Точки с символами соответствуют скоростям, регистрация которых не отвечала правилам, установленным Международной авиационной федерацией для официальных рекордов (в соответствии с
119
правилами необходимо произвести четыре полета на измеренное расстояние: два в одном направлении, два в противоположном). Летные данные первого реактивного самолета Хенкеля «Хе-178» не позволяли ему конкурировать с винтовыми самолетами того времени. Однако за два с половиной года реактивная авиация столь быстро шагнула вперед, что превзошла винтовую в скорости. Правда, начальный темп роста не сохранился. Хотя кривая скорости и не перестала расти, темп роста существенно снизился. В следующей главе мы увидим, что фактически рост скорости реактивной авиации окажется продолжением тенденции, установленной винтовой авиацией. Из диаграммы видно, что «первый» реактивный самолет в действительности изобретался несколько раз. «Хе-178» должен был, по замыслам конструктора, развивать скорость около 360 миль/ч, но никогда не развивал и половины этой скорости. Источником затруднений был механизм шасси, который не срабатывал и шасси не убирались во время полета. На вопрос, обладал ли «Хе-178» уникальными летными качествами, можно ответить так: «Глостер Е-28/39» и «ХР-69», первые реактивные самолеты, созданные в Великобритании и Соединенных Штатах, имели точно такие же летные качества.
Рис. 22 показывает рост к.п.д. паровых двигателей, от первой машины Сэвери до современных паровых турбин с их уровнем функциональных характеристик. Рост существенно снизился за последние годы из-за максимальных температурных пределов доступных материалов.
На рис. 23 изображена кривая роста эффективности коммерческих электростанций, измеренной в киловатт-часах электроэнергии, в расчете на фунт угля. Заметим, что сюда входит не только эффективность паровых двигателей, показанная на предыдущем рисунке, но учитываются также потери в системе, начиная от выработки механической энергии на роторе турбины и кончая распределительным щитом. Так как точечные данные взяты за период, который не уходит далеко в прошлое, медленный начальный подъем S-образной кривой незаметен. Однако обычное снижение роста здесь очевидно с приближением эффективности к пределу, определяемому физическими законами.
Так как кривая роста функциональных характеристик техники, по-видимому, ведет себя так же, как кривая роста биологических организмов, кажется естественным попытаться провести аналогию между ними. Цель такой попытки двоякая: обосновать использование кривых роста для прогнозирования научно-технического развития и создать такую модель процесса развития техники, чтобы прогнозы могли составляться с большей точностью. Ленц провел довольно полную разработку такой аналогии. Результат показан в табл. 121. По нормам, о которых говорится в гл. 3, эта аналогия не совсем полная. Она скорее теоретическая, чем практическая. Ленц и сам не придает этой аналогии большого значения. Наоборот, он
1 Таблица взята из [1].
120
занимает позицию, согласно которой аналогия с биологическим ростом делает возможным использование кривых роста, но их применение должно базироваться на достигнутом с их помощью успехе в прогнозировании, а не только на силе аналогии с системами живых организмов.
Таблица 12
Аналогия между ростом клеток и техническим развитием*
Биологический рост Техническое усовершенствование
Исходная клетка Первоначальная идея или изобретение
Деление клетки Процесс изобретательства
Клетка второго поколения Новая идея или изобретение
Период деления клетки Время, необходимое для того, чтобы первоначальное изобретение вызвало появление нового изобретения
Питательная среда Экономическая поддержка, оказываемая изобретению
Срок жизни клетки Полезная жизнь изобретения
Естественная смерть клетки Устаревание изобретения
Клеточная масса Техническая область или класс машин
Предел объема клеточной Пределы экономического спроса на изобретение в
массы данной технической области
Объем клеточной массы Совокупность существующих неустаревших изобретений в данной технической области
Жизнеспособность клеточной массы Эксплуатационные характеристики
* Из работы [1].
Независимо от того, будут ли кривые роста использоваться как усовершенствованная форма аналогии или просто как рабочий инструмент, не связанный с данной аналогией, необходимо продолжить кривую за пределы, определяемые данными о прошлом развитии. Не очень удачным является прием, когда кривая, нанесенная на график, продлевается «от руки» (без всяких обоснований и расчетов). Вместо этого приема «от руки» к данным о прошлом необходимо подобрать математическую функцию и затем использовать эту функцию для оценки будущего. В разделах 3 и 4 мы обсудим этот метод. Однако предварительно рассмотрим другое использование кривых роста при технологическом прогнозировании.
2. КРИВЫЕ ЗАМЕЩЕНИЯ
В одних случаях необходимо предсказать скорость, с которой новое технологическое решение будет вытеснять предыдущее, используемое для получения тех же функциональных характеристик.
121
Рис. 2 4. Удельный вес судов амери- Рис. 2 5. Удельный вес судов американского торгового флота, использующих канского торгового флота, сделанных из механические двигатели металла
Иначе говоря, необходимо предсказать скорость, с которой новая техника замещает старую. В других случаях нет старой техники и нас интересует скорость адаптации техники к выполнению таких функций, которых ранее она не выполняла. В подобной ситуации термин «кривые замещения» может показаться непригодным, тем не менее мы будем применять его по отношению к обоим случаям.
Мы видим, что диаграммы замещения одной техники другой также представляют собой S-образные кривые. Два типичных примера приведены на рис. 24 и 25. Рис. 24 показывает процент тоннажа кораблей американского торгового флота, использовавших в 1870— 1965 гг. вместо парусов механические двигатели. Рис. 25 показывает процент тоннажа кораблей, сделанных из металла, а не из дерева в 1885—1965 гг. (термин «металл» здесь включает все виды металлов, а также их сплавы и железобетон).
Замена паруса двигателем и дерева металлом представляет собой S-образную кривую. К судам, созданным в соответствии с устаревшими технологическими решениями, относятся не только те суда, которые сохранились со времен, предшествующих введению последующей техники, — корабли еще долго строились из дерева после 1885 г. и еще долго оснащались парусами после 1870 г. Однако большей частью такое использование старой техники связано с ее применимостью (и с ее размерами) и в тех случаях, когда новейшая техника 122
Рис. 2 6. Количество электрифицированных домов в США
1910 1920 1930 1940 1950 1960 Год
еще не доказала свою экономичность и надежность. По мере того как новейшая техника продолжала утверждать себя во все расширяющемся разнообразии применений, более ранняя техника устранялась.
Такой же тип поведения можно ожидать в любой ситуации, где новая техника замещает старую. Новая техника не будет принята всеми сразу. Всегда будет существовать определенный риск, связанный с использованием новой техники, и некоторые потенциальные ее потребители предпочтут, чтобы кто-то другой взял на себя этот риск. Они будут работать со старой техникой, пока кто-то не попробует применить новую. Другие, осознавая, что имеется также риск и в неиспользовании новой техники, будут испытывать ее, и если испытание будет успешным, то остальные сделают то же самое. Следовательно, можно ожидать, что замещение более старой техники новой описывается кривой роста. Используя кривую роста, разработанную для описания функциональных характеристик, прогнозист может разрабатывать прогнозы.
Если вопрос стоит не о замене старой техники новой, а об использовании новой техники, которая выполняет функции, ранее ею не выполняемые, то мы все равно имеем тот же тип кривой роста. Рис. 26 показывает процент электрифицированных домов в США с 1907 по 1955 г. Электричество, заменив в какой-то степени керосиновые лампы и свечи электрическими лампами, а ящики со льдом — холодильниками, стало питать механизмы, вытеснившие ручные операции, такие, как стиральные машины и пылесосы, и механизмы типа фенов и кондиционеров, выполняющие операции, прежде просто недоступные. Кривая роста какой-нибудь новой техники будет вести себя в общем так же, как кривая электрификации домов, частично из-за того, что экономика выдвигает ее на первое место, и частично из-за склонности некоторых людей быть новаторами, которые испытывают новое мгновенно, в то время как большинство остается подражателями, применяя эту технику только после того, как кто-то показал пример.
123
Теперь мы займемся проблемой подбора математической функции к точечным данным их истории развития так, чтобы можно было предсказать Последующий рост S-образной кривой.
3. КРИВАЯ ПЕРЛА
В этом разделе мы рассмотрим специфическую кривую роста, известную как логистическая кривая, кривая Перла — Рида, или просто кривая Перла. Раймонд Перл (1870—1940), американский биолог и демограф, провел обширные исследования роста организмов и популяций. Он нашел, что кривая, которая теперь носит его имя, очень хорошо описывает этот рост. Результаты, являющиеся типичными, показаны на рис. 18 и 19.
Уравнение кривой Перла имеет вид
(«')
В этом уравнении L является верхним пределом переменной г, а а и b — параметры. Кривая имеет начальное значение, равное 0, при t, равном минус бесконечности, и достигает предельного значения L при t, равном плюс бесконечности. (Если начальное значение у0 0, то оно может быть прибавлено к правой части уравнения как константа.) Если мы возьмем вторую производную от у по времени, мы увидим, что точка перегиба кривой находится в точке
t = (lna)/Z>, когда у — 1/2 jL.
Кривая симметрична относительно этой точки перегиба, верхняя половина является отражением нижней. Это можно увидеть на рис. 27, где изображена кривая, у которой L, а и b равны единице. Симметричность кривой приводит к тому, что а определяет место кривой на временной оси, в то время как b определяет крутизну серединной части кривой. Если кривая имеет ординату yt, когда время равно tb и у2, когда время равно t2, то изменение а приведет к увеличению или уменьшению и t2 на одинаковое число, в зависимости от соответствующего смещения кривой влево или вправо. Однако изменение а не окажет никакого влияния на отрезок времени (t2—С) для кривой, изменяющейся от yt до у2.
Обычно в технологическом прогнозировании верхний предел L определен известными физическими ограничениями для конкретного технологического решения. Требуется установить значения а и Ь, которые удовлетворяют нескольким точечным данным, относящимся к прошлому. Эти параметры позволят прогнозировать будущее развитие. В некоторых случаях прогнозист может также на основании имеющихся данных попытаться определить L, оценив те значения L, а и Ъ, которые дают наилучшие приближения. Однако
124
такая процедура обычно нецелесообразна. На ранних стадиях развития какой-нибудь техники главной детерминантой роста является размер усилий по преодолению начальных трудностей, связанных с овладением новыми технологическими решениями. На этих стадиях максимальный верхний предел не оказывает большого воздействия на рост. Таким образом, верхний предел не скажется на данных за такой ранний период, и прогнозисту не следует пытаться определить предел на их основе.
Теперь обратимся к проблеме определения параметров а и b методом наименьших квадратов по точечным данным. Допустим, у нас имеется совокупность из N наблюдений у,- за время t,. Нам нужно минимизировать выражение
Однако если мы последуем стандартной методике взятия частных производных по а и Ь и приравнивания полученных выражений нулю, то получим два трансцендентных уравнения, которые, вообще говоря, могут быть решены только в частных случаях и решение которых сопряжено со значительной трудностью. Общего решения, подобного тому, какое мы получим в случаях с параболической регрессией и множественной линейной регрессией, нет.
Для того чтобы избежать трансцендентного уравнения, поступим следующим образом. Сперва мы представим уравнение в виде
Затем пусть
~-----1 = ae~bt.
у
Y — In (Uy — 1) = In а —- bt.
(4-2)
(4-3)
125
Из данных о прошлом развитии мы можем получить значение У,, относящееся ко времени г,-. Теперь мы можем минимизировать выражение
N
(У,-Inа 4-Мг)2
1
для получения регрессии Y на t. Свободным членом уравнения регрессии является In а, а коэффициентом регрессии — Ь.
Данная процедура, конечно, не минимизирует сумму квадратов разностей между исходными данными и выравненной кривой. В действительности она минимизирует сумму квадратов отношений исходных данных и выравненной кривой. При этом берется отношение или данных к значениям по кривой, или наоборот, но так, чтобы оно было больше единицы. Этот метод дает простой и объективно воспроизводимый способ выравнивания данных по кривой. Этот способ интуитивно удовлетворителен, так как если бы сумма наименьших квадратов была равна нулю, то кривая прошла бы через все точки. Таким образом, даже если этот метод не обеспечивает подбора кривой способом наименьших квадратов для исходных данных, он все же является удовлетворительным для прогнозирования на основе данных о прошлом.
Следует заметить, что некоторые вычислительные центры имеют программы, в которых не используется указанный выше метод выделения экспоненциального члена логарифмирования, но в которых предусматривается итерационный метод, или метод проб и ошибок, для выбора наилучших параметров а и b (а иногда и L). Когда есть одна из таких программ, она может быть использована вместо алгоритма, описанного выше.
4. КРИВАЯ ГОМПЕРЦА
Это другая часто используемая кривая роста. Названа она в честь Бенджамина Гомперца (1799—1865), английского статистика и математика, который первым предложил эту кривую как закон поведения уровней смертности. Было установлено, что она описывает также и распределение дохода.
Уравнением кривой Гомперца будет
у = Le~be (4-4)
Как и кривая Перла, кривая Гомперца простирается от нуля при t, равном минус бесконечности, до верхнего предела L при t, равном плюс бесконечности. Кривая, однако, несимметрична. Точка перегиба приходится на
t ~ (In b)/k, а у — Lie.
126
На рис. 28 показана кривая Гомперца, у которойL, Ьик равны единице.
При подгонке кривой Гомперца к совокупности данных мы сталкиваемся с той же проблемой, что и в случае с кривой Перла. Если мы попытаемся минимизировать сумму квадратов разностей между значениями ординат кривой Гомперца и нашими данными, то полу-
Рис. 2 8. Кривая Гомперца
чим трансцендентное уравнение, которое в замкнутой форме неразрешимо. Поэтому используем в основном такой же подход, как в предыдущем разделе. Преобразуем уравнение (4-2) следующим образом:
In (ylL) = — be~kt, (4-5)
In [In (Uy)] = In b — kt. (4-6)
Заметим, что L/y всегда больше единицы, следовательно, in (Ljy) всегда положителен, и операция с левой частью уравнения (4-6) всегда легко осуществима.
После того как верхний предел определен и данные преобразованы так, как показано в левой части уравнения (4-6), примем
Y = In [In (Uy)} (4-7)
и найдем к и Ь, минимизируя
N
2(уг-1п&-^г
1
для нахождения регрессии для У на/. Свободным членом уравнения регрессии является lnb, а коэффициентом регрессии —к (заметим, что к — положительное число, а коэффициент регрессии здесь всегда будет иметь отрицательный знак, поэтому он равен к со знаком минус).
Как и в случае с кривой Перла, согласно этому методу минимизируется квадрат функции отношений между ординатами выравнивающей кривой и исходными данными, а не квадратов разностей между значениями ординат выравнивающей кривой и данными. Тем не ме
127
нее этот метод легок в обращении, удобен на практике и, следовательно, удовлетворяет как инструмент прогнозирования.
Некоторые вычислительные центры имеют также программы, которые используют итеративные методы для выравнивания по кривой Гомперца. Если имеется одна из таких программ, проще использовать ее, а не метод, описанный выше.
5. ПРИМЕРЫ
Рассмотрим несколько примеров выравнивания данных, относящихся к прошлому, по кривым Перла и Гомперца. Мы выравним по одной или обеим кривым несколько рядов данных, использованных ранее в этой главе для иллюстраций. В заключение мы рассмотрим некоторые данные, охватывающие лишь часть S-образной кривой, и используем их как основу для прогноза.
Рис. 29 и 30 повторяют график роста эффективности паровых двигателей. На рис. 29 вычерчена кривая Гомперца, а на рис. 30 — кривая Перла. Обе кривые были рассчитаны при верхнем пределе эффек
Год
Рис. 2 9. Кривая Гомперца, подобранная к данным о возрастании к. п. д. паровых двигателей
Год
Р и с. 3 0,- Кривая Перла, подобранная к данным о возрастании к. п. д. паровых двигателей
тивности, равном 50% (по оценке Тиринга). Заметим, что в обоих случаях существует некоторое рассеивание вокруг кривой, которое больше, чем в случаях с тыквой и колонией дрожжевых бактерий на рис. 18 и 19. Это рассеивание, несомненно, указывает на то, что сход-
128
ство между биологическим и техническим ростом не такое «сильное», как может показаться. Кривая Гомперца круче кривой Перла и переходит в «плато» быстрее ее.
Рис. 31 повторяет график роста эффективности коммерческих электростанций Соединенных Штатов.
Кривая Гомперца проведена через поле точек. Кривая рассчитывалась при верхнем пределе общей эффективности, равном 35%, вклю
Эффективность, кВт ч/фунт
Год
Рис. 3 1. Кривая Гомперца, подобранная к данным о росте эффективности электростанций
Год
Рис. 3 2. Кривая Перла, подобранная к данным о росте тоннажа судов торгового флота, использующих механические двигатели
чая все потери преобразования от сжигания топлива до выработки электроэнергии. Заметим, что отклонение точек от кривой за период 1940—1955 гг. может быть объяснено как следствие второй мировой войны. За этот период введение в действие новых электростанций было сведено к минимуму. Больше десяти лет (1945—1955) потребовалось стране, чтобы компенсировать отставание и ввести в действие такое количество новых мощностей, что старые, менее эффективные станции можно было исключить из производства.
Рис. 32 повторяет график перехода американского морского флота с парусов на двигатели. Точки выравнены по кривой Перла. В данном случае кривая показывает более быстрый переход, чем это имело место в действительности. В 1870 г. (первый год, для которого есть статистические данные) более 30% всего тоннажа уже использо-
129
5-165
вало механический двигатель. Однако, хотя первый американский атлантический пароход был спущен на воду в 1847 г., кривая, по всей видимости, хорошо подойдет и к более ранним данным. Судя по кривой Перла, переход занял довольно продолжительное время, но на самом деле рост был более быстрым вначале и менее быстрым в конце, чем это охарактеризовано кривой.
Рис. 3 3. Кривая Гомперца, подобранная к данным о росте тоннажа торговых судов, сделанных из металла
Рис. 3 4. Кривая Перла, подобранная к данным о росте числа электрифицированных домов
Рис. 33 повторяет график перехода от дерева к металлу в качестве основного материала при создании американских торговых судов. Как это видно из рисунка, к точкам подгонялась кривая Гомперца. Подгонка в общем довольно неплохая. Несколько отклонений можно объяснить двумя мировыми войнами и депрессией. Обе войны явились причиной увеличения тоннажа металлических судов, в то время как депрессия привела к снижению тоннажа судов из металла, временно снижая рост, который не прекращался с 1885 г.
Рис. 34 повторяет график электрификации домов. Точки выравниваются по кривой Перла. Депрессия явилась причиной отклонения некоторых точек от кривой, а именно в 1935 г. процент электрифицированных домов был фактически на 0,8% меньше, чем в 1930 г.
Примеры, приведенные в этом разделе, показывают, что данные! представляющие рост уровня функциональных характеристик, до
130
вольно хорошо могут быть описаны той или иной математической функцией. Даже если явление, характеризуемое ростом этих данных, может лишь весьма условно быть аналогом биологического роста, кривые роста, первоначально полученные для развития организма, по-видимому, адекватно описывают поведение уровня функциональных характеристик.
6. ПРИМЕР ПРОГНОЗА
В предыдущем разделе мы рассматривали те случаи, когда рост был более или менее законченным, и подбирали кривую роста к совокупности данных. Основной целью такого подхода было продемонстрировать, что обычно применяемые два вида кривых роста в действительности хорошо соответствуют развитию техники. Однако это не характерная ситуация. Обычно нам нужно спрогнозировать, каким образом кривая будет приближаться к своему верхнему пределу. Этот прогноз требуется составить на основе данных, относящихся только к первой части полной 5-образной кривой.
Для того чтобы проиллюстрировать, как это делается, мы рассмотрим пример такого прогноза. Возьмем данные о количестве телефонов на 1 тыс. человек в Соединенных Штатах и попытаемся предсказать будущий рост этого показателя. Этот рост можно рассматривать или как кривую замещения, показывающую скорость адаптации новой техники, или как меру уровня функциональных характеристик американской телефонной службы в границах расширенной системы связи.
Сперва мы должны оценить возможный верхний предел для роста параметра, который мы хотим прогнозировать. Целесообразно допустить, что число телефонов не превысит 1 тыс. на 1 тыс. человек (т. е. один телефон на человека), но на каком расстоянии от этого предела прекратится рост? Ясно, что младенцы и дошкольники будут мало пользоваться телефоном. Даже дети старше 13 лет будут нечасто нуждаться в телефоне и будут использовать телефон, принадлежащий взрослому члену семьи. Таким образом, кажется разумным установить верхний предел, равный одному телефону на человека от 15 лет и старше (заметим, что такой выбор отчасти обусловливается формой публикации данных переписи, т. е. в виде рядов с пятилетним возрастным интервалом, начиная с интервалов 0—4, 5—9 и т. д.). Используя данные переписи 1967 г., мы получаем предельное значение, равное 696,9 телефона на 1 тыс. человек.
Подберем к данным о телефонах кривую Перла. Сначала мы должны трансформировать данные, используя преобразование, приведенное в разделе 3. Результаты показаны во второй колонке табл. 13. Затем подберем к преобразованным данным прямую. Результаты такого выравнивания показаны в третьей графе табл.-13. Кроме того, преобразованные данные и выравнивающая прямая изображены на рис. 35. Чтобы составить прогноз на дату после последней точки,
131
5'
Год
Рис. 3 5. Кривая регрессии, подобран-ная к преобразованным данным о числе телефонов на 1 тыс. человек
Рис. 3 6. Прогноз числа телефонов на i тыс. человек
относящейся к 1967 г., мы просто продолжим подобранную прямую. Значения линии регрессии после 1967 г. как в таблице, так и на рисунке являются прогнозом. Теперь, имея прогноз для преобразованной переменной, мы должны выполнить обратные манипуляции. Для этого мы просто повторяем в обратном порядке те действия, с помощью которых мы получили У в уравнениях (4-2) и (4-3). Результаты выполнения обратных преобразований показаны в четвертой графе табл. 13. Это и будет подобранная кривая Перла, продолженная до 2000 г., значения которой непосредственно соответствуют числу телефонов на 1 тыс. человек. Начальные данные и подобранная кривая представлены на рис. 36.
Прогноз предсказывает снижение скорости роста. К 2000 г. число телефонов на 1 тыс. человек будет немного меньше предполагаемого предела, равного 696,9. Однако необходимо иметь в виду, что в этом прогнозе предсказывается число телефонов на 1 тыс. человек. Абсолютное же количество телефонов будет увеличиваться с ростом населения.
Разрабатывая и используя этот прогноз, мы должны иметь в виду несколько вещей. Во-первых, мы предполагали наличие верхнего предела для роста. Этот предел основывался не на физических законах, а на приближенной оценке потребности в телефонах у различных возрастных групп населения. Далее, мы предполагали, что приближение к этому, верхнему пределу будет описываться определенной математической функцией, кривой Перла. Наконец, мы предполагали, что два параметра этой кривой могли быть определены аналити-132
Таблица 13
Число телефонов в расчете на 1 тыс. человек (данные преобразованы для выравнивания по кривой Перла)
Год Преобразованные значения Значения, полученные по выравнивающей прямой Обратное преобразование значений, полученных по прямой
1876 8,8526 6,2432 1,3565
1880 6,4532 5,9083 1,8947
1885 5,5530 5,4897 2,8756
1890 5,2640 5,0712 4,3607
1895 4,9746 4,6526 6,6061
1900 3,6567 4,2340 9,9910
1905 2,5900 3,8154 15,0728
1910 2,0187 3,3968 22,6543
1915 1,7458 2,9783 33,8572
1920 1,5403 2,5597 50,1940
1925 1,3445 2,1411 73,5423
1930 1,1942 1,7225 105,9785
1935 1,1942 1,3040 149,2954
1940 1,1742 0,8854 204,2376
1945 0,9282 0,4668 269,4920
1950 0,3984 0,0482 341,2251
1955 0,0712 —0,3704 413,6749
1960 —0,3357 —0,7889 480,8352
1965 —0,7714 — 1,2075 538,3605
1966 —0,9107 —1,2912 548,4961
1967 —1,0521 —1,3749 558,1607
1970 —1,6263 584,3785
1980 —2,4634 644,4300
1990 —3,3006 674,4395
2000 —4,1377 688,3148
ческим выравниванием, основанным на значениях этих параметров в прошлом. Даже если бы мы установили верхний предел на основе какого-нибудь физического закона, все равно требовалось бы принять последние два допущения. До тех пор пока два (или три) допущения обоснованы, прогноз остается приемлемым. Наша степень уверенности в прогнозе должна быть непосредственно связана с нашей степенью уверенности в обоснованности допущений в каждом конкретном случае. Может показаться, что использование сложной математической техники подгонки добавляет обоснованность прогнозу, однако нужно признать, что это только видимость. Обоснованность прогноза гораздо более зависит от надежности данных и обоснованности основных допущений, чем от математики. Математическая техника подгонки кривых является объективным средством извлечения смысла из данных о прошлом и наших допущений. Это ни в каком отношении не добавляет к ним обоснованности.
133
7. ПОДГОТОВКА ПРОГНОЗА
В предыдущем разделе мы рассмотрели подбор математической функции к совокупности данных. Предположим, что мы находимся на ранией стадии развития нового технологического решения. У нас имеется несколько точечных данных, относящихся к первым нескольким моделям, и мы хотим спрогнозировать будущее развитие этой разработки. Но это нечто большее, чем просто подбор кривой к некоторым данным. Теперь мы рассмотрим несколько других соображений.
Во-первых, та особенность, которая будет несколько раз упомянута в этой книге, а именно значение использования однородных данных. Прогноз будущего роста может быть сильно искажен неоднородными данными. Это особенно важно при установлении времени изобретения, характеризуемого определенным уровнем функциональных характеристик. Если дата,, относящаяся к изобретению с одним уровнем, является тем временем, когда впервые лабораторный экземпляр показал некоторый уровень эксплуатационных качеств, то дата изобретения с другим уровнем относится ко времени выпуска его первого промышленного прототипа, а третья является временем, когда модель добилась большого коммерческого успеха.
При этом точечные данные являются неоднородными. По меньшей мере это увеличит разброс данных, что приведет к излишне большим стандартным ошибкам коэффициентов регресс»! и излишне широкому доверительному интервалу. Результаты могут быть даже хуже, если данные содержат систематические искажения. Например, если первые точки представляют даты лабораторного воплощения модели, в то время как остальные точки относятся ко времени их крупного коммерческого производства, то прогнозируемый уровень будет смещен вниз. Действительный рост функциональных характеристик будет проходить гораздо быстрее, чем предсказанный.
' Оба рассмотренных выше метода выравнивания для получения кривых Гомперца и Перла требуют оценки верхнего предела потенциального роста функциональных характеристик, данного устройства. О том, как это делается, было бегло упомянуто. Теперь мы обсудим этот аспект более подробно. Оценка верхнего предела проста для кривой замещения. В большинстве случаев он будет равен 100%. В некоторых случаях могут быть особые условия применения, для которых последующая техника просто не подходит. Можно допустить, что более ранняя модель так и будет применяться в этих условиях. Следовательно, мы можем исключить ее из рассмотрения. Тогда может быть предсказано, что последующая модель захватит 100% остающихся областей применения. Заметим, что для того, чтобы получить прогноз общего числа машин в действии в заданное время, необходимо также спрогнозировать общее число мест их применения. Для этого, кроме прогноза замещения, требуется выполнить специальный прогноз.
134
При прогнозировании уровня функциональных характеристик верхний предел в общем случае устанавливается каким-либо фундаментальным физическим законом. Сюда относятся границы возможной эффективности, верхние пределы возможных скоростей и т. д. Определение такого рода верхнего предела требует тщательного изучения специфических технических особенностей, присущих данному устройству, чтобы можно было бы определить влияние каждой особенности. В общем, прогнозист может совершать ошибки двух видов при оценке такого верхнего предела. Это переоценка и недооценка. Обычно для каждого вида ошибок есть свои специфические причины.
Наиболее распространенной причиной недооценки верхнего предела роста является чрезмерное внимание к известным в настоящее время трудностям и проблемам и подчеркивание их. Эти проблемы обычно носят скорее практический, нежели теоретический характер. К типичным проблемам такого рода относятся технологические допуски, недостаток необходимых материалов и проблемы высоких затрат. История показала, что человеческая изобретательность часто может преодолеть такого рода трудности. Могут быть найдены производственные методы, позволяющие с желаемой точностью получать данные без использования высококвалифицированных операторов, без которых в подобных случаях ранее нельзя было обойтись. Часто могут быть найдены заменяющие материалы или альтернативные устройства, не требующие редких материалов. Проблемы высоких затрат часто разрешаются просто выпуском продукции в большом масштабе. Осведомленность о текущих проблемах не должна принуждать прогнозиста слишком низко оценивать верхний предел. Вместо этого он должен понять, что трудности явятся причиной низкого темпа роста в начале S-образной кривой, а та часть кривой, которая описывает быстрый подъем, даст хороший прогноз нововведений, которые можно ожидать после того, как трудности будут преодолены.
Переоценки потенциального верхнего предела обычно связаны с неучетом пределов теоретического характера. Обычно прогнозист начинает со слишком упрощенной теоретической модели процесса или устройства. Пределы, предсказанные по этой модели, будут слишком высокими, а более низкие пределы определяются факторами, которые не учитывались в модели. Типичным примером такого рода будет случай, когда не принимаются во внимание влияния, незначительные при низких уровнях эксплуатационных качеств, которые начинают преобладать с увеличением размера устройства или его эксплуатационных качеств. Другой ошибкой является игнорирование влияния изменений размера устройства, на применяемые материалы (т. е. с уменьшением размера материал не может считаться однородным, и прогнозист должен учитывать его кристаллическое строение и неоднородность). Еще одним примером будет тот случай, когда должным образом не учитываются влияния размеров устройств, определяемые по квадратному и кубическому законам (т. е. с изме
135
нением размера площадь изменяется как квадрат линейного размера, в то время как емкость изменяется как куб его. Это значит, что с уменьшением размера устройства его поверхность уменьшается медленнее, чем объем, и влияние размера поверхности может стать важным. С увеличением размера поверхность увеличивается в меньшей степени, чем объем, и способность к выдерживанию нцгрузки или передаче энергии может быть ограничена площадью поверхности). Наконец, часто не замечают предел, устанавливаемый взаимодействиями, которые дают себя знать, как только ряд одинаковых устройств соединяется между собой в попытке увеличения какой-либо функциональной характеристики. Например, сила тока, получаемого от простой электрической батареи, всегда ограничена площадью электрода, которая ограничивает скорость протекания химической реакции в батарее. Если же требуется ток большей силы, то одно решение будет заключаться в создании большей по величине батареи, а другое — в параллельном соединении двух батарей. Если батареи идентичны, то это в принципе будет равно увеличению площади электрода в два раза и соответственно увеличению в два раза максимальной силы тока. Однако на практике батареи никогда не бывают одинаковыми. У одной батареи напряжение на клеммах будет немного больше, чем у другой. Это явится причиной некоторого обратного тока через батарею, у которой напряжение ниже. Обратный ток нельзя подключить к внешней нагрузке. Более того, он может укоротить жизнь обеих батарей. Такого рода взаимодействия неизбежно встречаются тогда, когда одинаковые устройства соединяются вместе для увеличения уровня функциональных характеристик, и поэтому верхний предел ее всегда меньше предсказуемого в результате простого анализа, который не рассматривает взаимодействия.
Прогнозист должен осознать, что нет абсолютных гарантий от ошибки при оценке конечного верхнего предела роста определенного технического устройства. Однако он может увеличить свои шансы на точную оценку предела, не забывая типы возможных ошибок и их вероятные источники.
Даже если прогнозист сделает правильную оценку достижимого верхнего предела, его прогноз, однако, может быть опровергнут другим фактором. Достижение того же уровня функциональных характеристик может оказаться возможным с помощью другого устройства, которое лучше в техническом, экономическом или и в том и в другом отношениях. В этом случае «устаревшее» может никогда не достигнуть пределов, которые теоретически были бы возможны для него. Например, можно сконструировать пропеллеры, которые могут работать на сверхзвуковых скоростях и которые позволят самолетам с турбовинтовыми или даже с поршневыми двигателями развивать скорости до 800 миль/ч. Однако на самом деле винтовые самолеты не развивают таких скоростей. Скорость реактивных самолетов может достигать не только 800 миль/ч, но в два и три раза больше. Стоило появиться реактивному двигателю, как разработки сверхзву
136
кового пропеллера зашли в тупик и были прекращены по экономическим причинам.
В заключение нужно отметить, что рассмотренные выше кривые роста, относящиеся к различным устройствам, обычно ограничивались одним техническим решением. Когда рассматриваются два технических решения, для каждого делаются свои собственные кривые роста. Это иллюстрирует очень общую ситуацию. S-образная кривая типична для поведения определенного технического решения. Кривые роста не могут использоваться для прогнозирования за пределами конкретного технического решения. В следующей главе мы рассмотрим проблемы такого прогнозирования.
8. ВЫВОДЫ
Данное технологическое решение с точки зрения достижения уровня функциональных характеристик не может улучшаться безгранично. Почти всегда есть определенный верхний предел для функциональных характеристик, достижимый этим устройством. Таким образом, прогнозируя будущее развитие конкретного устройства, прогнозисту нужно установить темп приближения к пределу. Если имеющиеся данные наносятся на чертеж, часто оказывается, что они представляют собой нижнюю часть S-образной кривой. Следовательно, прогноз может быть получен восполнением недостающей части этой кривой. Однако требуется объективный метод подбора кривой, а не просто продолжение графика «от руки».
В других областях исследования было замечено, что ряд явлений характеризуется такими же S-образными кривыми роста. Можно провести аналогию между этими явлениями и развитием конкретного устройства, которая покажет, что, по всей вероятности, они представляют один тип кривой роста. Однако эта аналогия в лучшем случае очень слабая. Применимость кривых роста в технологическом прогнозировании гораздо больше зависит от их фактических параметров, нежели от какой-то аналогии с популяциями или распределением доходов.
В технологическом прогнозировании широко используются две кривые роста, отчасти из-за простоты их применения, отчасти потому , что они действительно хорошо подходят к данным, характеризующим прошлое развитие. Это кривая Перла и кривая Гомперца. Простые методы подбора кривых позволяют прогнозисту определить их параметры объективным и воспроизводимым путем прямо по совокупности данных. Коль скоро эти параметры определены, кривая может быть вычерчена и продление ее в будущее использовано как прогноз.
Основным преимуществом при применении кривых роста является их большая объективность по сравнению с интуитивными методами прогнозирования, подобными методу Делфи. Тем не менее видимость полной объективности может вводить в заблуждение.
137
Альтернатива, применить ли для выравнивания кривую Перла или Гомперца, до сих пор решается субъективным выбором, основанным отчасти на субъективной оценке пригодности подобранной кривой к данным прошлого развития. Если выбор базируется только на сравнении сумм квадратов отклонений от данных, соответствующих двум кривым, то и в этом случае нужно признать, что выбор этого критерия остается все же субъективным. Выбор может быть даже еще более субъективен, если в его основе лежит внешний вид двух графиков.
Добавим, что применение кривых роста приводит к более точным результатам, чем метод аналогий, особенно когда имеется достаточное количество информации для того, чтобы получить статистически существенные оценки параметров в уравнениях. Тем не менее нужно иметь в виду, что нет гарантий того, что будущая функциональная характеристика данного устройства, получаемая как продление той же кривой роста, будет продолжением прошлой характеристики. В прошлом такое случалось много раз, однако в отдельных случаях соответствующее развитие функциональных характеристик может не произойти. Следовательно, нельзя считать этот метод совершенно точным (подробнее об этом будет сказано в гл. 6).
Несмотря на то что кривые роста не могут быть ни совершенно объективными, ни совершенно точными, использование их все-таки предпочтительнее, чем использование метода Делфи или аналогий, если имеется достаточное количество данных из истории развития данного устройства.. Кривые роста дают прогнозисту простой метод для получения объективно воспроизводимого прогноза, который основывается на прошлых функциональных характеристиках большого числа модификаций данного технологического решения.
ЛИТЕРАТУРА
1. Lenz R. С. Jr. Technological Forecasting, 2nd ed_, USAF Aeronautical Systems Division, Wright-Patterson Air Force Base, Ohio, June 1962.
2. Pearl R. The Biology of Population Growth. N. Y., Alfred A. Knopf, 1925.
ГЛАВА 5
ЭКСТРАПОЛЯЦИЯ ТЕНДЕНЦИИ
1. ВВЕДЕНИЕ
Как мы видели в предыдущей главе, кривая роста функциональных характеристик какого-либо устройства в конечном счете стремится к некоторому верхнему пределу. Однако обычно развитие техники на этом не прекращается. Та же функция выполняется другим механизмом, который достигает более высокого уровня функциональных характеристик. Таким образом, при подходе, который ограничивается прогнозированием развития одного технологического решения, невозможно выйти за пределы, присущие данному устройству, и поэтому недооценивается будущий рост.
Рассмотрим рис. 37, на котором показано развитие нескольких последовательных поколений машин коммерческой авиации. В данном случае мы видим, что уровень развития различной техники, используемой в самолетостроении, мало изменялся от одной модели к другой, но последующие конструкции были существенно модифицированы. Это явилось следствием совершенствования различных технических устройств, используемых в транспортных самолетах. Когда уровень функциональных характеристик большинства устройств достаточно повысился, стало целесообразным создавать новую конструкцию самолета.
Рис. 38, на котором отображена история рекордов скорости и высоты полета, иллюстрирует эту же особенность. Как только появляется ряд новых технических компонентов, становится доступным повышение уровня функциональных характеристик самолета в целом. После каждого рекорда ситуация некоторое время не изменяется, пока не появляется одно или несколько устройств, внедрение которых способствует установлению нового рекорда.
Эти рисунки поясняют два существенных момента. Первый заключается в том, что развитие техники носит дискретный характер. Новые уровни функциональных характеристик создаются в результате достижений, которые превышают пределы предыдущих технологических решений. Вторым является то, что эти достижения обычно возникают в определенной технической области, которая значительно отличается от области, где развитие было приостановлено каким-
139
Рис. 3 7. Рост функциональных характеристик последовательных конструкций самолетов гражданской авиации
Рис. 3 8. История авиарекордов скорости и высоты, показывающая достижения, требуемые для увеличения функциональных характеристик самолета
Высота, сруты
нибудь препятствием или интересующая нас техника достигла пределов насыщения.
Очевидно, что если мы хотим прогнозировать очень далекое будущее, то нам необходимо овладеть методами, которые не ограничиваются прогнозированием развития только одного технологического решения. Нам необходимо спрогнозировать уровень функциональных характеристик, который будет достигнут последующим нововведением или их серией.
Было отвергнуто предположение о том, что прогнозист не может сделать прогноз, выходящий за пределы современной техники, не зная, какими будут последующие технологические решения. Иначе говоря, составление прогноза, выходящего за пределы известного в настоящее время технологического решения, эквивалентно изобретению или его разработке. Однако вывод, к которому мы придем в этой главе, противоречит этой точке зрения. Будет показано, что можно разрабатывать прогнозы, выходящие за пределы сегодняшней технологии, не зная, какой она будет в будущем.
Центральной концепцией прогнозирования, выходящего за пределы известных в настоящее время технологических решений, является понятие непрерывности. Если в определенной области техники наблюдалось непрерывное развитие, выраженное в последовательных технологических решениях, каждое из которых превышало возможности предыдущего, то разумно полагать, что этот процесс будет проходить и в дальнейшем. Если в прошлом развитие, вызываемое нововведениями с возрастающими функциональными характеристиками, происходило с постоянной скоростью, то можно ожидать, что эта скорость останется постоянной. Утверждать обратное равносильно признанию того, что настоящее является точкой разрыва, и несмотря на то, что в прошлом была более или менее постоянная скорость внедрения нововведений, этот процесс прекратится на настоящем уровне функциональных характеристик. Такое может случиться — в какой-то сфере техники мы достигли конечного предела, — и внедрение нововведений прекратится. Наш первый подход к проблеме прогнозирования, выходящего за пределы известных технологических решений, экономисты обычно называют «наивная» экстраполяция. Она «наивна» в том смысле, что основывается на предположении о том, что все происходившее в прошлом и сформировавшее тенденции, которые мы экстраполируем, будет иметь место и в будущем.
Есть два случая, когда «наивная экстраполяция» явно необоснованна. Первый случай, когда существует известный естественный предел, такой, как, например, достижение 100%-ной эффективности в преобразовании энергии. Ниже этот случай будет рассмотрен. Другим случаем будет тот, когда известно, что некоторые-из факторов, которые обусловили тенденцию в прошлом, изменяются. Мы рассмотрим этот случай в следующей главе.
141
2. НЕКОТОРЫЕ ТЕНДЕНЦИИ
Для того чтобы проиллюстрировать развитие технологии в какой-нибудь области, выражающееся в появлении последовательных конструкторских разработок, направленных на достижение одних и тех же функциональных характеристик, мы рассмотрим несколько примеров из прошлого. Большинство из них — последовательные технологические нововведения, которые внедрялись в течение нескольких десятилетий’ и вызывали кумулятивное улучшение на несколько порядков. На каждом рисунке, иллюстрирующем это положение, кривые подбирались методом наименьших квадратов.
Производительность транспортной авиации. Ни скорость, ни размер, взятые отдельно, не являются адекватными критериями функ-
Год
Рис. 3 9. Производительность гражданских и военных транспортных самолетов (в тонно-милях в час)
циональных характеристик транспортного самолета. Однако их произведение даст такой критерий, который позволит сравнивать самолеты с различными размерами и скоростями. Этот критерий неполный — он не учитывает дальность полета. Конструктор может уменьшить грузоподъемность или число пассажиров и за счет этого увеличить дальность полета. Тем не менее, когда некоторое число самолетов предназначается примерно для одинаковых коммерческих или военных целей, производительность самолета, измеренная или в тонно-
142
милях в час, или в пассажиро-милях в час, может быть использована как мера технического развития. у
На рис. 39 показан рост производительности самолетов американской гражданской и военной транспортной авиации с 1935 г. (в тонно-милях в час). Первая точка относится к самолету «ДС-3», а последняя к реактивному самолету «747-F Джамбо». На протяжении приблизительно 35 лет происходил постоянный рост производительности транспортных средств. Это был период радикальных
Рис. 4 0. Производительность гражданских и военных транспортных самолетов (в пассажиро-милях в час)
перемен в конструкции самолета. Произошел переход от поршневых двигателей к реактивным, от ручного управления плоскостями к гидравлическим усилителям ручного управления, а затем и к полному электронному управлению. Многие функции, например управление полетом и связь, были полностью изменены электроникой. Однако, несмотря на эти нововведения, в тенденции роста не было больших изменений.
На рис. 40 показан рост производительности американских гражданских и военных транспортных самолетов с 1926 г. (в пассажиро-милях в час). В данном случае, как и в предыдущем, наблюдается постоянный рост в течение 40-летнего периода. Этот рост не был изменен (замедлен или ускорен) ни одним из достижений, упомянутых выше. Не повлияло на него также и то, что авиатранспортом стали пользоваться более широкие слои населения, в коммерческих рейсах
143
более дешевые места занимают меньше пространства в самолете, чем в первом классе. Можно даже заключить, что изменения в экономике авиации, заключающиеся в снижении тарифных ставок и расширении клиентуры, были необходимы для обеспечения нагрузки более вместительных самолетов, которые стала производить промышленность.
Следует прокомментировать одну особенность, общую для обеих диаграмм. Данные о производительности получены как произведение максимальной скорости и грузоподъемности. С начала 50-х годов максимальная скорость как в гражданской, так и в военной транспортной авиации ограничивалась 600 миль/ч. На более высоких скоростях как околозвуковых, так и низких сверхзвуковых аэродинамическое сопротивление увеличивается до такой степени, что эксплуатация самолета становится неэкономичной. Эффективное функционирование самолета вновь становится невозможным, до тех пор пока скорость не превысит 2,5 числа Маха. Достичь такой скорости было нельзя из-за несовершенства доступных конструкционных материалов и двигателей. Из-за экономических соображений проектная скорость транспортного самолета преднамеренно бралась меньше скорости, которая была достижимой с технической точки зренпя. Тем не менее производительность в этом периоде продолжала увеличиваться примерно в таком же темпе, что и в предыдущие два десятилетия, когда скорость и размеры самолетов росли. Размеры самолетов увеличивались достаточно быстро, чтобы компенсировать неизменную максимальную скорость и продолжить предшествующую тенденцию повышения производительности.
Регрессионный анализ двух совокупностей данных дает следующие результаты.
Производительность в тонно-милях в час. Регрессия натуральных логарифмов тонно-миль в час на время имеет следующий вид:
У = — 226,80282 + 0,12077 Т; г = 0,90087. (5-1)
Стандартная ошибка коэффициента регрессии равна 0,01503. Производительность в пассажиро-милях в час. Получена следующая регрессия натуральных логарифмов пассажиро-миль на время:
У = — 242,24943 + 0,12945 Т; г = 0,96545. (5-2)
Стандартная ошибка коэффициента регрессии равна 0,00713.
Освещение. На рис. 41 показано изменение эффективности источников света с 1850 г. Это особенно удачный пример последовательности различных технологических разработок для достижения одной функциональной характеристики. Большинство показанных технических устройств радикально отличалось от предшествующих. Тем не менее темп развития продемонстрировал замечательное постоянство в течение века. При построении графика во внимание брались все источники света, кроме диода на арсениде галлия. Тот факт, что 144
характеристика этого диода находится близко от продолжения кривой тенденции, рассчитанной на основании предыдущих точечных данных, может рассматриваться как подтверждение обоснованности прогноза. Это подтверждение до некоторой степени может умаляться тем, что излучение этого диода относится скорее к инфракрасной, нежели к видимой части спектра. Следовательно, на самом деле он не является источником света. Тем не менее он все-таки преобразует электричество в то, что, по существу, является оптическим излучением, и точка, соответствующая его эффективности, находится близко к продолжению тенденции.
ПерВая лата с]
Эдисона
Диод на арсениде | галлия
100
10
1,0
Ацетиленовая лата -I-----
Парафиновая свеча
-----Флюоресцентный свет
---------Ртутная лампа
Лампа с наполнителем иЗ" инертного раза
Ртутная дуга 3
Натриевая лампа „ I О Лампа с воль-_ сррамовой___
нитью накала п ----------।-----Г
Лампа с целлюлозной нитью накала------
1860 1880 1900 1920 1940 1960
Год
Рис. 4 1. Эффективность источников света
Регрессионный анализ данных об источниках света дает следующий результат:
регрессия натуральных логарифмов эффективности источников света в Вт на время имеет вид
У = 128,71511 + 0,6851 7; г = 0,94605. (5-3)
Стандартная ошибка коэффициента регрессии равна 0,00830.
Вес истребителя. На рис. 42 показано изменение взлетного веса американского одноместного истребителя начиная с 1918 г. В данном случае мы опять имеем дело с хорошо выраженной тенденцией, которая проходит через последовательный ряд радикальных изменений
145
в производстве самолетов, начиная с елового каркаса, обтянутого тканью в 1918 г., и кончая современным реактивным истребителем из алюминия. Заметим, что точки, соответствующие самолетам «F-4» и «F-l 11», не учитывались при расчете показанной кривой тенденции. Причина исключения их из расчета обоснована тем, что они относятся к двухместным самолетам. Однако они приведены на диаграмме для того, чтобы показать, что для современного истребителя главным фактором, определяющим вес, является скорее электронное оборудование, двигатели и устройство, необходимое для выполнения его миссии, а не численность команды.
Рис. 4 2. Взлетный вес американских одноместных самолетов (отмеченные точки относятся к двухместным самолетам F = 4 и F=ll)
Регрессионный анализ данных о весе самолетов показал следующее:
регрессия натуральных логарифмов веса в тысячах фунтах на время
У = —149,88146 4-0,07836 Т; г = 0,96117. (5-4)
Стандартная ошибка коэффициента регрессии равна 0,00425.
Военные самолеты. На рис. 43 показаны максимальные скорости американских боевых самолетов как истребителей, так и бомбардировщиков начиная с 1909 г. Тенденция темпа роста скорости довольно
146
устойчива, несмотря на такие нововведения, как закрытая кабина самолета, моноплан, цельнометаллический корпус и реактивный двигатель. Представляет интерес и тот факт, что у бомбардировщиков и истребителей скорости мало отличаются друг от друга. У бомбардировщиков максимальные скорости обычно превышают скорости предшествующих конструкций истребителей.
Год
Рис. 4 3. Максимальная скорость американских боевых
самолетов
Регрессионный анализ данных о скорости показал следующее: регрессия натуральных логарифмов скорости на время
У = — 118,30568 + 0,06404 Т; г = 0,98580. (5-5)
Стандартная ошибка коэффициента регрессии равна 0,00193.
Ракеты. На следующих трех рисунках отображен процесс развития ракетных двигателей. Рис. 44 характеризует максимальную тягу,, развиваемую американскими ракетами на жидком топливе, начиная с 1942 г. Рост уровня тяги увеличивается на три порядка почти за два десятилетия, показывая довольно устойчивую кривую роста за этот период. Достижение таких уровней тяги потребовало как развития техники, воплощенной в самих двигателях (например, методы охлаждения), так и развития сопутствующего оборудования (например, насосы и турбины) для вспомогательной мощности. Одновременно необходимо было повысить уровень теории самого процесса горения
147
Рис. 4 4. Максимальная тяга, развиваемая американскими ракетными двигателями на жидком
топливе
Рис. 4 5. Максимальная тяга, развиваемая американскими ракетными двигателями на твердом топливе
Рис. 4 6. Максимальный суммарный импульс американских ракетных двигателей на твердом топливе
в такой степени, чтобы можно было, улучшив конструкцию, уничтожить неустойчивость окисления. На рис. 45 показана максимальная тяга, развиваемая ракетными двигателями на твердом топливе. Несмотря на то что мощные двигатели на твердом топливе появились позднее, чем их конкуренты на жидком, они быстро компенсировали это отставание. Такое развитие повлекло за собой не только улучшение топлива, например, высококалорийными добавками, но также и другие нововведения, например впрыскивание горючего в дюзы для управления тягой, которое компенсирует то, что двигателями на твердом топливе нельзя управлять так же, как двигателями на жидком. На рис. 46 показан максимальный суммарный импульс, развиваемый двигателями на твердом топливе (максимальный суммарный импульс есть произведение тяги на время горения). Дело заключается не только в том, что увеличился уровень тяги ракет на твердом топливе, количество топлива в двигателе также увеличилось для того, чтобы сравнять или даже увеличить время горения при более высокой тяге. Увеличение объема топлива базировалось большей частью на развитии методов приготовления больших гранул твердого топлива, не имеющих трещин и выемок. Когда горящая поверхность гранулы достигает трещины или выемки, она внезапно увеличивается, что ведет к взрывоподобному увеличению давления, температуры и скорости горения. В лучшем случае это приведет к неустойчивости горения, но может явиться причиной разрушения ракеты. Таким образом, увеличение мощности ракет на твердом топливе явилось результатом как развития производительной технологии, так и совершенствования техники, воплощенной в самих двигателях.
149
Регрессионный анализ данных о ракетных двигателях дал следующие результаты:
для двигателей на жидком топливе:
регрессия натуральных логарифмов тяги (в фунтах) на время
Y = — 581,32897 + 0,30365 Т; г = 0,95506. (5-6)
Стандартная ошибка коэффициента регрессии равна 0,03'141.
Для двигателей на твердом топливе:
регрессия натуральных логарифмов тяги (в фунтах) на время
У =—1007,23693 + 0,519997; г = 0,97406. (5-7)
Рис. 4 7. Производство электрической энергии в США (включая всю электроэнергию, произведенную на коммерческих электростанциях, но без энергии, произведенной на промышленных предприятиях для внутреннего потребления)
Стандартная ошибка коэффициента регрессии равна 0,05402.
Для двигателей на твердом топливе:
регрессия натуральных логарифмов импульса (в млн. фунтов/с) на время
У = — 1186,53815 + 0,60675 Т- г = 0,99603. (5-8)
Стандартная ошибка коэффициента регрессии равна 0,02214.
Производство электроэнергии. На рис. 47 изображена кривая
150
тенденции производства электроэнергии в США начиная с 1945 г. Диаграмма охватывает всю электроэнергию, произведенную на продажу, кроме электроэнергии, произведенной промышленными предприятиями для внутреннего потребления. За этот период кривая тенденции производства электроэнергии растет с постоянной скоростью. Ввод в строй атомных станций, более эффективных электростанций на органическом топливе, а также применение высокого напряжения передачи энергии не оказывает никакого влияния на тенденцию в целом.
Регрессионный анализ производства электроэнергии показал следующее:
регрессия натуральных логарифмов годового производства электроэнергии (в млрд. кВт-ч) на время
У = — 150,14733 + 0,079927; г = 0,99594. (5-9)
Стандартная ошибка коэффициента регрессии равна 0,00181.
Установленные энергетические мощности. На рис. 48 показано изменение установленной энергетической мощности в Соединенных Штатах начиная с 1840 г. В этот показатель включаются все источники энергии (кроме тягловых животных), как стационарные, так и передвижные. Чтобы избежать повторного счета, в диаграмму включаются электрогенераторы, но не моторы. На том же рисунке приведены данные о численности населения США и о мощности в расчете на душу населения. Этот график показывает, что в стране постоянно росла не только суммарная энергетическая мощность, но также мощность в расчете на человека. Обычно экономический цикл не представляет большого значения для прогнозиста, занимающегося техническим развитием. Однако рис. 48 показывает, что иногда он может представлять интерес и его игнорирование может привести к ошибкам. Около 54 лет охватывает большая волна экономического цикла. Эта волна известна как кондратьевская, по имени экономиста, открывшего ее. На нее накладываются более короткие экономические циклы, представляющие больший интерес для экономистов. Совершенно ясно, что на темп введения в строй энергетических мощностей влияли экономические условия, так как кондратьевская волна проявляется очень хорошо в имеющихся точечных данных об установленной мощности. Колебание кондратьевской волны не отклоняется намного от общей тенденции. Тем не менее эта волна могла бы исказить нашу расчетную тенденцию, если бы мы, например, выбрали для начала отсчета тенденции год, когда кондратьевская волна находилась на своем низком уровне, и заканчивали в год, когда она была на своей высшей точке, или наоборот. Существует общее правило: если в данных имеется определенное циклическое колебание, необходимо начинать и кончать данными на одной и той же точке цикла для того, чтобы избежать искажения.
Регрессионный анализ энергетических мощностей дает следующий результат:
151
суммарная энергетическая мощность:
регрессия натуральных логарифмов мощности (в тыс. л. с.) на время
Рис. 4 8. Установленная технологическая мощность на душу населения (в л. с.)
(5-10)
Стандартная ошибка коэффициента регрессии равна 0,00224.
Энергетическая мощность в расчете на душу населения:
регрессия натуральных логарифмов мощности (в тыс. л. с. на душу населения) на время
Y = — 123,02909 + 0,06127 Т; г = 0,99009. (5-11)
Стандартная ошибка коэффициента регрессии равна 0,00224.
ЭВМ. На следующих рисунках иллюстрируются два аспекта развития цифровой вычислительной техники. На рис. 49 показано развитие запоминающих устройств с произвольной выборкой. Отношение размера памяти к времени выборки наносится напротив года выпуска ЭВМ. Прогресс состоит не только в увеличении памяти машин, но и в сокращении времени выборки. Эти два фактора, взятые вместе, и характеризуют развитие вычислительной техники. На рис. 50 показано время в минутах, требуемое для обработки матрицы 40 х 40. Это стандартный тип математических задач, для решения которых часто используются ЭВМ, и он позволяет осуществить не-
152
Рис. 4 9. Отношение размера запоминающих устройств с произвольной выборкой (в битах) к времени выборки (в микросекундах) для дискретных ЭВМ
Рис. 5 0. Время обращения матрицы 40 х 40 (дискретная ЭВМ)
посредственное сравнение производительности различных ЭВМ. В обоих случаях тенденция отличается большой четкостью. Тенденция увеличения уровня функциональных характеристик, по-видимому, не была ни ускорена, ни замедлена радикальными изменениями в вычислительной технике, которые происходили начиная с 1945 г.
Цифровая вычислительная техника испытала по крайней мере три существенных изменения с 1945 г. В конце 40-х годов основу цифровых ЭВМ составляли электронные лампы. В конце 50-х годов произошел повсеместный переход к транзисторам. В середине 60-х годов появились интегральные схемы. Эти изменения позволили не только увеличить скорость операций, но также и увеличить уровень функциональных характеристик вычислительной техники при тех же размерах. Подверглись значительным изменениям и запоминающие устройства ЭВМ. Для ввода цифр в память первоначальных ламповых ЭВМ нужно было подать достаточное напряжение на управляющую сетку лампы для того, чтобы пропустить поток электронов через нее. Для этого на каждую запоминаемую цифру требовалась одна лампа. Позднее стали использоваться ртутные акустические линии задержки. В большинстве современных ЭВМ для быстродействующей памяти используются ферритовые сердечники. Эти изменения в вычислительной технике, по-видимому, позволили продолжить существующие тенденции ее развития, вместо того чтобы явиться причиной изменения тенденции.
Регрессионный анализ данных об ЭВМ дает следующие результаты:
отношение объема памяти к времени выборки:
регрессия натуральных логарифмов данного отношения на время
У = —1080,81958 + 0,551257; г = 0,96053. (5-12)
Стандартная "ошибка коэффициента регрессии равна 0,03872. Время обращения матрицы:
регрессия натуральных логарифмов этой величины на время
У = 740,01219 — 0,379347; г = —0,85907. (5-13)
Стандартная ошибка коэффициента регрессии равна 0,05185.
В каждом из примеров мы проследили развитие параметров, представляющих какие-либо функциональные характеристики, через несколько последовательных технических решений. Графики показали, что в каждом примере развитие продолжалось, по существу, с постоянным темпом, несмотря на применение совершенно различных технологических решений. Введение нового технологического подхода, который вытеснял предшествующий метод решения той же проблемы, позволяло устройству достичь более высокого уровня функциональных характеристик. Тем не менее внедрение этих нововведений скорее следовало предыдущим тенденциям и продолжало 154
их, а не вело к резким разрывам с прошлым. Это подтверждает наше утверждение о том, что рост и развитие технологии имеет тенденцию придерживаться устойчивого движения. С достижением пределов для отдельных технических решений могут наблюдаться и скачки, и .топтание на месте, но тенденция в целом остается вполне устойчивой. Таким образом, даже если настоящее техническое решение, используемое для получения определенных функциональных характеристик, приближается к пределу, и мы еще не знаем, каким будет последующее техническое решение, все-таки можно предсказать, что оно будет найдено и достигнет некоторого уровня функциональных характеристик к определенному времени. Можно быть еще более уверенным в прогнозе, если в рассматриваемой сфере техники ранее уже наблюдался устойчивый рост, несмотря на радикальные изменения в технологическом решении. Теперь, когда прогнозирование за пределы известных технологических решений кажется возможным, мы можем более детально рассмотреть соответствующие методы.
3. ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНЫЙ РОСТ
На большинстве приведенных выше рисунков точечные данные изображались на полулогарифмических диаграммах. Регрессионный анализ, в результате которого получены кривые, изображенные на рисунках, предполагал определение регрессий натурального логарифма уровня функциональных характеристик на время. Линейная регрессия логарифма на время, или, что то же самое, прямая линия на полулогарифмическом графике, эквивалентна экспоненциальному росту функциональных характеристик.
Для того чтобы понять, как возникает экспоненциальный рост, рассмотрим случай, в котором абсолютный рост какой-нибудь величины у пропорционален существующему значению этой величины. Иначе говоря, процент роста в единицу времени постоянен. Уравнение имеет вид
(5-14)
где к — коэффициент пропорциональности. Это уравнение можно переписать следующим образом:
-^ = kdt
У
Интегрируя его, получим
in у = In у0 + kt, (5-15)
где у0 является начальным значением у при некотором (возможно,
155
произвольном) начальном времени t0. Находя антилогарифмы для обеих частей уравнения, получим
У = ‘ (5.]6)
Следовательно, у растет экспоненциально.
То же самое происходит в случае с инвестированием денег под сложные проценты, хотя этот случай немного отличается от предыдущего. При инвестировании процент обычно определяется по периодическим интервалам. Таким образом, если сумма вклада равна у во время t, то во время (t + 1) сумма инвестиции равна
+0. (5-17)
где i — размер процента в этом периоде. Для случая с экспоненциальным ростом находим следующую зависимость:
Ум = У<>е^ = (5-18)
Приравнивая правые части двух уравнений, имеем
е* = 1 + г.
Представляя eR в виде ряда Тейлора, получим
ъ &
1 4- А + + ... = 1 + г.
18 2!
Пренебрегая членами к во второй и выше степени, имеем k = i в качестве первого приближения.
Существенной особенностью в данном случае является то, что обычно при сложных процентах начисление производится за постоянные интервалы времени. В случае с экспоненциальным ростом начисление происходит непрерывно. Если величина процента (или экспонента) достаточно мала, численное значение в обоих случаях будет почти одинаковым. Однако для больших значений (фактически для тех значений, где нельзя пренебречь более высокими степенями к') они не равны. На рис. 51 сравниваются эти два случая в интервале от 0,01 до 10. График характеризует значение г, требующееся для того, чтобы дать такой же рост за фиксированный период, который был бы достигнут при непрерывном начислении за тот же период при данном значении к. Например, темп прироста, равный 10,5%, даст такое же увеличение, как темп в 10%, начисляемый непрерывно в течение года. Когда находится регрессия натурального логарифма у на время, коэффициент регрессии В будет равен экспоненте к. Использование полученного таким образом значения к полностью оправдано для исчисления предполагаемых значений у. Однако в некоторых случаях полезно преобразовать значение к в эквивалентную ве
156
личину процента, который исчисляется дискретно, так как это может быть легче воспринимаемо теми, кому придется использовать прогноз.
Приведенные выше примеры показывают, что характеристики рассмотренной техники росли экспоненциально. Опыт подтверждает, что у многих технических устройств показатели увеличиваются экспоненциально. Эта идея сама по себе не является чем-то неожиданным. В настоящее время она кажется вполне приемлемой. Было сделано несколько попыток определить источник возникновения концепции экспоненциального роста в технике. Генри Адамс, кото-
Рис. 5 1. Сравнение экспоненты с непрерывным начислением и процента для периодического начисления, которые используются для достижения одинакового роста
рый упоминается в [4, с. 35], в 1918 г. выразил мнение, что развитие техники сходно с поведением массы, представленной в виде системы сил, первоначально находящейся в равновесии. Движение массы будет ускоряться, пока не достигается новое равновесие.
Таким образом, концепция экспоненциального развития техники имеет длительную историю и существует по крайней мере около века. Однако следует иметь в виду, что теоретически тот факт, что развитие техники должно происходить по экспоненте, не обоснован. (Попытка обосновать это теоретически будет представлена в гл. 6.) Во многих случаях развитие протекало именно так, но оно может происходить так не всегда. Тем не менее, когда точное развитие техники неизвестно и нет причины подозревать отклонение от экспоненциального роста, прогнозист имеет достаточно оснований, базирующихся на эмпирических наблюдениях, считать, что рассматриваемая техника будет развиваться экспоненциально.
157
Рис. 5 2. Производство электроэнергии в США, прогноз на 1985 г. с 50%-ными доверительными пределами
В конкретном случае, когда требуется сделать прогноз функциональных характеристик (причем прогноз не зависит от определенного технологического решения, с помощью которого достигаются эти функциональные характеристики), его следует разрабатывать, основываясь на гипотезе экспоненциального роста. Прогнозист должен взять данные о прошлом развитии этой области техники и найти регрессию логарифмов функциональных характеристик на время. Он может также получить доверительные пределы для этого логарифма и преобразовать их в доверительные пределы для значений кривой. Прогноз будет просто продолжением линейной регрессии логарифмов на время на такое расстояние в будущее, какое требуется в прогнозе. Доверительные пределы также могут быть продлены для того, чтобы дать некоторое представление о точности прогноза. Заметим, что можно использовать как натуральные, так и десятичные логарифмы. Однако ясно, что удобнее использовать натуральные логарифмы, так как они непосредственно связаны с экспоненциальным уравнением, описывающим развитие техники.
Для примера осуществим прогноз производства электроэнергии в США в 1985 г. и определим доверительные границы с 50%-ной вероятностью. Используем для этого данные, показанные на_рис. 47. Из уравнения (5-9) имеем: Л =—150,14733; 5 = 0,07992; S2( YT) = = 0,00185. Прогноз производства электроэнергии в 1975 г. равен 4912,49 млрд. кВт-ч с верхним и нижним доверительными 50%-ными
158
Таблица 14
Производство электроэнергии в США (в млрд. кВт)
Год Реальное производство £ Регрессия 50%-ный предел
ранний ПОЗДНИЙ
1945 193,6 200,86 207,83 194,12
1950 280,5 299,54 309,22 290,15
1951 318,2 324,46 334,84 314,40
1952 342,5 351,45 362,59 340,66
1953 384,2 380,70 392,67 369,09
1954 410,9 412,37 425,26 399,87
1955 480,9 446,68 460,58 433,21
1956 530,1 483,85 498,85 469,29
1957 557,8 524,1 1 540,34 508,36
1958 569,2 567,71 585,30 550,65
1959 626,7 614,94 634,04 596,43
1960 683,2 666,11 686,87 645,98
1961 720,7 721,54 744,15 699,62
1962 776,1 781,57 806,23 757,67
1963 830,8 846,60 873,54 820,49
1964 890,4 917,04 946,51 888,49
1965 953,8 993,34 1025,63 962,08
1966 1039,0 1075,99 1111,41 1041,71
1970 1481,32 1533,13 1431,27
1975 2209,03 2293,80 2127,39
1980 3294,21 3434,20 3159,92
1985 5144,18 5144,18 4691,24
пределами, равными соответственно 5144,18 и 4691,24 млрд. кВт-ч. Действительное производство энергии с 1945 по 1966 г. и прогноз до 1985 г. с 50%-ными доверительными границами показаны на рис. 52 и табл. 14. Заметим, что почти половина (14 и 22) точечных данных между 1945 и 1966 гг. находится внутри 50%-ного доверительного интервала, в то время как оставшаяся часть находится вне его. Разумно предположить, что так будет и в будущем. Расстояние между 50%-ными пределами в 1985 г. 657,11 млрд. кВт-ч составляет около 9% значения прогноза за этот год. Это указывает на достаточную точность прогноза. Исключая некоторые случаи радикальных изменений в Спросе на электроэнергию, прогноз может применяться со значительной уверенностью.
159
4. НЕЭКСПОНЕНЦИАЛЬНЫЙ РОСТ
Во всех примерах раздела 2 наблюдался экспоненциальный рост. Однако, хотя многие технические устройства и развивались экспоненциально, это не обязательно для всей техники или всех технически? параметров. Некоторые из них могут расти линейно или, что случается реже, они могут следовать параболическим, кубическим или другим степенным законам роста. Однако, как будет показано ниже, когда техника развивается не по экспоненте, в большинстве случаев рост происходит линейно.
Рис. 5 3. Отношение размаха крыльев к длине самолета для американских транспортных самолетов, бомбардировщиков и истребителей
I. Кривая тенденции II с развернутыми крыльями II. Кривая тенденции бомбардировщиков III. Кривая тенденции транспортных самолетов
IV. Кривая тенденции II со сложенными крыльями
В качестве примера возьмем отношение размаха крыльев самолета к его длине. Одним из показателей развития авиации является уровень обтекаемости; он характеризуется отношением размаха крыльев к длине самолета. На рис. 53 показано этр отношение для бомбардировщиков, истребителей и транспортных самолетов за период, превышающий четыре десятилетия. В данном случае тенденции не отличаются такой четкостью, как некоторые из показанных выше, но совершенно ясно, что бомбардировщики имели тенденцию отставать от истребителей, а транспортные самолеты были позади как бомбардировщиков, так и истребителей. Это является отражением 160
различных требований к обтекаемости у трех классов авиации. Интересно отметить, что точка, соответствующая «F-Ш» со сложенными крыльями, находится около кривой тенденции истребителей. Для того же самолета, но с развернутыми крыльями точка находится на кривой тенденции транспортной авиации.
Регрессионный анализ показателей отношения размаха крыла к длине самолета дает следующие результаты:
Транспортная авиация. Регрессия отношений размаха к длине крыльев на время
7 = 31,72063 — 0,015667’; г = 0,86843. (5-19)
Стандартная ошибка коэффициента регрессии равна 0,00153.
Бомбардировщики. Регрессия отношений размаха крыльев к длине на время
У = 51,8139 — 0,0260 Г; г = —0,81889. (5-20)
Стандартная ошибка коэффициента регрессии равна 0,0049.
Истребители. Регрессия отношений размаха крыльев к длине на время
У = 60,1588 0,0304 Г; г = 0,94917. (5-21)
Стандартная ошибка коэффициента регрессии равна 0,0020.
Как показывает этот пример, поведение некоторых технических параметров является линейным. Этот пример указывает также и на то, что в некоторых случаях удобнее оперировать с техническими параметрами в такой форме, в которой уменьшение в значении параметра соответствует техническому развитию. Хотя в большинстве случаев рост технического параметра будет отражать общий экспоненциальный рост техники, прогнозист должен иметь в виду вероятность того, что отдельный параметр может и не расти экспоненциально. В таком случае ему можно посоветовать попробовать подобрать линейную формулу. Ему следует также принять во внимание возможность того, что прогнозируемый параметр может уменьшаться вместе с развитием техники.
5. ТЕНДЕНЦИИ С ПРЕДЕЛАМИ
В предыдущих разделах мы рассматривали технику, у которой развитие в прошлом следовало довольно четкой тенденции. Было доказано, что лучшим прогнозом для такой техники будет продолжение этой же тенденции.Однако ясно, что ни одна тенденция не может продолжаться таким образом безгранично. Каждая тенденция ограничена достижением предела определенного рода. Например, тенденция получения все лучшего вакуума, создаваемого вакуум-
6-165
161
насосами, в конечном счете должна достигнуть нуля. Кривая тенденции низких температур должна достигнуть абсолютного нуля. Тенденция увеличения эффективности преобразования энергии в конце концов должна достигнуть 100%-ной эффективности. Ясно, что, когда эти пределы достигаются, тенденция должна прекратиться. Иногда можно вычислить пределы, которые менее очевидны, но тем не менее реальны. Пример такого типа расчета приведен в [2].
Если настоящий уровень развития прогнозируемой техники все еше находится на большом расстоянии от расчетного предела, примеры из предыдущих разделов показывают, что экстраполяция тенденции будет приемлемой. Однако, если существующий уровень приближается к пределу, тогда непосредственная экстраполяция тенденции является определенно необоснованной. Что следует сделать в последнем случае? Рассмотрим эту проблему.
Основной подход к этому вопросу заключается в изменении масштаба, которым измеряется техническое развитие. В случаях, упоминаемых в предыдущих и настоящей главе, уровень функциональной характеристики измерялся в некоторых произвольно выбранных абсолютных единицах, таких, как мили в час, или в относительных единицах, базирующихся на отношении абсолютных величин, например, таких, как процент эффективности. Теперь нам нужно применить единицы, которые в известном смысле реагируют на близость приближающегося предела.
Ранее мы утверждали, что экспоненциальный рост возникает, когда величина растет прямо пропорционально уже существующему уровню. При приближении к пределу рост скорее зависит от оставшегося расстояния, которое нужно преодолеть до достижения предела. чем от уже достигнутого уровня. Иначе говоря, одно и то же по абсолютной величине развитие происходит более сложно с приближением к пределу.
В простейшем случае темп развития будет прямо пропорционален оставшемуся расстоянию. Соответствующее уравнение имеет вид
at
(5-22)
где L— предел, к — положительная константа и у — уровень функциональных характеристик. Это уравнение может быть решено непосредственно как
= kdt.
L~y
Интегрируя это уравнение и используя начальное условие у=у0 при f = t0, получаем
У — L — (L — у0)е“ы.
(5-23)
162
Заметим, что это выражение справедливо независимо от того, будет ли L верхним или нижним пределом. В последнем случае отношение dv/dl будет отрицательным.
При подборе кривой последнее выражение удобно представить в виде
1гф— 1) = 1гф0 — L)—kt.
(5-24)
Пользуясь этим выражением, можно, применяя линейную регрессию, подобрать к данным из истории развития прямую линию и получить как у0, так и к.
Заметим, что это выражение следует применять тогда, когда прогнозируемый уровень функциональных характеристик находится в области, где на развитие влияет приближающийся предел, т. е. когда параметр, измеряющий функциональные характеристики, достигает предела. Конечно, до того, как он достшнет этой области, параметр обычно прогнозируется прямым способом.
Альтернативный подход, который в некоторых случаях может оказаться практически более простым, предполагает приведение измерителя функциональных характеристик к «натуральной» единице измерения, представляющей собой отношение абсолютной величины к некоторой произвольно выбранной абсолютной величине. Такой произвольно выбранной величиной может явиться сам предел; иногда значение, выбранное как «порог» в области, где рост сдерживается пределом, или оно выбирается просто потому, что дает хорошую подгонку к данным.
Пусть у — параметр, измеряющий производительность в абсолютных единицах, который показывает поведение в области на достаточном расстоянии от предела. Пусть А — эталонное значение для у. которое будет использоваться для получения натуральных единиц. Тогда преобразованные значения Y задаются как
У==1п/~—1 (5-25)
\ L — y /
где L является верхним пределом, и как
y==ln/JLzAV (5-25а)
\ zl g
где Lявляется нижним пределом. Если нижний предел Lравен нулю по абсолютной шкале или шкале у, то часто удобно упростить последнюю форму уравнения до
(5-256)
Целью этого преобразования является сдвиг предела. Это достигается путем замещения абсолютных единиц другими, у которых пре
6*
163
дел передвинут до плюс или минус бесконечности. Представленные в этих новых единицах точечные данные из истории развития могут быть объектом регрессионного анализа, и таким путем будет выявлена тенденция, которую затем можно экстраполировать. Как и в других подходах к получению тенденций с пределами, трансформированные переменные следует использовать только там, где на развитие влияет приближение предела.
Следует заметить, что в первом преобразовании натуральный логарифм получается непосредственно, во втором преобразовании использование натурального или десятичного логарифмов является
Рис. 5 4. Низкие температуры, полученные в лабораторных условиях (в градусах Кельвина)
делом предпочтения. Следует использовать тот, который окажется наиболее удобным. Натуральные единицы измерения, особенно при использовании десятичных логарифмов, иногда называют «единицами Эйреса» [1].
Вопрос о том, какое из двух выражений использовать, является следствием суждения и зависит от того, какое из них дает лучшее приближение к данным. В некоторых случаях между ними не будет значительной разницы, в других случаях она будет достаточна для того, чтобы предпочесть то, а не другое выражение. В некоторых случаях эти два подхода сводятся к одному и тому же.
Для того чтобы проиллюстрировать применение подобных преобразований, рассмотрим данные о низких температурах, получае
164
мых в лабораторных условиях искусственным путем. Первая запись в таблице относится к температуре, полученной Фаренгейтом, применившим замораживающую смесь соли и льда. Несколько других записей, включая данные о смеси Фарадея, созданной в конце 30-х годов прошлого столетия, представляют усовершенствованные замораживающие смеси, самой лучшей из которых оказалась смесь сухого льда и эфира. После этого для достижения низких температур использовались разрежение Джоуля — Томпсона и метод Камер-линга — Оунса, применивших жидкий гелий. После этого низкие температуры достигались- с помощью магнитного. охлаждения.
На рис. 54 изображены данные, причем параметры, характеризующие функциональные характеристики, приведены в градусах по
Рис. 5 5. Низкие температуры, полученные в лабораторных условиях, в натуральных единицах («единицы Эйреса»)
Кельвину. Самые последние результаты сконцентрированы в нижней части графика, и изобразить их точно в масштабе невозможно. Из рисунка явствует, что начиная с 1883 г. результаты подчиняются другому режиму, чем до этого времени, а результаты с 1900 г. определенно подвергаются влиянию приближающегося нижнего предела — абсолютного нуля.
Преобразуем эти данные в натуральные единицы, используя доя этого десятичный логарифм. Результаты изображены на рис. 55. Теперь стало еще заметней присутствие двух' различных режимов. Более ранние результаты, относящиеся к замораживающим смесям, следовали тенденции, отличающейся от тенденции более поздних
165
результатов, включая и данные, относящиеся к разрежению Джоуля — Томпсона или магнитному замораживанию. Прямая, проведенная на графике, является линией регрессии, полученной по последним 14 точкам. Найдено
Y = 152,24344 — 0,079363 Т; г = —0,95818.
Стандартная ошибка коэффициента регрессии равна 0,00687.
Линия регрессии показывает, что результат Гиакью (1933 г.) на десятилетие «запоздал», а результат Курти (1952 г.) «опередил» тенденцию немногим более чем на десятилетие. Представляется, что все другие точки выравниваются очень хорошо. Экстраполируя линию регрессии, получаем, что температура в 10 микроградусов Кельвина, или —5 градусов Эйреса, будет получена к 1975 г. К этому результату нужно подойти снисходительно, зная, что достижения низких температур происходят дискретно и следующий шаг может быть сделан намного позже 1975 г., причем будет получена температура намного ниже —5 градусов Эйреса.
6. КОРРЕЛЯЦИЯ ТЕНДЕНЦИИ
Есть случаи, когда одно техническое устройство оказывается предшественником другого. Тенденции этих двух устройств будут, по-видимому, некоторым образом связаны. Во многих случаях корреляция будет кажущейся, на самом деле она происходит из-за другой причины, в основном из-за всеобщего развития техники. Однако в некоторых случаях’ действительно существует взаимосвязь между предшествующей и последующей техникой. Обычно это происходит, когда усовершенствования, произведенные в предшествующей технике, могут быть применены в последующей. Когда такого рода взаимосвязь существует, знание поведения предшествующей техники вплоть до настоящего времени может быть использовано для прогнозирования развития последующей техники в будущем на величину лага между ними. Если экстраполируется тенденция предшествующей техники и предполагается, что корреляция между двумя тенденциями сохраняется, то прогноз последующей техники можно сделать даже на больший период, чем лаг между ними. Однако осуществление такой операции должно основываться на том, что прогноз предшествующей техники и сведения о корреляции являются более точными, чем прямой прогноз последующей техники.
Пусть ] X,, tl ' обозначает множество событий, связанных с определенным видом техники, иначе говоря, техника X достигает уровня Х{ ко времени ц. Пусть У обозначает технику, которая логически могла бы иметь корреляционную связь с X и которая следует за X с отставанием. Тогда ! Tj, tj J — множество событий, относящихся к технике Y. Для простоты допустим, что новая модель X и новая модель Y создаются каждый год и что существует фиксиро
166
ванный интервал D, такой, что техника У всегда достигает определенного уровня функциональных характеристик ровно через D лет после достижения его техникой X. Тогда прогнозирование У будет простым. У через D лет достигнет уровня функциональных характеристик, которым в данное время обладает X.
Однако на практике применение корреляции тенденций не будет столь простым ио двум причинам. Очень редко конкретная модель последующей техники достигнет точно такого же уровня технической характеристики, который был достигнут предшествующей техникой. Кроме этого, между' последовательными моделями, будь то X или У редко сохраняется постоянный интервал.
Для того чтобы конкретизировать это положение, рассмотрим данные по боевой и транспортной авиации. В общем, скорость транспортной авиации отставала от скорости боевой авиации. Можно ожидать, что технические усовершенствования, которые были разработаны и внедрены в боевой авиации, позднее найдут себе применение в транспортной авиации. Поэтому представляется разумным рассматривать боевую авиацию как предшествующую технику, а транспортную— как последующую. Таким образом, можно попытаться коррелировать максимальную скорость транспортной авиации со скоростью боевой авиации и, применяя лаг. предсказывать максимальную скорость транспортной авиации.
Ограничиваясь рассмотрением только самых быстрых из имеющихся в данное время транспортных самолетов (т. е. игнорируя те из них, которые были тихоходнее предыдущих), мы видим, что ни один транспортный самолет не обладает точно такой же скоростью, что и боевой самолет более ранней конструкции. Это затрудняет определение лага между моментом времени, когда определенная скорость достигается боевым самолетом, и временем, когда та же скорость достигается транспортным. С другой стороны, можно исследовать разницу скоростей боевых и транспортных самолетов, появившихся в один год. И опять мы видим, что только в нескольких случаях имелся боевой самолет, появившийся в тот же год, что и транспортный самолет с увеличенной скоростью. Так или иначе, нам требуется более чем несколько случаев. Нам нужно иметь возможность охватить существенную долю всех моделей обоих видов техники.
Выход заключается в интерполировании фактических результатов, относящихся к тому или другому виду техники. Представляется более логичным интерполировать характеристики последовательных моделей предшествующей техники. Таким образом, необходимо вывести для предшествующей техники уравнение, связывающее техническую характеристику со временем. В простейшей форме это будет уравнение
Х = А + ВТ,
которое может представлять собой линейную тенденцию или, если X является логарифмом фактического параметра, экспоненциальную
167
тенденцию. Используя эту зависимость, теперь можно найти ту эксплуатационную характеристику, которая «была бы» представлена моделью предшествующей техники, если бы она появилась в одном из интервалов между теми конструкциями, которые были изобретены на самом деле;
В случае с боевой авиацией мы уже имеем такое интерполяционное уравнение. В разделе 2 было получено уравнение для логарифма тенденции скорости боевой авиации. Применяя настоящую систему обозначений, интерполяционное уравнение для предшествующей техники, а именно в виде боевой авиации, будет (см. 5-5)-.
Х= — 118,30568 + 0,06404 Т. (5-26)
Теперь, имея интерполяционное уравнение для предшествующей техники, найдем уравнение тенденции для последующей техники. Это уравнение тенденции будет иметь форму
Y = Л + В(Т — D), (5-27)
где А и В остаются, конечно, тем же, чем и в уравнении для. предшествующей техники, a D является величиной лага между этими двумя видами техники. D не обязательно должно быть константой; оно само может быть функцией от Т. Теперь рассмотрим одну из моделей техники Y, которая была изобретена в год Tj и которая достигла уровня функциональных характеристик J). Подставляя значение У) в левую часть интерполяционного уравнения, мы можем решить его относительно времени Tj. Это будет (интерполированный) год, в котором предшествующая техника достигла уровня У). Далее, Dj равно Tj—Tj. Например, транспортный самолет со скоростью 95 миль/ч был создан в 1925 г. Натуральный логарифм 95 равен 4,55388. Подставляя это значение в левую часть уравнения (5-26) и решая его относительно Г, получаем Т= 1918,452, т. е. интерполированная скорость боевого самолета была 95 миль/ч на 14 июля 1918 г. (0,452x365 = 165; 14 июля является 165-м днем невисокосного года). Отсюда получаем лаг 6,548 г. между достижением скорости 95 миль/ч боевым самолетом и достижением той же скорости транспортным самолетом. Мы бы не могли получить этот результат без интерполяционного уравнения, так как никогда не существовало американского боевого самолета, чья максимальная скорость равнялась бы точно 95 миль/ч.
Коль скоро’мы нашли лаг для каждой модели последующей техники, мы можем определить регрессию лага на год появления этой техники.. Это даст нам уравнение вида
D = а + ЬТ. (5-28)
Теперь мы можем подставить это выражение вместо D в уравнение (5-27). Тогда имеем
168.
Y = A + B[T^~ (a A~ bT)].
Упростив, получим
Y = A — aB + B(l—b)T. (5-29)
Это будет уравнением запаздывающей тенденции для техники У, которое мы можем затем использовать для прогнозирования Y на основе уже достигнутых значений X.
Заметим, что, получая уравнение регрессии для !>,. мы также получаем доверительные пределы. Ранний предел (РП) для D равен
Dm = a + bT — tS(D, Т),
а поздний предел (ПП)
Dnn = a + &7’ + /S(D, Т),
где t берется в зависимости от желаемой величины вероятности доверительного интервала. Подставляя ВРП и £)пп вместо D в уравнение (5-27), мы получаем верхний и нижний доверительные пределы для Y:
Ypn = A~aB + B(\—b)T+BtS(D, Г), (5-30)
Упп- aB + B(l — b)T — BtS(D, Т). (5-31)
Заметим, что верхний предел для У получается из меньшего предела для D, а нижний предел для У— из большего предела для D.
В табл. 15 приведены скорость, год появления, интерполированный год для военной авиации и лаг в годах для самых быстрых транспортных самолетов, созданных между 1925 и 1959 гг. (Транспортные самолеты, созданные после 1959 г., не включаются преднамеренно, так как их максимальные скорости ограничивались исходя из экономических соображений.) Заметим, что ряд многозначных чисел, приведенных в таблице, обладает ложной точностью, так как время создания как для транспортных, так и для боевых самолетов округлялось до года. Дополнительные цифры приводятся для тех, кто желает повторить вычисления или проверить программу ЭВМ решения интерполяционного уравнения. Далее, можно найти регрессию лагов во времени на год создания транспортного самолета. В результате этого получаем уравнение
D — — 443,79507 + 23225 Т. (5-32)
На рис. 56 против времени создания транспортных самолетов показаны лаги. На рисунке также приведены линия регрессии, ранний и поздний 50%-ные пределы.
169
Рис. 5 6. Коррелируемый лаг между скоростью боевой авиации и максимальной скоростью транспортной авиации
Таблица 15
Лаг, характеризующий отставание скорости транспортной авиации от скорости боевой авяаэдш
Г о л Скорость (миль/ч) Натуральный логарифм скорости Год достижения той же скорости в боевой авиаынн Лаг (годы)
1923 95 4,554 1918.452 6,548
1926 111 4,710 1920,883 5,117
1927 116 4,754 1921,571 5,429
1928 148 4,997 1925,375 2,625
1933 200 5,298 1930,076 2,924
1934 225 5,416 1931,916 2,084
1938 228 5,429 1932,122 5,878
1940 275 5,617 1935,049 4,951
1946 329 5,796 1937,849 8,151
1947 347 5,849 1938,680 8,320
1948 375 5,927 1939,892 8,108
1954 409 6,014 1941,247 12.753
1958 579 6,361 1946,675 11,325
1959 622 6,433 1947,794 11.206
Подставляя (5-32) в (5-26), получаем уравнение запаздывающей тенденции транспортных самолетов
Y = —89,88504 + 0,04917 Г
(5-33)
170
На рис. 57 показаны кривая тенденции скорости боевых самолетов, точечные данные для транспортных самолетов, запаздывающая тенденция для них, верхний и нижний 50%-ные доверительные пределы. Здесь также отмечены два транспортных самолета, появившиеся в 1963 и 1969 гг., которые из-за экономических соображений (см. раздел 2) предназначались для более низких скоростей, чем это было достижимо технически. Кроме того, приведены еще три сверхзвуковых транспорта.
тенденция транспортной авиации
_______1______I______I______I______I______
1920 1930 1940 1950 1960 1970 1980
Год
Рис. 5 7. Тенденция скорости боевой авиации и запаздывающая тенденция скорости транспортной авиации
Третья точка является предполагаемой для «Боинга-2707», который предназначается к вводу в эксплуатацию в 1976 г. Все три точки находятся близко к верхнему 50%-ному пределу. На первый взгляд этому можно дать два объяснения. Во-первых, запаздывающая тенденция слишком консервативна и лаг между скоростями боевых и транспортных самолетов при желании может быть уменьшен. Во-вторых, это может расцениваться как прогноз того, что проектные точки для этих сверхзвуковых транспортных самолетов были оптимистичными и достигнуть их к намеченному сроку невозможно. Однако никогда не мешает разобраться поглубже. Если мы посмотрим на рис. 56, то увидим, что предсказанный лаг на 1972 г. равняется 14 го
171
дам. Если мы рассмотрим рис. 43, то увидим, что в 1958 г. (14 лет до 1972 г.) появился боевой самолет с максимальной скоростью 1404 мили/ч, что ненамного ниже скорости «Конкорда» (1450 миль/ч), хотя это существенно меньше, чем скорость «ТУ-144» (1550 миль/ч). Из рис. 56 явствует, что предсказанный лаг на 1976 г. равен 15 годам. Из рисунка видно, что боевой самолет с максимальной скоростью 1800 миль/ч (эта величина немного больше 1785 миль/ч — скорости, с которой' должен был летать «Боинг-2707») был создан в 1961 г. (15 лет до 1976 г.). Так как эти боевые самолеты появились рано в том смысле, что они приходятся выше кривой тенденции скорости боевой авиации, то представляется обоснованным, что соответствующий транспортный самолет появится подобно им раньше, чем -это показывает тенденция. Таким образом, проекты трех звуковых транспортов оказываются совместимыми с датами, когда самолеты с такой скоростью «должны были появиться». Тем не менее, как иллюстрирует случай с «Боингом-2707», техническая осуществимость не является достаточным условием для реализации конкретного уровня функциональных характеристик. Следует, кроме того, принять во внимание экономические и другие соображения. (Заметим, что прототипы «Конкорда» и «ТУ-144» уже летали в 1969 г., но в расчетах для сохранения согласованности с остальными данными по транспортной авиации использовались даты первых полетов производственных моделей.)
Представляет некоторый интерес сравнить уравнение тенденции с запаздыванием, полученное по методу, рассмотренному в этом разделе, с уравнением, которое можно определить, непосредственно находя регрессию достижений последующей техники на время ее появления. Если коэффициент корреляции этой регрессии достаточно велик, то уравнения, получаемые этими двумя способами, будут фактически идентичны. Математически это объясняется следующим образом. Для любого множества точечных данных [ У,, 7}] можно найти регрессию Yна Т или Г на У. В обоих случаях коэффициент корреляции будет один и тот же. Однако коэффициент регрессии подчиняется следующей зависимости:
г2 = В(У, Т)В(Т, Y).
Если г2 = 1 (т. е. кривая регрессии проходит через все точки), то один коэффициент регрессии будет обратной величиной другого, так как в таком случае обе кривые регрессии будут идентичны. Если г2 достаточно близко к единице, они будут очень близки к обратным величинам, но кривые, конечно, будут немного различаться. Определяя лаг на время появления технического решения, мы находим что-то близкое к регрессии Т на Y, так как Т жестко связано с X через уравнение интерполяции для предшествующей техники. Поэтому, чем больше значение г2 и, конечно, г, тем ближе друг к другу эти две кривые.
172
С практической точки зрения это значит, что, если точки, относящиеся к последующей технике, хорошо подходят к кривой регрессии, нельзя улучшить прогноз на основе дополнительной информации о предшествующей технике. Однако если точки, относящиеся к последующей технике, плохо подходят к линии регрессии, то информация о предшествующей технике может быть полезной. Если для выполнения регрессионного анализа применяется ЭВМ, то для исследователя не составит большого труда подсчитать обе регрессии. В этом случае он будет знать, прогнозируема ли последующая техника лишь на основе данных о ней самой. При выполнении работы на вычислительных машинах делать две регрессии не имеет смысла, так как результаты, полученные методом корреляции тенденций, автоматически согласуются с информацией, полученной на основе данных о предшествующей технике.
Методы этого раздела могут применяться в любом случае, когда два вида техники связаны отношением «предшествующая последующая». Развитие предшествующей техники не обязательно должно следовать экспоненте. Требуется только, чтобы уравнение тенденции для предшествующей техники было разрешимо для года интерполяции, когда предшествующая техника «имела бы» те же функциональные характеристики, что и конкретный представитель последующей техники. Когда найдены лаги, к ним может быть подобрано соответствующее уравнение регрессии и подставлено в интерполяционное уравнение [таким же образом, как мы подставляли в (5-27)]. В результате получим искомое уравнение с запаздыванием, сходное с (5-28). Таким же образом, как мы получили (5-28) и (5-31), могут быть найдены верхний и нижний доверительные пределы. Если, найдя уравнение тенденции с запаздыванием для последующей техники, мы можем прогнозировать на такой отрезок времени в будущее, который корреспондирует уровню предшествующей техники, и ошибки корреляции тенденций, взятые вместе, будут меньше ошибок при прямом прогнозировании последующей техники, то можно прогнозировать функциональные характеристики последующей техники до уровней, еще не достигнутых предшествующей. Для этого нужно найти прогноз предшествующей техники и затем обратиться к предсказанному лагу. Однако в большинстве случаев это несомненно рискованно. Лучше не распространять этот подход за cyt ществующий уровень предшествующей техники.
К очевидным приложениям этой методики относятся: прогнозирование перемещения технических решений из военной сферы в гражданские области приложения, прогнозирование перехода от «высоких» уровней использования техники к «низким» (как, например, применение радара в сверхвысокочастотных печах) и прогнозирование распространения техники, первоначально разработанной для промышленного применения, в домашнем хозяйстве или в жилищ-
1 На время. — Прим. ред.
173
ном строительстве. Однако наиболее перспективным применением будет прогнозирование превращения лабораторных достижений в готовые изделия. Во всех этих случаях прогноз должен основываться на данных из прошлого так, чтобы можно было определить и предсказать лаг.
7. КАЧЕСТВЕННЫЕ ТЕНДЕНЦИИ
В предыдущих разделах этой главы мы рассматривали тенденции, которые можно описать количественно. Разумеется, существуют тенденции, с которыми этого сделать нельзя. Однако это вовсе не означает, что они менее реальны, просто их труднее выявить, и прогнозы, базирующиеся на них, неизбежно будут обладать меньшей точностью.
Рис. 58 (заимствован из [3]) иллюстрирует качественную тенденцию. После братьев Райт самолеты конструировались таким образом, чтобы все большая и большая часть самолета могла регулироваться, изменяться или иным способом управляться в полете. Изменяющаяся геометрия крыла самолета братьев Райт была только первым шагом в длинной цепи таких способностей. Попытки квантифицировать эту тенденцию (например, в процентах от порожнего веса, который может изменяться в полете) не могли быть до конца успешными, так как одна подвижная часть позднее может быть расчленена на несколько подвижных частей, что можно иллюстрировать приведенным на рисунке переходом от простых закрылок к сложным.
Как можно использовать подобного рода качественную тенденцию? Так же как и тенденции, рассмотренные в предыдущих разделах, ее, вероятно, можно экстраполировать. Будут создавать самолеты все с большим и большим числом узлов, которыми можно управлять или регулировать в полете. Однако невозможно предсказать, какие именно узлы в будущем будут регулируемы. В других областях, где можно выявить качественные тенденции, по всей видимости, возникнет подобное препятствие. Можно экстраполировать тенденцию, приняв предположение о том, что тип явления, представленный перечнем (подобным приведенному на рисунке) конкретных элементов, сохранится и в будущем. Но, вероятно, невозможно предсказать, какие конкретные элементы будут добавлены к этому перечню.
Тем не менее при отсутствии хорошо очерченных количественных тенденций, подобных описанным выше, для получения прогноза может не оказаться никаких альтернативных подходов к применению качественных тенденций. Прогнозы, базирующиеся на качественных тенденциях, все-таки лучше, чем вообще никакие, и они непременно окажутся полезным вкладом в решение, указывая на то, что конкретное, качественно охарактеризованное явление может не только сохраняться на прежнем уровне, но увеличиться или уменьшиться при сохранении прошлой тенденции.
174
Закрылки
Серворули
Створки ниш шасси
Грузовые люки Смотровые люки — Бомбовые люки—
Отковывающаяся хвостовая часть срюзеляжа
Сегментированные элевоны Катапультируемые сиденья Большие грузовые люки Устройство для заправки о воздухе
Комбинированные баки
Внешняя подвеска полезной нагрузки
Воздушные тормоза Посадочные парашюты Разделяющиеся спойлеры Предкрылки--------------
Дефлекторы тяги
Устройство для реверсирования
Катапультируемая капсула Регулируемые сопла Регулируемые воздухозаборники Концевые обтекатели крыльев, склааыоающихоя в полете
Крыло изменяемой крыловидности
Откидывающаяся носовая часть Отклоняющийся ноо
Крыло с изменением угла атаки Пропеллер о изменяемым наклоном оси вращения
Двигатель с шарнирным креплением
Люки---------------------------
Регулируемый стабилизатор^-Управляемый стабилизатор-----
Складывающиеся на земле---------------------------------
крылья
Тормозные посадочные-----------------------—------------
крюки (на самолете)
Простые закрылки-------^.Сложные закрылки------—--------
Убирающиеся шасси---------------------------------------
Триммеры------------------------------------------------
Руль напрад--------------------------------------------------------
ления
УУО ? ппнп»
Руль высоты—------------------------------—-----------------—-----------------------------
Элероны--------------------------------------------=-------------------------------------------------»»
г Время
Рис. 5 8. Увеличение сложности изменяемой геометрии самолета
8. ВЫБОР ПАРАМЕТРА И ИНТЕРПРЕТАЦИЯ ПРОГНОЗА
В предыдущих разделах этой главы был указан ряд методов прогнозирования технологии, которая не ограничена одним технологическим решением. В каждом отдельном случае берутся данные о прошлых характеристиках последовательных технологических решений, используемых для получения одних и тех же функциональных характеристик. Затем прогнозист принимает условие непрерывности развития. Иначе говоря, он предполагает, что внедрение нововведений будет продолжаться в будущем так же, как это было и в прошлом. Если он может уловить какую-нибудь закономерность в поведении прошлого роста этих функциональных характеристик, он продолжит ту же закономерность поведения в будущее, не принимая во внимание пределы конкретных технологических решений. Часто эта закономерность принимает форму тенденции, которая может быть продолжена. Прогнозист не должен изобретать устройство, которое превзойдет существующее технологическое решение. Вместо этого его прогноз просто указывает на то, что существующее технологическое решение будет превзойдено и новое решение, обладающее определенным уровнем функциональных характеристик, появится к определенному времени. В некоторых случаях, например с экспоненциальными тенденциями, тенденциями с пределом, корреляцией тенденций и т. д., он должен подвергнуть данные некоторым математическим преобразованиям. Для всех этих методов основным допущением остается то, что прошлый темп нововведения сохранится и в будущем.
Для всех этих подходов к прогнозированию с помощью кривых тенденций существуют некоторые общие правила, которым следуют при отборе данных, относящихся к прошлому, и интерпретации результатов прогноза. Эти правила будут рассмотрены в данной главе. Заметим, что некоторые из них также применимы и к рассмотренным в предыдущей главе кривым роста. Однако они представлены здесь, а не в гл. 4, так как являются более подходящими для кривых, характеризующих тенденции, чем для кривых роста.
Сперва мы рассмотрим выбор прогнозируемых параметров и выбор данных, представляющих значения этих параметров в прошлом. Это один из наиболее важных вопросов, с которым встречается прогнозист. После того как он закончит прогнозирование будущей величины выбранного параметра, полезность его прогноза будет в большой степени зависеть от выбора параметра. К тому же, как будет подчеркнуто в последующих главах, все рациональные прогностические методы зависят от обработки данных о прошлом. Они предполагают, что существует определенная связь между прошлым и будущим поведением и что будущее поведение может быть определено с помощью надлежащих преобразований данных о прошлом. Следовательно, любые ошибки или неправильный отбор данных о прошлом поведении отразятся в прогнозе. Они, по-видимому, снизят полезность прогноза и могут полностью лишить его всякой ценности.
176
В качестве отправного пункта при выборе прогнозируемого параметра прогнозист должен помнить, что параметр не представляет интереса сам по себе. Он нужен для прогнозирования будущих функциональных характеристик техники. Прогноз должен рассматриваться как «вход» для принятия решения. Следовательно, сама эта функция представляет интерес для исследователя, поскольку она связана с принятием решения. Сперва прогнозист должен идентифицировать функцию, которая выполняется техникой. После этого ему нужно определить параметр, который адекватно описывает уровень функциональных характеристик техники, применяемой для выполнения этой функции. Иначе говоря, ему нужен количественный измеритель степени выполнения техникой этой функции или уровня ее способности к выполнению. Таким образом, коль скоро прогнозист в явном виде идентифицировал выполняемую техникой функцию, то он может начать поиски одного или более параметров, которые обеспечат такое количественное описание. При выборе параметров следует руководствоваться следующими положениями.
Во-первых, параметр должен быть таким, чтобы над ним можно было выполнять операции. Иначе он должен быть объективно измеримым признаком устройства, технического приема или процесса, который выполняет интересующую прогнозиста функцию. В некоторых случаях этот признак может быть измерен в статике. Сюда относятся такие параметры, как предел прочности на разрыв, точка плавления и т. д. Другие параметры нужно измерять в динамике, когда устройство, выполняющее функцию, находится в действии. Сюда входят такие понятия, как скорость самолета, тяга двигателя, мощность радара и т. д. Что касается технологических процессов и технических устройств, то для них обычно необходимо провести измерение в условиях динамики. Таким образом, может оказаться необходимым измерение количества учебных часов, необходимых для достижения данного уровня функциональных характеристик при использовании конкретной методики обучения, если этот параметр представляет для нас интерес. В любом случае выбранный параметр должен быть объективно измерен в единицах производительности или работы устройства, метода или процедуры, которые выполняют интересующую нас функцию.
Во-вторых, параметр должен верно представлять состояние техники. Он должен характеризовать все способы, посредством которых прогнозируемая техника выполняет изучаемую функцию. Наиболее распространенной проблемой при выборе такого всеохватывающего параметра является проблема инженерных компромиссов. Часто при данном уровне развития техники конструктор имеет свободу выбора значений двух или более параметров, увеличивая один за счет уменьшения одного или нескольких других. В данном случае ни один из этих индивидуальных параметров не является всеохватывающим. Примером такого рода компромиссной ситуации является произведение коэффициента усиления на ширину полосы частот для электронных усиди гелей. Ни усиление, ни полоса частот не могут
177
быть выбраны независимо друг от друга. Их соотношение определяется характеристиками усиливающего устройства (электронной лампы, транзистора и т. д.). При самых разнообразных рабочих условиях произведение усиления на полосу частот для конкретного устройства будет примерно постоянным. Конструктор может удвоить усиление только за счет уменьшения в два раза полосы частот. Развитие электронных усилительных устройств будет выражаться в увеличении произведения усиления на полосу частот для этих устройств. Ясно, что ни усиление, ни полоса частот не являются адекватными критериями состояния науки в области электронных усилителей. Ни один из этих показателей не характеризует все стороны этого процесса, так как конструктор может изменять один за счет другого. Параметр, описывающий развитие электронных усилителей, должен, очевидно, включать как усиление, так и полосу частот. Поэтому часто параметр, призванный описывать развитие науки в какой-нибудь отрасли, является комбинированным. Он представляет собой комбинацию из нескольких измеримых признаков техники, которая применялась для получения исследуемой функции. К математическим комбинациям индивидуально измеримых параметров можно отнести произведения, отношения, суммы и т. д. Довольно простыми составными параметрами такого рода являются производительность транспортной авиации в тонно-милях в час и в пассажиро-милях в час, число операций на единицу цены для ЭВМ. Ниже приводится пример более сложного комбинированного параметра, широко применяемого для характеристики автомобиля на воздушной подушке:
высота над поверхностью ф- вес*/3
мощность х диаметр4
Третье положение, касающееся параметра, состоит в том, что он должен быть приемлем для различных видов технологических решений, выполняющих одну функцию. Если для выполнения данной функции использовался ряд устройств, каждое из которых воплощало отличное от других технологическое решение, то нужно иметь возможность для их описания с помощью выбранного параметра. Примером может служить такой параметр, как световая эффективность (лм/Вт) для осветительных устройств. Даже для неэлектрических осветительных устройств можно выразить потребляемую энергию в единицах, которые можно преобразовать в Вт, а излучаемый ими свет можно измерить в лм. Поэтому различные типы осветительных устройств могут быть охарактеризованы единым параметром. Важным моментом при применении для описания ряда устройств, использующих различные технологические решения, единого параметра является то, что объективно измеримые характеристики отдельных устройств должны приводиться к выбранному параметру через известную математическую зависимость. Если это возможно, то данный параметр пригоден для характеристики техники за значительный интервал времени.
178
Четвертое положение заключается в том, что должны иметься необходимые данные о прошлом развитии. Данные должны отио сигься к большому количеству устройств, технических методов и т. д.. которые в прошлом воплощались в технике, используемой для получения исследуемой функции. Рели данные относятся к большому числу устройств, то имеется меньше шансов искажения результатов, вызванных особенностями отдельного устройства или их труппы. Кроме того, данные должны охватывать как можно больший промежуток времени. Это отвечает по крайней мере двум целям. Во-первых, со статистической точки зрения большой промежуток времени при любом методе подбора кривой снижает стандартную ошибку тенденции, получаемой на основе этих данных. Во-вторых, большим промежуток времени помотает устранять искажения, которые могут возникнуть из-за особенностей отдельного интервала времени (депрессия, война, уделение внимания другой технике за счет данной и т. д.). Наличие данных может фактически повлиять на выбор параметра прогнозистом. Он может прийти к выводу о том, что данный параметр обладает всеми необходимыми качествами, однако если нет возможности получить достаточное число данных, то использовать его прогнозист не может. Он будет вынужден тогда применить другой параметр, который, хотя и менее желателен, но данные о котором легко доступны. Следовательно, прогнозисту следует заранее начинать сбор данных для предпочтительного параметра, чтобы koi ла-нибудь он или его последователь смогли бы их использовать.
Пятое положение относится к сопоставимости данных. В гл. 1 отмечали, что отдельные устройства и технологические решения в целом проходят через несколько этапов процесса нововведения, начиная с этапа «научные открытия» и кончая этапом «социальное и экономическое воздействие». В лучшем случае все точечные данные входящие в совокупность, должны представлять один из этапов этого процесса. Это значит, что все они должны относиться к этапу «лабо раторное осуществление» или к этапу «действующий прототип» и т. д. Если точечные данные, относящиеся к последовательным устройствам, взяты из различных этапов нововведения, то существует значительная опасность того, что тенденция, полученная на основе таких данных, будет искажена. Это особенно справедливо, если точки из ранних этапов концентрируются на одном конце выборки, а точки из поздних — на другом. Конечно, у прогнозиста может и не быть другого выхода. Он может обнаружить, что единственные доступные данные в этом отношении несопоставимы. В подобных случаях он вынужден пользоваться несопоставимыми данными. Тем не менее даже в этом случае он должен проверить данные, чтобы обнаружить, имеется ли какая-нибудь систематическая концентрация точек из ранних или поздних стадий, которая может исказить получаемую на основании этих данных тенденцию. Если нет концентрации и точки расположены в случайном порядке, то его данные будут иметь боль шее. чем желательно, рассеивание, хотя систематические искажения не будут чабтюлагься. Если прогнозист действительно обнаружил
"Q
систематическую конпентрацию данных о ранних или поздних этапах нововведения, то он будет по крайней мере знать, что могут возникнуть систематические искажения. Прогнозисту следует выяснить, будет ли тенденция, получаемая на основе этих данных, смещена вверх или вниз, чтобы потом, если это будет необходимо, он мог скорректировать прогноз.
Прогнозист должен помнить, что прогнозирование не делает вклада в будущее. Своей работой он только извлекает из данных о прошлом некоторую модель и проектирует ее в будущее. У прогнозиста будет больше шансов дать полезный и значимый прогноз, если он будет иметь в виду приведенные выше замечания при выборе параметров и отборе точечных данных о прошлом.
Выбрав параметр, собрав данные о прошлом и подобрав по данным кривую тенденции, прогнозист имеет возможность сделать прогноз. Как мы знаем, прогноз является просто продолжением тенденции, которую он подобрал к данным. Однако подбор тенденции — это только малая часть процесса разработки прогноза. Коль скоро тенденция экстраполирована, результат должен быть интерпретирован.
Во-первых, прогнозист должен иметь мужество поступать согласно своим убеждениям. Он взял данные из прошлого, выявил определенную закономерность в прошлом развитии нововведения и экстраполировал эту закономерность в будущее. Несомненно, это продолжение даст прогноз уровня функциональной характеристики, который намного превышает максимальную ожидаемую границу современного технического решения. Если эта граница установлена каким-нибудь естественным пределом для соответствующей области техники, то прогнозисту не следует продолжать тенденцию за предел. Если же он продолжил тенденцию за этот предел, он должен был установить, что предел оносится не ко всей области техники, а только к данному техническому решению. Затем он должен интерпретировать прогноз как выражение того, что может появиться некое новое техническое устройство, которое превзойдет пределы современного технологического решения и обеспечит достижение предсказанного уровня функциональных характеристик. В частности, прогнозисту следует избегать искушения «ревизии» своего прогноза в меньшую сторону, принимая во внимание приближающийся верхний предел для современного технологического решения. Если он это сделает, пытаясь неверным путем представить свой прогноз более внушающим доверие, он не выполнит полностью свою функцию, которая состоит в предупреждении лица, принимающего решение, о приближении чего-то нового.
Во-вторых, прогнозист должен понять, что не все точечные данные о прошлом находятся на подобранной кривой тенденции, следовательно, он не имеет права предполагать, что все они будут находиться на кривой тенденции и в будущем. Соответственно он должен ожидать по крайней мере такой же разброс, какой он обнаружил в прошлом. Поэтому он должен предупредить об этом факте лицо, прини
180
мающее решение. Один из самых лучших способов — установление статистических доверительных интервалов для тенденции. Это особенно легко, если для подбора тенденции использовались регрессионные методы. Применение этих методов даст возможность использовать технические приемы для оценки доверительных пределов, а вывод таких пределов гораздо предпочтительнее, нежели вычерчивание на графике какого-нибудь произвольного предела. Каждый прогнозист, применяющий кривые тенденций, должен знать соответствующие статистические методы.
В-третьих, прогнозист должен использовать каждую возможность для того, чтобы не ограничиваться нахождением тенденции, а определить важнейшие факторы, взаимодействие которых определило ее. Если бы он смог выполнить это полностью, он вообще не использовал бы экстраполяцию тенденций, а применил бы один из методов математического моделирования, которые будут описаны в следующей главе. Даже, если эти факторы не были установлены в деталях, следует сделать некоторую попытку, чтобы понять их. Если ясно, что один или несколько из факторов, которые определили тенденцию, радикально изменятся, прогнозист обязан предупредить об этом факте лицо, принимающее решение, даже если он не может предсказать точное влияние этих факторов. Он должен по крайней мере быть в состоянии дать им качественную оценку. Например, будет расти или уменьшаться темп роста и каким образом, будет ли тенденция представлять верхний или нижний пределы области возможного роста?
9. ВЫВОДЫ
Любое данное технологическое решение для достижения функциональных характеристик будет иметь присущий ему верхний предел, который это технологическое решение не превысит. Однако возможно прогнозирование и за этот предел. Прогнозист не может и не нуждается в определении того технологического решения, которое будет использоваться для достижения увеличенного уровня функциональных характеристик. Ему требуется только изучить темп нововведения и развития в прошлом и предположить, что этот прошлый темп нововведения продолжится в будущем. Затем он может подобрать к данным из прошлого соответствующую кривую тенденции и продлить ее в будущее. Его уверенность в экстраполяции увеличивается, если прогнозируемая техника раньше имела устойчивое развитие, которое охватывало несколько последовательных технологических решений достижения одних и тех же функциональных характеристик. Если рассматриваемая техника приближается к некоторого рода фундаментальному пределу, устанавливаемому скорее физическими законами, чем ограничениями, связанными с конкретным технологическим решением, тогда переменную, представляющую функциональные характеристики, можно преобразовать и тенденцию новой переменной продолжить в будущее.
181
Как говорилось в примере со сверхзвуковыми самолетами, очень важно, чтобы из прошлого отбирались сопоставимые точечные данные. Все они должны относиться или к первому коммерческому образцу техники, или к первому производственному изделию, или первому прототипу, или первой демонстрации в лаборатории и т. д. Если некоторые точечные данные представляют первое производственное изделие, другие соответствуют широкому коммерческому распространению, а третьи --- первой демонстрации в лаборатории, то тенденция, подобранная к этим точечным данным из прошлого, будет значительно искажена и не совсем прш одна для прогнозирования. Конечно, это положение следует согласовывать с реальными данными. Если имеющиеся данные с этой точки зрения несостоятельны и для одних устройств точка относится к началу цикла существования, а для других к более позднему периоду, то у прогнозиста нет выбора. Он должен использовать данные, которые у него есть. Однако ему следует знать об ущербе, который наносится его тенденции. В частности, он должен следить за сосредоточениями одного типа данных на одном конце рассматриваемого отрезка времени.
Наконец, прогнозист не .может допустить, что экстраполированные тенденции осуществятся в результате пассивного ожидания, особенно когда существующая в прошлом тенденция создавалась в результате энергичных действий многих участников развития данного вида техники. Прогнозист не может быть осведомлен о всех решениях и взаимодействиях, которые привели к существованию тенденции, выявленной им по данным из прошлого. Он может только принять допущение, что какими бы ни были факторы, которые привели к существованию тенденции в прошлом, они будут продолжать действовать таким же образом (4-6). В частности, если его собственная организация играла большую роль в развитии прошлых тенденций, он не может допустить, что тенденции сохранятся, если эта организация изменит свой уровень активности в этой области.
Когда известно, что некоторые из действовавших раньше факторов изменятся, тогда нельзя использовать методы экстраполяции, рассмотренные в настоящей главе, по крайней мере ограничиваться только ими. Некоторые подходы, которые следует использовать в такой ситуации, будут рассмотрены в гл. 6 и 8.
ЛИТЕРАТУРА
1. AyresR. U. Envelope curve forecasting, in Technological Forecasting for Industry and Government, James R. Bright, Ed. Englewood Cliffs. N, J., Prentice-Hall, 1968
2. F r e is e r M. J. and M arcus P. M. A survey of some physical limitations on computer elements. IEEE Transactions on Magnetics MAG-5, 1969. p. 82-90.
3. Lamar W. E. Military aircraft: Technology for the next generation, Aeronautics Astronautics, July 1969.
4. Lenz R. C. Technological Forecasting, 2nd ed., ASD-TDR-62-414, Aeronautical Systems Division. Wright-Patterson Air Force Base. Ohio, June 1962.
5. M a r t i n о J. P. Correlation of technological trends, Technological Forecasting. 1970. Vol. 1, p. 347-354. Vol. 1. p. 73-82.
6. M a r t i n о J. P. Technological forecasting and the autonomy of technology. Technological Forecasting. 1969. Vol. 1. p. 73-82.
182
ГЛАВ А 6
АНАЛИТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ
I. ВВЕДЕНИЕ
В гл. 3—5 были рассмотрены методы рационального и явно сформулированного прогнозирования, противоположного интуитивному прогнозированию, лежащему в основе метода Делфи. Применение указанных методов обеспечивает более объективный подход к прогнозированию. Однако эти подходы обладают существенными ограничениями.
Аналогии, кривые роста и тенденций предполагают, что в то время, когда для данной части системы, создающей технологию, в целом известны взаимосвязи между затратами ресурсов и технологическими результатами, не известен ни один из внутренних механизмов действия системы. Еще чаще в этих подходах не предполагается даже знание взаимосвязей затрат и результатов. В них просто допускается, что условия, определяющие поведение системы в прошлом, какими бы они ни были, будут определять характер ее поведения и в будущем.
Хотя эти методы чрезвычайно полезны и широко применяются, тем не менее необходимо ясно представлять себе, что они обладают следующими серьезными недостатками:
а) не способны учитывать уже происшедшие изменения условий, определяющие прошлое поведение системы, и, следовательно, то, что данное поведение не будет продолжаться в будущем;
б) не дают возможности предсказать результат даже в том случае, когда известно, что одно или несколько, вероятно, важных условий могут измениться и что последнее приведет к изменению темпа технологических нововведений;
в) не могут предоставить данных относительно того, какие условия следует изменить и насколько, чтобы добиться желательного изменения темпа технологических нововведений.
В определенных случаях указанные недостатки приводят к тому, что прогнозист, ограничивающийся использованием только вышеупомянутых методов, не может сообщить сведений, полезных лицу, принимающему решения. Но тогда возникает вопрос: какие имеющиеся методы дадут возможность прогнозисту преодолеть указанные ограничения?
183
Робертс [15] обрисовал историю экономического прогнозирова-вания в виде прохождения им пяти этапов, с шестым этапом в перспективе:
1) интуитивное, экспертное или пророческое прогнозирование;
2) «наивные» модели;
3) простые корреляционные прогнозные модели;
4) комплексные многомерные эконометрические прогнозы;
5) динамические причинно-следственные модели;
6) обучающиеся модели.
Метод Делфи представляет собой усовершенствованный образец экспертного прогнозирования, а методы, описанные в гл. 3—5, попадают в категорию «наивных» моделей, — их «наивность» заключается в предположении о том, что, какова бы ни была причина, вызывающая определенное поведение в прошлом, она будет вызывать подобное поведение и в будущем. Это допущение методологически наивно, но на практике оно имело большой успех не только в экономике, но и в технологическом прогнозировании. Метод экстраполяции тенденций, описанный в предыдущей главе, относится к типу корреляционных прогнозных моделей. Робертс [15], Ленц [9], автор [11] и другие утверждают, что следующим логическим шагом в развитии методов технологического прогнозирования будет разработка и использование на практике прогнозных моделей, следующих за четвертым и пятым этапами из истории экономического прогнозирования. В частности, Робертс предлагал перешагнуть через некоторые промежуточные этапы и переходить непосредственно к пятому и шестому этапам. Другие авторы утверждали, что промежуточные этапы нельзя пропускать, так как они необходимы для успеха последующих этапов.
Независимо от непреложного направления развития, которому следует технологическое прогнозирование, общее представление достаточно ясно. Для преодоления недостатков «наивных» прогнозных моделей мы должны применять методы, которые дадут нам возможность проникнуть во внутренние механизмы действия системы, порождающей технологию, и в которых используется знание взаимосвязей причин и следствий внутри этой системы.
Однако прежде чем взяться за разработку причинно-следственных моделей научно-технического развития, имело бы смысл спросить, что говорит опыт экономистов по использованию подобных моделей. Оправдалась ли претензия этих моделей на превосходство над «наивными» моделями? Если нет, то едва ли стоило подражать им в технологическом прогнозировании. Армстронг [1] изучил эту проблему для причинно-следственных экономических моделей. Он отмечает, что исследователи-экономисты обычно предполагают, что причинно-следственные модели превосходят «наивные» модели, хотя на практике большинство прогнозистов используют «наивные» методы или предварительные проектировки. Армстронг указывает, что «наивные» модели проше и дешевле, но эта их сторона становится все менее важной по мере появления все большего количества
184
более точных экономических данных. Затем Армстронг рассматривает вопрос точности прогнозирования и находит, что в определенных случаях причинно-следственные модели предпочтительнее. Это те случаи, когда важные переменные претерпевают значительные изменения. Конечно, это именно те случаи, которые в равной степени интересны и для технологического прогнозирования. Следовательно, мы можем заключить, что опыт экономистов скорее обнадеживает, чем разочаровывает.
Но что мы тогда ожидали бы от причинных моделей? Шаффлер [18, с. 12] цитирует Нортропа, рассматривающего экономическое прогнозирование: «...для данной науки существует динамическая теория в том случае, когда ее основных понятий достаточно для обозначения определенного состояния системы в заданный момент времени, а ее основные положения дают возможность дедуктивно вывести определенное состояние системы для любого момента в будущем». Это означает, что причинно-следственная модель и связанная с ней теория должны дать возможность определить, каковы те основные переменные, которые влияют на техническое развитие. Более того, эти переменные должны быть действенно описаны, так чтобы их можно было измерить или подсчитать с помощью объективных средств. И наконец, должны быть известны взаимосвязи между причинами и следствиями, так чтобы при полном описании системы измеримыми показателями стало возможным чисто дедуктивно предсказать будущее техническое развитие.
С нашей точки зрения, критерий Нортропа может оказаться чрезмерным. Конечно, очень важно, чтобы в причинно-следственной модели и соответствующей ей теории говорилось, каковы основные переменные. Не менее важно, чтобы эти переменные были действенно описаны измеримыми количественными показателями. чОднако для того, чтобы вывести будущее состояние системы чисто дедуктивно, необходимо в описание системы ввести все важные элементы и переменные. Требовалось бы включить психологические, социологические и, возможно, этические соображения. С точки зрения технологического прогнозирования это увело бы нас -слишком далеко. Мы были бы удовлетворены моделью, в которую входили «данные», определенные нетехнологические переменные, которые нельзя дедуктивно вывести из описания состояния системы в некоторый момент прошлого. Эти переменные в экономических моделях называются «экзогенными переменными» в отличие от «эндогенных переменных», которые являются внутренними для системы и могут быть дедуктивно выведены, исходя из описания прошлых состояний системы.
Таким образом, нашей целью становится построение такой разновидности модели, которая включает как эндогенные, так и экзогенные переменные. Эти переменные должны быть действенно описаны. В модели должны-быть известны и установлены взаимосвязи между переменными. Тогда при задании современного состояния системы и значений экзогенных переменных, начиная от настоящего момента до некоторого момента времени в будущем, модель должна
185
предсказывать ход научно-технического развития вплоть до заданного момента времени. Отметим, что эта процедура требует прогноза экзогенных переменных. Но при этом мы как раз и сталкиваемся с той ситуацией, в которой нам хочется применить причинно-следственные модели, где мы либо уже имеем прогноз изменений этих переменных, либо хотим изменить их для того, чтобы воздействовать на результат. Забегая немного вперед, можно сказать, что мы хотели бы иметь модель, которая исходит из таких показателей, как число ученых и инженеров, число и типы научно-исследовательского оборудования, прогнозы расходов на исследования и разработки, описание современного уровня технологии и т. д., и затем дает предсказание уровня функциональных характеристик в определенный момент времени в будущем. Точнее говоря, мы хотели бы учесть все факторы, влияющие на рост производительности, например, гражданского транспортного самолета, и предсказать его будущую производительность.
Легко себе представить, что в настоящее время модели, пригодные для технологического npoi позирования., все еще далеки от нашего идеала. Тем не менее были сделаны важные шаги в направлении построения таких моделей и получены важные результаты. Далее в данной главе мы рассмотрим некоторые представительные выборки из современных прогнозных моделей. Этот обзор не может, конечно, охватить все существующие работы, но поможет составить картину общего уровня достижений в данной области.
2. МОДЕЛИ С КРИВОЙ РОСТА
Мы наблюдали в гл. 3, что рост в течение некоторого периода времени уровня функциональных характеристик, достигаемый каким-либо определенным технологическим подходом, можно успешно описать с помощью стандартизированных S-образных кривых того или иного типа. Первоначально такие кривые были введены в технологическое прогнозирование по точной аналогии с процессами роста различных биологических систем. Однако в дальнейшем полезность таких кривых основывалась в большей степени на очевидной успешности их использования, а не на законности аналогий, которые в лучшем случае весьма отдаленны. Поэтому многие исследователи пробовали разработать модели, в которых получались S-образные кривые роста и в которые входили элементы, явно имеющие некоторое значение для научно-технического развития. Мы рассмотрим три такие попытки: модель Айзенсона — Хартмана, в которой рассматривается рост информации; «универсальную модель роста» Флойда и модель диффузии нововведения в отрасли промышленности, построенную Мэнсфилдом.
Модель Айзенсона — Хартмана. Айзенсон [7] и Хартман [5] независимо друг от друга разработали модели, весьма схожие по своему подходу. Ввиду сходства этих моделей мы рассмотрим их как одну.
186
Эта модель основывается на понятии роста информации. Многие авторы указывали, что проект научно-технических усовершенствований, по существу, представляет собой процесс приобретения информации, относящейся к соответствующему способу создания элемента какого-либо технического устройства. Таким образом, усовершенствование в определенной области включает приобретение информации относительно способов, которыми можно заставить действовать определенный технологический подход.
Увеличение общего объема информации относительно конкретного технологического подхода может зависеть от количества уже имеющейся информации, от числа людей, занятых приобретением новой информации, и от предельного общего объема информации, которую можно получить для данного технологического подхода. Простейший вариант модели можно выразить следующим образом:
— = KIN. (6-1)
di
где: / —текущий объем информации;
У —число людей, занятых в соответствующей области:
К — может быть просто коэффициентом пропорциональности или функцией, включающей все остальные переменные. Если мы. примем, что N — постоянная, а К включает функциональные зависимости, отражающие степень приближения к верхнему пределу L, который представляет максимально возможное количество информации в данной области, то мы можем переписать вышеприведенное выражение следующим образом:
ш [ L J
(6-2)
или
- KtNdL
Решая уравнение, получаем
(6-3)
В последнем выражении можно узнать кривую Перла, которая, как это мы обнаружили ранее, может оказаться полезной при описании технического развития. Однако совсем не обязательно, чтобы рассматриваемая модель давала в результате кривую Перла. Если число исследователей, занятых в данной области техники, не постоянно, а возрастает (как это было бы в случае новой и развивающейся области техники), то получилась бы другая форма S-образной кривой. Кроме того, мы выбрали особенно простую функциональную за-
187
висимостъ для выражения приближения к верхнему пределу возможного объема информации в рассматриваемой области. Ничто, однако, не заставляло нас выбрать именно эту зависимость, выбор же другой формы зависимости привел бы, конечно, к кривой другого вида.
В предыдущей модели неявно. предполагается, что вся текущая информация в определенной области исследований доступна всем работникам данной области, которые взаимодействуют с некоторой частью этой информации. Указанную зависимость можно явно записать следующим образом:
— = — —V
dt \ L /
Здесь /, L и N имеют прежние значения, ар — вероятность взаимодействия с имеющимся запасом информации, К — функция производительности, которая показывает темп выработки новой информации при наличии взаимодействия. Решение данного уравнения почти такое же, как и предыдущего, за исключением того, что постоянные при экспоненте имеют' другое значение.
Возможна также иная модификация данной модели, основанная на другом подходе к описанию взаимодействия между работниками в рассматриваемой области исследования и наличным запасом знаний. Можно представить, что между работниками определенной области исследований в единицу времени происходит некоторое число контактов по передаче информации. В результате каждого из таких взаимодействий появляется новое знание со средним темпом, равным т—числу независимых работников, не получающих от других информации в рассматриваемой области исследований (т — положительное число, которое может принимать значения, большие или меньшие единицы). Если в области исследования занято N работников, то между ними возможно N(N—1)/2 взаимодействий. Пусть/ обозначает долю этих возможных взаимодействий, фактически происходящих в единицу времени. В данной модификации члены модели, включающие число работников, следует умножить на постоянную, представляющую среднюю производительность отдельного работника.
При данных предположениях уравнение, описывающее темп роста информации, приобретает следующий вид:
= И1 _ + . (6-4)
ai L ь J L 2 J
Если при этом N намного больше единицы, что справедливо для большинства областей науки и техники, то данное выражение можно упростить:
d/_ __ «• Ь___/J Г 1
Л 1 L JL 2 J
(6-5)
188
Для простоты примем, что N — постоянная. Решая уравнение, получаем
KmfNV
I — L — (L — I^e~ 2L .
Это S-образная кривая, имеющая значение /0 при Г = 0. Она достигает своего верхнего предела L при t, стремящемся к бесконечности. Однако в отличие от кривой Перла она имеет значение /=/0 при некотором конечном отрицательном значении t.
Последняя форма модели имеет несколько интересных значений, если мы на мгновение откажемся от нашего условия рассматривать исключительно модели роста. В новой области науки отношение I/ L достаточно мало, так что можно пренебречь им. Однако, если в этой области занято более десяти человек, допущение о том, что N2 намного больше N, в достаточной мере справедливо. Следовательно, можно записать:
di 2 '
Если мы затем допустим, что рост числа работников в данной области происходит по экспоненте, т. е. N = Noect, то имеем
_S = —
di 2 ' 0
что можно записать как
= Km?N2] + 2ct.
L di J [2 ' о J 1
Иначе говоря, логарифм прироста информации возрастает линейно с темпом, равным удвоенному темпу роста числа работников, занятых в рассматриваемой области исследований. Рис. 59 иллюстрирует эту зависимость. На нем показано издание научных работ по лазерам и мазерам с 1957 по 1968 г. Темп роста с Д958 по 1964 г. равен 0,5349, а с 1964 по 1968 г. — 0,1901. На языке модели можно сказать, что публикация работ растет быстрее, чем число исследователей, до тех пор пока область исследований не станет чрезмерно обширной для эффективного взаимодействия. После этого темп роста постепенно приближается к величине темпа роста числа исследователей. Заметим, что было принято измерение информации по числу опубликованных работ. Это не вполне удовлетворительная мера информации, но в отсутствие лучшей меры она широко используется и общепринята.
Возвращаясь к рассмотрению моделей роста, отметим, что возможны многие другие преобразования модели Айзенсона — Хартмана на основе выбора иных форм функций, представляющих взаимодействие ученых и инженеров друг с другом и с имеющимися запасами информации. Кроме того, как было показано выше, можно по
189
Рис. 5 9. Число статей, опубликованных по мазерам и лазерам
желанию также снять условие неизменности числа исследователей в отдельной области. До тех пор пока функция, представляющая рост (или сокращение) числа работников, легко интегрируется, можно использовать данную модель, и во многих случаях это полезнее, чем допущение о неизменности численности работников в какой-либо области исследований.
Другая довольно очевидная модификация модели состоит в использовании более сложной зависимости между темпом роста информации и общим запасом информации, чем использованное выше простое соотношение (1—ф' I). Например, можно было бы взять (1 —li 'Lf, где а — некоторое положительное число. Можно было бы также выбрать еще более сложное выражение.
Однако эти модификации модели Айзенсона - Хартмана в общем неоправданны. Во-первых, имеющиеся данные обычно настолько неточны, что указанные уточнения модели нисколько не помогут. Они вносят ложную и необоснованную точность. Во-вторых, сама модель обладает множеством недостатков. В ней неявно предполагается, что чем больше информации передается, тем лучше, и не учитывается возможность уменьшающейся отдачи по мере того, как исследователи тратят все большую часть своего времени на сбор информации и все меньшую — на исследования. В-третьих, в модели предполагается отсутствие ограничений на выработку информации. Допускается, что, если исследователь имеет благоприятную возможность дать новую информацию, он обязательно сделает эго. Это не всегда соответствует действительности, так как исследователь во многих случаях преследует определенную цель. Если при этом ио-
190
генциальное добавление к общему запасу информаций явно не способствует достижению этой цели, то исследователь не пойдет по данному пути. В-четвертых, в модели не учитываются никакие О1раниче-ния на потоки информации, как, например, производственные секреты фирм, секретная военная информация и т. д.
Несмотря на указанные недостатки, модель имеет несколько применений. В какой-то мере она раскрывает процесс создания научно-технических усовершенствований и проливает некоторый свет на вероятные результаты определенных изменений условий в отдельных областях науки и техники, например таких, как влияние роста числа занятых исследователей, влияние более эффективных потоков информации и т. д. В целом эта модель, вероятно, наиболее полезна в двух крайних случаях спектра объема исследований: для крайне малых областей науки и техники, только еще зарождающихся, когда все исследователи знают друг друга и показатель взаимодействий между учеными близок единице; и для чрезвычайно обширных областей науки и техники, в которых уже имеется большой запас информации и большое число исследователей вносит свой вклад в ее расширение, гак что доступ отдельного работника как к новой, так и к старой информации ограничивается количеством времени, которое он может посвятить передаче и получению информации, по отношению к времени выполнения его собственной работы. Для средних по объему областей исследований рассмотренная модель менее полезна.
Универсальная кривая роста. Эта модель была разработана Флойдом [4] и представляет собой попытку объяснить научно-техническое развитие на основе усилий по улучшению существующих функциональных характеристик. Модель исходит из допущения, что внимание направляется на развитие функциональных характеристик, уровень которых обозначается как / Имеется также всего М возможных способов, которые можно испытать для увеличения значения f и из которых X успешны (конечно, ни М, ни X неизмеримы). Далее предполагается. что порядок открытия успешных способов не имеет значения.
Если попытка увеличить / успешна, то насколько возрастет fl Флойд предполагает следующую зависимость между успешными попытками и степенью усовершенствования:
Д/ : I
Дх я(.М — X)
(6-6)
Иначе I оворя, росг связывается с «израсходованием;? нескольких успешных способов (т. е. с уменьшением количества оставшихся
успешных способов X) и является функцией числа уже израсходован-
ных успешных способов. Это неизбежно приводит к уменьшающейся
отдаче по мере роста/ Указанное соотношение можно преобразовать, привести в дифференциальную форму и интегрировать следующим
образом:
‘ ' dX'
М—Х' х
F
(6-7)
191
Заметим, что по мере приближения числа оставшихся неиспользованными успешных способов X к нулю f стремится к своему верхнему пределу F. Укажем также, что переменные под знаком интегрирования отмечены штрихом, чтобы отличить их от пределов интегрирования. Интегрируя обе части соотношения, получаем
Рассмотрим теперь ситуацию, в которой какой-либо работник в данной области старается увеличить уровень функциональных характеристик. Если он добьется успеха, то функциональные характеристики вырастут до уровня f При использовании одного способа в одной попытке априорная вероятность успеха для него равна отношению числа оставшихся неиспользованными успешных способов X к общему числу возможных способов М. Таким образом, вероятность достижения уровня/в одной попытке можно записать следующим образом:
Ptf,l) = 2L. (6-9)
Вероятность неудачи, конечно, есть просто дополнительная вероятность 1—P(f, 1). Если теперь принять, что в области занято W работников, каждый из которых обладает производительностью испытания N способов в едицицу времени, и все они работают в течение промежутка времени At, то вероятность того, что ни один из них не добьется успеха, равна
г J__Л_1 лчгдг
L м j
Вероятность по крайней мере одного успеха дополнительна, данной, следовательно, вероятность достижения по крайней мере уровня / в течение периода времени At можно записать так:
P(f, д/) = (6-П)
Теперь в уравнение (6-11) можно подставить выражение, полученное ранее для отношения XjM, в результате чего получим
Р (f, АО = 1 — е~ -f)m. (6-12)
Это значит, что мы теперь выразили вероятность достижения по крайней мере уровня / показателями, которые можно измерить или оценить (за возможным исключением к). Иначе говоря, мы исключили из соотношения неизмеримые величины X и М. Данное выражение определяет вероятность достижения по крайней мере уровня/. Если мы предположим, что временной промежуток настолько мал, что вероятностью осуществления двух успешных попыток в этом 192
промежутке можно пренебречь, то данное выражение определяет вероятность достижения точно уровня f. Дополнительная вероятность, конечно, есть вероятность отсутствия какого-бы то ни было улучшения.
Допустим теперь, что длительный период времени разделен на промежутки A, i, каждый из которых столь непродолжителен, что вероятность достижения двух успехов в один и тот же промежуток пренебрежимо мала. Тогда вероятность неполучения успеха в i-ом промежутке времени равна
1 — Р (f, А/) = е~ (p-nhNiwi . (6-13)
Следует иметь в виду, что в этом выражении значения к, N и W могут различаться в разные промежутки времени. Теперь вероятность того, что в течение длительного периода времени, состоящего из указанных промежутков, не произойдет никаких улучшений функциональных характеристик, можно выразить следующим образом:
Тогда для вероятности достижения по крайней мере уровня/получаем
P(f, (6-14)
Поскольку выбранные промежутки времени малы, можно заменить суммирование интегрированием, в результате чего получаем следующее выражение:
t
— (F—f) J kNWdt ’
— e (6-15)
Теперь мы определили этим выражением вероятность достижения по крайней мере уровня / функциональных характеристик к моменту времени t. Затем можно задать вопрос: какого уровня можно достичь или превзойти с некоторой заданной вероятностью, например равной 50%? Если мы интересуемся 50%-ным значением вероятности достижения уровня/ можно положить P(f, t) равным 0,5 и решить уравнение t
— (F-f) j kNWdt' 0,5—1 — e ,
или
t
— (F—f) Г kNWdt' e -» = 0,5,
или
t
In (2) = (F — f) J kNWdt'. (6-16)
7-165
193
Правая часть этого уравнения постоянная. Но интеграл есть положительная, монотонная неубывающая функция времени, и до тех пор, пока РИне равна нулю, он будет положительной монотонно возрастающей функцией. Для компенсации этого необходимо также, чтобы f было монотонной возрастающей функцией времени, которая асимптотически приближается к F. Это именно и дает нам кривую роста нужного вида.
Для оценки/нам необходимо, однако, иметь какой-то способ выполнения указанного интегрирования. Для того чтобы увидеть, как это можно было бы сделать, нам нужно исследовать каждый из членов под знаком интегрирования. Коэффициент пропорциональности к в некоторых случаях фактически постоянен и в большинстве случаев изменяется очень незначительно. Производительность исследователя N, выражаемая числом попыток в единицу времени, возрастает по мере развития науки и техники (наличие ЭВМ и т. п.), но этот рост в большинстве случаев значительно замедлен. Однако число работников W может быстро изменяться. Флойд полагал, что число работников в некоторой определенной области исследования зависит от темпа развития в этой области. Он предложил следующую форму зависимости для числа работников W:
(6-17)
где И//) — общее число наличных работников, fc —'уровень функциональных характеристик, достигнутый в какой-либо конкурирующей области науки и техники, fc, — постоянный коэффициент пропорциональности. Таким образом, численность исследователей в данной области не только пропорциональна общему числу имеющихся работников, но зависит также от того, насколько рассматриваемый подход по достигнутым функциональным характеристикам превосходит некоторый конкурирующий технический подход. Имея выражение для W, теперь можно написать:
In(2) = (F-f) J ' (6-18)
ее
гдеТ(Г) = k(f)N(t) W0(t)kt.
Это можно переписать следующим образом:
z «—о©
Затем Флойд применяет преобразование
Y = . (6-20)
l-t/F
Флойд также допускает, что, поскольку функция Т(t) только медленно меняется с течением времени, интеграл от нее можно аппроксимировать линейным выражением
194
Jt(0^-C^ + C2. (6-21)
Проведя эти замены, он смог выполнить интегрирование и получить уравнение
У + 1п(У— 1) = а (6-22)
Если известны верхний предел F и значение fc для конкурирующей техники, то для вычисления постоянной f требуется знать два фактических значения С. Если имеется больше исторических данных, то можно использовать наилучшее приближение для С.
Хотя решение этого уравнения не так уж сложно, все же оно довольно утомительно. Для упрощения использования своего подхода Флойд построил номограмму решения уравнения. Эта номограмма воспроизведена на рис. 60. Мы проиллюстрируем ее использование на примере.
fc/F
-5-4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Y+in(Y-l)=Gt
Рис. 6 0. Номограмма для построения кривой роста по методу Флойда
На номограмме, показанной на рис. 60, нанесены значения^ /F против Ct для случая f, = 0. Поскольку во многих случаях fc отлично от нуля, наверху представлена специальная шкала fc/F для преобразования «необработанного» отношения flF в соответствующие значения в том случае, когда fc не равно нулю. Точка отсчета находится в правом верхнем углу графика при значении fcIF= 1.
В первых двух столбцах табл. 16 приведен сокращенный перечень рекордов скорости, установленных винтовыми самолетами. Две последние цифры — неофициальные рекорды, установленные самолетами «ХР-47Н» и «ХР-477». Поскольку они были установлены без соблюдения международных правил регистрации рекордов скорости, они не включены в таблицу рекордов скорости для самолетов.
7* 195
Таблица 16
Год Скорость (миль/ч) Шкалированное л Ct
1912 108,2 0,18 0,03 —2,7
1913 126,7 0,255 0,11 —1,25
1920 194,5 0,324 0,19 0,25
1921 205,2 0,342 0,22 0,0
1922 222,9 0,372 0,24 0,25
1923 266,6 • 0,445 0,33 0,85
1924 278,5 0,464 0,36 1,1
1932 294,3 0,482 0,38 1,3
1933 304,9 0,508 0,41 1,4
1934 314,3 0,524 0,43 1,6
1935 352,4 0,588 0,50 2,1
1937 379,6 0,633 0,56 2,6
1939 469,2 0,781 0,67 4,0
1943 490,0 0,816 0,77 5,5
1944 504,0 0,840 0,80 6,25
В качестве максимального значения F для винтовых самолетов мы принимаем величину 600 миль/ч. Для fc примем значение 100 миль/ч, что приблизительно равно практической максимальной скорости поезда. Взяв рекорды скорости из второго столбца и разделив их на 600, получим значения J/F, показанные в третьем столбце таблицы. Теперь перед использованием номограммы необходимо получить шкалированные значения fjF, поскольку fc отлично от нуля.
Сначала проведем вертикальную линию на номограмме для значения fJF, равного 100/600, или 0,167, что показано на рис. 60 пунктиром. Затем начертим горизонтальную линию для значения f/F, равного 0,18 (первое число в третьем столбце табл. 16); эта линия также изображена пунктиром на рис. 60. Полученное пересечение двух линий показано на номограмме точкой. Затем с помощью линейки проводим линию от точки отсчета (в правом верхнем углу номограммы) через построенную точку пересечения и до левой шкалы fjfc. Там мы находим шкалированное значение //F, равное 0,03, которое вводим в четвертый столбец-табл. 16. Таким же способом получены и другие числа в этом столбце.
В конце концов мы используем кривую на номограмме для получения значений Ct, соответствующих шкалированным значениям //F. Для этого проводим горизонтальную линию от шкалированного значения //F до этой кривой и считываем соответствующие значения Ct, как это показано пунктирными прямыми в нижнем левом углу рис. 60. Находим, что значение Ct равно —2/7. Эта величина вводится в пятый столбец табл. 16. Остальные числа этого столбца получены подобным же образом.
196
Для оценки С можно использовать любые два значения Ct, но вместо этого мы возьмем первые семь чисел из списка (рекорды, установленные между 1912 и 1924 гг. включительно). Нанесем на график эти значения Ct против соответствующих лет, как показано на рис. 61. Показанная прямая линия есть наилучшее приближение к точечным данным, сделанное от руки. Эта линия наилучшего приближения показывает, что t равно нулю в 1921 г., а наклон С приблизительно равен 0,28. Теперь мы готовы определить некоторые точки на нашей кривой предсказанной тенденции. Это показано в табл. 17. Желательные годы представлены в первом столбце. Соответствую-
Рис. 6 1. Ct по календарным годам, полученное по номограмме Флойда для примера с рекордами скорости самолета
щие значения Ct считаны с рис. 61 с помощью линии наибольшего приближения.
Затем мы применяем процедуру, в точности обратную предыдущему использованию номограммы. Мы начинаем с определения значений Ct, затем получаем соответствующие шкалированные значения f/F, использовав для этого построенную кривую. Эти числа показаны в третьем столбце табл. 17. После этого, поскольку fc отлично от нуля, мы должны преобразовать полученные значения в «необработанные» величины f/F. Для этого нужно отложить шкалированные значения f/F на левой шкале рис. 62 и провести прямую линию от отмеченной точки до точки отсчета. «Необработанные» значения f/F считываются там, где эта линия пересекается с пунктирной вертикальной прямой, проведенной через соответствующее значение шкалы fc/F. Результаты указанных манипуляций показаны в четвер
197
том столбце табл. 17. Числа в пятом столбце этой таблицы вычисляют простым умножением величин из четвертого столбца на значение F (в данном случае равном 600 миль/ч).
Рис. 6 2. Кривая роста для примера с рекордами скорости самолетов
Таблица 17
Год Ct Шкалированное f!F f!F Скорость (миль/ч)
1910 —3,08 0,02 0,175 105
1915 —1,68 0,08 0,23 138
1920 —0,28 0,19 0,32 192
1925 1,12 0,37 0,47 282
1930 2,55 0,55 0,625 375
1935 3,9 0,67 0,725 435
1940 5,3 0,76 0,80 480
1950 7,84 0,85 0,87 521
Результаты расчетов нанесены на график, показанный на рис. 62. Точки, обозначенные кружочками, использовались для определения кривой тенденции. Как и можно было ожидать, они дают хорошее приближение к кривой тенденции. Точками (обозначены квадратиками) показаны официальные рекорды скорости из нижней части
198
табл. 16. Большинство из них располагается несколько ниже кривой, за исключением последнего значения для 1939 г., которое почти лежит на кривой. Также очень близко к кривой располагаются два неофициальных рекорда, обозначенные треугольниками. Возможное объяснение плохого приближения фактических значений к кривой тенденции в начале 30-х годов заключается в том, что кризис 1929— 1933 гг. задержал ряд усилий, которые были бы осуществлены ранее. Однако это не может служить окончательным объяснением, поскольку рекорд, установленный в 1932 г., примерно равен тому, который ожидался в 1926 г., до начала Великого кризиса. Во всяком случае, рекорды, установленные в конце 30-х и 40-х годов, лежат на графике близко от кривой тенденции. Возможно также, что кривая тенденции дала бы лучшее приближение, если бы при ее построении использовались другие значения F и fc и если бы значения С определялись бы более точными методами, чем выравнивание вручную по ряду начальных данных.
Данная универсальная кривая роста представляется подходящей для прогнозирования роста функциональных характеристик отдельного технологического подхода. При этом требуется определить верхний предел роста функциональных характеристик, а также уровень функциональных характеристик любого технологического подхода, который мог бы конкурировать с рассматриваемым подходом. Для вычисления постоянной нужны по крайней мере два фактических значения. Определение кривой роста с помощью номограммы Флойда довольно просто и быстро.
Диффузия нововведения в отрасли. В гл. 4 было показано, что диффузия нововведения и замена старой техники на новую может быть представлена 5-образной кривой. Однако нет уверенности в том, что две кривые диффузии или замещения, даже если они относятся к одной и той же отрасли, будут иметь одинаковую крутизну или один и тот же интервал между двумя заданными точками на кривых, как, например, характеризующими 10%-ное и 90%-ное проникновение новой техники. В соответствии с обычными доводами в пользу использования причинно-следственных моделей можно заключить, что форму S-образной кривой можно было бы предсказать более точно, если бы эта форма кривой была бы соотнесена с некоторыми измеримыми характеристиками самого нововведения или потенциальных адептов, перенявших его.
Именно это и было сделано Мэнсфилдом [10]. Он разработал модель, в которой скорость диффузии нововведения в какой-либо отрасли зависит от некоторых объективно измеримых показателей. Его модель дает хорошее приближение к фактическим данным относительно 12 нововведений из четырех различных отраслей. Мэнсфилд изучил следующие отрасли и нововведения: черная металлургия (коксовальная печь с улавливанием побочных продуктов, непрерывный широкополосный стан, непрерывная линия отжига для белой жести); угольная промышленность (опрокидывающаяся вагонетка, безрельсовая передвижная погрузочная машина, горный комбайн
199
с непрерывной последовательностью операций); пивоваренная промышленность (машина для погрузки тары, оловянный контейнер, скоростной наполнитель бутылок); железнодорожный транспорт (тепловоз, диспетчерская централизация, горочное тормозное устройство). Указанные нововведения охватывают период времени от 1890 г. для первой коксовальной печи с улавливанием побочных продуктов до конца 40-х годов для установки первого скоростного наполнителя бутылок. Построение модели организуется следующим образом.
Вначале определяем следующие переменные:
riij — число фирм в отрасли i, которые приняли нововведение j (и для которых можно получить данные; недостаток данных приводит к тому, что п имеет разные значения для различных нововведений в одной и той же отрасли);
mij (0 — число фирм, принявших нововведение j в отрасли I в момент времени t;
Ljj — доля «отставших» фирм, не использующих нововведение (в момент времени t), но которые внедрят его к моменту времени t + 1:
£ — + ij nij — mij (t)
Pij — прибыльность нововведения;
Sjj — объем капиталовложений, необходимых для осуществления нововведения.
Показатели прибыльности и размеров капиталовложений требуют дополнительных толкований. Для определения относительной прибыльности нововведения Мэнсфилд взял данные о сроке окупаемости капиталовложений, необходимом для оправдания последних в каждой отрасли (т. е. о периоде времени, в течение которого прибыли или экономия, полученные в результате капиталовложений, возместят стоимость капиталовложений), и данные о сроке окупаемости вложений в рассматриваемое нововведение, равно отношению среднего максимального срока окупаемости, обязательного в отрасли i в момент внедрения новшества, к сроку окупаемости для нововведения j. Этот показатель служит грубой мерой относительной прибыльности нововведения по сравнению с другими альтернативами капиталовложений. равно средним начальным вложениям в нововведение j, деленным на средний объем фондов фирм в отрасли i на момент внедрения нововведения. Этот показатель служит грубой мерой степени рискованности решения принять нововведение.
Модель исходит из предположения, что доля отставших последователей, которые принимают нововведение в течение некоторого периода времени, есть функция от его прибыльности, от объема капиталовложений на внедрение нововведения и от доли фирм, уже принявших нововведение. Это можно выразить следующим образом:
— fi{fnij(t)lnij, Pij, S4), (6-23)
200
Предполагается, что данная функция различна в разных отраслях. Однако, в общем, представляется разумным считать, что L возрастает с ростом доли фирм, уже принявших нововведение, и с ростом прибыльности нововведения. И наоборот, очень вероятно, что увеличение объема капиталовложений уменьшает L.
Для упрощения математических выкладок будем рассматривать данную, функцию таким образом, как будто число фирм, принявших нововведение, может- изменяться непрерывно, а не иметь только целочисленные значения. Сделав это допущение, можно затем разложить функцию Ljj в ряд Тейлора. Положим, что можно пренебречь третьими степенями всех переменных и вторыми степенями доли фирм, принявших нововведение к моменту времени t. В этом случае имеем
. , тИ (О г, , mi‘ ,
Lij ~ a(i + @12.---- + o-isPij + — - +
«У Пу
+ ai6,Sy + О;8р.?4~ flgaSj 4~ • • • , (6-24)
^У
где остальные члены пренебрежимо малы и могут содержать переменные, не указанные выше. Это выражение можно переписать следующим образом:
ту(/ + 1)—ту(0 = [лу—ту(0] аг1 +
+ . (6-25)
«у
Если единицы измерения времени достаточно малы, можно заменить левую часть выражения дифференциалом, в результате чего получим
~-----(«у— л?ук/)] Qij + 0у — I > (6-26)
где Qtj — сумма всех членов из уравнения (6-24), не содержащих
0у — aiz + d^Pij + • (6-27)
Решение уравнения (6-26)
Пу т., — t Qij' е — -— Фц .
•-у 1 + eiij+(Qij+Ptj) t
где ljj — постоянная интегрированная.
201
Наложим условие, что mtj(t) должно быть равно нулю, при достаточном продвижении обратно во времени, т. е. должно быть время, до которого ни одна фирма не принимала нововведения; может стремиться к нулю при стремлении времени t к минус бесконечности только в том случае, если Q равна нулю. При данном упрощении выражение (6-28) сводится к следующему:
l+,-Xw> - (е-29)
В последнем выражении можно узнать кривую Перла. Однако Мэнсфилд не останавливается на данном простом повторении вывода кривой Перла. Следующий шаг состоит в демонстрации того, что 0у определенным образом связано с и Sq. Отметим, что форма S-образной кривой зависит только от . Единственный эффект lij — перемещение всей крив ой'вправо или влево.
В анализ Мэнсфилда входят еще два шага. На первом шаге он определяет /у и для каждого из 12 случаев, беря наилучшее приближение к имеющимся фактическим данным. На следующем шаге по этим данным ^у строится регрессионное уравнение с использованием известных значений и Sy . Это обеспечивает двойную проверку гипотезы о том, что диффузия нововведения определяется относительной прибыльностью и объемом необходимых капиталовложений в соответствии с равенством (6-29). Во-первых, проверяется, дает ли хорошее приближение к фактическим данным кривая Перла, построенная по значениям 1^ и <£>у ; во-вторых, проверяется, согласуется ли значение ф^ , вычисленное на основе регрессионного уравнения, со значениями, определенными исходя из фактических данных.
На первом этапе мы преобразуем кривую Перла так, как это было показано в гл. 4, в результате чего получаем
mp (О
nij — mijit)
In
1Ч + Фц&-
(6-30)
Для получения оценок /у и ф^ по фактическим данным можно теперь использовать метод наименьших квадратов, как мы делали в гл. 4. Однако Мэнсфилд использует модифицированную версию данной процедуры, описанную в [3]. Используется тот же принцип, но приписывая различающиеся веса различным наблюдениям, с помощью модифицированной процедуры определяется приближение к S-об-разной кривой, которое иногда считается более удовлетворительным со статистической точки зрения. Однако для наших целей различие между двумя процедурами не имеет значения.
В табл. 18 представлены результаты процедуры выравнивания кривой. Для каждого нововведения в таблице дается число фирм в выборке, прибыльность и объем капиталовложений, оценки /у и ф^ , полученные по выравненной кривой. В последних двух столбцах показаны коэффициенты корреляции (гу) для регрессии по уравнению (6-30) и мера ошибки выравнивания.
202
Таблица 18
Двенадцать нововведений в четырех отраслях
Нововведение Выборочные данные Оценки параметров Средне-квадра-тичная ошибка
"и ч V ГЧ
Тепловоз 25 1,59 0,015 —6,64 0,20 0,89 2,13
Диспетчерская централизация 24 1,48 0,024 —7,13 0,19 0,94 1,52
Горочное тормозное устройство 25 1,25 0,785 —3,95 0,11 0,90 5,02
Непрерывный широкополосный стан Коксовальная печь с улавливани- 12 1,87 4,908 —10,47 0,34 0,95 0,90
ем побочных продуктов 12 1,47 2,083 —1,47 0,17 0,98 0,84
Непрерывный отжиг 9 1,25 0,554 —8,51 0,17 0,93 1,42
Опрокидывающаяся вагонетка Безрельсовая передвижная погру- 15 1,74 0,013 —13,48 0,32 0,95 2,03
зочная машина Горный комбайн с непрерывной 15 1,65 0,019 —13,03 0,32 0,97 1,66
последовательностью операций 17 2,00 0,301 —24,96 0,49 0,98 2,22
Оловянный контейнер 22 5,07 0,267 —84,35 2,40 0,96 3,00
Скоростной наполнитель бутылок 16 1,20 0,575 —20,58 0,36 0,97 0,95
Машина для погрузки тары Источник-. [10, с. 142]. 19 1,67 0,115 —29,07 0,55 0,97 1,58
Эта мера ошибки получена следующим образом. Для каждого из промежутков времени, соответствующих определению L^, сравнивается фактическое число фирм и число, оцененное по уравнению наилучшего приближения. Находится и возводится в квадрат разность между ними. Затем берется среднее значение квадратов разностей для всех временных промежутков. Число в таблице — квадратный корень из этого среднего значения (часто оно называется среднеквадратичной ошибкой). Все коэффициенты корреляции очень велики, что указывает на хорошее приближение регрессионных уравнений к фактическим данным. Среднеквадратичные ошибки также малы — в большинстве случаев они меньше 10% числа фирм в выборках.
Получив оценки для каждого нововведения, на следующем этапе строим регрессионное уравнение по этим оценкам и величинам Pij и S{j. Начнем с допущения, что удовлетворительное приближение можно получить из уравнения
= + O’isPij + aieSjj + Zij, (6-31)
Же Ь, равно а,2 из равенства (6-24) плюс математическое ожидание суммы всех членов, опущенных в этом равенстве, a z^-—случайная ошибка со средним значением, равным нулю. Мы допустили, что постоянный член 6, относится ко всем нововведениям в отдельной
203
отрасли, но может меняться от отрасли к отрасли. Затем мы полагаем, что ai5=a5 и ai6=a6, т. е. эти коэффициенты относятся ко всем нововведениям во всех отраслях и не различаются по разным отраслям. Таким образом, вместо регрессионного выравнивания по уравнению (6-31) для каждой из четырех отраслей отдельно мы фактически проводим выравнивание по следующему регрессионному уравнению:
0V — bfdi + bzd% + bsds 4- bidi + 4" ав$и- (6-32)
В этом уравнении применяется прием, часто используемый в подобных ситуациях. В него включены di — фиктивные переменные, которым приписывается значение 1, когда соответствующие данные в уравнении используются для отрасли г, и значение 0 во всех остальных случаях. Этот прием позволяет использовать все данные по всем отраслям для оценки а5 и а6 и в то же время получить отдельные значения для Ь,- по каждой отрасли. Проведя регрессионный анализ, Мэнсфилд получает следующие значения параметров уравнения:
—0,29
—0,57
—0.52,
-0,59
4- 0,530ро — 0,0275г
(0,015) (0,014)
(6-33)
Постоянные в больших фигурных скобках относятся по порядку сверху вниз соответственно к пивоваренной промышленности, угольной промышленности, черной металлургии, железнодорожному транспорту. Коэффициенты при ру и имеют ожидаемые знаки, т. е. рост прибыльности увеличивает а рост объема требуемых начальных капиталовложений уменьшает . Числа в скобках под коэффициентами — стандартные отклонения коэффициентов. Оба коэффициента существенно отличны от нуля.
Можно следующим образом интерпретировать результаты регрессионного анализа. Эффект прибыльности и объема необходимых первоначальных капиталовложений одинаков для всех отраслей, но нововведения со сравнимой прибыльностью и объемом капиталовложений в одних отраслях принимаются быстрее, чем в других. В частности, пивоваренная промышленность намного быстрее принимает нововведения, чем другие три отрасли.
Окончательная проверка модели состоит в сравнении значений 0,7, полученных из уравнения (6-33), со значениями, полученными на основе соответствующих фактических данных, входящих в уравнение (6-32). По существу, мы спрашиваем, дает ли регрессионное уравнение те же самые значения данных, которые мы ввели в него? Если это справедливо, то указанные значения данных хорошо объясняются переменными регрессионного уравнения, а именно прибыльностью и объемом капиталовложений. Если мы не получим обратно тех же самых значений данных, то придем к выводу, что рассмотрен-
204
ные переменные фактически не объясняют изменения Ф,7. На рис. 63 представлен график соотношения фактических и оцененных значений Фу. Прямая, проведенная под углом в 45°, обозначает равенство этих величин; иначе говоря, если все величины, выходящие из регрессионного анализа, равны всем величинам, входящим в него, то все соответствующие им точки на графике попадут на прямую с наклоном в 45°
Рис. 6 3. Сопоставление фактических и вычислительных значений ф^ для исследованных Мэнсфилдом 12 нововведений
Как можно увидеть на рисунке, все точки действительно располагаются вблизи к линии с наклоном в 45°, что свидетельствует о фактическом объяснении двумя переменными — прибыльностью и объемом капиталовложений — поведения переменной Ф,у. Поскольку мы уже видели раньше, что различные значения Ф,7 действительно дают приближение к фактическим данным, описывающим диффузию рассматриваемых нововведений в четырех отраслях, то очевидно, что модель вполне подтверждается данными. На основе приведенных результатов можно сделать вывод, что скорость диффузии нововведения в отрасли можно предсказывать на основе данных о его прибыльности и необходимых начальных капиталовложениях.
В дополнение к рассмотренным переменным Мэнсфилд исследовал также влияние остающегося полезного срока службы оборудования, вытесняемого нововведением, темпа роста объема продаж отрасли во время его внедрения, фазы делового цикла в это время и собственно времени, т. е. проверяется гипотеза, увеличивается или уменьшается в целом скорость диффузии нововведения с течением времени. Он обнаружил, что влияние этих переменных статистически несущественно по сравнению с двумя переменными, проанализированными выше.
205
Какой вывод мы теперь можем сделать из полученных результатов? Как указывает Мэнсфилд, использованная им выборка едва ли представляет поперечное сечение американской промышленности, кроме того, объем выборки не очень велик. Поэтому результаты следует интерпретировать с большой осторожностью. Возможно даже, что намного большая выборка изменила бы результаты Мэнсфилда на обратные. Тем не менее обнадеживает сам факт, что простая причинно-следственная модель процесса диффузии достигает большого успеха в объяснении ряда данных. С точки зрения технологического прогнозирования оказывается возможным построить кривую для предсказания темпа диффузии нововведения в определенной отрасли исходя из знания максимально допустимого срока окупаемости в отрасли, срока окупаемости для рассматриваемого капиталовложения, средних фондов фирм отрасли и объема первоначальных капиталовложений, необходимых для данного нововведения. Для проверки того, что полученные Мэнсфилдом коэффициенты для прибыльности и объема капиталовложений также применимы к отрасли и для получения величин Ь;, специфических для данной отрасли, было бы необходимо повторить его анализ для нескольких прошлых нововведений, уже внедренных в отрасль.
В данном разделе рассматривались модели, предназначенные для объяснения явления кривых роста. Оказалось, что модель Айзексона — Хартмана, хотя и чрезвычайно простая, проливает некоторый свет на внутренние механизмы действия процесса научно-технического развития. Однако представляется, что эта модель не обладает большими прогнозными возможностями и не имеет широкого применения. Универсальная кривая роста Флойда дедуктивно выведена из теоретических соображений, но, очевидно, дает хорошее приближение к фактическим научно-техническим данным в обширной области и могла бы найти широкое применение в качестве инструмента прогнозирования. Модель диффузии нововведений Мэнсфилда включает эмпирическое определение коэффициентов для простой гипотетической модели. Хотя и может оказаться необходимым переопределить эти коэффициенты для отдельных случаев, модель может быть чрезвычайно полезной для предсказания скорости диффузии нововведения в отрасли. Различными исследователями предлагались другие модели с использованием кривых роста [8], но ни одна из них не оказалась значительно лучше моделей, описанных выше. Три рассмотренные модели представляют достаточно хорошую выборку из существующих моделей кривых роста, и им свойственны сила и слабость всего класса подобных моделей.
3. МОДЕЛИ ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНОГО РОСТА
Мы видели в гл. 5, что в истории многих областей технологии наблюдается экспоненциальный рост. Мы наблюдали также, что выдвигается множество обоснований того, почему рост должен быть
206
экспоненциальным, но несмотря на давнюю историю веры в экспоненциальный рост, до сих пор не придуманы удовлетворительные объяснения ему. Холтон [6] был одним из первых, кто выдвинул бихевиористское объяснение данному явлению. Наблюдая за экспоненциальным ростом мощности ускорителей ядерных частиц, он пишет [6, с. 378]: «Отдельная исследовательская группа будет занята разработкой и воплощением идеи — обычно это бывает один из членов группы, как было в. случае первых ускорителей, а затем будет работать над ее полным использованием. На это может потребоваться от двух до пяти лет. Тем временем другая группа может, так сказать, смотреть поверх голов исследователей из первой группы, которые поглощены выполнением своей задачи, и видеть за пределами этой задачи благоприятное для себя поле деятельности. Основываясь на том, что уже известно из еще не полностью завершенной работы первой группы, вторая группа обходит первую и утверждается в новой области. Развитие физики идет не только маршем, но еще лучше — скачками».
Холтону не нужно было ограничивать свое утверждение областью физики. Во многих других областях науки и техники обнаруживается соревнование подобного же типа, в котором каждый из участников стремится добиться преимущества перед другими, перескочив через них. Сименс [19] развил эту идею соревнования в модель, которая, кажется, удовлетворительно объясняет явление экспоненциального роста. Опишем эту модель.
Допустим, что существуют два соперника — А и В. Пусть они находятся в ситуации, будь то военная, коммерческая или научная, в которой каждый хочет превзойти другого по уровню некоторых функциональных характеристик. Такая ситуация может возникать вследствие желания ответить на военную угрозу, получить коммерческое преимущество или добиться приоритета в некоторой области научных исследований. Положим, что А хочет на 100% опередить В. а В хочет на 100% опередить А. Допустим, что А имеет время реакции S, проходящее от момента принятия решения о начале нового проекта до момента достижения проектом поставленной перед ним цели. Время реакции В равно Т. Допустим, что у А есть доля времени реакции f где f— число между нулем и единицей. Иначе говоря, после того как В начало выполнение проекта для того, чтобы превзойти современный уровень А. А желает подождать в течение доли/ времени реакции В, прежде чем начать свой собственный проект по преодолению уровня В. В в свою очередь имеет долю времени реакции g. Конечно, А и В могут оказаться в полностью симметричном положении, если у обоих одинаковое время и доля времени реакции и оба хотят на одинаковый процент превзойти друг друга. Допущение асимметрии не усложнит значительно модель и придаст ей большую общность.
Допустим, что А начинает в момент времени с=0 с уровня функциональных характеристик, равною единице.
В момент времени 1=0 В начинает проект с целью превзойти пер
207
венство А. Этот проект имеет целью достичь уровня (1+и), который будет получен в момент времени Т.
Как только В начнет свой проект, А подождет в течение периода времени JT, затем начнет контрпроект. Целью этого проекта будет получение уровня (1 + ш)(1 + и), который будет достигнут в момент времени JT+S.
Затем В начнет проект в момент fT+gS. У него будет цель (1+m) (1 +п)2, которая будет достигнута в момент (f+^T+gS.
Затем А начинает проект в момент IfT+gS, целью которого будет (1 +т)2(1 + и)2, которая будет достигнута в момент 2/7+(g+l)S.
Потом В начнет проект в момент 2/7 + 2gS, целью которого будет (1 + т)2(1 + и)3, которая будет достигнута в момент (2/+l)7+2gS.
Далее начнет проект А в момент 3/7+2gS, целью которого будет (1 + m)3 (1 + и)3, которая будет достигнута в момент 3/7+(2g+l)S.
Теперь мы видим, как действует процесс перескакивания, и можем обобщить приведенные выражения.
А начнет один из своих обходящих проектов в момент времени pfT+(p—l)gS, где р — любое целое число. Перед проектом стоит цель (1 +т)р(1 + и)р, которая будет достигнута в момент времени pfT+[(p- l)g+l]S.
В начнет один из своих обходящих проектов в момент q/7 + qgS, где q — любое целое число. Проект достигнет своей цели (1 + m)’(l + n)q+1 в момент (qf + 1)7+ qgS.
Теперь мы можем увидеть, что промежуток времени между созданием «новых моделей» для А равен/7+gS, а отношение уровней функциональных характеристик новой и предшествующей моделей равно (1+ш)(1+и). Точно так же В будет создавать новые модели через промежутки времени/7 + gS, причем каждая из новых моделей будет превосходить предшествующую ей модель в (1+т)(1+и) раз по своим функциональным характеристикам. Часть времени возможности А будут превосходящими и часть времени — В. Доля времени, в течение которого один из них будет ведущим, зависит от соответствующих значений времени и доли времени реакции.
Описанное выше наращивание фактически образует геометрическую прогрессию вследствие дискретного ступенчатого характера процесса. Однако если мы представим, что технология плавно возрастает между моментами внедрения последовательных моделей, то процесс эквивалентен экспоненциальному росту. Экспоненту можно оценить следующим образом:
/<fr+eS)== (!+«)(!+л),
или
а = 1п К1 + +
fT + gS
Как и ожидалось, чем короче время реакции и меньше доля времени реакции на ожидание у обоих соперников, тем круче экспонента
208
или, эквивалентно, больше темп роста. Аналогично чем больше желаемое преимущество одного соперника перед другим, тем больше темп роста.
Случай с многими соперниками не отличается значительно от описанного. Можно представить, что каждый планирует превзойти имеющегося лидера путем приращения, достаточного для лидерства в течение удовлетворительного периода времени. Одновременно каждый соперник старается следить также за текущими проектами всех прочих соперников, с тем чтобы обеспечить для себя то, что его в свою очередь не обойдут вскоре после того или незадолго до того, как его модель будет готова. Можно показать, что в этом случае все соперники будут стремиться принять одинаковый процент прироста для своих целей и одну и ту же долю времени реакции. Те, чье время реакции намного длиннее, чем у соперников, вскоре были бы вытеснены с рынка, поэтому у всех появляется также стремление достичь одного и того же времени реакции. В данных условиях развитие будет экспоненциальным и все соперники, оставшиеся на рынке, будут поочередно стремиться к лидерству.
Несмотря на то что модель дает теоретическое объяснение экспоненциального роста и все переменные, входящие в нее, измеримы (хотя бы в принципе), она обладает рядом недостатков. В ней неявно предполагается, что время реакции соперников определяется факторами, иными, чем ограничения на возможный рост технологии. Иначе говоря, если один из соперников ставит перед собой цель, то предполагается, что он в действительности способен достичь ее с помощью некоторых значительных усилий и расходов. Очевидно, на практике ни время реакции, ни процентный прирост усовершенствований нельзя установить произвольно, по усмотрению соперников. Чересчур амбициозные проекты, с помощью которых пытаются достичь «слишком многого очень скоро», обернутся неудачей или в лучшем случае будут не верны либо в отношении фактически полученных технических характеристик, либо в отношении фактической даты поставки. Таким образом, рассмотренная модель объясняет, почему в случае соревнований рост должен быть экспоненциальным, пока технология допускает это. Но она не объясняет, почему возможен экспоненциальный рост.
В качестве иллюстрации применения модели мы рассмотрим внедрение коммерческого пассажирского транспортного самолета. В табл. 19 представлены год внедрения и производительность (в пас-сажиро-милях в час) ведущих пассажирских самолетов, освоенных тремя основными производителями, которые в течение 30 лет непрерывно господствовали на рынке. В таблице приведены также промежутки времени между последовательными ведущими моделями каждой фирмы, а также отношение производительностей для двух последовательных моделей. Мы можем вычислить для каждой фирмы средний промежуток времени между внедрением последовательных моделей и среднее значение натурального логарифма отношения производительностей. Затем мы можем взять отношения среднего
209
Ведущие пассажирские транспортные самолеты, внедренные тремя ведущими фирмами США
Таб.шца 19
Год Пассажиро-мили в час Промежуток времени, лет Отношение производительности
«Боинг»
1933 2 000 5 3,8
1938 7 524
1949 3? 250 11 4,3
1959 112 833 10 3,5
1969 313 600 10 2,8
«Дуглас»
1934 2 982
1935 4 620 I 1,6
1940 11 550 5 2,5
1947 21 420 7 1,9
1954 38 855 7 1,8
1958 109 431 4 2,8
«Локхид»
1934 1 920
1940 3 808 6 2,0
1946 21 056 ‘ 6 5,5
1950 34 040 4 1,6
1958 44 100 8 1
натурального логарифма к среднему промежутку времени между последовательными моделями. Для трех фирм получаются следующие величины: «Боинг» — 0,143; «Дуглас» — 0,144; «Локхид» — 0,131. Средняя по отрасли из этих трех величин равна 0,139. Эта величина не очень отличается от значения 0,12945, полученного в гл. 5 для экспоненты, описывающей общий рост производительности транс-зпортной авиации (в пассажиро-милях) и которая включает множество самолетов, имеющих более низкую производительность, чем соответствующие ведущие модели. Поскольку мы рассматриваем трех конкурентов, построенная выше модель непосредственно неприменима и нельзя использовать простую экспоненциальную зависимость. Кроме того, по крайней мере после второй мировой войны время реакции фирм определялось больше тем, оплатят ли авиалинии свои последние покупки и будут ли готовы покупать больше самолетов, а не технологическими соображениями. Тем не менее очевидны конкурентные аспекты рынка, на котором каждый из конкурентов внедряет последовательные модели самолетов с примерно равным темпом, захватывая лидерство на различные промежутки
210
времени. Хотя иллюстрация модели была бы более удовлетворительной, если мы могли бы получить «правильную» экспоненту непосредственно на основе знания темпа, с которым авиалинии могут принимать новые самолеты (чем определяется интервал между последовательными моделями), она демонстрирует правильность основы модели в конкурентной ситуации.
4. СТРУКТУРНЫЕ МОДЕЛИ
В двух предшествующих разделах рассматривались модели, целью построения которых было теоретическое обоснование поведения, наблюдающегося во многих областях технологии, а именно явления кривых роста и экспоненциального роста. Этими моделями мы старались объяснить это наблюдаемое поведение исходя из знания структурных переменных, измеримых хотя бы в принципе. В данном разделе мы рассмотрим некоторые иные модели, в которых будем стараться объяснить рост технологии на языке структурных переменных, но которые не ограничиваются попытками обосновать определенное наблюдаемое поведение.
Сначала мы рассмотрим некоторые чрезвычайно простые модели, в которых патентная деятельность соотносится с капиталовложениями. Затем мы рассмотрим модель, связывающую производительность отобранных фирм химической и фармацевтической промышленности с вложениями в исследования и разработки этих фирм. И наконец, мы рассмотрим модель, в которой время и стоимость разработки авиационного автопилота предсказываются на основе научно-технических возможностей, необходимых для создания автопилота.
Патенты и научно-техническое развитие. В то время как мы бы хотели получить возможность предсказывать ход развития определенных функциональных характеристик, опыт экономистов показывает, что многие обобщенные меры экономической эффективности предсказывать, особенно с помощью грубых средств, имевшихся на ранней стадии развития науки, легче, чем детальные компоненты указанных агрегатов. Иначе говоря, может оказаться, что легче предсказать валовой национальный продукт, чем общий объем продаж отдельной отрасли, не говоря уж об отдельной компании. Тот же подход, очевидно, годится и для технологического прогнозирования. Иначе говоря, вместо простого сетования по поводу недостатка методов прогнозирования отдельных областей технологии можно было бы попытаться использовать любые из имеющихся средств, пригодных для прогнозирования технического развития в целом.
Одна из возможных мер технического развития — число выданных в год патентов. Сандерс [16] рассматривает недостатки патентной статистики как общей меры научно-технического развития. Он утверждает, что для того, чтобы патенты служили показателем изобретательской деятельности, должны соблюдаться два условия:
211
а) часть изобретательской деятельности, результатом которой является патентование изобретений, должна оставаться существенно неизменной в течение того периода времени, когда считается, что число патентов служит полезным показателем; б) средние затраты на один патент должны оставаться неизменными. Сандерс сомневается в том, что оба условия имеют место в действительности. Во-первых, разные отрасли имеют различные склонности к патентованию своих изобретений. Кроме того, в прошлом большинство изобретений делалось отдельными лицами, которые нуждались в защите для использования собственных изобретений. В настоящее время большинство изобретений выполняется в крупных компаниях, которые не нуждаются в защите в такой же степени. Более того, поскольку отношение к патентам общественности и государственных органов изменилось, сами патенты имеют иной смысл, чем был принят когда-то. И наконец, средние экономические затраты на патент, вероятно, различаются у индивидуального изобретателя и корпорации. Поскольку произошел сдвиг в пользу увеличения числа изобретений в корпорациях, то, вероятно, изменились и затраты на патент.
Шмуклер указывает в ответ, что даже если патентная статистика настолько плоха, как это утверждает Сандерс, то во многих случаях она — единственное из имеющегося и ее следует использовать. Более того, хотя возражения Сандерса могут быть справедливыми в принципе, на практике патентная статистика не так плоха, как можно заключить, следуя за Сандерсом. До 1940 г. патентная статистика довольно представительно характеризовала изобретательскую деятельность. Статистика после 1940 г. не столь хороша из-за последствий второй мировой войны и из-за антипатентно.й позиции американских судов, начало которой было положено в последние годы «Нового курса». Однако мы более всего нуждаемся в данных именно за период до 40-х годов, поскольку не имеем достаточно данных о расходах на НИОКР за этот период. Наконец, Шмуклер ссылается на исследование Национального научного фонда, показавшее, по данным выборки из шести отраслей, каждая из которых разделялась на три части (т. е. размер выборки равен 18), за 1953—1954 гг., что коэффициент корреляции между расходами на НИОКР и числом патентов г = 0,83. Шмуклер затем высказывает предположение, что, если бы имелись данные, указанная корреляция была бы более тесной. Таким образом, он делает вывод, что по крайней мере для более раннего периода патентная статистика служит полезным показателем изобретательской деятельности, и эти данные легкодоступны.
Шмуклер провел обширный ряд исследований по патентной статистике. Большинство его работ изложено в [17]. Среди опубликованных результатов имеется несколько регрессионных моделей, которые, по-видимому, объясняют изменения в числе патентов в зависимости от других переменных, которые можно рассматривать как влияющие на изобретательскую деятельность. Эти модели могут затем служить для объяснения с точки зрения указанных переменных технического развития в целом.
212
Первоначальные исследования Шмуклера посвящены вопросу о направлении причинно-следственных связей между технологией и экономикой. Многие авторы предполагали, что технология движет экономику. Но по крайней мере патентная статистика не подтверждает данное положение. Во всяком случае, патентная статистика ясно показывает, что техническое развитие направляется экономическим развитием, а не наоборот. Установив этот момент, можно перейти к рассмотрению некоторых результатов, представляющих значительный интерес для технологического прогнозирования.
Шмуклер обнаружил, что курс акций железных дорог прекрасно коррелирует с периодами капиталовложений в железные дороги, что само по себе неудивительно. Однако это означает, что легкодоступные курсы акций могут служить показателем инвестиций в основные фонды железных дорог. Затем в свою очередь курсы акций можно скоррелировать с патентами на капитальное оборудование и сооружения железных дорог (что включает практически все изобретенное для использования на железных дорогах). Шмуклер сообщает о некоторых результатах исследований Гриличса, получившего следующее регрессионное уравнение:
log Pt == a log S{ + b log + c log Sb2 + C (1 — C) log +
+ c(l — c)slogS/_4 + • • • (6-34)
Здесь Pt — число патентов, St — курс акций железных дорог в году t. При использовании регрессионного уравнения подобного типа выбирается величина с и проводится регрессионный анализ для получения а и Ь. Затем это можно повторить для различных значений с, для определения, дающего наилучшее приближение (конечно, а и Ь изменяются с изменением с). Гриличс нашел, что с = 0,1 дает минимальную остаточную стандартную ошибку. Использовав это значение, получаем в результате уравнение
log Pt = 0,23 log St + 0,29 log + 0,1 log S<_2 + 0,09 log SM + (0,08) (0,08)
+ 0,081 log + 0,073 log ... (6-35)
Ряд коэффициентов при членах, начиная с года (t—2) и ранее, имеет сумму, равную единице. Отсюда сумма всех коэффициентов равна примерно 1,5. Это свидетельствует о том, что приблизительно одна треть общего влияния изменения капиталовложений ощущается в течение двух лет, а остающийся эффект распределяется на последующие годы и постепенно уменьшается. Взглянув с другой точки зрения, получаем, что примерно две трети влияния на изобретательскую деятельность последующих лет исходит от капиталовложений в текущий и предшествующие годы. Таким образом, с помощью данного уравнения можно прогнозировать общее научно-техническое развитие по крайней мере на год вперед. Шмуклер идет дальше, показывая, что тот же тип взаимосвязи сохраняется для капиталовложе
213
ний в конкретные виды железнодорожного оборудования, в частности в железнодорожные пути, в товарные и пассажирские вагоны. Таким образом, хотя он и не строит уравнений, подобных (6-35), предположительно эти уравнения можно вывести для других отраслей, где имеются основания полагать, что патенты в этой отрасли служат хорошим показателем технического развития в них.
Между прочим, следует отметить, что уравнение (6-35) есть исключение из замечания о том, что технологические данные не существуют для регулярных интервалов. Так как и курсы акций, и число патентов можно получить за каждый год, то можно использовать общепринятый у экономистов метод, а именно «экспонен-циональное сглаживание». Строго говоря, его можно назвать геометрическим сглаживанием. Основная идея заключается в том, что, имея распределенные по равным периодам данные, строим уравнение, в котором последовательно более ранние данные умножаются на последовательно более высокие степени числа, меньшего единицы. Коэффициенты при этом образуют геометрическую прогрессию. Практически это означает, что всем более ранним данным придаются все меньшие веса при определении величины, которую надо прогнозировать. В тех случаях, где имеются такого рода данные, можно использовать более мощные средства анализа, чем простые регрессионные методы.
Продолжая разбирать работу Шмуклера, можно задать другой вопрос. Если найдена хорошая взаимосвязь между капиталовложениями и изобретениями в области оборудования, то как поведет себя это соотношение, при сравнении разных отраслей? Может оказаться, что в ряде отраслей имеется иная сфера для усовершенствований или в них трудятся более изобретательные люди, или их структура больше способствует изобретательству. Таким образом, мы не можем ожидать, что одна и та же зависимость между капиталовложениями и патентами сохранится для всех отраслей.
Шмуклер попытался ответить на этот вопрос, проведя регрессионный анализ числа патентов за двухлетний период в зависимости от капиталовложений в год, предшествующий последнему периоду, по данным 21 отрасли. Некоторые из полученных им результатов имеют следующий вид:
ЬбЛ»4о-1М2= 1,174 4-0,927log/1взэ, г2 = 0,918. (6-36)
(0,080) (0,070)
log Р1в48_ми = 0,598 + 0,940 log/19„, г2 = 0,905. (6-37)
(0,116) (0,070)
Как показывают величины г2 — коэффициента детерминации, уравнения дают хорошие приближения к данным. Отклонения капиталовложений между отраслями почти на 90% объясняются различиями в числе патентов.
Укажем на разницу между постоянными членами для двух лет. Эта разница показывает, что данный уровень капиталовложений
214
давал бы меньше патентов в 1948—1950 гг., чем в 1940—1942 гг. Это подтверждает сказанное ранее о тенденции к уменьшению патентования изобретений как из-за антипатентного отношения части американских судов, так и из-за меньшей нужды корпораций в патентной защите. Тем не менее коэффициенты регрессии приблизительно одинаковы в обоих периодах и очень близки единице. С точки зрения прогнозиста, это означает, что данный процентный рост капиталовложений будет сопровождаться по ожиданию примерно таким же процентным увеличением числа патентов.
Здесь уместно привести еще один результат Шмуклера. Для более ранних лет данные об инвестициях не так широко распространены, однако Шмуклер обнаружил, что стоимость, добавленная обработкой в отрасли, явно коррелирует с числом патентов, что указывает на возможность использования этого показателя вместо капиталовложений, поскольку данные о ней легче получить. Используя стоимость, добавленную обработкой, в качестве объясняющей переменной, Шмуклер получил следующие результаты для периода 1899—1937 гг.:
log Pt = 0,273 + 0,966 log V, г® = 0,856. (6-38)
(0,072) (0,034)
Высокое значение коэффициента детерминации показывает, что уравнение хорошо приближает данные. Заметим также, что коэффициент регрессии, по существу, тот же, что и полученный в двух предыдущих уравнениях, в которых в качестве объясняющей переменной использовались капиталовложения. Конечно, постоянный член меньше, так как капиталовложения примерно пропорциональны, но меньше по величине, чем стоимость, добавленная обработкой.
Шмуклер установил также, что, когда регрессионный анализ проводится для отдельных отраслей, коэффициент регрессии для стоимости, добавленной обработкой, может существенно отличаться от единицы, вследствие чего три вышеприведенных уравнения нельзя некритически применять ко всем отраслям. Кроме того, как указывалось выше, данные результаты применимы только к патентам на капитальное оборудование и сооружения. Результаты страдают теми же недостатками, что и патенты как показатель технического развития (в частности, ценность патентов различна). И наконец, результаты основываются на классификации патентов соответственно отраслям, в которых они используются, а не отраслям, в которых они создаются. Таким образом, капиталовложения в сталелитейную промышленность, например, нельзя использовать для прогнозирования числа патентов на изделия, в которых используется сталь. В связи с этим результаты, полученные Шмуклером, следует использовать очень осторожно. Тем не менее результаты весьма примечательны с точки зрения технологического прогнозирования в том, что они показывают, как общий уровень научно-технического развития, выраженный числом выданных патентов, можно предсказать на год или два вперед исходя из данных о капиталовложениях.
215
Производительность в промышленности и вложения в НИОКР. В только что описанной модели общая мера научно-технического развития в экономике была связана с мерой капиталовложений. Теперь мы возьмем более точную меру технического развития, а именно рост производительности промышленности, и попытаемся связать ее непосредственно с расходами на НИОКР. Описываемая работа была выполнена Минасяном- и опубликована в [12].
В общем, в анализ производительности промышленности входит определение общего объема выпуска продукции какой-либо отрасли как функции труда и капитала, затраченных в этой отрасли для обеспечения данного выпуска. Иными словами, можно записать:
X = f(L,K), (6-39)
где X — общий объем продукции фирмы или отрасли, L— труд, К—капиталовложения, затраченные на производство продукции. Все три переменные выражены в денежных единицах, и при сравнении данных за разные годы их численные значения необходимо дефлировать по соответствующим индексам цен или заработной платы. Для наших целей мы перепишем выражение (6-39) в более употребительной форме, а именно:
X = f(L/, Kt, Pt), (6-40)
где Р представляет производительность. Параметр Р вызывает сдвиг производственной функции, включающей L и К таким образом, что с ростом Р те же самые Ln К дают большее X. Допустим также, что научно-техническое развитие, которое мы хотим выявить, нейтрально, т. е. одинаково влияет на труд и капитал. В этом случае наше уравнение можно записать следующим образом:
X = Ptf(Lt, Kt). (6-41)
Таким образом, производительность оказывается прямым множителем функции, включающей труд и капитал. Следует указать, что существование выражения типа (6-39) и. последующих производственных функций означает, что уже разрешена техническая проблема максимизации. Иначе говоря, предполагается, что для получения продукции используется наиболее эффективное сочетание труда и капитала. Равностоящее, но менее эффективное сочетание труда и капитала, или эффективное сочетание, но неэффективно используемое из-за внешних ограничений (например, из-за недостатка сырья), дало бы меньше продукции, чем то, которое получается на основе данной производственной функции.
Минасян рассматривает множество проблем, затрудняющих выполнение задачи оценки изменения производительности. Среди них проблемы наличия экономии от масштаба производства, проблемы надлежащего распределения расходов и доходов в фирмах, производящих большое количество разнообразной продукции, вопросы
216
приложимости результатов одних отраслей к другим, задачи построения правильных индексов цен и заработной платы. Указанные проблемы, несмотря на их важность при конкретных применениях модели, не представляют для нас большого интереса и не будут здесь рассматриваться.
Модель Минасяна адресуется непосредственно к вопросу о росте производительности и к зависимости его от расходов на НИОКР. Цель работы состоит в проверке следующей конкретной гипотезы: «Чем больше расходы на научные исследования и разработки, измеряемые несколькими описанными ниже способами, тем больше последующий темп роста производительности фирмы». Иными словами, Минасян пытается объяснить различия темпов роста фирм в отдельной отрасли различиями в расходах на НИОКР. Он взял выборку из 23 фирм в химической и фармацевтической промышленности.
Упомянутые в формулировке гипотезы НИОКР получают следующим образом. Минасян использует две такие меры, и для его выборки фирм они дают, по существу, одинаковые результаты. Так как та или иная фирма может оказаться лучшей в различных других приложениях, мы здесь опишем обе:
4=1956 4=1956
У (Расходы 1 У (расходы
В — i^W7\HaHM0KP)t . D t^iPHa НИОКР) (
Kt — - > Aft------ 4=1956 ~~ ‘ (6-42)
2 (ьа^-в) 5
4=1947 4=1947
Для проведения непосредственных сравнений фирм различных размеров Минасян пересчитал первоначальные значения расходов на НИОКР по вышеприведенным уравнениям. R, представляет расходы на НИОКР, деленные на общие затраты в производственном процессе. Показатель степени а будет объяснен ниже. Rk представляет общие расходы на НИОКР, деленные на капиталовложения в предприятие. Оба указанных метода дают поправку на общий объем производственной деятельности, но несколько различным образом. Расходы были взяты за период с 1947 по 1956 г. В сущности, эти две переменные—R и Rk—суть попытки измерить.'интенсивность исследований отдельных фирм, а не общий объем их научно-исследовательских работ.
Для конкретного выражения производственной функции Минасян избрал простое, но очень широко используемое уравнение, известное под названием производственной функции Кобба — Дугласа, которая имеет следующий вид:
Х( = PtLatKt~a. (6-43)
Показатель степени а — число между нулем й единицей. Требование о том, чтобы сумма степеней равнялась единице, предназначено для устранения эффекта масштабности (например, при удвоении как
217
труда, так и капитала объем производства удваивается, а не учетверяется). Конкретное значение а (или (1—а), поскольку положение труда и капитала в формуле совершенно симметрично, характеризует степень взаимозаменяемости труда и капитала. Возможно ли сократить затраты, заменяя труд на капитал или наоборот, зависит от уровня заработной платы, процентной ставки и численного значения а. Параметр а можно вычислить следующим образом:
_________фонд заработной платы
фонд зарплаты + прибыли до 4- выплата 4- амортизация выплаты на- процен-логов тов
Имея величину параметра а, мы можем решить уравнение (6-43) относительно производительности каждой фирмы
р х‘ ' ЦК1- '
Для двух последовательных лет можно получить
Pt
Pt-i
v г a jzl—а
х^цк}— ’
Мы положим Pt 1Р0 = Сеы и проведем регрессию 1п(Р0/Д) по времени. Темп роста производительности будет равен, конечно, Ь.
Минасян получил вышеприведенным способом временной ряд производительности для каждой фирмы за период 1947—1956 гг. Затем он предположил, что влияние расходов на НИОКР будет ощущаться с некоторым запозданием. Таким образом, становится необходимым определить тот временной лаг, при котором расходы на НИОКР оказывают максимальное воздействие на рост производительности. Он сделал это, взяв отдельные промежутки времени из периода 11 лет, для которых имелись данные о производительности и расходах на НИОКР. Для каждого промежутка, состоящего из нескольких лет, проводилась регрессия логарифма производительности по времени, причем коэффициент регрессии служил затем в качестве среднего темпа роста производительности за соответствующий промежуток времени. Затем проводилась регрессия темпов роста производительности за более поздний промежуток времени по расходам на НИОКР за более ранний промежуток, что делалось для разных пар промежутков; в результате этого были получены как коэффициенты регрессии, так и коэффициенты детерминации. Поскольку в распоряжении исследователя имелись данные за 11 лет и поскольку каждый промежуток времени должен был быть по возможности наиболее длительным для сведения к минимуму ошибок оценивания, пришлось произвести некоторое наложение промежутков для измерения расходов на НИОКР и промежутков для определения роста производительности. Несмотря на это, оказалось, что максимальные 218
значения коэффициентов детерминации получались тогда, когда концы промежутков времени смещались относительно друг друга на период от одного до четырех лет. Как при увеличении лага между промежутками времени, так и при уменьшении длительности промежутков коэффициенты детерминации уменьшались.
Результаты Минасяна суммированы в табл. 20, где показаны значения коэффициентов, полученных для двух наиболее возможных промежутков времени с лагом в один год. Данные о НИОКР охватывают период 1947—1956 гг., а данные о производительности определены как средние темпы роста за период 1947—1957 гг. Коэффициенты регрессии существенны при уровне значимости 1%, и обе меры расходов на НИОКР оказываются одинаково приемлемыми для объяснения роста производительности. Обе меры объясняют около 70% различий темпов роста производительности среди разных фирм.
Таблица 20
Регрессия роста производительности на расходы на НИОКР для 23 фирм
Мера НИОКР Коэффициент регрессии* г3
к, 1947—1956 гг. 0,250 (0,044) 0,67
Rk 1947—1956 гг. 0,294 (0,044) 0,73
* Коэффициент регрессии — темп роста производительности по расходам на НИОКР, определен для периода 1947 — 1957 гг.
Минасян рассмотрел также некоторые альтернативные гипотезы, которые могли бы объяснить наблюдаемое поведение. В частности, он исследовал возможность того, что прибыльность влияет на НИОКР, а не наоборот; что капиталовложения в предприятия и оборудование могли бы объяснить рост лучше, чем НИОКР; что рост порождается экономией от масштаба производства (т. е. продукция становится дешевле по мере расширения фирмы); что рост вызывается монопольными ценами на продукцию. Ни одна из этих альтернативных гипотез не оказалась успешной в деле объяснения данных, и в большинстве случаев связь между соответствующей переменной и ростом производительности статистически несущественна. Отсюда Минасян делает заключение, что расходы на НИОКР суть весьма существенная независимая переменная, объясняющая темп роста производительности в химической и фармацевтической промышленности.
Минасян указывает, что, поскольку его выборка была случайной (из-за проблемы сбора данных), результаты следует толковать с
219
большой осторожностью. Неясно, можно ли эти результаты отнести к остальной части соответствующих отраслей и тем более к другим отраслям. Некоторые из прочих соображений, как, например, проблемы построения индексов цен и заработной платы, упоминались выше. Хотя эти вопросы не имеют отношения к теории, выходящей за рамки рассмотренной модели, они имеют важное значение для практических приложений ввиду того, что могут создать серьезные затруднения.
Тем не менее вышеизложенное можно считать успешным использованием причинно-следственной модели для объяснения роста функциональных характеристик технологии, а именно производительности, с точки зрения затрат на НИОКР. Имея в виду упомянутые трудности, все же оказывается возможным строить подобные модели для других отраслей и использовать эти модели для прогнозирования воздействия на производительность прошлых расходов на НИОКР.
Прогнозирование времени и затрат на разработку автопилота. Часто оказывается необходимым прогнозировать время и затраты, которые требуются для выполнения проекта, направленного на совершенствование технологии. Для случаев обычного производства или строительства, в которых существо процесса состоит в повторении производимого прежде, прогнозирование времени и затрат на выполнение проекта не столь затруднительно. Для проекта разработки, направленного на достижение прогресса в технологии, неизбежно, однако, вовлечение никогда прежде не создаваемых элементов. Отсюда неизбежно какое-то участие технологического прогнозирования. Прилагалось много усилий для создания модели, с помощью которой можно прогнозировать время и затраты, необходимые для разработки, исходя из степени требуемых усовершенствований технологии и других измеримых характеристик разрабатываемого устройства. Здесь мы изучим одну из наиболее детальных моделей для исследования необходимого уровня развития технологии.
Рассматриваемая модель была разработана в Корпорации исследований по планированию для Лаборатории динамики полета ВВС США [13]. Она была предназначена для прогнозирования времени и затрат на разработку новых автопилотов для пилотируемого самолета и ракет с аэродинамической поддержкой.
Как и обычно, в исследованиях подобного рода вначале необходимо установить основные принципы с тем, чтобы данные о различных проектах разработки были совместимы. Необходимо точно определить, какая совокупность функций свойственна автопилоту, поскольку ряд этих функций в большей мере присущ системам управления летательным аппаратом, чем некоторые другие. Нужно определить, какие затраты следует учесть (например, будут ли включены в общую сумму затраты на испытание в аэродинамической трубе). И наконец, следует определить, что будет считаться начальным и конечным оментом процесса выполнения проекта разработки. Суть не в том, что одно из определений указанных моментов более или менее правильно, чем другие, а в том, что весьма существенно
220
применить одно и то же определение для всех проектов, которые будут использоваться как источники данных, с тем чтобы данные были согласованы. Ввиду того что для выравнивания данных будут использованы регрессионные методы, использование несовместных данных внесет в модель значительные ошибки.
Общая идея подобной модели состоит в том, что существует взаимосвязь между уровнем функциональных характеристик, поставленных в качестве цели разработки, и временем и затратами на выполнение проекта. На следующем этапе определяется совокупность характеристик устройства — в данном случае автопилота, — для которых имеются серьезные инженерные обоснования причин необходимости связывать их с временем и затратами. Если совокупность характеристик выбирается как переменные в модели, которые «только случайно» коррелируют с временем и затратами в выборке, то не может быть никакой гарантии, что эта корреляция сохранится и для будущих автопилотов. Таким образом, прогнозные возможности модели могут оказаться чрезвычайно незначительными. Даже когда переменные выбирают исходя из инженерных соображений, все еще нет гарантии, что в будущем сохранится та же зависимость времени и затрат, которая была справедлива для выборки. Однако степень уверенности прогнозиста в построенной модели в этом случае может быть намного выше, так как найденные зависимости обоснованы более чем простым случайным совпадением.
Приняв упомянутые решения относительно того, что составляет предмет исследования (например, что такое в точности автопилот) и какие нужны фактические данные об истории проектов разработки автопилотов, необходимо собрать данные. В процессе сбора данных может оказаться, что о некоторых из технических параметров, по которым желательно иметь данные, сведения отсутствуют, или что практически весьма сложно определить начальный момент проекта, или возникают какие-то иные трудности. В этом случае необходимо изменить основные принципы. И наконец, постепенно будет собрана совместимая совокупность данных обо всех автопилотах. Для рассматриваемой здесь модели была взята выборка, состоящая из 25 автопилотов, разработанных в течение семилетнего периода.
При сборе данных необходимо обеспечить, чтобы в выборку попали устройства с достаточно широкой областью варьирования первоначально отобранных переменных. Например, если окажется, что каждый автопилот в выборке имеет почти один и тот же вес, то последний нельзя будет использовать в качестве предсказывающей переменной. Кроме того, необходимо обеспечить наличие большого разнообразия комбинаций этих переменных. Например, если окажется, что все автопилоты, предназначенные для летательных аппаратов с большим значением числа Маха, предназначены также для использования на летательных аппаратах с высоким потолком, то вместе число Маха и потолок нельзя использовать в качестве предсказывающих переменных, так как регрессионный анализ не сможет различить их. Таким образом, на данном этапе может оказаться не-
221
обходимым выбросить некоторые из первоначально отобранных переменных, если выборка не предоставит о них достаточной информации.
И наконец, оставшиеся данные может потребоваться скорректировать в соответствии с изменением внешних условий. Как говорилось выше в отношении .некоторых других моделей данного раздела, может понадобиться дефлировать стоимостные данные по соответствующему индексу для того, чтобы сделать сравнимыми данные за разные годы. В примере с моделью автопилота в качестве дефлятора использовался сводный стоимостный индекс министерства обороны. Кроме того, было признано, что при разработке автопилотов используются достижения общего технического прогресса в электронике, особенно при сокращении веса; поэтому вес электронных компонентов автопилота следует корректировать с учетом этого. Ниже это уточнение будет рассмотрено подробнее.
Имея согласованную совокупность данных, пригодных для всех автопилотов в выборке, исследователь готов к построению регрессионной модели. Так как используемые методы корректировки данных могут оказаться применимыми к другим областям технологии, мы рассмотрим их, прежде чем представить результаты регрессионного анализа.
Общая область действия автопилота должна включать летательные аппараты как с максимальным числом Маха, так и с максимальным потолком. В дополнение характеристики самого летательного аппарата можно представить отношением длины корпуса к размаху крыльев. Указанные факторы далее обозначаются как М, h и 1Ь!1№ соответственно и не корректируются по годам.
Было получено несколько мер уровня функциональных характеристик системы на основе использования экспертных суждений инженеров в отношении некоторых характеристик автопилота или летательного аппарата, на котором он будет использоваться.
В табл. 21 представлен список всех функций, которые выполняет хотя бы один из отобранных автопилотов. Для каждого автопилота было определено, выполняет он или нет каждую из указанных функций. Самой простой мерой функциональных характеристик данного автопилота был бы подсчет общего числа выполняемых им функций. Вместо этого, однако, показатель функциональных характеристик Kf был определен как взвешенная сумма числа выполняемых функций, причем веса основывались на экспертном суждении о трудности обеспечения каждой отдельной функции для определенного летательного аппарата.
Другой экспертный фактор, сложность конструкции Кт, был рассчитан исходя из числа необходимых электрогидравлических силовых приводов, из того, имеют ли несколько приводов одинаковую конструкцию, и из объема работы по конструированию оригинала для привода каждого типа.
Было замечено, что в ранних автопилотах, представленных в выборке, использовались электронные лампы, а в более современных — 222
Таблица 21
Возможные функции автопилота
Ось тангажа
Демпфирование
Ограничение перегрузки
Ограничение угла тангажа
Автобалансировка
Стабилизация положения Стабилизация высоты Выдерживание числа Маха Выдерживание воздушной скорости Выдерживание соотношения высоты и числа Маха Автоматический, набор высоты и пикирование Управление штурвалом
Бомбардировочные маневры на хвалой высоте
Слежение за глиссадой (для системы посадки по приборам)
Радиокоманда
Управление огнем (например, артиллерийским огнем или доставкой оружия к цели)
Автоматическая навигация
Ось крена
Демпфирование
Автобалансировка
Стабилизация угла крена
Стабилизация курса
Управление штурвалом
Задание курса
Бомбардировочные маневры на малой высоте
Посадка по приборам Радиокоманда
Автоматическая навигация
Ось рыскания
Демпфирование
Радиокоманда
Координированные развороты
Компенсация
Воздушная скорость (приборная)
Воздушная скорость (истинная)
Барометрическая высота
Число Маха
Вес (например, по мере вырабатывания топлива и уменьшения веса) Динамическое давление
полупроводники и в очень немногих использовалось и то и другое вместе: Вес электронного оборудования всех автопилотов корректировался путем преобразования каждой схемы с электронными лампами в эквивалентную схему на полупроводниках, вес которой и оценивался. Другое уточнение было сделано в отношении веса отдельных контейнеров, поскольку вес упаковочных контейнеров и кабелей для этих контейнеров не был сочтен подходящей мерой трудности разработки. И последняя корректировка была сделана для тех автопилотов, которые имели дублирующие или запасные компоненты для увеличения надежности. Указанные коррекции получили следующие обозначения:
223
AW\ относится к различиям в упаковке в соответствии с числом отдельных упаковок компонентов;
ДРК2 относится к различиям в весе между автопилотами с электронными лампами и транзисторами;
ДИ^ относится к обеспечению надежности.
Затем были следующим образом определены три веса:
F^F + A^,
Wa ®= F — AF2 — AFS,
FM = F + AFt — AF2 — AFS,
где W—нескорректированный вес автопилота.
Последним экспертным показателем была «сфера охвата» программы Sr. При этом учитывались такие соображения,! как: способен ли летательный аппарат, на котором установлен автопилот, достигать сверхзвуковых скоростей или его скорость ограничена скоростью звука; является ли конструкция автопилота развитием прежних конструкций или это одна из первых моделей; серийная это или экспериментальная модель; пилотируем ли летательный аппарат или нет; требует ли контракт проведения системного анализа, испытаний качества или работоспособности, использования полномасштабного тренажера; тип заключенного контракта; разрабатывался ли автопилот субподрядчиком или подрядчиком на разработку летательного аппарата.
Имея определенные указанным образом переменные, в качестве моделей проверялись различные математические зависимости с использованием различных комбинаций переменных. Коэффициенты модели определялись регрессионными методами. Одна из моделей для затрат и времени разработки представлена ниже:
С ~ 53,73STKT + 10,93FM + WcNp,
Т ~ 15,61 + 1Л14 —4- 2,602 .
Di —1950 v Di —1950
Обратите внимание на фактор (£>, — 1950), образующий делитель двух членов модели времени. Этот фактор включен для учета общего повышения уровня технического развития, которое происходит независимо от разработки автопилота. £>, — дата начала программы разработки автопилота, определенной на первой стадии построения модели. В уравнении для затрат Np — число прототипов, которые требуется произвести по контракту.
Данная модель представляет собой конкретную попытку предсказать время и затраты на выполнение разработки, исходя из задания определенного уровня функциональных характеристик в качестве результата разработки. Построение модели было начато в 1961 г., а результаты были опубликованы в 1963 г. С тех пор было разработано несколько моделей, основанных на том же принципе. Однако
224
в большинстве прочих моделей не рассматривалась детально точная мера увеличения уровня необходимых функциональных характеристик. Некоторые из них были столь примитивны, что для них требовалось оценить степень технологического совершенства всего лишь по шкале из чисел 1, 2, 3. Однако в тех случаях, где технологические тонкости можно найти с той же степенью детальности, что и в модели автопилота, для построения моделей прогнозирования времени и затрат можно воспользоваться аналогичными методами.
Кроме описанных в данном разделе, стоит упомянуть еще о некоторых моделях. Мэнсфилд [10, с. 66] предложил модель, сходную в принципе с моделью Минасяна, но в которой прибыльность связывается с расходами на НИОКР. Таким образом, ее можно использовать как средство для оценки нормы прибыли на НИОКР, трактуемые как капиталовложения. Грабовский [20] представил работу, аналогичную работе Мэнсфилда, в которой была построена линейная регрессионная модель, связывающая рост объема продаж продукции с расходами на НИОКР в химической и фармацевтической промышленности. Хотя у этих моделей есть много интересных аспектов, они представляют большую ценность для экономистов, а не для технологического прогнозирования. Их значение для технологического прогнозирования состоит в том, что они дают дополнительное доказательство возможности построения структурных моделей научно-технического развития. И хотя в этой области требуются еще обширные работы и исследования, уже стала вполне очевидной возможность построения моделей, дающих подробное объяснение внутренних механизмов действия научно-технического развития, которые можно использовать для прогнозирования времени и затрат, необходимых для достижения определенного уровня функциональных характеристик.
5. НЕДОСТАТКИ ПРИЧИННО-СЛЕДСТВЕННЫХ МОДЕЛЕЙ
В трех предыдущих разделах мы рассмотрели различные типы причинно-следственных моделей, с помощью которых пытались объяснить научно-техническое развитие на основе внутренних механизмов действия системы, ответственной за это развитие. У каждой из моделей были свои преимущества и недостатки, которые обсуждались при их анализе. Однако весь класс причинно-следственных моделей обладает рядом общих недостатков, которые мы сейчас и рассмотрим.
Шаффлер [18] представил детальный критический анализ недостатков объяснительных и прогнозных моделей, используемых в экономике. Многое из сказанного им относится также и к моделям технологического прогнозирования, так что нижеприведенные комментарии заимствованы нами из его замечаний об экономических моделях. Некоторые из них приведены в их оригинальной форме, тогда как другие были несколько изменены с учетом различий между экономикой и технологией как объектов прогнозирования.
225
8-165
Наибольший недостаток всех моделей, особенно описанных в разделе 4 настоящей главы, состоит в отсутствии существенных обоснований того, почему технология и связанные с ней работники должны вести себя описанным образом. У этих моделей нет такого же авторитетного основания, как, например, у гравитационной модели солнечной системы. Поведение солнечной системы вызывается существующей причиной, лежащей в основе сущности вещества и энергии. Причины человеческого поведения поняты далеко не полностью, но можно суверенностью сказать,что оно гораздо менее «неизбежно», чем поведение солнечной системы. Таким образом, даже если объяснительная модель очень близко описывает прошлое поведение, то мы гораздо менее уверены в том, что она столь же точно будет описывать будущее поведение, чем, скажем, в том, что солнце поднимется завтра по расписанию.
Другой недостаток связан с неотъемлемыми ошибками, присущими моделям, описывающим системы, создающие технологию. В технологическом прогнозировании используются те же процедуры, что и в эконометрике. Предлагается математическая модель системы. Затем прогнозист определяет коэффициенты модели на основе прошлых данных. Эти данные содержат ошибки. По крайней мере они содержат ошибки округления и агрегирования. Они могут содержать также ошибки, вызванные небрежностью: неправильным копированием, расшифровкой данных по записям и т. п. И наконец, существенные части данных могут выпасть вследствие преднамеренного искажения или отказа раскрыть их. Таким образом, даже при неизменности описанного моделью поведения она не сможет более или менее точно предсказать поведение из-за внесенных в нее ошибок, вызванных ошибочностью фактических данных, использованных при построении модели.
Следует указать также на несколько частных недостатков. Фактически они представляют особые случаи одного или обоих упомянутых общих недостатков, но заслуживают отдельного рассмотрения.
Многие модели, особенно рассмотренные в разделе 4, можно охарактеризовать как эмпирические выражения поведения. Взаимосвязь между двумя или большим числом переменных определяется статистическими методами, часто с помощью регрессионных уравнений. Эти эмпирические уравнения поведения можно использовать для прогнозирования, только если известно, что выражаемые ими взаимосвязи неизменны во времени. Когда такие уравнения используются в физических науках, то обычно предполагается наличие некой «необходимой» причины сохранения связей. Но этого нельзя утверждать в технологическом прогнозировании. Можно только полагать, что связь будет продолжать сохраняться и что может не быть признаков, предвещающих приближение нарушения этой взаимосвязи.
Любая модель может содержать только часть переменных, имеющих отношение к проблеме. Обычно стараются включить в модель «важные» переменные, а менее «важные» или «неважные» — исключить. Часто мы определяем это по величине коэффициента детерми
226
нации, т. е. по тому, какая часть общей изменчивости данных объясняется переменными, которые мы положили в качестве «объясняющих». Но нет уверенности в том, что переменная, бывшая «неважной» в прошлом, не может внезапно стать «важной». Например, содержимое и количество отходов, порождаемых научно-техническим развитием, не казалось таким уж важным в прошлом. Но в будущем вполне может оказаться, что эта переменная важнее ряда других переменных, включаемых ныне в модели прогнозирования.
В конечном счете все прогнозные модели обладают одним методологическим недостатком, который возникает следующим образом: так или иначе собирают данные о ряде эмпирических наблюдений, выдвигают ряд гипотез. Если бы эти гипотезы были истинны, то эмпирические наблюдения были бы их логическим следствием. Тот факт, что базирующаяся на гипотезах модель «объясняет» первоначальный ряд данных или, в более сложных случаях, иную совокупность наблюдений того же самого явления, принимается в качестве основания признания фактической истинности гипотезы. В логике это называется ошибкой основания логического вывода. Тот факт, что подтверждены следствия гипотезы, не доказывает справедливости гипотезы, так как вполне может существовать множество совокупностей совершенно различных гипотез, с помощью которых можно объяснить те же эмпирические наблюдения. Выбор из альтернативных совокупностей гипотез, объясняющих одни и те же события, есть предмет главным образом субъективного суждения, базирующегося на «разумности» гипотезы или на эстетическом удовлетворении, получаемом автором от модели.
Какой же мы сделаем вывод из этого перечисления недостатков? Что положение безнадежно и мы можем только махнуть рукой на это дело? Вовсе нет. Как говорилось выше, мы не можем избежать прогнозирования или даже решить не прогнозировать. Поэтому нам надлежит делать это как можно лучше. И поскольку причинно-следственные модели, очевидно, представляют собой лучший, чем альтернативные методы, способ прогнозирования, мы должны ими заниматься. Обсуждение недостатков, свойственных причинно-следственным моделям, нацелено на предупреждение возможных ошибок, а не служит основанием для отказа от этих моделей.
6. ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В настоящей главе мы рассмотрели модели научно-технического развития. В этих моделях стараются развить и использовать понимание деталей указанного процесса. Это значит, что должны быть выявлены элементы процесса и их взаимодействие. Когда это сделано, можно определить параметры модели с помощью либо непосредственного измерения, либо регрессионных методов. Затем можно использовать модели для предсказания будущего хода развития технологии тогда, когда известно, что некоторые элементы ситуаций
227
начинают изменяться; или, наоборот, эти модели можно использовать в качестве руководства для курса действий по определению того, какие элементы ситуации следует изменить и насколько для достижения желательного технологического результата.
Вероятно, невозможно, да и не нужно, создавать модели, которые исчерпывающим образом могли бы предсказывать будущий ход научно-технического прогресса. Технология не образует закрытой или автономной системы: она реагирует на воздействие социальных, политических, экономических и, возможно, эстетических и этических внешних факторов. Включение этих факторов как эндогенных переменных в модель научно-технического развития, даже если бы это было возможно, означало бы создание такой модели, в которой технологические факторы составляют лишь малую часть. Вероятно, предпочтительнее строить такие модели, в которых указанные нетехнологические факторы трактуются как экзогенные переменные, прогнозируемые в первую очередь таким образом, что предсказанные их значения можно было использовать в качестве входных данных для модели прогнозирования технологии. (Заметим, однако, что это оставляет открытым вопрос, совместимы ли прогнозируемые значения экзогенных переменных с результирующим технологическим прогнозом. Следовательно, может оказаться необходимым произвести ряд итераций процесса до получения согласованной совокупности прогнозов. Этот подход рассматривается в гл. 8.)
Ввиду того что процесс научно-технического развития по самой своей сути гораздо менее «необходимый» процесс, чем физические и химические процессы, построенные модели обладают меньшей предсказательной силой, чем обычно ожидается от моделей в фундаментальных науках. Тем не менее при изменяющихся условиях или там, где требуются руководящие указания, причинно-следственные модели могут дать ответы, которые нельзя получить никаким способом, за исключением суждений экспертов. Несмотря на свои недостатки, эти модели играют важную роль в технологическом прогнозировании.
Современный уровень развития моделей технологического прогнозирования чрезвычайно низок. Существующие модели имеют весьма ограниченное применение в практическом прогнозировании. В значительной степени это вызвано тем, что до настоящего времени делались очень незначительные усилия по разработке и усовершенствованию таких моделей. И примитивный уровень современных моделей не является поводом для пессимистических выводов, а должен быть основанием для надежды. Ведь если даже столь ограниченные усилия, которые были фактически затрачены, дали столь успешные результаты, то мы можем ожидать получения намного лучших результатов в случае применения больших усилий к большему количеству данных во многих различных ситуациях.
228
ЛИТЕРАТУРА
1. Armstrong J, S. Long-Range Forecasting for International Markets. In.: R. L. King. Ed., Marketing and The New Science of Planning. Homewood, American Marketing Association, 1968.
2. Ayres R. U. Technological Forecasting and Long-Range Planning. New York, McGraw-Hill), 1969. (Имеется русский перевод: Эйрес Р. «Научно-техническое прогнозирование и долгосрочное планирование. М., «Мир», 1972.)
3. В е г k s о n J. A. Statistically Precise and Relatively Simple Method of Estimating ,the Bio-Assay with Quantal Response, Based on the Logistic Function. Journal of the American Statistical Association, 1953, Vol. 48, 565-599.
4. F1 о у d A. L. A Methodogy for Trend-Forecasting of Figures of Merit Technological Forecasting for Industry and Government. J. R. Bright, Ed. Englewood Cliffs, Prentice-Hall, 1968. (Имеется русский перевод в книге: Научно-техническое прогнозирование для промышленности и правительственных учреждений. М„ «Прогресс», 1972, с. 57—70.)
5. Hatrman L. М. Technological Forecasting. В: Multinational Corporate Planning, G. A. Steiner, W. Cannon, Eds., New York, Crowell-Collier, 1966.
6. H о i t о n G. Scientific Research and Scholarship: Notes toward the Design of Proper Scales. Daedalus, 1962, Vol. 91, 362-399.
7. I s e n s о n R. S. Technological Forecasting in Perspective. Management Science, 1966. Vol. 3, B-70-83.
8. Jantsch E. Technological forecasting in perspective (Paris, France and Washington, D. C.: Organization for Economic Cooperation and Development), 1967.
9. Lenz R. C. Technological Forecasting, 2nd ed., Report ASD-TDR-62-414, Aeronautical Systems Division, Wright-Patterson AFB, Ohio, 1962.
10. Mansfield E. Industrial Research and Technological Innovation. New York, W. W. Norton, 1968.
11. Martino J. P. Forecasting the progress of technology. Air University Review, March-April 1969, p. 11-20.
12. Minasian J. P. The economics of research and development. B: The Rate and Direction of Inventive Activity, Princeton, N. J.: Princeton Univ. Press, 1962.
13. Planning Research Corporation. Techniques for Predicting R&D Costs and Schedules of Automatic Flight Control Systems: I Aerodynamic Vehicles, AD 607283. Clearinghouse for Federal Scientific and Technical Information.
14. P r i c e D. J. Little Science, Big Science. New York, Columbia Univ. Press, 1963.
15. Roberts E. B. Exploratory and normative technological forecasting: A critical appraisal. Technological Forecasting, 1969, №1, p. 113-127.
16. Sanders B. S. Some difficulties in measuring inventive activity. B: The Rate and Direction of Inventive Activity: Economic and Social Factors. Princeton. N. J. Princeton Univ. Press, 1962.
17. Schmookler J. Invention and Economic Growth. Cambridge, Mass.: Harvard Univ. Press, 1966.
18. Schoeff ler S. The Failures of Economics: A Diagnostic Study. Cambridge, Mass. Harvard Univ. Press, 1955.
19. Seamans R. C. Action and reaction. Technological Forecasting, 1969, № 1, p. 17-32.
20. Grabowski H. G. The Determinants and Effects of Industrial Research and Development. Econometric Research Program Memorandum 82. Princeton University, Princeton, N. J., 1966.
ГЛАВА 7
ВАЖНЫЕ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЕ ДОСТИЖЕНИЯ
1. ВВЕДЕНИЕ
Часто против прогнозирования выдвигается следующее «обвинение»: «Важное научно-техническое достижение предсказать невозможно!» Подразумевается, что поскольку человек не в состоянии его предсказать, то не имеет смысла заниматься его прогнозированием. Тем не менее вопрос прогнозирования важных научно-технических достижений интересен, и его постановка правомерна. В данной главе будет рассмотрена возможность прогнозирования научно-технических достижений.
Однако сначала нужно ответить на вопрос, что такое «важное научно-техническое достижение». В третьем издании словаря Вебстера дано следующее определение важного научно-технического достижения: «Сенсационный прогресс в научном познании, который позволяет решить некоторые основные актуальные проблемы». Из этого определения не следует никаких выводов о невозможности предсказания важного научно-технического достижения. И все же остается непонятным, какова должна быть мера прогресса, чтобы квалифицировать его как «сенсационный». Эта задача, конечно, не для составителей словарей, так как они привели наиболее распространенное значение данного понятия. Но из-за частого употребления это понятие, по существу, становится неприемлемым для практического применения.
Для большей точности в дальнейшем используется следующее определение важного научно-технического достижения: «Прогресс в уровне функциональных характеристик некоторого класса устройств или способов, основанный, возможно, на ранее неиспользованных принципах, который значительно расширяет границы применения прежних устройств или способов». Данное определение имеет несколько предпосылок. Первая заключается в том, что простое возрастание технико-экономического эффекта известного технического приема не квалифицируется как важное техническое достижение. Эта предпосылка позволяет избежать лингвистической неточности, при которой любой прогресс называется важным научно-техническим достижением. Вторая состоит в том, что важное научно-техническое достижение будет иметь место в том случае, когда превзойдены предсказанные границы применения конкретного 230
способа. Эта предпосылка исходит из того, что предсказание могло содержать ошибку, а способ фактически смог обеспечить значительно более высокий уровень функциональных характеристик, чем предполагалось ранее; или же она исходит из использования некоторого способа или открытия, которые в рассматриваемом случае до сих пор не применялись для выполнения заданной функции. Заметим, что в последнем случае несущественно, что открытие в полном смысле слова является новым, а важно только то, что оно до сих пор не использовалось в этой конкретной области техники. Оно может даже иметь широкое применение в других областях техники, и это не помешает считать его важным научно-техническим достижением, если его использование в новой области сможет обеспечить значительный прогресс. Наконец, это определение предполагает, что внедрение способа, аналогичного прежнему, но имеющего более высокий уровень присущих ему характеристик, представляет собой важное научно-техническое достижение. В то время как вышеприведенное определение важного научно-технического достижения кажется пригодным с технической точки зрения, оно все же оставляет место для некоторой неясности относительно степени неожиданности его появления. Если оно, конечно, представляет большую неожиданность, то это равносильно утверждению, что важное научно-техническое достижение не предсказывается. Существует три основных положения, существенных при оценке степени неожиданности, характерной для важного научно-технического достижения.
1. Важное научно-техническое достижение не должно представлять собой никакой неожиданности, так как оно неизбежно.
2. Некоторые важные научно-технические достижения будут неожиданными, но их так мало, что они не представляют практического интереса для тех, кто занимается прогнозированием.
3. Поскольку важные научно-технические достижения не являются неожиданными, они должны представлять неожиданность только для тех, кто не ждал их появления.
Второе положение, по существу, — противопоставление первому, и оно в дальнейшем не рассматривается. Первое положение довольно подробно будет рассмотрено в разделах 2 и 3, а третье в разделах 4 и 5 данной главы.
2. НЕИЗБЕЖНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ
В какой степени изобретение неизбежно? Если новое изобретение обеспечивает достижение некоторого уровня функциональных характеристик, превышающих те, которые имелись ранее, можно ли считать его неожиданностью? Или нужно считать его неизбежным результатом научно-технического развития? Действительно ли важные научно-технические достижения появляются по плану? Можно привести убедительный пример того, что изобретение действительно является неизбежным.
231
Один из теоретических аргументов против слишком строгого подхода к засекречиванию научной и технической информации состоит в том, что возникающее в результате этого обособление знаний приводит к нежелательному дублированию работ, т. е. из-за невозможности нормального обмена техническими нововведениями оно заставляет многократно изобретать одно и то же. Тот же самый аргумент выдвигается в пользу усовершенствования систем поиска и накопления, применяемых в научно-технической информации, поскольку много новаторских работ повторяется из-за того, что идеи остаются погребенными в литературных источниках и недоступны тем, кто в них нуждается. В той степени, в какой эти аргументы справедливы, можно считать изобретение неизбежным, так как если один человек открыл что-то, то другой в то же самое время может так или иначе сделать то же самое.
Таким образом, факт появления одинаковых открытий и изобретений может, по-видимому, придать силу аргументу неизбежности важных научно-технических достижений.
Норберт Винер [24] в работе «Экстраполяция, интерполяция и сглаживание стационарных временных рядов» изложил математическую теорию предсказания временных рядов. Эта работа имела исключительное значение для создания теории автоматического регулирования и фактически использовалась при создании зенитных орудий, наводимых по радиолокатору, во время второй мировой войны. В своей работе Винер ссылается на работу русского математика Колмогорова, который разработал такую же теорию примерно в то же самое время. Он пишет: «Автор хочет прокомментировать историческую связь между настоящей работой и той, которая принадлежит Колмогорову... Еще до последней недели 1941 г., времени, к которому эта работа, по существу, была закончена, автор не знал о результатах работы Колмогорова и едва ли знал о ее существовании. Таким образом, можно считать, что эта работа Колмогорова и работа автора представляют собой две совершенно самостоятельные попытки решать проблему временных рядов и что параллелизм можно приписать тому факту, что теория стохастического процесса, по существу, достигла успеха там, где изучение математической проблемы предсказания было актуальным вопросом повестки дня».
Неумышленное публикование Винером и Колмогоровым идентичных работ не единичный пример.
В работе Огберна [16] приводится список сделанных повторно, но незавйсимых изобретений и научных открытий за период с начала XVII до конца XIX в. Он собирал эти примеры повторных открытий из истории различных областей науки: астрономии, математики, химии и физики. Автор утверждает, что список можно было бы значительно увеличить, поскольку он не является исчерпывающим, хотя и обеспечивает достаточную информацию для доказательства его позиций.
Позиция автора заключается в том, что широкая распространенность повторных открытий и изобретений одного и того же доказы-232 -
вает, что эти изобретения и открытия были неизбежны. Автор не утверждает, что ученые не нужны или что изобретение будет сделано даже при полном пренебрежении к попыткам воспрепятствовать ему. Его соображения состоят в том, что существует определенная частота появления большого научного таланта и что, если этот талант занят научной или технической деятельностью, самостоятельные изобретения и открытия будут неизбежны.
В Британской энциклопедии в разделе «Изобретения и открытия» также перечисляется ряд повторных изобретений. Особенно удачным примером является пример с пароходом. В статье отмечается, что еще до Роберта Фултона примерно около 30 пароходов было построено и действовало в Англии и Соединенных Штатах, причем самый первый пароход появился в 1787 г., за 20 лет до фултонского «Клермонта». В статье упоминаются телеграф, жнейка, кино, электрическая лампа накаливания, швейная машина и лифт как изобретения, которые были повторены неоднократно. В статье делается такой вывод: «При наличии технической преемственности и благоприятных социальных условий изобретение неизбежно».
Эта истина подтверждается не только многократно повторенными изобретениями технических устройств. Ирвинг [7] описывает многочисленные случаи дублирования открытий и изобретений в. проектах атомной бомбы, работы над которой велись в США и Германии во время второй мировой войны. Вплоть до момента, когда правительство Германии воспрепятствовало этому проекту, ход работ в этих двух проектах был по существу идентичным, причем сходные решения были найдены примерно в одно и то же время. Даже после прекращения практических работ по созданию атомного оружия усилия немецких ученых были направлены почти параллельно усилиям ученых США, причем сходные математические методы разрабатывались независимо и одновременно. Вейнберг и Нордхейм, два американских ученых, которые после войны изучали захваченные немецкие архивы, подняли этический вопрос, правильно ли публиковать работу американских ученых без официального признания того, что немецкие ученые получили подобные результаты независимо и одновременно.
Открытие расщепления атомного ядра — это история неудачных попыток и экспериментов. В 1934 г. Энрико Ферми проводил ряд экспериментов, в ходе которых он бомбардировал нейтронами образцы всех известных химических элементов, стремясь возбудить искусственную радиоактивность, которая была открыта им только на несколько месяцев раньше, чем Жолио-Кюри. Его экспериментальная установка показала бы, что он добился расщепления атомов урана, когда он в своих экспериментах наконец дошел до этого элемента, если бы Ферми не покрывал испытываемый образец слоем алюминиевой фольги, которая предназначалась для того, чтобы останавливать поток альфа-частиц, испускаемых ураном. К несчастью для Ферми, фольга задерживала также и тяжелые осколки ядер и мешала обнаружить их.
233
Лоренс [И] сообщает, уто два швейцарских физика пошли еще дальше. В 1936 г. они повторяли некоторые из экспериментов Ферми. В ходе одного опыта они нечаянно уронили алюминиевую фольгу. Их установка сразу же записала мощное излучение, являвшееся результатом расщепления ядра урана. Физики прервали опыт, поскольку аппаратура, вышла из строя, и заменили ту часть, которая, по их предположению, была повреждена. Они никогда больше не снимали с образцов алюминиевой фольги и, конечно, никогда не делали попытки повторить «отказ прибора».
Ирвинг [7] рассказывает о неудачном опыте американского ученого, который, по-видимому, имел место в 1937 г. Этот человек, повторяя эксперименты Ферми, облучил нейтронами раствор, содержавший уран, выделил так называемый «трансуран», который искал, и получил в колбе жидкость, содержавшую неизвестные ему продукты расщепления. Он намеревался исследовать свойства оставшегося раствора, но уронил колбу и пролил содержимое. Пришлось закрыть все помещение на несколько недель, до тех пор пока радиоактивность не упала до безопасного уровня. Позднее этот физик выбрал другое направление исследований. Но доведи он до конца предполагаемое исследование, он мог бы установить, какие продукты расщепления были в этом растворе.
В 1938 г. Ирен Жолио-Кюри также вплотную подошла к решению вопроса. И она повторяла опыты Ферми и получила остаточный продукт, который сначала был принят ею за лантан — элемент, по удельному весу равный половине удельного веса урана. Если бы Ирен Жолио-Кюри подтвердила, что это действительно лантан (как это, по-видимому, и было на самом деле), то стал бы очевидным факт расщепления ядра урана. Однако из-за наличия примесей в веществах она сбилась с правильного пути и сделала вывод, что полученный элемент не мог быть лантаном, а является «трансураном».
Наконец, в декабре 1938 г. в Берлине Хаан и Штрассман завершили ряд экспериментов, проводившихся первоначально с помощью Мейтнера, который покинул гитлеровскую Германию, не дождавшись завершения экспериментов. Путем тщательного химического исследования остатков урана, бомбардировавшегося нейтронами, Хаан и Штрассман обнаружили несколько элементов, которые имели массу, равную половине массы урана. Они дали этому явлению надлежащее объяснение и приняли меры к тому, чтобы результаты опытов были опубликованы в течение двух недель. Таким образом, после четырехлетнего периода, в течение которого по крайней мере четырем различным группам экспериментаторов удалось вплотную подойти к цели, было наконец «официально» открыто расщепление атома урана. Удивительно не то, что открытие было наконец сделано, а то, что так много людей терпело неудачи столь долгое время.
Приведенные примеры повторных открытий показывают, что открытия, по-видимому, делаются тогда, когда наступает для них время, и если один человек потерпел неудачу, то примерно в то же самое время оно будет совершено другим.
234
Военные и промышленные тайны или просто неудовлетворительные средства распространения информации ограничивают обмен знаниями о том, что уже открыто, и открытие может быть повторено.
Морисон [13] обращает внимание на то, что сложившиеся обстоятельства действительно могут форсировать появление изобретения или открытия. Он заявляет: «Годы и столетия экспериментов с ветряными и водяными мельницами создали к началу XVIII в. очень сложную технику, не согласующуюся с этими источниками энергии. В некоторых странах были созданы трансмиссии для передачи энергии на расстояние трех-четырех миль от водяного колеса. Вся развитая машиностроительная промышленность нуждалась в лучшем, более эффективном двигателе. Поскольку паровой машины не было, назрела необходимость ее изобрести».
Гилфиллан [4] идет еще дальше. Он формулирует принцип эквивалентного изобретения: «Осознанная необходимость удовлетворяется различными как отличающимися, так и повторными изобретениями, над которыми одновременно и параллельно работает другой ученый, часто совсем не похожим путем достигая той же цели в то же самое время» (так же, как можно достичь Калифорнии, пользуясь быстроходным парусным судном, пароходом, лошадьми, железной дорогой и даже телеграфом). В соответствии с этим принципом он приходит к выводу: «Одиночное изобретение никогда не делает переворота в цивилизации и не вносит благодаря своему появлению никаких серьезных изменений в жизнь людей». Другими словами, какое-то изменение так или иначе могло бы произойти даже и без изобретения, потому что некоторые другие, уже сделанные изобретения, заменяющие его, выполняют ту же функцию другим способом.
Хаке [5] в своем подробном исследовании влияния, вызванного появлением транзистора, на социальную жизнь и экономику показал, что транзистор оказал значительно меньшее влияние, чем ему обычно приписывают. Как он отмечает, трудно, оглядываясь в прошлое, предложить устройства, которые могли бы заменить транзистор, если бы он не был изобретен. И тем не менее существует много других нововведений в электронике, которые появились в то же время, что и транзистор, выполняют примерно те же функции, но которые исторически не могут полностью конкурировать с ним. При отсутствии транзистора развитие электроники могло бы происходить почти так же, как и сейчас, но тогда оно основывалось бы на ряде совершенно других приборов.
Из данных о многократных и повторенных изобретениях, а также из принципа, выдвинутого Гилфилланом, следует, что важное техническое достижение не должно быть событием, совершенно неожиданным, за исключением, возможно, таких случаев, как случай расщепления ядра, который долгое время не переставал удивлять. Однако аргументы, подтверждающие, что важное научно-техническое достижение появляется «вовремя», не раскрывают полностью существо вопроса. Необходимо рассмотреть этот вопрос и с другой стороны.
235
3. НЕОЖИДАННОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Сторонники неизбежности появления изобретения приводят веские доводы, которые звучат чрезвычайно убедительно. Сущность их аргументов состоит в том, что развитие техники подобно безостановочному движению великой реки Миссисипи. Их аргументы приводят к выводу, что техника — это совершенно автономное и само-регулируемое явление. Как мы постараемся показать, это не так уж очевидно.
Шмуклер [12] выступает против детерминистского взгляда на технику, указывая, что людям часто рассказывают о том, как наука и техника изменяют их жизнь, в то время как другая сторона вопроса — как жизнь людей изменяет науку и технику — вряд ли когда-нибудь упоминается. Он подробно рассматривает пример влияния автомобиля, отмечая, что появление автомобиля не так уж неожиданно, просто это результат технического развития.
Появление автомобиля не было связано с появлением двигателя внутреннего сгорания. Вначале совсем не было ясно, что победит — машина с электрическим, паровым или бензиновым двигателем. Паровой автомобиль для практического применения мог бы легко быть построен в начале XVIII в. и имел бы в то время неограниченный рынок сбыта. Из этого следует, что автомобиль появился тогда, когда люди этого захотели, и что при его создании была использована существующая техника просто потому, что она была доступна. Если бы люди захотели иметь автомобиль веком ранее, можно было бы заставить служить и более примитивную технику, имевшуюся тогда в их распоряжении.
Шмуклер выдвигает даже более сильный аргумент [20] против неизбежности появления изобретения. Он отмечает, что многие «продублированные» изобретения, о которых упоминается в списке Огберна, совершенно не похожи друг на друга, следовательно, в появлении деталей особой конфигурации нет неизбежности (это положение тем не менее согласуется с принципом эквивалентного изобретения Гилфиллана). Затем он предлагает правдоподобное объяснение, чтобы показать, что эквивалентное изобретение не является неизбежным. Он ставит вопрос, что произошло бы, если расщепление ядра было бы открыто двумя или тремя годами ранее. Как показано выше, это было вполне возможно. Если бы расщепление ядра было открыто в период перевооружения Германии, когда правительство выражало готовность следить за новой техникой, немцы могли бы разработать атомную бомбу до 1939 г. Одна или несколько стран, таких, как Англия, Советский Союз, Франция и Соединенные Штаты, также могли бы создать атомную бомбу в 30-е годы. Таким образом, история могла бы продемонстрировать, что такое блицкриг с применением атомного оружия. Либо же перевооружение Германии могло быть остановлено из-за угрозы его применения, либо его могли применить обе воюющие стороны, либо же возникшие проблемы могли предотвратить или отсрочить вторую мировую войну. В любом из 236
этих случаев послевоенный мир, по-видимому, был бы другим и, следовательно, иными были бы и потребности общества.
Таким образом, многие изобретения, фактически сделанные, могли не появиться, а многие изобретения, которые не появились, могли бы быть сделаны. Следовательно, предположение о том, что изобретение осуществляется тогда, когда в нем нуждается общество (т. е. это реакция на экономические и общественные нужды), не дает основания считать, что любые конкретные изобретения или их функциональные эквиваленты неизбежно появятся. Изменение времени появления одного основного изобретения может так изменить дело, что некоторые изобретения могут никогда не появиться, в то время как другие станут желательными и поэтому будут сделаны.
Эйрес [1, 2] приводит некоторые примеры научных открытий и технологических нововведений, которые вопреки смыслу были неизбежны, так как они не зависели от предыдущих событий, которые могли бы быть другими. Разработка транспортного реактивного самолета, например, была ускорена предшествующими работами по . реактивной технике, особенно работами по созданию реактивных бомбардировщиков. Однако эта более ранняя работа никоим образом не была неизбежной. Соединенные Штаты могли бы сконцентрировать внимание на управляемых ракетах и отказаться от пилотируемого бомбардировщика и реактивного самолета-заправщика. В результате история создания гражданских самолетов могла бы быть совсем другой, поскольку стоимость разработки реактивных самолетов была бы выше и потребовались бы отчисления из прибылей компаний-изготовителей, тогда как в действительности гражданские самолеты в США появились за счет ассигнований на военные разработки.
Все эти аргументы можно очень просто резюмировать. Технологические нововведения появляются как реакция на социальные и экономические потребности. Определенная потребность может быть удовлетворена любым из нескольких способов, которые с технической точки зрения совсем не обязательно должны быть похожими. Разработка многих различных технических способов может быть продолжена до тех пор, пока один из них не станет доминирующим. Если ни один из них не стал господствующим, могут существовать несколько конкурирующих способов. Тем не менее, так как существование определенных социальных и экономических потребностей не является неизбежным, может не появиться ни конкретного изобретения, ни эквивалентных изобретений, относящихся к тому же классу. В таком случае можно сделать вывод, что развитие техники неожиданно.
Но что означает этот вывод для предсказания важных технических достижений? Если развитие техники не является неизбежным, не значит ли это, что могут быть некоторые неожиданности в появлении важных технических решений? Каковы пути предсказания будущих социальных и экономических потребностей и той техники, которая сможет их удовлетворить?
237
4. СОБЫТИЯ-ПРЕДВЕСТНИКИ
Начнем с того, что социальные и экономические потребности общества обычно быстро не изменяются. Огберн показал, что в изменениях культурной жизни существует непрерывность. В целом культурное развитие не изменяет резко своего направления: в каждой стране одно событие вырастает из другого. Это не значит, что культурное развитие не может измениться при воздействии на него. Война или стихийные бедствия могут внести радикальные изменения. В известном смысле культурное развитие радикально изменится, например, в связи с гражданской войной. Тем не менее постепенные изменения дают о себе знать заранее благодаря событиям-предвестникам, которые своим появлением обеспечивают предупреждение о наступающих изменениях. Подобным же образом техника зачастую как бы посылает предупреждение в виде событий-предвестников, которые могут служить сигналом о надвигающихся событиях для человека, занимающегося прогнозированием техники.
Как мы уже не раз отмечали, развитие техники проходит достаточно хорошо очерченный цикл, включающий более или менее отличные друг от друга последовательные этапы. Время, требуемое для того, чтобы преодолеть всю последовательность событий, изменяется от одного нововведения к другому, но нововведение никогда не делает быстрого скачка от научного открытия к широкому его применению и только постепенно проникает в другие области. Это обстоятельство предоставляет прогнозисту возможность учитывать «предупреждения» об изменениях в технике и рассматривать интересующие его явления в зачаточном состоянии.
Чрезвычайно убедительный аргумент в защиту этой точки зрения выдвигает Аинн. В своей работе [12] он сообщает результаты изучения ряда нововведений, для которых было определено время, прошедшее от научного открытия до промышленной разработки. Он обнаружил, например, что для ряда нововведений, внедренных после второй мировой войны, потребовалось 22 года, прежде чем нововведение обеспечило 0,1% совокупного общественного продукта. Аинн делает такой вывод: «Почти без исключения те технологические нововведения, которые повлияют на нашу экономику и общество в течение последующих пяти лет, уже внедрены в промышленность как изделия или процессы, а те, которые будут иметь значительное влияние в течение последующих десяти лет, уже по меньшей мере находятся на стадии готовности и промышленной разработки». Можно было бы еще добавить: те нововведения, которые будут иметь существенное значение через десять лет, базируются на научных исследованиях, уже завершенных. В работе [21], посвященной изучению техники и переломных моментов в развитии науки, показано, например, что от момента завершения научно-исследовательской работы, проведенной по определенному заданию, до использования этого исследования в опытно-конструкторских разработках проходит в среднем 14 лет. Можно сделать вывод, что о важном техническом
238
достижении особенно и в некоторой степени даже о важном научном открытии предупреждают события-предвестники. Чтобы проиллюстрировать это положение, приводится несколько примеров. Сначала будет рассмотрена история событий, которые привели к высвобождению ядерной энергии. Эти события сведены в табл. 22.
Таблица 22
Основные вехи в истории открытия ядерной энергии
1905 г. Эквивалентность массы и, энергии. Публикация статьи Эйнштейна, установившего эквивалентность массы и энергии
1906 г. Изотопы радиоактивных элементов. Открытие химически идентичных элементов с различными радиоактивными свойствами
1911 г. Структура атома. Эксперименты Резерфорда, показавшего, что масса атома сосредоточена в положительно заряженном ядре
1913 г. Изотопы и нерадиоактивные элементы. Открытие изотопов благодаря различию в физических свойствах
1919 г. Испускание протонов атомами азота. Первая искусственно вызванная ядерная реакция
1919 г. Масс-спектроскопия. Точное определение массы изотопов
1920-е Дефект массы («упаковочный множитель»). Открытие того, что масса ядра годы меньше суммы масс составляющих его частиц
1932 г. Открытие нейтрона
1938 г. Деление ядра урана
1939 г. Гипотетическая цепная реакция
1942 г. Осуществленная цепная реакция
Самым ранним из данных событий было сообщение Эйнштейна об эквивалентности массы и энергии. До того как стало известно, что масса и энергия эквивалентны, не было теоретической возможности высвобождения атомной энергии. Предполагалось, что масса и энергия существуют независимо друг от друга и что с самого начала во вселенной было очень много массы и энергии и суммарная величина каждой никогда не изменялась. С установлением эквивалентности массы и энергии появилась теоретическая возможность преобразования одной в другую. Следующим крупным шагом было открытие того, что все химически идентичные элементы физически идентичны. Со времен Менделеева считалось, что масса атома является характеристикой конкретного химического элемента и что все атомы данного элемента имеют одинаковую массу. Однако Болтвуд в 1906 г., Мак-Кой и Росс в 1907 г. установили, что ионизированный и радиоактивный торий химически идентичны хорошо известному элементу торию. Из-за того что каждый из них имел присущую только ему радиоактивность и массы атомов у них были различными, считалось, что это три разных элемента. Для химически идентичных элементов с различными массами Содди ввел термин «изотопы». В 1913 г. Дж. Томсон обнаружил, что проба элемента неона, оказывается, состоит из двух составляющих, имеющих разные массы.
239
Таким образом, стало ясно, что уже известные химические элементы, так же как и вновь открытые радиоактивные элементы, могут иметь изотопы.
В 1911 г. Резерфорд показал, что масса атома сосредоточена в маленьком, положительно заряженном ядре, размеры которого намного меньше, чем атом в целом. Размеры атома были вычислены исходя из знания размещения атомов в кристалле, и, кроме того, предполагалось, что масса атома более или менее равномерно распределена по всему объему. Резерфорд бомбардировал золотую фольгу альфа-частицами, испускаемыми радием. Ранее он доказал, что альфа-частицы это не что иное, как ионизированные атомы гелия. Наблюдая траектории альфа-частиц, отклоняемых атомами золотой фольги, Резерфорд определил размеры ядра атома и доказал, что оно заряжено положительно. В результате экспериментов Резерфорда стало ясно, что атом состоит из одинакового числа положительно заряженных и отрицательно заряженных частиц, составляющих, по существу, всю массу атома.
Астон, ученик Томсона, довел до конца работу последнего с изотопами обычных элементов. Его первоначальная задача состояла в том, чтобы выделить изотопы этих элементов. Вначале Астон пытался использовать разного рода механические фильтры, такие, как трубки из пористой керамики. Однако к 1919 г. он исчерпал возможности этого метода и обратился к масс-спектрографу. Работа Томсона над изотопами была связана с использованием простейшего нефокусирующего масс-спектографа. Астон применил новый тип фокусирующего анализатора спектра, изобретенного Демпстером в 1918 г. Этот спектрограф мог разделять изотопы с разницей масс до 1%. Он обеспечивал точное определение массы атомов отдельных изотопов и определение отношения различных изотопов, присутствующих во взятых пробах обычных элементов.
Эта работа, пролившая свет на строение атома, явно не приблизила решение вопроса об окончательном высвобождении атомной энергии. Даже если бы было известно, что масса может быть преобразована в энергию, очевидно, что это могло иметь место только в природных радиоактивных элементах, причем преобразование шло с определенной скоростью, которую нельзя ни увеличить, ни уменьшить. Однако в 1919 г. появилось исследование, которое вновь указало на возможность искусственного получения атомной энергии. Резерфорд продолжил свои эксперименты, связанные с бомбардировкой различных элементов альфа-частицами. Он обнаружил, что, когда этими частицами бомбардировался азот, имела место неожиданная реакция. Атом азота поглощал альфа-частицы, испускал протон (т. е. ядро атома водорода) и становился атомом кислорода. Это событие, которое явилось первым в истории примером искусственного превращения элементов, было поразительным. Вылетающий протон нес с собой больше энергии, чем он должен был получить благодаря альфа-частицам, вступающим в реакцию. Эта реакция была наглядным примером извлечения энергии из ядра атома. Однако
240
предстояло еще объяснить, что является источником этой энергии.
Раньше обычно выражали массу атома конкретного элемента через отношение ее к массе атома водорода. То есть если элемент имел массу атомов, равную 12, это означало, что его атомы имеют массу, равную массе 12 атомов водорода. (Отметим, что и сейчас для того чтобы установить массу атома, обычно пользуются таблицей, где кислород, встречающийся в природе, имеет массу атома, равную 16, а водород — 1,0080.) Однако уже было обнаружено, что многие элементы имеют массы атомов, которые нельзя выразить целым числом, например хлор имеет массу атома 35,457, а цинк — 65,38. Первоначально было сделано предположение, что массы, выражаемые дробными числами, — результат ошибок измерений. После того как стало известно о существовании изотопов, предположили, что дробные значения масс встречающихся в природе элементов получаются за счет усреднения масс изотопов, присутствующих в элементе в определенных пропорциях. Предполагалось, что массы атомов изотопов сами по себе выражаются целыми числами. Однако при применении в экспериментах совершенного масс-спектрографа было обнаружено, что последнее предположение было ошибочным. Астон продолжил эксперименты, в ходе которых получил почти точные значения для масс атомов определенных изотопов. Он обнаружил, что изотопы сами по себе не имеют масс, выражаемых целыми числами. В действительности они имели дробные значения марс атомов, несколько меньшие тех целых величин, которые можно было бы ожидать, если бы их компенсировать частицами, масса которых равна массе атома водорода. Астон установил, что этот «дефект массы» можно объяснить эквивалентностью массы и энергии. Когда ряд частиц с массой, равной массе атома водорода, объединяется, чтобы составить атом более тяжелого элемента, часть массы каждой частицы превращается в «энергию связи», которая удерживает один атом возле другого. Астон назвал массу, которая превратилась в энергию связи, «упаковочный множитель». Его измерения показали, что энергия связи частиц в ядре атома возрастает от более легких элементов к элементам среднего веса, но затем вновь начинает убывать. Это означает, что если два легких атома объединялись для образования а¥ома с более тяжелой массой (но все же меньшей, чем масса, равная 90 атомным единицам массы), то обычно происходил'о суммарное выделение энергии. Точно то же самое произошло, когда Резерфорд соединил атом гелия с атомом азота, чтобы получить атом кислорода и протон.
Подобным же образом, если атом одного тяжелого элемента разбивался на две части, каждая с массой большей, чем 90 атомных единиц массы, происходило суммарное выделение энергии. Однако тогда еще, по-видимому, не было никаких практических способов применения этого открытия, а использование встречающихся в природе радиоактивных элементов как источников альфа-частиц невозможно в промышленных масштабах. Даже после изобретения ускорителя оказалось, что все еще нет практических способов высво-
241
бождения атомной энергии в полезных масштабах. Энергия, которая могла бы быть выделена, была намного меньше той, которая требовалась, чтобы ускорить движение всех частиц, включая и те, которые не принимали участия в реакции.
В 1932 г. Чадвик открыл нейтрон. Он исследовал глубоко проникающее излучение, которое было получено другими исследователями при бомбардировке бериллия альфа-частицами. Он показал, что это излучение состоит из нейтральных частиц, имеющих ту же массу, что и протон. В разделе 2 мы уже говорили о событиях 30-х годов, и нет необходимости вновь рассказывать о них. В 1939 г. Ферми выдвинул гипотезу, позднее подтвержденную экспериментом: когда нейтрон вызывает расщепление ядра урана, испускаются добавочные нейтроны. Это открыло возможность для осуществления цепной реакции с дополнительным расщеплением атомов, вызываемым испускаемыми нейтронами. После того как стало известно, что цепная реакция теоретически возможна, остался один (но очень трудный и дорогостоящий) шаг до практической демонстрации этой реакции, осуществленной в 1942 г.
Каким образом появление атомной энергии было предзнаменовано событиями-предвестниками? Каковы важные научно-технические достижения, связанные с атомной энергией, и много ли неожиданного было в каждом из них? Какие из событий истории, которые были только что рассмотрены, могли бы служить предупреждением, что произойдет еще что-то?
Первым важным научным открытием явилось то, которое уже упоминалось, а именно эквивалентность массы и энергии. Открытие полностью опровергло большую часть принятых научных теорий и поэтому содержало в себе большой элемент неожиданности. Но выводы из этого открытия были сделаны немедленно.
Многие ученые предсказали возможность использования энергии, полученной за счет преобразования вещества, а многие даже связывали эту энергию в какой-то мере с атомными реакциями. В 1914 г. Г. Уэллс опубликовал рассказ «Освобожденный мир», в котором описал применение атомного оружия. Делая свое предсказание, он только повторил уже сказанное Резерфордом и другими учеными. В то время еще не было реальных сведений о том, как можно практически использовать атомную энергию. Однако ясно, что неожиданным с технической точки зрения оставался только момент наступления этого события. Возможное промышленное применение атомной энергии уже не могло само по себе представлять неожиданность.
Открытие изотопов, искусственно вызванная Резерфордом ядер-ная реакция и открытие Астоном ядерного дефекта массы — все эти открытия в какой-то степени были неожиданными с точки зрения науки. С технической же точки зрения они просто подтвердили то, что уже было известно: масса может быть преобразована в энергию. В действительности, как только стали известны измерения, сделанные Астоном, специалисты быстро использовали в качестве источника энергии как синтез ядер легких, так и расщепление тяжелых эле-242
ментов. Однако при подведении итогов новая информация оказалась обескураживающей. Очень мало внимания уделялось возможности применения расщепления ядра, так как оно раньше никогда не наблюдалось. А чтобы произвести синтез, необходимо столкнуть одну частицу с другой. Ясно, что этого нельзя достичь без создания огромных устройств для столкновения с большой скоростью нескольких или даже нескольких миллионов частиц. Естественным путем высвобождения атомной энергии могло бы быть использование термоядерных реакций, осуществление которых в то время казалось невыполнимым. На основе этого предположения с середины 20-х до середины 30-х годов появилось много прогнозов относительно того, что атомная энергия никогда не найдет практического применения.
Еще в 1920 г. Резерфорд предсказал существование нейтрона. Когда последний был открыт в 1932 г., специалисты сразу же обнаружили, что нейтрон может играть главную роль в ядерных реакциях, так как он не несет заряда и поэтому не будет отталкиваться положительно заряженными ядрами. Однако в этом не было ничего столь же неожиданного, как при расщеплении ядра урана. Необходимо напомнить, что расщепление урана все-таки представляло собой неожиданность. Хаан и Штрассман поняли, что они открыли только тогда, когда открытие уже было совершено. Причем это было лишь возможное объяснение некоторых совершенно непредвиденных результатов эксперимента. Все было так неожиданно, что Хаан и Штрассман приняли меры, чтобы результаты их исследования были опубликованы в течение двух недель. А издатель был настолько поражен неожиданностью результата, что изъял из набора готовый материал, освобождая место для статьи Хаана и Штрассмана [7].
Как только стало известно, что нейтроны могут вызывать расщепление ядра урана, высвобождая при этом энергию, возник вопрос о возможности промышленного производства атомной энергии. Стало ясно, что бомбардировка нейтронами изотопа урана И-235 может привести к высвобождению энергии. В принципе каждый может представить себе энергетическую установку, состоящую из большого источника энергии на уране, охлаждаемую по методу отвода тепла и содержащую источник нейтронов. Точно такая установка описана в научно-фантастическом рассказе «Взрывы происходят» Роберта Хейнлейна, опубликованном в 1940 г. Однако в то время не стоял вопрос о технической осуществимости такой установки.
С открытием того, что расщепление ядра урана приводит к образованию дополнительных нейтронов, отпала необходимость в источнике внешних нейтронов. Очевидно, что цепная реакция стала возможной, а оставшиеся проблемы были экономическими и конструкторскими. Это не значит, что они были легко разрешимыми или что решение должно было быть найдено немедленно. В действительности атомная энергия прошла обычный путь каждого нововведения от научного открытия до промышленного применения. Промышленное получение электрической энергии в больших масштабах из атомной энергии имело место в 1956 г. на станции Калдер-Холл в Англии.
243
Это было менее чем через 18 лет после открытия расщепления ядра.
Отсюда следует вывод, что, хотя история атомной энергии наполнена важными научными открытиями, содержащими много неожиданностей, только одно из них должно считаться с технической точки зрения совершенно неожиданным — это самое первое, исходное открытие эквивалентности массы и энергии. И хотя это открытие, несомненно, было неожиданным, оно, кроме того, послужило первым предупреждением (за 51 год) о промышленном использовании атомной энергии.
На примере атомной энергии мы увидели, что успехам в технике предшествовали события, которые служили предупреждением. Однако было много важных научных достижений, которые представляли собой большую неожиданность, и они могут служить довольно типичным примером. Тем не менее довольно часто в науке появляются события-предвестники, которые хотя не полностью исключают неожиданность, но все-таки дают некоторое указание на будущее науки.
«Прибор», который, по-видимому, наиболее часто связывают с понятием «важное научно-техническое достижение», — это транзистор. Бытует мнение, что транзистор появился внезапно как «снег на голову». В связи с этим заслуживает рассмотрения история транзистора, превосходное и краткое изложение которой дано Нельсоном в работе [14]. из которой с некоторыми сокращениями приводится нижеследующее.
В 1945 г. фирма «Белл телефон лэбораториз» («БТЛ») организовала группу по изучению физики твердого тела. Эта группа должна была продолжить как предвоенные исследования «БТЛ» в области квантовой механики, так и работу военных лет по полупроводниковым приборам для радиолокатора. Одной из целей этой группы должно было быть создание твердотельного усилителя. Группа начала работу над твердотельным усилителем, пытаясь копировать разработку вакуумных ламп. Однако вскоре она переключилась на работу, целью которой было создание того, что теперь называют канальный транзистор. В 1931 г. А. X. Вильсон опубликовал работу, в которой излагалась теория поведения полупроводников. Сотрудники фирмы «БТЛ» использовали эту теорию для расчета режима работы усилителя и продолжали работать над конструированием нескольких моделей, ни одна из которых не функционировала. Во время экспе-периментов, которые должны были установить, почему приборы не работают, был почти случайно открыт точечно-контактный транзистор. Это произошло в 1947 г. При дополнительном изучении сущности процессов, происходящих в полупроводнике, была разработана теория плоскостного транзистора, а в 1951 г. изготовлен один транзистор. Наконец, в 1952 г. ученые создали канальный транзистор.
Из этого следует, что, хотя точечно-контактный транзистор был в некоторой степени случайным, этот «случай» произошел в группе-, которая искала конкретный режим работы. Если бы то же самое произошло в другой группе, она могла бы пройти мимо открытия.
244
Даже если бы группа фирмы «БТЛ» не открыла ни точечно-контактного, ни плоскостного транзистора, она в конце концов получила бы канальный транзистор, который был целью работы с самого начала. Если бы имевшийся тогда уровень научных представлений о полупроводниках был выше, группа фирмы «БТЛ» могла бы получить канальный транзистор быстрее, и тогда, возможно, не удалось бы понять, что плоскостной транзистор базируется на той же самой теории.
Во всяком случае, компетентные научные круги в 1945 г. придерживались того мнения, что у твердотельного усилителя достаточно шансов, чтобы быть реализованным, и что стоит затрачивать время, усилия и репутацию на поиски в этом направлении. Следовательно, хотя точная природа первого успешно действующего транзистора оказалась неожиданной, он был получен только с незначительным отставанием от графика той группы, которая была занята целенаправленным поиском чего-то подобного. Здесь снова можно было наблюдать события-предвестники этого важного научно-технического достижения.
Возможно, покажется несколько удивительным тот факт, что дополнительное предупреждение об открытии транзистора появилось даже намного раньше 1945 г. Но событие, происшедшее в лаборатории фирмы «БТЛ», не было первым в истории, оно связано с именами двух изобретателей-предшественников. В 1925 г. Лильенфельд ходатайствовал о выдаче канадского патента на твердотельный усилитель. В 1926 г. он ходатайствовал о выдаче патента США на то же самое устройство, и в 1930 г. ему был выдан патент № 1745175. Он получил также и дополнительные патенты на подобные устройства в 1932 и 1935 гг. Из чертежа, приведенного в патенте, ясно, что устройство, которое Лильенфельд имел в виду и которое он уже изготовил, могло быть канальным транзистором. В 1935 г. Оскар Хейл из Берлина получил английский патент № 439457 на устройство, в котором можно узнать канальный транзистор. Неизвестно, сконструировали ли бы когда-нибудь Лильенфельд и Хейл работающие модели своих устройств. Трудности могли возникнуть главным образом из-за материалов, имевшихся в то время. Более того, в то время, когда изобретатели подавали заявки на свои патенты, не было возможности изготовить полупроводники, содержащие точно заданное количество нужных примесей. Химия тех дней просто еще не дошла до этого. Тем не менее сам факт существования патентов мог служить предупреждением о том, что существуют варианты достижения необходимых в данном, случае функциональных характеристик, помимо вакуумной лампы. Дополнительную информацию о Лильенфельде и Хейле, а также об удачном канальном транзисторе Шокли можно почерпнуть в [3, 9 и 22].
Прежде чем закончить обсуждение вопроса о событиях-предвестниках, мы рассмотрим еще одно важное научно-техническое достижение, а именно стереофоническое радиовещание. Оно соответствует определению важного научно-технического достижения, поскольку
245
радиовещание этого типа действительно обеспечивает значительное улучшение функциональных характеристик по сравнению с монофоническим радиовещанием, создавая «эффект присутствия» при передаче музыки. В 1924 г. Франклин М. Дулитл получил патент США № 513973 на метод стереофонического радиовещания. Описывая применение патента, Дулитл указывал, что, несмотря на достоверность передачи первоначального звука, монофоническое радиовещание все-таки лишает слушателя ощущения наличия исполнителя или исполнителей. К сожалению, ряд технических проблем помешал осуществлению стереофонического радиовещания в 1924 г. Одной из этих проблем была проблема точности воспроизведения. Она оставалась нерешенной до 1933 г., когда Е. X. Армстронг получил патент на передачу и прием частотно-модулированного сигнала (ЧМ). Но частотная модуляция не только обеспечила необходимую точность воспроизведения. Армстронг показал также, что две разные программы можно передавать одним передатчиком по одному каналу. Это исключило второй передатчик, который предусматривался в схеме Дулитла. После этого ничего существенного не произошло в течение пяти лет.
К середине 50-х годов стереофонические программы стали транслироваться радиостанциями, причем использовалась схема Дулитла, применение которой было шагом назад. Станции, оборудованные передатчиками как с амплитудой (AM), так и с частотной модуляцией (ЧМ), осуществляли радиовещание в каждом передатчике на одном канале. Слушатель мог получать стереоэффект, используя два приемника, каждый из которых был настроен на одну станцию, причем приемники соответствующим образом размещались в комнате. Ясно, что это было промежуточное решение.
В 1953 г. Моррей Дж. Кросби ходатайствовал о получении патента на сходную с уже известной стерео-частотную модуляцию. Эта схема несколько отличалась от схемы Армстронга. Армстронг продемонстрировал, что два сигнала (по левому и правому стерео-каналам) могут передаваться одной и той же станции, но он не решил проблемы выравнивания сигналов, чтобы они при приеме были одинаковой мощности. Кросби же решил эту проблему, и его изобретение сделало возможным настоящее многоканальное стереофоническое радиовещание. Кроме того, он решил и проблему совместимости, так что моноауральный приемник смог осуществлять стереофонический прием, как будто это просто моноауральное радиовещание с высокой точностью воспроизведения. Здесь снова прослеживаются те же самые пути: предупреждение о событиях выразилось в появлении незавершенного изобретения или изобретения с несколько худшими функциональными характеристиками.
Если бы экономические потребности в стереофоническом радиовещании появились в любое время после 1924 г., их определенно можно было бы удовлетворить на более или менее высоком уровне в соответствии с имевшимися в то время возможностями. Поэтому после 1924 г. можно было предсказать, что стереофоническое радио-246
вещание осуществимо и что, если возникнет необходимость, соответствующее техническое усовершенствование появится.
В этом разделе рассматривался ряд важных научно-технических достижений. Можно утверждать, что каждому из них предшествовали события-предвестники, которые смогли заранее обеспечить предупреждение о будущем открытии или изобретении. Тем не менее, хотя сведения о большинстве этих событий были общедоступны в то время, когда они произошли, эта информация не использовалась, и появление важных научно-технических достижений не прогнозировалось. Но только ли рассматривая прошлое, можно установить, что эти события были предвестниками?
5. КОНТРОЛЬ ТА ВАЖНЫМИ
НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИМИ ДОСТИЖЕНИЯМИ
В статье, помещенной в январском выпуске журнала «Спектрум» за 1970 г. [17], Панчард привел ряд прогнозов о будущем электронной связи. Он исследовал области техники, находившиеся в то время в зачаточном состоянии, и прогнозировал их применение. Во введении к своей статье он, однако, сделал ряд предостережений, относящихся к точности прогнозирования. В частности, он заявил: «Человек, занимавшийся прогнозированием в 1939 г., обращаясь к 1969 г., не мог предполагать наличия транзистора и поэтому не смог предсказать огромных успехов, сделанных в области применения электроники... в 1939 г. никто серьезно не говорил о посылке людей на Луну». Однако Панчард определенно ошибается.
Как было показано выше, кое-кто мог бы предсказать транзистор, опираясь на существующую теорию и исходя из предупреждения, существовавшего в виде выданных патентов. Неправда, что никто серьезно не обсуждал вопроса о посылке людей на Луну. Один молодой человек, которого звали Вернер фон Браун, уже тогда очень серьезно говорил об этом. Можно назвать и других ученых и инженеров, чьи имена были не так хорошо известны в 1969 г., как имя фон Брауна. Тем не менее эти специалисты в 1969 г. занимали высокое положение в аэрокосмических фирмах или в научно-исследовательских организациях, связанных с космонавтикой. Для этого им понадобилось 30 и более лет, но они наконец успешно завершили то, что считали серьезным делом уже в 1939 г. и даже раньше.
Транзистор, космические полеты являются важными этапами технического развития. Они могли быть предсказаны в 1939 г. Равносильно ли это утверждению, что эти события должны были быть предсказаны? Можно ли поставить в вину людям, что они в 1939 г. не предсказали этих событий? Или объяснить это тем, что в какой-то мере люди сейчас более сообразительны, чем были раньше? В конце концов, если сейчас можно, то почему нельзя было это делать раньше ?
В данном случае это —основной вопрос. Люди не умнее тех, кто жил три или четыре десятилетия назад. Просто накопленный
247
опыт больше на много лет, и он включает опыт прежних неудач. Теперь мы знаем, почему эти события произошли, и можем стараться избежать их повторения.
Каждое из событий-предвестников, описанных выше, может рассматриваться как сигнал, обеспечивающий информацию о приближающихся событиях. Если бы эти сигналы были истолкованы должным образом, они могли бы обеспечить основу для прогнозирования событий, которые в конечном счете все же произойдут. Существует две основные причины, по которым эти сигналы не были правильно объяснены. Первая состоит в том, что люди обычно не признают тех возможностей, которые кроются в этих сигналах. Они не понимают, что наступающие события «отбрасывают тень» в будущее. Поэтому они обычно и не ищут эти сигналы. Вторая причина заключается в том, что эти сигналы были незаметны в «шуме». Кроме решающих событий-предвестников, есть еще много других событий, в некоторой степени противоречивых, которые делают неясным истинный смысл сигналов.
Человек, занимающийся прогнозированием, должен контролировать все секторы окружающей обстановки, в которых можно обнаружить возможные сигналы. Секторы, подлежащие контролю, будут изменяться от случая к случаю в зависимости от характера организационных вопросов, интересующих человека, занимающегося прогнозированием. Однако если какой-либо сектор окружающей обстановки не учитывается, то это должно быть результатом осознанных действий, а не случайной ошибки. Следовательно, возможные типы сигналов от каждого аспекта окружающей обстановки должны быть определены до того, как принимается решение не контролировать данный сектор.
Технологический сектор. Все типы сигналов, обнаруженные здесь, могут обеспечить информацией о конкурирующей технике, технологической оснастке и технологии. Новые законы и теории могут повлиять на любой из них. Типичные вопросы, касающиеся технологии, показывающие, какие сигналы нужно искать, сводятся к следующим. Какой уровень функциональных характеристик уже достигнут? Будут ли эти характеристики улучшаться? На каком этапе развития находится этот процесс? Что еще нужно, чтобы сделать его возможным? Как должна измениться характеристика, чтобы представить опасность (или благоприятные возможности)? Какие изменения необходимы, чтобы они совмещались с необходимой технологией? Какие изменения в технологической оснастке нужно сделать, чтобы ее легче было изготавливать, работать с ней или ремонтировать? Могут ли изменения в принятых законах и теориях ликвидировать явный барьер, мешающий развитию? Вопросы такого характера будут наводить на мысль о других сигналах, возникающих в технологическом секторе, которые человек, занимающийся прогнозированием, должен активно искать.
Экономический сектор. Типы сигналов, обнаруженные здесь, обеспечат информацией об изменениях, происшедших в ценах, рын-248
ках сбыта и ассигнованиях. Они могут также указывать на сдвиги в экономической теории (например, будет ли валютная или финансовая политика наилучшим средством поддержания экономики в желаемом состоянии). Типичными вопросами, которые должны быть здесь поставлены, являются следующие. Каковы размеры рынка сбыта? Каковы расходы на производство и доставку товара? Могут ли они измениться? Возможны ли лицензионные договоры? Могут ли изменения в политике ограничений влиять на размеры ассигнований? Будут ли изменения в политике биржевого комитета по ценным бумагам оказывать какое-либо влияние? Может ли измениться стоимость необходимого сырья? Можно ли увеличением продажи товара на нынешнем рынке снизить стоимость производства до такой степени, чтобы товар смог конкурировать с другими материалами? Вопросы, подобные этим, наводят на мысль о других экономических сигналах, за которыми нужно следить человеку, занимающемуся прогнозированием.
Управленческий сектор. Два типа сигналов важны в управленческом секторе. Один имеет отношение к передвижению отдельных лиц и небольших бригад. Например, если управляющий с репутацией руководителя успешно завершенных технических проектов переводится своей компанией на конкретный проект, это — возможный сигнал, предупреждающий, что эта компания может обратить особое внимание на этот проект. Тогда человек, занимающийся прогнозированием, должен искать сигналы о технических успехах, о возрастающих ассигнованиях и других организационных сдвигах, которые могли бы служить предпосылкой для основного направления работы. Другой тип сигнала имеет дело с новыми методами, которые расширяют границы возможностей сферы управления. Основное внимание здесь сосредоточивается на управлении техническими программами. Новый метод может уменьшить финансовый риск, связанный с программой, имеющей заданные пределы, он может обеспечить большую экономию времени без увеличения стоимости или риска, который считался допустимым в прошлом. Первый сигнал — это существование самой методики. Как только становится известным, что она существует, интерес перемещается в сторону вопроса, применяется ли она кем-либо. Обычно под «кем-либо» понимается конкурент, поставщик, или заказчик, или кто-либо перешедший в одну из этих категорий, если конкретная техническая программа развивается успешно. И если новый метод уже применяется, то каковы внешние проявления этого: ббльшая ли централизация или большая децентрализация? Сдвиг к лучшему или к худшему в уровне управления при конкретных органах управления? Передвижение в управленческом аппарате в соответствии с требуемой перестройкой организационной структуры? Заключение договора с тем, кто имеет ранее накопленный опыт применения данного метода? Как только использование метода подтвердилось, интерес снова перемещается к вопросу об основных характеристиках проекта, относящихся к его применению. Применение нового метода обычно означает, что пред-
249
принимается разработка более крупных проектов, чем без примене-нения этого метода, и далее, интерес, связанный с контролем, должен перемещаться в технологический сектор, при этом особое внимание должно обращаться на технические сигналы, исходящие от организационной структуры и связанные с использованием нового метода.
Политический сектор. С точки зрения техники влияние политического сектора выражается в таких вещах, как инструкции, запрещения, стандарты по технике безопасности, субсидии, расходы на научно-технические разработки, документы, определяющие сферы полномочий или ответственности. Сигналами, которые указывают на изменение в этих руководящих документах, могут служить назначения официальных лиц, переизбрание лип на выборных должностях, борьба за власть в организациях, образование новых организаций, изменение задач и сферы полномочий организаций, а также изменения в ассигнованиях на постоянные и специальные программы. Другие сигналы, менее специфического характера, могут содержаться в решениях правлений предприятий или фирм, в принятых конгрессом решениях по определенному вопросу или в изменениях относительных возможностей группировок, которые получают прибыли (или терпят убытки) в данной области промышленности. Как только на основе этих изменений выявлен возможный сигнал, необходимо определить его истинную важность. Лучший способ осуществить это — установить, каковы мнения и позиции авторитетных людей, имеющих отношение к этому сигналу. Иногда эти сведения могут быть почерпнуты из предвыборных речей и печатных выступлений. Однако еще лучше, если эти мнения могут быть получены из таких источников, как книги или статьи, написанные до выборов или назначений на должности, до заявлений, сделанных при обсуждении в конгрессе перед утверждением назначаемых лиц, решений, постановлений, а также из политических заявлений, сделанных с других позиций перед выборами или назначениями, до записи результатов голосования законодательными органами, и из других подобных источников, предшествующих выборам или назначениям. Как только возможный сигнал опознан, исходя из тех изменений, которые окажут влияние на интересующую область техники, нужно стремиться подтвердить или опровергнуть сигналы. И наконец, нужно заметить, что изменения в политическом секторе часто происходят только после изменений в экономическом, социальном, культурном или интеллектуальном секторах. Следовательно, сигналы от политического сектора могут служить подтверждением более ранних сигналов, полученных от других секторов.
Социальный сектор. Сигналы, которые ожидаются в данном секторе, — это такие сигналы, как возрастное и географическое распределение населения, возраст вступления в брак, размеры семьи и годовой доход. Эти показатели не изменяются быстро, поэтому такие сведения обычно можно почерпнуть из существующих статистических данных. На практике, поскольку показатели изменяются очень медленно, часто оказывается, что основные сдвиги проходят 250
незамеченными. Однако, как только некоторые главные сдвиги обнаружены (или, возможно, только намечаются), необходимо определить их значение. Значение многих из них совершенно ясно. Например, сдвиги в возрастном распределении населения будут влиять на виды необходимой медицинской помощи и, следовательно, скажутся на формах медицинского обслуживания. Изменения в возрасте вступления в брак окажут влияние на размеры жилищного строительства. Сдвиги в уровне образования будут иметь важное значение для педагогики. Кроме этих основных сдвигов в структуре общества, необходимо определять сдвиги и в общественных институтах. Они могут включать в себя изменения в размерах семьи, изменения в целях и задачах школы, а также изменения в позициях правительства и деловых кругов по отношению к технологическим нововведениям. В любом случае необходимо распознать потенциальные сигналы, определить их возможное значение, а затем проследить за появлением подтверждающих или опровергающих сигналов.
В дополнение к сдвигам в структуре общества необходимо следить за сдвигами в обычаях и традициях, а также в самом облике общества. Эти сдвиги могут происходить двумя путями. Один путь — общественная группа, которая издавна соблюдает обычаи и традиции и ведет определенный образ жизни, изменяет эти обычаи, традиции и образ жизни. Обычно это является результатом воздействия внешних обстоятельств. Второй путь — замена одной общественной группы другой, которая соблюдает другие обычаи и традиции и ведет другой образ жизни. Это событие происходит регулярно, по мере того как каждое более молодое поколение вырастает, достигает совершеннолетия и начинает трудовую жизнь. Необходимо определить основные группы общества и контролировать каждую по сигналам об изменении обычаев, традиций и образа жизни. Кроме того, необходимо рассматривать информацию о каждой группе с учетом сведений о том месте, которое эта группа занимает в обществе. Например, обычаи, традиции и образ жизни части населения, родившейся после второй мировой войны, до некоторой степени отличаются от тех, которые присущи более старым представителям населения.
Однако нельзя осуществлять прогнозирование только на основе демографических сведений, не обращая внимания ни на что другое. Нужно непрерывно следить за различными группами населения, так как они могут измениться до такой степени, что предсказание станет недействительным.
Экологический сектор. Здесь следует искать сигналы об изменении взаимоотношений между человеком и окружающей его средой. Однако существует два аспекта такого изменения. Первый аспект — это действительное изменение в самой окружающей среде, второй — это изменение в восприятии окружающей среды, т. е. в понимании взаимодействия человека и его работы.
Одна из важных причин изменений окружающей среды — это непредвиденные побочные продукты и явления, связанные с использованием техники. Следовательно, способом, с помощью которого
251
может собираться информация об этих явлениях, служит программа продуманного наблюдения и контроля за экологическим сектором. Это может обеспечить раннее предупреждение о том, что определенные области техники стоят перед проблемами, которые в будущем, возможно, перерастут в более серьезные. Такое раннее предупреждение может затем стать основой для прогнозирования изменений в данном направлении развития техники, которое исключает эти проблемы. Кроме того, не все изменения в окружающих условиях вызываются человеком. Некоторые из них являются результатом природных процессов. Они могут оказывать прямое или косвенное влияние на человека путем воздействия на него окружающей среды. Одним из примеров природных изменений, которые оказывают непосредственное влияние на человека, является почти периодическое появление новых эпидемий вирусного гриппа. Появление новых завезенных извне болезней может иметь, с другой стороны, влияние на человека, но только косвенное. Сейчас существует хорошо налаженная система контроля и наблюдения за появлением новых эпидемий гриппа, но многие другие изменения в окружающей среде остаются незамеченными до тех пор, пока не достигнут значительных размеров, из-за того, что не организована система контроля и наблюдения за ними. И здесь контроль экологического сектора может обеспечить раннее предупреждение о проблемах, которые могли бы быть решены (по крайней мере временно урегулированы) с помощью техники. Это раннее предупреждение может использоваться как для предсказания развития техники, так и для проведения исчерпывающей проверки, которая уменьшит опасность того, что принятое техническое решение вызовет непредвиденные побочные явления.
Не существует исчерпывающего понимания окружающей среды и взаимодействия человека с ней. В результате недостатка такой информации могут быть предприняты действия, которые не являются эффективными или же связаны с непредвиденными и вредными побочными явлениями. По мере того как растет понимание окружающей среды, обнаруживается, что некоторые существующие практические приемы и методики неточны. Однако необходимо время, чтобы новые представления были учтены при усовершенствовании практических приемов или новой техники. Некоторая задержка по времени позволяет прогнозировать будущее направление развития техники на основе непрерывного пополнения наших представлений об окружающей среде.
Таким образом, необходимо контролировать как изменения в окружающей среде, так и изменения в наших представлениях о ней. Самым лучшим источником сигналов о возросшем понимании окружающей среды являются технические журналы. Однако из-за изменений в самой окружающей среде эти сигналы очень рассеянны. Вероятно, прогнозисту имеет смысл выбрать некоторую довольно узкую область окружающей среды, которая имеет особое значение для его системы, и сосредоточить на ней внимание. В зависимости от особенностей этой системы и потребностей прогнозирования можно
252
сосредоточить внимание на задачах сельского хозяйства, охране живой природы, очистке воды, воздуха и т. д. Можно концентрировать усилия на определенных видах проблем, где бы они ни возникали, например появление вредных насекомых в почве, в воде и в атмосфере. Только при таком подходе можно надеяться найти важные, но разбросанные сигналы, идущие от экологического сектора.
На этом заканчивается рассмотрение экологического сектора, подлежащего наблюдению и контролю. При прогнозировании каждая ситуация отличается от другой, и прогнозист должен быть уверен, что он контролирует те части экологического сектора, которые соответствуют конкретной ситуации. Это требует принятия сознательного решения, что контролю подлежат не все, а только определенные части экологического сектора. Контроль нужен не ради самого контроля. Целью контроля должно быть обеспечение возможными сигналами для проведения анализа. Анализ в свою очередь предназначен для получения предупреждения о предстоящих событиях. В следующем разделе будет рассмотрен процесс контроля с точки зрения того, как он может осуществляться на практике.
6. ОСУЩЕСТВЛЕНИЕ КОНТРОЛЯ
Процесс контроля можно разделить на четыре основных этапа: сбор информации, классификация, оценка и установление пределов. Каждый этап имеет конкретную цель, а в совокупности они создают систему, которая гораздо больше может помочь в обнаружении важного научно-технического достижения, чем система беспорядочного поиска. Схема каждого из этих этапов зависит от того обстоятельства, что главной целью системы контроля окружающей среды является анализ, а не накопление данных.
Сбор информации должен быть спланирован таким образом, чтобы все важные секторы окружающей обстановки контролировались. Таким образом, первым шагом при сборе информации должно быть принятие решения, какие секторы подлежат контролю и с какой степенью глубины должен контролироваться каждый сектор. Этот подход должен быть достаточно гибким, чтобы можно было увеличивать и уменьшать количество секторов, а также расширять или сужать сферу действия сектора так, как это диктуется накопленным опытом.
Как только секторы, подлежащие контролю, выбраны, необходимо установить источники, обеспечивающие охват этих секторов. Заметим, что совсем не обязательно, чтобы каждому сектору соответствовал один источник. Один источник может обеспечить частичный охват нескольких секторов, или же несколько источников могут потребоваться для охвата какого-нибудь одного сектора. Вообще под «источником» понимаются напечатанные материалы. Если некоторые вопросы освещаются по телевидению или по радио, их нужно записать и собрать воедино. Обычно тот же самый вопрос с большими подробностями появится и в газете. Печатное слово, как правило, —
253
главный источник сигналов. В некоторых случаях сигнал сам не является событием, он лишь способ, с помощью которого сообщается о событии. Например, если в разделе телевизионных новостей сообщается не только о том факте, что событие произошло, но излагается также точка зрения одного из участников, которая раньше не была известна широкой публике, это можно рассматривать как более важный сигнал, чем само событие. Этот возможный сигнал затем должен быть записан и введен в систему на этапе сбора.
Существует огромное количество разнообразных печатных источников. К ним относятся: торгово-экономические журналы, технические журналы, труды технических конференций, газеты, еженедельные журналы новостей, списки опубликованных патентов, научно-популярные журналы, объявления, сообщения в прессе, сделанные организациями, реклама, информационные бюллетени деловых и технических кругов, технические отчеты правительственных организаций, объявления профессиональных обществ и организаций и т. п. Кроме того, на этапе сбора информации нужно увеличить сферу охвата (при некоторой скидке на глубину), разумно используя присылаемые по запросу аннотации и алфавитные указатели статей. Например, правительство США дважды в месяц публикует алфавитные указатели отчетов о научно-исследовательских разработках, проведенных по заказу правительства. Различные частные организации тоже обеспечивают желающих копиями оглавлений готовящихся к выпуску технических журналов, помогая каждому заранее решить, стоит ли заказывать экземпляр журнала, который он обычно не читает. Многие технические общества, публикующие более одного журнала, помещают оглавления всех своих журналов или аннотации всех статей в одном журнале, который получают все члены данного общества. Просматривая эти источники, можно охватить широкий круг технической литературы при большой экономии времени и усилий.
И наконец, когда конкретный тип сигнала опознан, он подвергается изучению как возможное подтверждение более ранних сигналов. В этот период существуют возможные источники добавочной информации, которые повышают эффективность сбора. Например, специальная служба, которая обеспечивает вырезками из газет, может быть использована для поверхностного знакомства с событиями определенного характера или с событиями, связанными с конкретным лицом или группой лиц. Кроме того, существует служба обеспечения специальными алфавитными указателями и аннотациями, которая оперативно сигнализирует подписчику о появлении в любом журнале статьи определенного автора, о публикации статьи, имеющей отношение к конкретной, ранее опубликованной статье, или о появлении статьи на узкоспециальную тему.
Как можно видеть из перечисления имеющихся источников информации, их так много, что один человек не в состоянии с ними ознакомиться. Это является реальным ограничением, поскольку, как известно автору, в большинстве поавительственных и промышленных 254
организаций, занимающихся прогнозированием, эта работа выполняется одним профессиональным прогнозистом. Кроме того, так как он отвечает за организацию в целом, он должен делать и другие работы, помимо сбора сигналов.
Прогнозист обязан тщательно отобрать источники, предложенные его вниманию. Он может воспользоваться при сборе информации и помощью непрофессионалов и даже конторских служащих, дав им точные указания, что надо искать. Помимо этого, зачастую необходимо наладить сотрудничество с другими профессионалами в той организации, которая выразила готовность сообщать прогнозисту о возможных сигналах, если они случайно встретятся в ходе их обычных просмотров литературы. Наконец, разумное использование алфавитных указателей, аннотаций и газетных вырезок может обеспечить более широкий охват с меньшими усилиями (хотя будет сопровождаться значительными финансовыми расходами).
Даже когда прогнозист отобрал источники чрезвычайно тщательно, есть опасность быть буквально заваленным фактами. По этой причине на данном этапе можно легко сделать роковую ошибку, то есть ввести в систему какую-либо информацию необоснованно, в надежде на то, что полезные сведения можно будет извлечь из нее по мере необходимости. В этом случае каждый вопрос вводится в картотеку и кодируется так, чтобы его можно было найти, если он когда-нибудь понадобится по теме, «ключевому слову» или определяющему термину. В этом случае прогнозист поневоле связан с механизированной системой поиска информации. Он тратит неоправданную часть своих усилий на классификацию и кодирование вопросов, которые при ретроспективном анализе могут оказаться ненужными. В результате прогнозист работает на систему, а не система — на него. Необходимо, чтобы вся информация безжалостно просеивалась и только небольшая часть вопросов, проходящих тщательный отбор, допускалась к введению в систему. Этот отбор предусматривает взятие на учет только тех вопросов, которые некоторым образом связаны с целями, задачами, методами и деятельностью данной организации. Прогнозист не располагает всеми техническими и специальными знаниями, чтобы самостоятельно осуществить такой предварительный отбор. Основываясь на своих знаниях целей и потребностей своей организации, он может выделить некоторые вопросы, которые имеют к ней явное отношение, и те вопросы, которые определенно к ней не относятся. Однако в сомнительных случаях он должен прибегать к совету других членов этой организации, которые компетентны в соответствующей области (например, в промышленной организации это могли бы быть вопросы сбыта продукции, финансирования, производства или научно-исследовательских разработок). Если эти вопросы признаны относящимися к делу, они допускаются к введению в систему.
Как только конкретный пункт введен в систему, он должен быть оценен. Это — наиболее важная часть процесса в целом, и ей нужно уделить максимум внимания и времени. В ней заключена одна из
255
причин, определяющая необходимость тщательного отбора вводимой информации. Тщательный отбор — это вид предварительной оценки. Если при отборе допускается введение слишком большого количества данных, значит, не представится возможности оценить ее надлежащим образом, поскольку в этом случае усилия, затрачиваемые на оценку, ослабляются большим количеством «шума», вносимого в систему вместе с потенциальными сигналами.
По каждому пункту основной целью оценки должен быть ответ на вопрос: «Каково его значение для данной организации?» Это значение может быть связано с одним или несколькими аспектами ее деятельности. Если данный пункт указывает на появление тенденции или характерного признака, то оказывает ли он влияние на деятельность организации? Не устарела ли продукция? Не изменился ли процесс производства? Скажется ли это на потребителе? На поставщике?
Каждый пункт должен быть изучен не только сам по себе, но и в контексте с другими пунктами, уже введенными в систему. Подтверждает ли он характерный признак, выдвинутый на основании более ранних сигналов? Указывает ли он на возможность отклонений от предыдущих тенденций? Может ли он указывать на возможный новый характерный признак? И здесь прогнозисту следует обратиться за советом к другим сотрудникам организации, имеющим специальные знания, особенно если возможное важное научно-техническое достижение связано с той областью, в которой он недостаточно осведомлен. Если оценка приводит к заключению, что данный пункт важен и представляет возможный сигнал, тогда нужно начинать дополнительный поиск. События, которые могут служить подтверждением или опровержением, должны быть выявлены. Сигналы, связанные с ними, должны быть найдены. Если подтверждающие или опровергающие события еще не произошли, могут потребоваться изменения в процессе сбора и тщательной проверки информации, с тем чтобы нужные сигналы были собраны и опознаны. Например, может быть, имеет смысл прибегать к помощи учреждений, высылающих аннотации, для того чтобы тщательно следить за появлением конкретной технической статьи.
По мере появления подтверждающих сигналов процесс оценки включает в себя описание в общих чертах тех характерных признаков, которые, по-видимому, постепенно выявляются. Таким образом, информация, вводимая в систему, будет состоять не только из собранных возможных сигналов, но и из ряда предположительных характерных признаков, которые могут заранее предупредить эти сигналы, а также из ряда высказываний, по которым нужна дополнительная информация, чтобы подтвердить или опровергнуть предположительные характерные признаки.
Наконец, процесс оценки должен включать «очистку» системы от сигналов, которые оказались ложными, или «шумом». Если характерный признак был предположительным, а затем было получено достаточно опровергающих сигналов, то это вызывает отклонение 256
данной гипотезы, а все сигналы, имеющие отношение как к харак-зерно му признаку, так и к его отклонению, должны быть изъяты из системы. Исключение могут составлять только те сигналы, которые имеют отношение еще и к другим характерным признакам.
Процесс оценки состоит из установления предположительных характерных признаков, о наличии которых свидетельствуют возможные сигналы, и из нахождения нужных добавочных сигналов. По мере того как сигналы вводятся в систему и обнаруживают тенденцию подтверждать более ранние сигналы, гипотеза становится все более убедительной. Доверие к прогнозу важного научно-технического достижения возрастает. Однако гипотеза полностью не подтверждается до тех пор, пока научно-техническое достижение действительно не появилось.
При этом следует учитывать, что. если прогнозист требует слишком большое количество доказательств для того, чтобы принять предположительный признак как реально существующий, он рискует, что его предупреждение о важном научно-техническом достижении последует слишком поздно, чтобы принести своей организапии какую-либо пользу. Если же прогнозист не требует достаточных доказательств, увеличивается опасность того, что он отреагирует на слишком большое количество ложных сигналов. Следовательно, для каждого характерного признака необходимо установить некоторый предел, и при превышении сигналами этого предела считать характерный признак имеющим силу и рассматривать его как предупреждение.
Предположим, например, что прогнозист получает сигнал, содержащий заявление организации по охране природы, предупреждающее об ухудшении окружающей среды из-за той области техники, к которой имеет отношение его организация. Он начинает поиск других аналогичных заявлений, сделанных специалистами по охране природы, спортивными организациями и другими подобными учреждениями. Если такие сигналы продолжают поступать, прогнозист может сделать вывод, что характерный признак уже проявляется. Тогда, например, он может решить, что пределом, при котором обнаруживается признак, является время, когда член конгресса, член кабинета министров или руководитель министерства внутренних дел сделает заявление о появлении определенной опасности. Если этот предел превзойден, прогнозист может почувствовать, что возможно появление постановлений правительства и даже прямых запрещений и что настало время предпринимать корректирующие действия.
Установление предела для обнаружения сигнала состоит в поддержании равновесия между риском действовать, когда в этом нет необходимости, и не предпринимать действий, когда они необходимы. Прогнозист сможет лучше установить пределы, если получит ответы на следующие вопросы. Что случится, если характерный признак действительно существует, но на него вовремя не отреагировали (например, если нет замены товару, готовому' к отправке в продажу)? Сколько времени потребуется, чтобы заранее подготовиться (напри-
9—165
257
мер, для промышленной организации — получить новый готовый продукт или изменить процесс производства; для правительственного ведомства — выслушать общественное мнение или составить соответствующий законопроект)? Что случится, если реакция будет иметь место, но она окажется ненужной (например, если новый товар конкурента потерпит неудачу, и в конце концов не потребуется изменений в собственном товаре)? Вот здесь прогнозист должен получить совет, который необходим в этих вопросах, чтобы помочь ему установить пределы. Как только пределы определены, они должны время от времени перепроверяться. Изменение условий может служить оправданием изменения пределов.
Кроме того, существует такая возможность: организация может предпринять некоторые предупредительные меры, чтобы сократить время, необходимое для ответных действий, не беря на себя в то же время больших обязательств. Например, это возможно при упорядочении вопросов производства продукции, требующих большого времени упреждения, или при развертывании НИР. Если эти расходы достаточно низки, то предупредительные меры обеспечивает недорогое страхование. Если предупреждение возможно, прогнозист может по желанию установить более низкое значение предела, при котором следует предел для начала ответного действия, который намного выше предела, допустимого при отсутствии предупредительных мер. Необходимо заметить, что решение о предупредительных мерах и других ответных действиях не входит в компетенцию прогнозиста. Его обязанностью является обеспечение своевременного предупреждения, а не выполнение всей работы до конца. В любом случае решение, в котором для данного характерного признака необходимо установить пределы, является важным решением, поскольку любая ошибка может дорого обойтись.
Как только для некоторого характерного признака сигналы превзошли предел, задача контроля завершается. На этом этапе очевидность и важность данного признака, а также причины установления для него определенного значения предела должны быть предложены вниманию лиц, принимающих решения. На этом заканчиваются обязанности прогнозиста, обеспечивающего раннее предупреждение предстоящего важного научно-технического достижения.
Чтобы показать, как проста может быть система контроля на практике, рассмотрим систему, введенную в одной фирме в 1970 г. Система была введена в центральном правлении. Перечень вопросов сделан с учетом деловых интересов всех отделений этой фирмы. Этот перечень приводится в табл. 23. На каждую тему заведен скоросшиватель. Ряд газет, новых журналов и другие источники регулярно изучаются. Как только появляется материал, который, по-видимому, может соответствовать одной из тем, он вырезается и подшивается в соответствующий скоросшиватель. Скоросшиватели регулярно просматриваются для того, чтобы определить, появились ли какие-либо характерные признаки. Как только характерный признак начал появляться, подборка сведений по этому характерному признаку 258
посылается в то отделение фирмы, которое этот признак может затрагивать. Начиная с этого момента ответственность, связанную с дальнейшим наблюдением за формированием характерного признака, несет это отделение. В своих годовых планах отделение должно записывать текущее состояние характерного признака и объяснить, какие действия предпринимаются, чтобы справиться с предстоящими разработками. (Отмечается, что в фирме эта система используется не только для слежения за открытиями и изобретениями в технике, но и для получения предупреждения о любых других сдвигах, происходящих в окружающей обстановке, которые могут влиять на коммерческую деятельность любого отделения фирмы.)
Таблица 23
Вопросы, контролируемые фирмой
Сельскохозяйственные объединения Сельскохозяйственная техника
Управление авиалиниями и воздушными перевозками
Автоматическая торговля Автомобили и их обслуживание Телевизионные системы (проводные) Химикалии и дезинфекционные средства Вычислительные машины Кондитерские изделия Типовое строительство Промышленное строительство Перевозка контейнерами Косметика
Медикаменты и фармацевтика
Техника обучения
Электроника и электричество Пищевая промышленность Мебель
Строительство автострад
Бытовые приборы Лазерная техника Металлорежущие станки Морские перевозки Медицинская техника
Метеорология
Перевод в метрическую систему Военная техника (разная) Передвижные жилища Природные ресурсы Ядерная энергия Океанография
Упаковка (тара)
Рекламное обслуживание
Нефтяная и нефтехимическая промышленность
Издательское дело
Древесная масса и бумага
Перевозка по железной дороге Реставрация (разнообразная) Изготовление резины Социальные проблемы Безалкогольные напитки Сталелитейное производство Текстильная промышленность и одежда Грузовые автомобильные перевозки Использование отходов (твердых, жидких, газообразных)
Вопросы шумов
Управление водными ресурсами
В любом учреждении, фирме и другой организации, которая интересуется неожиданностями в технике, может быть установлена система контроля, которая связана со скромными затратами усилий. Основные этапы контроля состоят из собирания возможных сигналов, удаления тех сигналов, которые не относятся к делу, оценки тех, котооые имеют непосредственное отношение, и установления пределов, начиная с которых обнаруженный характерный признак нужно считать важным. Методика должна быть как можно более простой, и основную часть усилий необходимо посвятить этапу оценки сигналов.
9*
259
7. ВЫВОДЫ
Методы прогнозирования, представленные в предыдущих главах книги, в общем основывались на разумном развитии предыдущих достижений. Это привело к вопросу о том, можно ли предсказывать важные научно-технические достижения, т. е. то, что, по-видимому, выходит за прежние пределы возможностей. Из изложенного следует, что, конечно, можно привести довольно правдоподобный случай в защиту того взгляда, что важные научно-технические достижения неизбежны. Однако эга точка зрения требует соблюдения многих условий. Хотя, может быть, это правда, что необходимость — мать изобретения и что изобретения неизбежны, когда в них возникает необходимость, но нет ничего неизбежного в необходимости. Даже небольшие отклонения в ходе исторического развития могут породить совсем другой ряд «необходимостей», который тем самым изменит важные научно-технические достижения, казавшиеся неизбежными.
Тем не менее в ходе изучения истории ряда важных научно-технических достижений становится ясным, что часто имеют место события-предвестники, сведения о которых можно использовать для раннего предупреждения о конечных результатах развития. На основе этого факта возможно выработать продуманную программу контроля за окружающей обстановкой для выявления событий-предвестников, которые могут служить сигналами грядущих важных научно-технических достижений. Главные проблемы в этом виде деятельности заключаются в выделении сигналов из «шума» и в определении их важности. Однако хорошо составленная методика оценки может иметь большое значение, гарантируя, что подлинные сигналы не будут пропущены, а количество ложных уменьшится.
Хорошо составленная программа контроля будет обеспечивать систематическое изучение определенных секторов окружающей обстановки с точки зрения возможных сигналов, тщательный их отбор на соответствие, оценку важности относящихся к делу сигналов и установление пределов, при которых характерный признак сигнала можно считать важным и заслуживающим пристального исследования. Отвечающая требованиям программа контроля может быть введена в действие только при условии скромных затрат. С помощью такой системы можно значительно снизить количество важных научно-технических достижений, которые могли появиться неожиданно. Хотя даже такая система никогда не сможет гарантировать, что важное научно-техническое достижение будет предсказано или чго не возникнет никаких «ложных тревог», эта система представляет собой заметное усовершенствование по сравнению с беспорядочной, случайной системой обеспечения предупреждения.
260
ЛИТЕРАТУРА
1. Ayres R. U. Envelope curve forecasting. Technological Forecasting for Industry and Government. Bright J. R. (Englewood Cliffs, N. J.: Prentice-Hall), 1968.
2. Ayres R. U. Technological Forecasting and Long Range Planning (New York: McGraw-Hill), 1969. (Имеется русский пепевод: Эйрес Р. «Научно-техническое прогнозирование и долгосрочное планирование» М„ «Мир», 1972.)
3. Bottom V. Е. Invention of the solid-state amplifier. Physics Today, February 1964, p. 24—26.
4. G i 1 f i 11 a n S. C, The Sociology of Invention (Chicago, Ill.: Follet), 1935.
5. H a c k e J. The Feasibility of Anticipating Economic and Social Consequences of a Major Technological Innovation (Menlo Park. Calif.: Stanford Research Institute), 1967.
6. H e i m a n G. Jet Pioneers (New York: Duell, Sloan and Pearce), 1963.
7. I r v i n g D. The German Atomic Bomb (New York: Simon & Schuster), 1968.
8. Jantsch E Technological Forecasting in Perspective (Paris: Organization for Economic Cooperation and Development), 1967.
9. Johnson J. B. More on the solid-state amplifier and Dr. Lilienfeld. Physics Today, May 1964, p. 60—62.
10. Kahn H., Wiener A. The Year 2000 (New York: Macmillan), 1967.
11. Laurence W. L. Men and Atoms (New York: Simon & Schuster), 1959.
12. Lynn E. The rate of development and diffusion of technology. Automation and Economic Progress. Bomen H. R.. Mangrum G. I. Eds. (Englewood Cliffs, N. J.: Prentice-Hall), 1966.
13. Morison E. E. Men, Machines and Modern Times (Cambridge, Mass.: MIT Press), 1966.
14. Nelson R. R. The link between science and invention: The case of the transistor. The Rate and Direction of Inventive Activity. National Bureau of Economic Research (Princeton, N. J.: Princeton Univ. Press). 1962.
15. Neville L. E. Jet Propulsion Progress (New York: McGraw-Hill), 1948.
16. Ogburn W F Social Change (New York, Viking), 1922.
17. Pun chard J C. R What's ahead in communications? IEEE Spectrum, January 1970, p. 51 — 54.
18. Rescher N. Introdiction to Value Theorv (Englewood Cliffs, N. J.: Prentice-Hall), 1969.
19. S c h m о о k 1 e r J. Changes tn industry and in the state of knowledge as determinants of industrial invention. The rate and Direction of Inventive Activity, National Bureau of Economic Research (Princeton, N. J.: Princeton Univ. Press), 1962.
20. SchmooklerJ Invention and Economic Growth (Cambridge, Mass.: Harvard Univ. Press), 1966.
21. Technology in Retrospect and Critical Events in Science (Illinois Institute of Technology Research Institute), 1968.
22. W a 11 m a r k J T. The field-effect transistor — an old device with new promise. IEEE Spectrum, March 1964, p. 182 — 191.
23. Whittle F. Jet: The Story of a Pioneer (London, England: Frederick Muller).
24. W i e n e r N. Extrapolation, Interpolation and Smoothing of Stationary Times Series (New York: Wiley), 1949.
25. Wohls tetter R. Pearl Harbor: Warning and Decision (Stanford, Calif: Stanford Univ. Press), 1962.
ГЛАВА 8
КОМБИНИРОВАНИЕ ПРОГНОЗОВ
1. ВВЕДЕНИЕ
Эта глава посвящена методам прогнозирования. Для того чтобы точнее определить области их применения, рассматриваются достоинства и недостатки отдельных методов. В том случае, когда для решения определенной проблемы можно использовать лишь один метод прогнозирования, следует отдать предпочтение методу, наиболее соответствующему поставленной цели. Но нередко возможно использовать одновременно несколько методов (например, наличие данных для построения кривой роста или тенденции почти всегда позволяет применять и метод Делфи). В этих случаях не стоит останавливаться на одном «наиболее подходящем» методе, а лучше попробовать сопоставить прогнозы, полученные разными методами. При этом достоинства одного метода могут компенсировать недостатки другого.
Необходимость комбинирования методов прогнозирования возникает также и в другом случае — при взаимодействии нескольких технологий. Как показывает анализ сделанных ранее прогнозов, ошибки чаще всего возникают там, где прогнозист упустил из виду смежные области. Прогноз уровня развития какой-либо области может оказаться заниженным, если он разработан с учетом только одного вида технологии, а другой, более эффективный технологический подход не попал в поле зрения прогнозиста. Возникает также проблема согласованности прогнозов. Некоторые виды технологии можно прогнозировать изолированно, не обращая внимания на возникающие несоответствия.
В этой главе мы рассмотрим несколько примеров сочетания разных прогнозов одной технологии и комбинирования прогнозов различных технологий. Наконец, систематически излагается процедура анализа взаимодействия нескольких прогнозов и возможных несоответствий.
2. ПРОГНОЗЫ ОДНОЙ ТЕХНОЛОГИИ
Основной причиной комбинирования прогнозов одной и той же технологии является стремление преодолеть слабые стороны одного метода прогнозирования, используя преимущества другого метода. 262
Кроме того, применение более чем одного метода прогнозирования позволяет прогнозисту глубже заглянуть в процессы развития прогнозируемой технологии. Это приводит к нескольким последсшиям. Во-первых, у комбинированного прогноза большая вероятность оказаться точным (хотя точность, как мы покажем в следующей главе, не самый важный критерий оценки прогноза). Кроме того, прогнозисту легче оценивать воздействие всех факторов, способных повлиять на его прогноз. Он может получить консультацию о воздействии этих факторов у лиц, принимающих решения и использующих прогноз. Это может иметь значение, поскольку лица, принимающие решения, могут иметь собственные прогнозы событий, «внешние» по отношению к прогнозируемой технологии. Наконец, когда будущее наступает и прогнозист наблюдает действительный ход событий, ему легче модифицировать или обновить свой прогноз путем использования вновь полученной информации.
Для прогноза одной технологии часто используется комбинирование кривой общей тенденции и отдельных кривых роста. На рис. 64 мы видим следующие друг за другом кривые роста, каждая из которых описывает уровень функциональных характеристик, создаваемых определенным технологическим методом. На рисунке представлена кривая общей тенденции, учитывающая только фактические данные, относящиеся к оптимальному для данного момента техническому методу (например, данные о методе В и участвующие в расчете тенденции относятся к тому интервалу, где метод В уже превосходит метод А, но еще не превзойден С). Заметим, что в данном случае кривая общей тенденции рассчитывалась таким образом, чтобы она
Год
Рис. 6 4. Последовательные кривые роста и общая тенденция для одной технологии
263
проходила через точки, отражающие фактические данные. Иногда пользуются альтернативным методом, при котором кривая тенденции является касательной ко всем кривым роста. Такая кривая носит название «огибающей кривой» и представляет собой скорее верхний предел для технологии, а не среднюю кривую тенденции, вокруг которой разработаны отдельные достижения.
Как отмечалось в главе, посвященной экстраполяции тенденций, уверенность в сохранении общей тенденции определяется тем фактом, что у технологии есть история сменявших друг друга технических методов.
Поэтому в ситуации, изображенной на данном рисунке, кривая общей тенденции отражает уровень функциональных характеристик, который предполагается достигнуть в будущем. Если в данный момент используется подход В и уровень создаваемых им функциональных характеристик падает ниже кривой тенденции, прогнозист делает вывод о близости метода к насыщению и необходимости идентификации следующего метода. С. Заметим, что это еще не гарантирует методу С роль «последователя». Какой-нибудь альтернативный, еще неидентифицированный подход может оказаться на уровне метода С и благодаря меньшим издержкам или еще какому-нибудь преимуществу может оказаться предпочтительнее метода С. Если в данный момент применяется метод С и результаты его использования находятся выше кривой тенденции, прогнозист может считать, что метод С еще не устарел и имеет перспективы развития. Как только показатели использования метода С окажутся ниже кривой тенденции, прогнозист может отметить в его использовании близость к насыщению и невозможность достигнуть уровня кривой тенденции с его помошью. Итак, методу С угрожает опасность устареть из-за появления пока еще неидентифипированного преемника.
Используя сочетание кривых роста и общей тенденции, прогнозист может сделать некоторые выводы о будущем развитии технологии, которые невозможно было бы получить, применяя порознь каждый из этих методов. Рассматривая только кривые роста, прогнозист не мог бы ничего сказать о том, когда на смену существующему технологическому подходу придет следующий. Располагая только кривой общей тенденции, прогнозист не мог бы ничего сказать ни о соотношении какого-то конкретного технологического подхода с общей тенденцией, ни о необходимости заняться поисками нового метода.
Другая часто встречающаяся комбинация прогнозов — это сочетание экстраполяции тенденции с одной или несколькими аналогиями. Рассеяние фактических точек вокруг кривой тенденции мы обычно приписываем воздействию случайностей, не поддающихся контролю и измерению. Однако систематические отклонения (при построении регрессий они принимают форму последовательности остаточных членов с тем же знаком) могут свидетельствовать не только о случайных влияниях. Там, где обнаруживаются такие систематические отклонения, мы имеем возможность применить аналогию.
264
Рассмотрим рис. 65. На нем изображена кривая тенденции, проходящая через некоторое количество фактических точек. Некоторые отклонения оз тенденции могут по своей природе быть случайными. Однако в точках А и В имеем дело скорее с систематическими, чем случайными отклонениями. Какое-то событие в точке А вызвало временное отставание развития технологии от тенденции, после чего оно вновь догоняем ее. В точке В изображаемся отклонение другого типа. Сначала технолог ия отстает от тенденции, а затем пере, оняет ее. Технология развивается быстрее тенденции, затем ее рост замедляется. а тенденция гем временем «догоняет» ее. Возможны и другие типы систематических отклонений, в частности обратные описанным.
Р и с, 6 5, Отклонение от долгосрочной тенденции
При появлении систематического отклонения необходимо выявить его причину. Если какое-то событие или влияние можно идентифицировать как объяснение отклонения, то появление подобного события можем стать причиной аналогичного отклонения. Чем больше два события удовлетворяют критерию формальной аналогии, тем более надежен прогноз подобного отклонения. Если событие, служащее причиной омклонения, опережаем эмо последнее, т. е. если событие сопровождается определенного характера отклонением от тенденции. тс осуществление события служит предупредительным сигналом о том. какого поведения следует ожидать.
Если событие и отклонение от тенденции происходит в одно и то же время, то для прогнозирования отклонения необходим предварительный прогноз самого события. Но иной раз легче предсказать событие, чем сопровождающие его отклонения. Если это так. то задача прогнозиста облегчается.
265
К типичным событиям, вызывающим отклонения, относятся войны и депрессии. Им свойственно влиять одновременно на многие технологии. На рис. 3!, иллюстрирующем рост эффективности коммерческих электростанций, можно видеть воздействие войны, которое вызывает отставание в развитии технологии. В других отраслях или технологиях отклонения от тенденции могут возникать из-за событий другого типа. Эти события могут не оказывать воздействия на другие отрасли или технологии. К типичным событиям этбй категории относятся политические решения о поощрении или прекращении поощрения какой-либо технологии. Если такие события или факторы, специфические для каждой отдельной технологии или отрасли, можно идентифицировать, то они могут оказаться полезными в прогнозировании этой технологии или отрасли.
Сочетание метода аналогий с методом экстраполяций тенденций имеет целью предсказание отклонений от тенденции — отклонений, порождаемых внешними событиями или факторами, связанными с ними. Что до других применений аналогии, то здесь важно установить, в какой мере аналогия между событием, служащим основанием для прогноза, и исторической моделью события отвечает критерию формальной аналогии.
3. ПРОГНОЗЫ РАЗЛИЧНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
В предыдущем разделе показано, что комбинация прогнозов одной и той же технологии может пригодиться для уточнения или улучшения прогнозов этой технологии. Однако еще важнее может оказаться сочетание прогнозов различных технологий. В основе этого лежит возможность какого-либо взаимодействия или взаимосвязи между технологиями. Если дело обстоит именно так, никто не станет прогнозировать одну технологию без учета других. Это необходимо также для создания согласованной общей картины или «сценария будущего». В последние годы появилось много сборников статей, каждая из которых написана экспертом в какой-либо области и содержит прогноз ее будущего развития. Некоторые из этих книг поражают несогласованностью отдельных положений разделов. Прогноз событий в одной статье должен был бы резко изменить или полностью аннулировать прогнозы, содержащиеся в другой статье. При чтении такой книги приходишь к выводу, что ни один из авторов не читал разделы, написанные другими, а редактор или не заметил противоречий, или предпочел не разрешать их. Рассмотрим несколько случаев, иллюстрирующих возникновение проблем взаимодействия и несогласованности.
Одним из простейших примеров взаимосвязи тенденций может служить «продолжение до абсурда». В этом случае заданная тенденция при бесконечном продолжении приводит к абсурдному выводу. Это означает, что должно случиться нечто такое, что изменит тенденцию или придаст ей противоположное направление. Например, если считать, что темпы роста населения мира сохранятся и в буду-
266
щем, то можно прийти к фантастическим выводам о плотности населения на один квадратный метр земли в различные моменты следующего тысячелетия. Конечно, эти выводы бессмысленны. Следовательно, если прогнозист и не в состоянии предсказать конкретное событие или фактор, который вызовет изменение тенденции, он все-таки может недвусмысленно констатировать неизбежность будущего резкого изменения тенденции и избежать абсурдного вывода, возникающего при сохранении последней. Среди тенденций, которые определенно не могут сохраняться бесконечно, можно назвать число ежегодно выпускаемых научных работ, количество автомобилей на душу населения и годовой объем производства электроэнергии в киловатт-часах.
Рис. 6 6. Население США, количество научных работников в США и доля научных работников в населении США
Рис. 6 7. ВНП США, затраты на исследования и разработки и доля затрат на исследования и разработки в ВНП
Другой пример взаимосвязи тенденций приводится на рис. 66 и 67 [3]. Начиная с 1940 (если не раньше) по 1960 г. наука как сфера деятельности росла в Соединенных Штатах экспоненциально. Само по себе это неудивительно. Удивительное состояло в том, что темпы роста науки превышали темпы роста общества в целом. На рис. 66 показано, что количество ученых в Соединенных Штатах росло быстрее, чем население. Затраты на исследования и разработки, как видно на рис. 67, росли быстрее, чем валовой национальный продукт, по
267
крайней мере в начале 60-х годов. Если бесконечно продолжать эти две кривые, то в результате почти каждый житель Соединенных Штатов должен был бы стать ученым, а весь валовой национальный продукт тратился бы на исследования и разработки. Абсурдность подобного вывода указывает на то. что темпы роста науки раньше или позже должны понизиться до темпов роста всего общества или стать ниже этого уровня. К середине 60-х годов «замедление» стало заметно, а к 1970 г. не было сомнения, что достигнуто равновесие, т. е. в 1970 г. темпы роста науки пришли в соответствие с темпами роста общества.
Этот пример можно распространить и на более широкий класс ситуаций. В любом случае, когда один компонент целого растет быстрее, чем целое, ситуация неравновесия не может длиться бесконечно. Или этот компонент превратится в целое, поглотив все остальные компоненты, или темпы роста компонента замедлятся и сравняются с темпами роста целого. Чтобы выявить предстоящее изменение одной или нескольких тенденций, можно использовать экстраполяцию независимо от того, взаимодействую! две или более технологии. Следующий пример содержит более развернутую иллюстрацию взаимодействия нескольких тенденций. Авиалинии заинтересованы в показателях оплачиваемых посадочных место-миль (ОПММ), непосредственно отражающих их доход. Число наличных посадочных место-миль (НПММ), прогнозируемое на ближайшие несколько лет, зависит от спроса на рынке и сравнительно независимо от других двух факторов, которые в значительной мере контролируются авиакомпаниями. Показатели ОПММ интересны постольку, поскольку они отражают величину загрузки системы контроля над воздушным транспортом, создаваемой запланированными рейсами. Пользуясь этими тремя переменными, можно получить еще два интересных показателя. Соотношение ОПММ/НПММ известно как фактор загрузки и представляет собой среднюю долю мест, фактически оплаченных пассажирами. Авиакомпании прилагают много усилий, изменяя . графики полетов и принимая специальные меры для того, чтобы поднять загрузку выше 50%. Соотношение НПММ/ОПММ—это среднее число посадочных мест на один рейс, определяемое средним размером самолета. Этот показатель интересен как авиалиниям, так и самолетостроительным компаниям, поскольку он выявляет, какого размера самолеты необходимо покупать или производить.
В табл. 24 приводятся средние размеры самолета и прогноз средних размеров самолета на 1970—1979 гг. Этот прогноз получен путем экстраполяции тенденции, возрастающей экспоненциально, рассчитанной по данным 1950—1968 гг. К 1979 г. средний размер самолета достигнет 215,43 места. Но, пользуясь другим методом, можно получить другой прогноз среднего размера самолета. Можно сделать независимые друг от друга прогнозы НПММ и ОПММ и их соотношение использовать в качестве прогноза среднего размера самолета. В табл. 25 приводятся прогнозы НПММ и ОПМГЙ до 1979 г., а также
268
их соотношение. Прогнозы были получены путем экстраполяции тенденции, возрастающей экспоненциально, рассчитанной на основе данных за 1950—1968 гг. Полученный таким способом прогноз среднего размера самолета на 1979 г. составляет 101,25 места. Эта величина не достигает и половины цифры, полученной другим способом. Налицо явная несогласованность, которую необходимо устранить. Нельзя просто не замечать расхождения между двумя прогнозами, если оно составляет 2:1.
Таблица 24
Средние размеры самолета*
Г од Число мест Г од Число мест
1950 35.30 1967 100,30
1955 49.45 1968 100,84
1956 53,98 1970 123,25
1957 52,31 1971 131,13
1958 54,58 1972 139,54
1959 57.52 1973 148,46
I960 65,69 1974 157,98
1961 74,07 1975 168,07
1962 81,79 1976 178,85
1963 86,61 1977 190,28
1964 89,41 1978 202,49
1965 91,81 1979 215,43
1966 93.01
* До 1968 г, включительно — фактические данные, до 1979 г. - - прогноз, составлен ный с помошью экстраполяции тендениии.
Таблица 25
Прогноз деятельности американского гражданского воздушного флота
Г од Количест во НОСИ 1.»Ч(1ЫХ МсС 1 О-М If lb. МЛ К Протяженность оплаченных рейсов млн миль Средний размер самолета • -*нело посадочных мест)
1970 246 603 .. 1.993 64,31
1971 280 737 2,130 67,66
1972 319 521 2,276 71,14
1973 363 664 2,432 74,83
1974 414 000 2.600 78,69
1975 471 194 2.778 82,76
1976 536 290 2,969 87,04
1977 610 520 3.173 91,54
1978 694 864 3.391 96,27
1979 790 861 3.624 101,25
269
Устранение «разногласия» между этими двумя прогнозами требует анализа взаимосвязи размера самолета с двумя другими прогнозируемыми переменными. Авиакомпании могут обеспечить любое количество наличных место-миль, запланировав большее число рейсов маленьких самолетов или меньшее число рейсов больших самолетов. Если число наличных место-миль и оплаченных миль полета увеличивается в соответствии с экстраполированными тенденциями, то правильным будет меньший прогноз среднего размера самолета. Но если число наличных место-миль и средний размер самолета будут возрастать в соответствии с экстраполяцией их тенденций, то число оплаченных миль полета в 1979 г. будет примерно вдвое меньше величины, приведенной в табл. 25, или немного меньше фактической величины за 1968 г.
Причина кроется в том, что эти тенденции не являются независимыми друг от друга, наоборот, они взаимозависимы, так как одна из них представляет собой отношение двух других. Экстраполяция всех трех дает несогласующиеся между собой результаты. Ясно, что необходимо изменить темп роста, по крайней мере одной из трех переменных, чтобы она согласовывалась с остальными двумя. Признав этот факт, мы можем попытаться улучшить свой прогноз, установив, какая из переменных должна отклоняться от своей исторической тенденции. Изменится ли тенденция авиакомпаний использовать самолеты все большего размера? Или они будут планировать меньший доход от полета той же дальности, чтобы загрузка самолетов все большего размера оставалась на «приемлемом» уровне?
Разумеется, неправдоподобно, чтобы авиакомпании следовали одновременно тенденции роста числа оплаченных миль полета и тенденции увеличения среднего размера самолета. Это означало бы увеличение количества наличных место-миль более быстрым темпом, чем задается тенденцией, и соответственно уровень загрузки составил бы примерно 25%. Такой уровень загрузки был бы невыгодным.
Пользуясь наличной фактической информацией, мы не можем установить, что предпочтут изменить авиакомпании: рост среднего размера самолета или рост числа оплаченных миль полета? Нам нужна дополнительная информация. Однако анализ, приведенный в работе [4], свидетельствует о том, что авиакомпании следуют тенденции к увеличению самолетов и уменьшают частоту рейсов, если требуется поддержать загрузку самолетов. Рост реальной зарплаты служащих воздушного транспорта совпал по времени с падением дохода авиакомпаний на одну пассажиро-милю (в постоянных ценах). Воздушные линии могли сохранить свою рентабельность только одним путем — повысить производительность труда в расчете на одного занятого путем использования все больших самолетов. Поэтому авиакомпании, скорее всего, будут придерживаться соответствующей тенденции в отношении среднего размера самолетов. Если исторически сложившийся темп роста спроса не ускорится, то можно ожидать, что общая дальность оплаченных полетов начнет снижаться или по крайней мере фост ее замедлится.
270
В приведенных выше примерах мы рассмотрели несколько несогласованных или противоречивых прогнозов. Теперь рассмотрим пример затруднения другого рода. Нередко лучший способ составить прогноз какой-либо системы или технического устройства — это скомбинировать предварительно разработанные прогнозы отдельных компонентов или подсистем. Рассмотрим составленный этим методом прогноз развития военного воздушного транспорта на 1985 г. Описание этого прогноза взято нами из работы [5].
Для каждого из приводимых ниже показателей были составлены отдельные прогнозы (указаны номера таблиц, содержащих фактические данные, и графиков с данными прогнозов и датами).
Показатель № таблицы № графика
Объем грузового отделения 8-3 8-5
Длина грузового отделения 8-3 8-6
Ширина грузового отделения 8-3 8-6
Высота грузового отделения 8-3 8-7
Вес груза 8-4 8-8
Средняя скорость полета 8-5 8-9
Максимальная тяга одного двигателя 8-6 8-10
Для составления прогноза на 1985 г. эти показатели можно объединить в единую картину возможного состояния военного транспорта на этот момент. Ниже приводятся прогнозы:
Показатель Прогноз
Объем грузового отделения Длина грузового отделения Ширина грузового отделения Высота грузового отделения Вес груза Средняя скорость полета Максимальная тяга одного двигателя Суммарная тяга четырех Двигателей 60 000 куб. футов 120 » » 18 » » 14 » » 560 000 фунтов 580 миль/ч 120 000 фунтов 480 000 фунтов
Прежде всего эти прогнозы не согласованы. Объем грузового отделения, разумеется, равен произведению длины, ширины и высоты. Это произведение составляет 32 000 куб. футов, что значительно меньше прогнозируемого объема. Затруднение состоит в том, что фюзеляж самолета в разрезе всегда представляет собой окружность, и это позволяет добиться максимальной прочности конструкций или
271
Первый год полетов
Рис. 6 8. Объем грузового отделения транспортных
самолетов
Первый год полетод
Р и с. 6 9. Длина и ширина i руювого oiделения транспортных иамолеюв
достичь минимального веса. Отсюда следует, что ширина и высота должны быть примерно одинаковыми, но если продолжать увеличивав ширину помещения, одновременно сохраняя сечение в форме окружности, могут возникнуть затруднения. Потребуется делать двухэтажный грузовой отсек, чтобы полностью использовать его объем при сохранении фюзеляжа с круглым сечением. Это может затруднить перемещение грузов. На борту самолета потребуются лифты, подъемники (или какое-то наземное подъемно-транспортное оборудование для погрузки и разгрузки верхнего этажа грузового отделения). Военным для ускорения погрузки было бы удобнее использовать одноэтажное грузовое отделение, расположенное на высоте кузова грузовика. Следовательно, высота грузового отделения практически достигла предела (14 футов). Если при прогнозировании объема должна сохраняться разумная длина фюзеляжа, то необходимо придать его сечению эллиптическую форму, а потому предполагается, что объем сохранится при том. что длина и ширина изменятся, поскольку высота достигла своего практического предела и уже отклонилась от своей фактической тенденции. Устранив эту несогласованность, мы можем объединить эти отдельные прогнозы в общий прогноз военного транспортного самолета на 1985 г. На рис. 74 представлена одна из возможных его конфигураций. В принципе она относится к типу, называемому «летающее крыло». для которого характерно четырехугольное сечение грузового отсека. В этом случае отсутствуют конструкционные проблемы, существующие при эллиптическом сечении каркаса самолета. Это не единственно возможная конфигурация самолета, удовлетворяющая требованиям индивидуальных прогнозов, но только она удовлетворяет этим требованиям в рамках необходимой аэродинамической и конструкционной эффективности
Этот пример типичен для класса задач, в которых отдельные части целого прогнозируются изолированно, а общий прогноз получается в результате их комбинации. При гаком подходе между отдельными элементами должны существовать некие соотношения, подобные соотношениям в конструкции самолета. Без них невозможно получить целое посредством сочетания частей. Кроме того, во всех случаях необходима проверка прогнозов на несогласованность. Все выявленные противоречия должны быть устранены, прежде чем приступить к комбинированию прогнозов. Такой подход может оказаться очень эффективным, если легче разработать прогноз отдельных компонентов, чем прогноз их комбинации.
Перейдем к другому виду задачи, требующей комбинации про) но-зов. В предыдущих примерах рассматривались прогнозы, составленные методом экстраполяции тенденций. Но прогнозы чао о являются предсказанием дискретных событий, которые должны произойти в определенное время. Например, часто такую форму имеют прогнозы, разработанные по методу Делфи. Прогнозист может получить такие прогнозы из одного или из нескольких источников. Затем он должен проверить возможность взаимосвязи между ними.
273
1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 Первый год полетов
Рис. 7 0. Высота грузового отделения транспортных самолетов
Характеристика грузового отделения
Таблица 26
Первый год полетов Самолет Длина (футы) Ширина (футы) Высота (футы)' Объем (куб. футы)
1936 С-47 30,1 7,4 6,4 1 227
1942 С-54 49,7 8,6 7,8 3 340
1946 С-118А 4 967
1949 С-124А 77,0 11,3 11,6 10 000
1952 С-119 36,9 9,8 8,0 3 150
1952 С-123В 35,0 13,3 8,2 2 420
1953 С-97 63,6 8,8 7,2 6 127
1954 С-130А 41,0 10,3 9,0 3 708
1954 С-135А 76,6 10,8 7,0 5 478
1955 С-121С 83,3 11,6 6,7 5 568
1956 С-133А 97,3 11,8 13,3 13 028
1958 С-130В 41,0 10,3 9,0 3 688
1959 С-7А 28,7 6,1 6,2 1 150
1959 С-133В 97,3 11,8 13,2 12 000
1961 С-130Е 41,0 10,3 9,0 3 688
1962 С-135В 76,6 10,8 7,0 5 478
1963 С-141А 70,0 10,3 9,1 6 547
1968 С-5А 121,0 19,0 13,5 29 605
274
'ТЕ
5 -
4 -3 -
2 ~
102п _
Я--- — к-7--6 5 -
4 -3 -
2 -
10 ’ 8-у-
4 3
2
10°
Грузоподъемность транспорта межсрронтового сообщения
Максимум
Грузоподъемность транспорта ВнутрисрронтоВого сообщения
к Транспорт для । у переВозки нестан-дартных грузов
! J-------
'С Проектные I перевозки
1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990
Первый год полетов
Рис. 7 1. Грузоподъемность транспортных самолетов
Грузоподъемность самолетов
Таблица 27
Первый год полетов Самолет Проектная грузоподъемность (фунты) Максимальная грузоподъемность (фунты)
1936 С-47 2 028 9 485
1942 С-54 13 305 25 920
1946 С-118А 24 231 38 663
1949 С-97А 27 130 40 500
1949 С-124А 52 144 53 144
1952 С-119 11 855 15 858
1952 С-123В 16 000 18 772
1954 С-130А 35 810 *
1954 С-135А 89 000 *
1956 С-133А 89 100 115 418
1961 С-1 ЗОЕ 45 000 *
1962 С-135В 87 353 *
1962 707-320В 32 200 *
1963 С-141А 66 088 *
1968 С-5А 100 000 265 000
1969 747 95 350 *
* В оригинале данные отсутствуют.
275
Скорость полетов, узлы
1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 Первый год полетов
Рис. 7 2. Средняя скорость полета транспортных самолетов
Таблица 28
Средняя скорость полета транспортных самолетов
Первый год полетов Самолет Средняя скорость полета (уэл.)
1936 С-47 151
5942 С-54 156
1946 С-l I8A 217
1947 С-97А 210
1949 С-124А 199
1952 С-119 158
1952 С-123В 145
1954 С-130А 290
1954 C-I35A 460
1956 С-133А 269
1957 707-120 456
1958 С-8-20 473
1959 880 533
1959 720 464
1961 С-130Е 291
1962 С-135В 456
1962 707-320В 467
1963 С-141А 422
1963 727-100 452
1965 С-9-10 485
1967 737
1968 С-54 440
1969 747 492
Первый гоо полетов
Рис. 7 3. Максимальная тяга на один двигатель
транспортных самолетов
Таблица 29
Максимальная нагрузка реактивных двигателей
Первый год полетов Самолет Тип двигателя Максимальная нагрчзка <фунты)
1942 ХР-59А J-5А 1 300
1943 Р-59А 131 1 610
1944 ХР-80А 1331 1-40) 3 750
1946 ХР-84 J35(TD-18O) 3 750
1948 F-86A J471TD-190) 4 850
1953 F-86H J73 8 920
1954 С-135А 157-Р-59W II 200
1957 707-120 JT-3C-6 13 500
1958 DC-8-20 ГГ4А-9 16 080
1959 880 CJ-8O5-3B 18 000
1959 720 JT3C-7 12 000
1962 С-135В JTF-35-P-5 18 000
1962 707-320В ГТ-3D-ЗВ 18 000
1963 C-I41A TF-33-P-7 21 000
1963 727-100 JT8D-1 14 000
1965 DC-9-10 JT8D-5 12 000
1967 737-100 JT8D-7 14 000
1968 С-5А TF-39 41 800
1969 747 JT9D-1 42 000
277
Рассмотрев их, он может подготовить сложный прогноз или сценарий на определенный период времени.
Рассмотрим прогнозы, заимствованные из работы [2].
Запуск космической научной станции с постоянным персоналом на околоземную орбиту; персонал может состоять из 10 человек, сменяемых каждые 90 дней,— 1980 г.
Рис. 7 4, Военный транспортный самолет в 1985 г. (прогноз)
Создание постоянной станции на Луне (например, с персоналом 10 человек, срок пребывания — неопределенное время) — 1992 г. (Обе даты представляют собой медианы оценок, высказанных комиссией экспертов.) Комиссия, составляющая тот или иной прогноз, могла знать, а могла и не знать другого прогноза. По определению, эти прогнозы независимы. Тем не менее очевидно, что они не вполне автономны. Если к 1980 г. научная космическая станция будет запущена, то вероятность создания на Луне постоянной базы к 1992 г. увеличится. Вероятность создания к 1992 г. постоянной базы на Луне увеличится еще более, если запуск научной космической станции произойдет раньше 1980 г. Наоборот, если ее запуск состоится позже 1980 г., это, видимо, уменьшит вероятность создания постоянной базы на Луне к 1992 г. Следовательно, прогноз освоения космоса должен учитывать влияние более ранних событий на позднейшие.
Следующие прогнозы также заимствованы из работы [2]. Лабораторное разрешение проблемы несовместимости чужеродных тканей — 1980 г.
Демонстрация предназначенных для вживления искусственных сердец с источником энергии, действующим очень длительное время, — 1980 г.
Реализация любого из этих прогнозов ослабит потребность в событии, описанном в другом прогнозе, а следовательно, может уменьшить вероятность его осуществления. Прогнозист, исследующий будущее медицинских методов, может из этого сделать вывод о том, что эти два прогноза увеличивают неопределенность метода решения
278
проблемы пересадки сердца. Он может также сделать вывод о том, что при наличии двух принципиально различных подходов и при успешной реализации обоих прогнозов увеличивается вероятность какого-то решения проблемы пересадки сердца к 1980 г. Как и в предыдущем примере, прогнозист, разрабатывая прогноз в области, связанной с целым комплексом факторов, должен учесть возможное влияние одного события на другое.
Здесь уместен был бы такой вопрос: «Если такие взаимосвязанные прогнозы составляются одними и теми же людьми или несколькими группами, каждая из которых, по-видимому, осведомлена о прогнозах других групп, то эти факторы и взаимодействия уже, наверное, учтены?» Например, разве прогноз создания базы на Луне в 1992 г. не может учитывать запуск космической научной станции в 1980 г.? Разумеется, это возможно. Прогнозист, использующий ряд подобных дискретных прогнозов, должен отдавать себе отчет в том, знали ли лица или группы составителей отдельных прогнозов о работе друг друга или все прогнозы разработаны одной группой. Если окажется, что прогнозы составлялись без связи друг с другом, то прогнозисту необходимо выполнить анализ, аналогичный описанному выше. Даже если составители отдельных прогнозов знали друг о друге, нет никакой гарантии, что учтены все факторы. Человек в состоянии учесть одновременно лишь ограниченное количество факторов, а потому прогнозисту необходимо рассмотреть возможные взаимосвязи внутри всего комплекса факторов. Будучи обнаруженными, они должны быть представлены на рассмотрение экспертов. Несомненно также, что если прогнозист отвечает за получение отдельных прогнозов от одной или нескольких групп, например одной или нескольких комиссий экспертов, то он должен выяснить, в какой мере эти группы учитывали взаимосвязи прогнозов. Гораздо легче получить эту информацию сразу же, чем делать это позднее, когда ответственные за разработку прогнозов комиссии будут уже распущены.
Далее рассмотрим, каким образом группы отдельных прогнозов объединяются в сценарии, описывающие какой-либо период будущего. Но предварительно стоит уточнить сам термин «сценарий». В седьмом издании толкового словаря Вебстера дается определение сценария как «плана или конспекта пьесы». В прогнозировании этим термином обозначают словесную картину какого-то момента будущего. Сценарий может содержать обсуждение событий, обусловивших изображаемую ситуацию. Пока не существует точного определения, что именно подразумевается в этом случае под данным термином. Но в большинстве случаев при применении этот термин обладает одним важным общим качеством. Это — согласованность. Сценарий — это не просто набор прогнозов относительно какого-то периода будущего. Это изображение внутренне согласованной ситуации, представляющей в свою очередь правдоподобный результат последовательности событий. Естественно, что точной проверки правдоподобия не существует, как не существует точного определения термина «сценарий». Таким образом, сценарий занимает некое промежуточ
279
ное положение между собранием прогнозов с неизученными взаимосвязями и математической моделью, внутренняя согласованность которой явно демонстрируется. У сценария есть определенная цель — он выявляет общий результат влияния ряда отдельных прогнозов и он требует, чтобы взаимодействия прогнозов в какой-то мере были учтены.
Теперь рассмотрим ряд прогнозов, разработанных по методу Делфи одной комиссией экспертов. Работа была проделана в отделе сбыта компании «Смит. Клайн энд Френч инкорпорейтед» [1]. Ее задача состояла в том, чтобы обеспечить ориентиры для долгосрочного планирования деятельности компании. Совету были предложены вопросы, разбитые на следующие категории: биомедицинские исследования, диагностика, терапия, здравоохранение и медицинское образование. Опрос проводился в два гура Особое внимание уделялось тому, насколько эксперты учитывают в своих прогнозах взаимосвязь между вопросами. В качестве прогнозов с обычными медианами и квартилями оформлялись ответы на ге вопросы, по которым была достигнута удовлетворительная степень согласованности. Исследовательская группа расположила все прогнозы в хронологическом порядке (т. е. привела медианы дат), а также составила сценарий, где на основании прогнозов нарисована общая картина медицинской практики в период между 1980 и 1990 гг. Этот сценарий объединил данные связанных друг с другом прогнозов и придал большую очевидность их взаимозависимости.
В табл. 30 приводится перечень части прогнозов. На основании этих, а также не приведенных здесь прогнозов был написан сценарий образования и практики врача в начале 80-х годов. Ниже приводится часть сценария, написанная на основе прогнозов, входящих в эту таблицу.
Таблица 30
Событие
Медианы дат
I. Медицинское образование
а) Молодые врачи будут освобождены от обязательного '(интер-
ната» 1976
б) Медицинский институт станет центром по подготовке медицинского персонала всех категории, включая аспирантов, специализирующихся в области биологических наук 1978
в) Студенты будут поступать в медицинский институт после двух лет обучения в колледже, а наиболее способные даже раньше 1978
г) Введение обязательных курсов повышения квалификации (возможно, при использовании телевизионных образовательных программ) 1978
д) Введение практически во всех медицинских институтах программ, предполагающих специализацию, начиная с третьего и четвертого курсов института 1978
е) Почти все медицинские институты будут присоединены к рай-
онным медицинским центрам 1978
280
ж) В медицинских институтах будут введены различные программы для врачей—практиков, педагогов, исследователей, администраторов 1978
з) Для медицинских экзаменов, лицензий, учебных пособий будут установлены национальные стандарты 1978
и) Для проверки специальных знаний медицинский персонал будет периодически сдавать экзамены 1978
к) Медицинские институты передадут большую часть своих исследовательских работ специализированным учреждениям типа института Слоуна Кеттеринга 1978
2. Биомедицинские исследования
а) Идентификация новых ферментов и ферментных систем организма в норме и патологии 1973
б) Идентификация ряда болезней как состояний иммунитета 1978
в) Практические знания о воздействии старения и (или)окружаю-шей среды на иммунологические возможности 1978
г) Удовлетворительный способ хранения отдельных органов in vitro 1978
д) Механизм образования желчных камней 1978
е) Передача генетической информации вирусами 1978
ж) Контроль над биологическими системами, регулирующими кровяное давление и ритм работы сердца 1978
з) Выявление точной роли кислоты в гастроэрозии и образовании язв 1978
и) Подробные сведения об аномалиях хромосом и их связи с заболеваниями 1978
к) Исчерпывающее представление о процессах активного транспорта 1978
л) Определение воздействия таких факторов, как стресс, шум, радиация, климат и социальный статус, на подверженность и сопротивляемость заболеваниям 1978
м) Электронный контроль над поведением человека никогда
н) Полный контроль над умственным развитием никогда
о) Полный химический конт]ээль над поведением человеки никогда
3. Диагностика
а) Использование ЭВМ для хранения историй болезни 1973
б) Психологическое тестирование дошкольников 1973
в) Резкое увеличение флюорографических обследований для предотвращения. а не только раннего выявления заболеваний, например фенилкетонурии 1976
г) Использование массовой флюорографии для установления физиологических норм 1978
д) Широкое использование ЭВМ для проведения и оценки диагностических тестов 1978
е) Специальные биохимические тесты для выявления ферментных аномалий 1978
ж) Автоматические, сверхчувствительные и быстрые методы определения состава крови, скорости циркуляции и т. д. 1978
з) Специальные методы быстрого диагностирования вирусных заболеваний 1978
и) Определение коэффициента интеллектуальности, личных качеств и способностей к познанию при непосредственном контакте пациента с ЭВМ 1978
281
Студент-медик 1980 г. поступает в медицинский институт после двух лет учебы в колледже. Он будет учиться в специализированном учебном центре, подготавливающем все категории медицинского персонала, включая аспирантов, изучающих биологические науки. На третьем или четвертом курсе он определяет свою специальность и не обязан отрабатывать определенный срок, живя при больнице. По окончании института он имеет право сдавать государственный экзамен на получение лицензии на врачебную практику. Он обязан проходить курсы повышения квалификации и периодически пересдавать экзамены.
Пока он учится, развитие биохимии продолжается быстрыми темпами. Развиваются такие области, как биохимия ферментов, где идентифицируется множество новых ферментов и ферментативных процессов, участвующих в регуляции функций организма в норме и патологии. Возрастают также возможности модификации этих ферментных систем. В области иммунологии будет уточнен круг заболеваний аутоиммунной природы, а также появятся конкретные знания о влиянии старения на иммунологические процессы. Исследования в области генетики позволят получить подробные данные о природе хромосомных аномалий и связанных с ними заболеваний. Появятся средства исправления генетических дефектов благодаря тому, что к этому времени научатся передавать генетическую информацию с помощью вирусов. Появятся методы сохранения органов in vitro, что облегчит операции пересадки и резко увеличит возможности физиологических исследований систем органов.
Исследование человека и окружающей его среды даст полезную информацию о воздействии на здоровье и благосостояние человека таких факторов, как загрязнение водной и воздушной среды, стрессы, шумы, радиация, климат, социальный статус, курение и алкоголь.
Будет выяснен механизм образования камней в желчных протоках и точная роль кислоты в гастроэрозии и образовании язв на материале конкретных болезней. Контроль над биологическими системами, регулирующими кровяное давление и ритм деятельности сердца, будет сочетаться с изучением процессов активного транспорта, что в результате позволит получить почти полную картину функций сердца ju почек.
Вопреки пророчествам Оруэлла электронный или химический контроль над поведением человека и полный контроль над его умственным развитием будут казаться всего лишь возможностями отдаленного будущего.
В своей практике врач 80-х годов будет широко использовать ЭВМ для хранения данных, а также для проведения и оценки диагностических тестов. Помимо обычных тестов физиологических функций, станет возможной проверка коэффициента интеллектуальности, личных качеств и познавательных способностей путем прямого контакта пациента с ЭВМ. Врач сможет осуществлять программы массовых флюорографических обследований для установления границ физиологических норм, а также для предотвращения, а не только для ран
282
него распознавания болезней. Появятся автоматические, сверхчувствительные и быстрые методы определения состава крови, скорости обменных процессов, аномалий в ферментах и наличия вирусов.
Конечно, сценарий можно разработать гораздо тщательнее. Этот сценарий отвечает всем обычно предъявляемым требованиям, кроме одного. Он объединяет отдельные прогнозы в единое целое, показывает совместное воздействие отдельных прогнозов. Сценарий позволяет проверить внутреннюю согласованность прогнозов, анализируя противоречия между ними. Единственный важный вопрос, на который он не отвечает, — это описание путей перехода от настоящего к данному периоду будущего. Это качество не является обязательным для сценария, но оно обычно для сценариев, предназначенных для прогнозирования. Несмотря на свою «простоту», этот сценарий иллюстрирует возможности сочетания отдельных прогнозов.
Заслуживает упоминания еще одна особенность работы, проделанной в фирме «Смит, Клайн энд Френч». Обратимся к следующим прогнозам, составленным той же комиссией экспертов, что и прогнозы из таблицы.
Полное представление о работе механизмов памяти— 1996 г. Контроль над биохимическими факторами деятельности мозга — 1996 г. Контроль над биохимическими факторами настроений — 1979 г.
Эти прогнозы не вошли в сценарий потому, что относительно их у совета не было достаточно согласованного мнения (руководители совета постановили, что прогноз принимается только в том случае, если 60% оценок совета определяют срок его реализации в пределах одного десятилетия). Но после некоторых споров в докладе [1] были собраны все прогнозы, в том числе те, по поводу которых членам совета не удалось достигнуть необходимой степени согласия.
Ниже мы приводим выдержки относительно этих трех прогнозов, а также прогнозов, связанных с ними, но по которым было достигнуто согласие.
Обучение, память, интеллект, мышление. Согласие было достигнуто по трем из семи вопросов. Согласованное мнение состоит в том, что эти три события не произойдут «никогда». Рассматривались следующие вопросы: полный химический контроль над поведением человека, электронный контроль над поведением человека и полный контроль над умственным развитием. Большинство ответов свидетельствует о том, что реализация этих возможностей не нужна и нежелательна. Интересно, что необходимость и желательность изучения памяти, настроения и интеллекта получили большое количество очков, а контроль над поведением или умственным развитием был «предан анафеме». Трудно представить себе, чтобы изучение памяти, интеллекта и настроения никак не влияло на поведение человека. По-видимому, наши эксперты чувствуют возможность отделить изучение от контроля, терапевтическое использование от использования в тоталитарных целях.
283
Это показывает, какую работу проделали руководители совета, чтобы сравнить мнения его членов по поводу различных прогнозов, а также разрешить явные противоречия. В данном случае речь идет не о противоречии между двумя несовместимыми прогнозами, а об очевидно противоречивом мнении членов совета относительно одних и тех же прогнозов. На основе анализа ответов руководители совета смогли выявить мнение большинства по некоторым вопросам, отсутствующим в вопроснике. Если бы опрос комиссии экспертов проводился более чем в два крута, то эту проблему можно было бы разрешить с помощью непосредственного обращения к членам совета. В любом случае этот пример учит находить явные противоречия в группе прогнозов, разрешать их или выявлять неразрешимые вопросы.
В этом разделе мы рассматривали сочетания прогнозов различных событий. Мы рассмотрели экстраполяцию, доведенную до абсурда, экстраполяцию взаимосвязанных тенденций и сочетание группы отдельных прогнозов, которые могут быть взаимосвязаны или могут противоречить друг другу. При подготовке общего прогноза на определенный период времени такая увязка прогнозов различных событий может оказаться очень полезной. Однако задача сравнения прогнозов становится слишком трудоемкой, если их число очень велико. В следующем разделе излагается метод, с помощью которого можно справиться с этой задачей.
4. МАТРИЦА ВЗАИМОДЕЙСТВИЙ СОБЫТИЙ
В процессе согласования большого числа прогнозов для выявления возможных противоречий необходимо попарно сравнивать отдельные прогнозы. Если противоречия обнаружены, то надо сделать еще несколько шагов для определения всех противоречий. Например, между двумя прогнозами может не быть непосредственной связи, но один из них может быть связан с третьим, который взаимодействует в свою очередь со вторым. Для проверки взаимосвязей прогнозов и прослеживания всех цепочек этих взаимосвязей может потребоваться очень кропотливый и длительный труд. Сделать его легким практически невозможно. Однако этот процесс можно систематизировать. Систематизация устанавливает границы, в которых протекает деятельность, и обеспечивает полноту охвата проблемы. Используя систему, прогнозист может сосредоточиться на самих взаимосвязях, не тратя особого внимания на поиски пропущенного. Любые пропуски являются систематическими, и при необходимости их всегда легко идентифицировать. В этом разделе описывается матрица взаимодействий. с помощью которой осуществляется системный подход к изучению взаимосвязей между прогнозами. Прежде чем вводить матрицу взаимодействий, рассмотрим способы взаимосвязи двух прогнозируемых событий. Во-первых, существует характер взаимодействия. Одно событие может увеличивать или уменьшать вероят
284
ность другого события, оно может ускорять или замедлять другое событие, оно может создавать необходимость другого события или отменять его, оно может разрешать или запрещать другое событие. Во-вторых, существует сила взаимодействия, т. е. сильное или слабое воздействие одного события на upyi ое. В-третьих, существует период запаздывания этого влияния. Начинается ли влияние одного события на другие немедленно или для проявления этого влияния требуется некоторое время? Исчезает ли это влияние через какое-то время? Все эти три элемента силу, характер и запаздывание — необходимо определить при сравнении двух протозов. возможное взаимодействие которых изучается.
Матрицу взаимодействий впервые использовали Гордон и Хелмер, проводя исследование методом Делфи. Она появилась как инструмент критики этого метода, поскольку предполагается, что эксперты сосредоточены каждый раз на каком-то одном событии и не могут принять во внимание взаимодействия между прогнозируемыми событиями. Как показывает цитировавшийся в предыдущем разделе анализ прогнозов «Смит. Клайн энд Френч», разработанных этим методом, это не всегда служит ценным дополнением методу Делфи. Тем не менее желательно, как мы видели ранее, анализировать взаимодействия между событиями, прогнозируемыми комиссией экспертов. Поэтому матрица взаимодействий полезна для того, чтобы довести до конца прогнозы, составленные методом Делфи, даже если в процессе их разработки принимались меры, чтобы учесть взаимодействия. Не следует считать, чго применение матрицы взаимодействий ограничивается только прогнозами, составленными по методу Делфи. Источник прогнозов не играет роли. Матрицу взаимодействий можно использовать для изучения взаимосвязей прогнозов независимо от способа их получения и невзирая на то. что все они исходят из одного источника. Возможно, ее эффективнее применять к прогнозам, полученным из нескольких источников, так как в этом случае меньше вероятности, что взаимодействия прогнозов приняты во внимание различными источниками
Событие произошло
Е, р У. IIHIllllll! способствует, 10%, сразу неизбежно. 50%, 7 лет
е2 Р: Уз уменьшав!. 20%, 5 лет ////////,'///// делает возможным, 0%, сразу
е2 !}:> Уз уменьшает. 10%, сразу препятствует. 70%, сразу 1ШШШШ1Ш
Событие не произошло
285
В приведенной матрице анализируются действия трех событий — Е{, Е2 и Е3, — которые представлены в трех строках матрицы. Имеются вероятности осуществления этих событий—р{, р2 и р3. Предсказано, что события произойдут в годы У,, У2 и У3, причем Уь У2, У3, а значит, и события, перечислены в хронологическом порядке. Эти же три события формируют столбцы матрицы в хронологическом порядке слева направо. Каждый элемент матрицы описывает взаимодействие между событиями соответствующего ряда и столбца. Например, верхний правый элемент матрицы описывает взаимодействие между Ех и £3. Диагональные элементы описывают взаимодействие каждого события с самим собой. Очевидно, что эти взаимодействия бессмысленны и диагональные элементы не рассматриваются. В данной матрице диагональные клетки зачеркнуты. Каждое взаимодействие описывается двумя недиагональными элементами. Так, левый элемент нижнего ряда тоже описывает взаимодействие между Ei и Е3. Но единственным возможным взаимодействием является влияние более раннего события на более позднее. Стало быть, мы предполагаем, что более позднее событие не воздействует на более раннее, результат которого уже предрешен. Поэтому мы можем воспользоваться повторением взаимодействий следующим образом. Наддиагональные элементы описывают взаимодействие, которое происходит, если более раннее событие (указанное в строке) осуществилось. Поддиагональный элемент описывает взаимодействие в случае, если более раннего события (указанного в столбце) не было. Так, на приведенной матрице верхний правый элемент описывает влияние осуществившегося события Et на Е3. Нижний левый элемент описывает влияние на Е3 отсутствия Е{.
Теперь рассмотрим некоторые взаимосвязи, отраженные в матрице взаимодействий. Влияния описываются в следующем порядке: характер, сила, длительность запаздывания. Например, если происходит событие £% то оно увеличивает вероятность события Е2 на 10% и это воздействие сказывается немедленно, без всякого запаздывания. Наоборот, если Ег не осуществляется, это понижает вероятность события Е2 на 10% и это воздействие запаздывает на пять лет (это означает, что если У2 наступит менее чем через пять лет после У1; то вредное влияние отсутствия Е{ не успеет сказаться, но если Е2 по какой-то причине запоздает, например, из-за какого-либо еще события, то вредное влияние, связанное с отсутствием Еъ вступит в силу). Реализация Et приводит к необходимости события Е3. Сила этого воздействия такова, что вероятность события Е3 увеличивается на 50%, но это воздействие запаздывает, а потому необходимость Е3 проявляется только через семь лет после осуществления события Et. Напротив, если Е{ не произойдет, вероятность осуществления Е3 уменьшится на 10% и это влияние скажется немедленно. Если произойдет Е2, то это позволит произойти Е3, но правдоподобие Е3 не изменится и это воздействие скажется сразу же. Эта оценка воздействия может показаться парадоксальной, однако вероятность события Е3, возможно, была рассчитана исходя из предпосылки о том, 286
что Е2 произойдет. А потому реализация Е2 не увеличит правдоподобия появления в будущем Е3. Напротив, если Е2 не произойдет, то это будет препятствовать осуществлению Е3. Вероятность события Е3 понизится на 70%, причем понижение произойдет немедленно. Это можно истолковать следующим образом: должно произойти еще одно событие, способствующее появлению события Е3, но возможность его очень невелика, а потому «запрещение», возникающее вследствие отсутствия Е2, действует сильно, но не является абсолютным.
Этот пример показывает, как можно заполнить матрицу взаимодействий, оценивая воздействие каждого события на любое из последующих. Пользуясь таким методом систематизации, прогнозист может быть уверен, что не пропустит никаких взаимодействий. Однако следует рассмотреть еще несколько моментов. Во-первых, между воздействиями осуществления и отсутствия какого-либо события нет необходимой связи. Например, если осуществление события делает возможным последующее событие, то из этого не следует, что отсутствие первого события обязательно влечет за собой отмену второго. Иногда это возможно, но не обязательно всегда. Если более раннее событие представляет собой существенное, но необязательное условие осуществления более позднего события, то отсутствие более раннего события не отменяет появления более позднего, если происходят другие события, тоже являющиеся существенными условиями и тоже имеющие возможность осуществиться. Аналогично если реализация какого-то события увеличивает правдоподобие другого события, то отсутствие первого не обязательно уменьшает возможность появления более позднего события. В каждом случае оценки влияний, входящих в элементы матрицы, зависят от конкретных обстоятельств.
Во-вторых, возникает вопрос о том, как увеличивается вероятность события под влиянием нескольких событий, воздействующих на него. Например, в нашем примере Е{ увеличило возможность события Е3 на 20%, а Е2 — на 10%. Предположим, что вероятность события Е3 составляла 80% еще тогда, когда было неизвестно, произойдут' ли Е{ и Е2. Следовательно, реализация событий Е{ и Е2 увеличит вероятность Е3 до 110%. Но это абсурд, поскольку вероятность не может превышать 100%. Значит ли это, что любой показатель, превышающий 100%, следует уменьшить именно до 100%? В этом нет необходимости, так как в подобном случае прогнозист может прийти к выводу, что реализация более ранних событий обеспечивает реализацию последующего события с абсолютной точностью. Быть может, лучше снизить вероятность ниже 100%? Некоторые специалисты из числа пользующихся матрицей взаимодействий событий заявляют, что при появлении способствующего события нельзя просто прибавлять прирост вероятности к первоначальной вероятности зависимого события. Вместо этого, говорят они, эту последнюю величину следует увеличить на число, зависящее от того, сколь далека вероятность от 100%.
287
Таким образом, если происходит способствующее событие, то вероятность зависимого события изменится больше, если первоначально она была равна 60%. и меньше, если она достигала 80%. С этой точкой зрения мы уже сталкивались при экстраполяции тенденций, имеющих предел. Чем ближе к пределу, тем меньше эффект данного усилия или воздействия. Интуитивно эта точка зрения привлекательна, потому что она учитывает близость предела (0% или 100%) и устраняет теоретические затруднения, возникающие при равенстве вероятностей 0% или 100°о. так как эти пределы практически недостижимы. Однако нет никакого рационально обоснованного метода расчета для такого рола уменьшения или увеличения вероятности. Любой выработанный способ расчета увеличения или уменьшения вероятности оказывается совершенно произвольным. Столь же произвольно и прибавление фиксированной величины к первоначальной вероятности, но этот способ хотя бы привлекателен своей простотой. Заполнив матрицу. имеет смысл ее проверить, сложив все положительные и все отрицательные приросты вероятности в каждом столбце. Эти суммы следует сравнить с первоначальной вероятностью того же события. Если с учетом приростов вероятность достигает 100% или с учетом уменьшений она понизится до 0%. то. видимо, следует изменить некоторые элементы матрицы. Такая проверка позволяет устранить затруднения, связанные с нулевой и 100%-ной вероятностью.
В-третьих, существует вопрос о прогнозировании одновременно происходящих событий. Как быть с ними? R этой ситуации есть два аспекта. Все события, происходящие раньше или позже друг друга, рассматриваются так, как описано выше. Но к взаимодействию одновременно происходящих событий следует подходить как-то иначе. Рассмотрим два события - £, и £,,— которые, согласно прогнозу, происходят одновременно. Если время их появления действительно совпадает, то они не могут влиять друг на друга. Их взаимодействие возможно, если одно событие происходит раньше другого. Если £2 происходит позже Е{. то с точки зрения воздействия на Е} его как бы и вовсе нет. Тогда предположим, что имеется матрица взаимодействий, где строка Е расположена выше строки Е2 и столбец Ех располагается слева от столбца £,, хотя оба события имеют одну и ту же дату. В клетке, расположенной над диагональю и соответствующей взаимодействию этих двух событий, записываем, что произойдет, если £j наступит раньше £,. В такой же клетке, но расположенной под диагональю, записываем воздействие одновременного наступления Е} и £2, или наступления £: после £2, или вообще отсутствия Е}. (Эти три.ситуации эквивалентны по влиянию Е{ на £2, так как мы предполагаем, что причинность направлена от прошлого к будущему.) С тем же успехом эту схему можно применять, если на одну и ту же дату запрогнозировано больше двух событий. В матрице их можно расположить в произвольном порядке, за исключением тех случаев, когда их следует разделить на события, которые должны произойти раньше или позже. В обоих случаях, т. е. при заполнении 288
клеток над и под диагональю, каждый элемент матрицы означает, что событие строки предшествует событию столбца.
Рассмотрим теперь более подробно матрицу взаимодействия событий, составленную для реально существующих прогнозов. Ниже перечисляются события, подлежащие рассмотрению (см. работу [2]).
1. Контроль над поведением отдельных лиц в общест венных местах, осуществляемый при помощи стимулирования деятельности мозга по радио, — 1985 г.
2. Достаточно широкое использование нейрохирургии или психофармакологии для изменения поведения преступников— 1992 г.
3. Реальная возможность восстанавливать центральную нервную систему, включая регенерацию или излечение отдельных нейронов, — 2000 г.
4. Демонстрация симбиоза человека и машины, увеличивающего возможности человеческого разума путем прямого электромеханического взаимодействия между его мозгом и ЭВМ, — 2012 г.
Приведенные даты представляют собой медианы дат, указанных экспертами, а не медианы дат, указанных всей комиссией. Каждому прогнозу соответствует 50%-ная вероятность, потому что даты представляют собой медианы. При необходимости можно было бы представить и другие даты, которым соответствуют другие вероятности. Но в нашем примере такой необходимости нет.
Возможны шесть случаев взаимодействия, каждый из которых имеет два варианта, определяемых появлением или отсутствием более раннего события. Это составляет матрицу из 12 элементов, которую мы проанализируем, начав с первого события и далее переходя к последующим. Сначала будем рассматривать вариант с появлением более раннего события, затем с его отсутствием. Воздействия одних событий на другие носят гипотетический характер и рассматриваются только как иллюстрации.
Влияние события 1 на событие 2. Событие 1 оказывает двоякое воздействие на событие 2. Технические средства контроля над деятельностью мозга посредством стимулирования его но радио могут появиться только тогда, когда будет достигнут определенный уровень знаний о мозге и его деятельности. По достижении этого уровня часть технических проблем, связанных с событием 2, будет уже разрешена. Если общество сочтет приемлемым радиоконтроль над людьми, то, скорее всего, его будут применять к лицам, опасным для общества, но в остальном самостоятельным и способным к полезной деятельности. Следовательно, можно предполагать, что его применят к преступникам. Если общество пойдет на использование радиоконтроля, то оно, вероятно, пойдет и на использование нейрохирургии и нейрофармакологии для контроля над преступниками. Итак, появление события 1 увеличит вероятность события 2, и это увеличение произойдет без промедления. Прирост вероятности произвольно оцениваем в 20%, не пытаясь доказать правильность этой величины. Если же события 1 нет, то вероятность события 2 незамедлительно уменьшится. Предположим, что уменьшение составит 10%.
К) —165
289
Влияние события I на событие 3. Взаимодействие этих двух событий влияет на техническую осуществимость события 3. Появление события 1 означает наличие технических средств, отчасти разрешающих проблемы подготовки события 3. Следовательно, наступление события 3 ускоряется. Предположим, что оно наступит на пять лет раньше. Если же события 1 нет, то появление события 3 задерживается. Эта задержка удлинит срок подготовки события 3 на пять лет. В обоих случаях влияние происходит без запаздывания.
Влияние события 1 па событие 4. В этом случае влияние события 1 гоже сказывается на технической осуществимости события 4. Возможность контролировать поведение с помощью электрических сигналов, фиксирующих деятельность мозга, предполагает существование некоторой возможности кодировать и расшифровывать электрические сигналы, пропускаемые нервной системой. Наличие такой возможности. вероятно, ускорит появление симбиоза человека и машины. Появление события 1 немедленно ускорит появление события 4 на восемь лет. Отсутствие события 1, напротив, задержит появление события 4 на пять лет, и это воздействие будет оказано немедленно.
Влияние события 2 на событие 3. Широкое использование нейрохирургии для модификации индивидуального поведения предполагает обширные познания в анатомии мозга. Но при этом его регенерирующие свойства могут оставаться неизвестными. Однако в ходе теоретических исследований, посвященных управлению поведением, вполне могут возникнуть и дополнительные представления о природе центральной нервной системы. Поэтому появление события 2 увеличит правдоподобие события 3. Это воздействие возникает сразу же и увеличит вероятность события 3 на 20%. Отсутствие события 2 не означает, что исследования мозга не проводятся. Однако они в этом случае ведутся медленнее. А потому отсутствие события 2 задерживает наступление события 3 на пять лет, и это влияние возникает сразу же.
Воздействие события 2 па событие 4. Эти два прогноза слабо взаимосвязаны. Осуществление события 2 полезно тем, что доказывает безопасность для мозга электромеханических связей. Никакого же другого воздействия не обнаружено. Но для восстановления центральной нервной системы необходимо достичь более высокого уровня функциональных характеристик, чем просто для контроля над поведением с помощью нейрохирургии. Поэтому сила воздействия здесь несколько больше. Наступление события 3 увеличивает правдоподобие события 4, и прирост вероятности составляет 10%. Влияние сказывается немедленно. В случае отсутствия события 3 вероятность события 4 уменьшается на 5%, и влияние возникает сразу же.
Рассмотрим матрицу взаимодействий этих событий. Если взаимосвязи определены, как это сделано выше, то матрица используется главным образом для фиксирования взаимодействий, а не как аналитический инструмент их выявления. Что касается данной матрицы, то следует иметь в виду, что результаты предназначены только для
290
иллюстрации этого метода. Их следует считать чисто, гипотетическими.
Событие Вероятность Год 1 2 3 4
Контроль над поведением некоторых лиц в общественных местах посредством стимулирования деятельности мозга по радио 50% 1985 способствует 30% сразу ускоряет, 5 лет, сразу ускоряет, 8 лет, сразу
Сравнительно широкое использование нейрохирургии или препаратов, возде" ств>юших на психику, для изменения поведения преступников 50% 1992 уменьшает, 10%, сразу 111 ч и:! способствует, 20%, сразу способствует, 5%, сразу
Реализация возможности излечения центральной нервной системы, в том числе регенерация или излечение отдельных нейронов 50% 2000 замедляет, 5 лет, сразу замед- ляет 5 лет сразу ///,'//'//'/ способствует, 10%, сразу
Демонстрация симбиоза человека и машины, позволяющего человеку расширить пределы своих интеллектуальных возможностей путем непосредственного электрохимического взаимодействия между его мозгом и ЭВМ 50% 2012 замедляет^ лет, сразу не оказы- вает влияния уменьшает, 5%, сразу /,'";//////
После заполнения матрицы взаимодействий событий описанным выше способом можно разрабатывать объединенный прогноз или сценарий, в котором должны быть учтены все взаимосвязи. Один из способов его создания состоит в том, что вся ситуация «проигрывается» для появления или непоявления отдельных событий исходя из их вероятностей. Например, событие 1 в матрице имеет фиксированную вероятность появления. Можно использовать какой-либо случайный метод установления появления или отсутствия события. Для этого можно бросать игральную кость, выбирать число из таблицы случайных величин и т. д. Если событие «происходит», то нужно сделать соответствующие записи в клетках, расположенных над диагональю. При этом корректируются вероятности наступления других событий, их даты и т. д. Если дата какого-либо события изменяется, это может потребовать изменения очередности событий в матрице. При непоявлении события корректировки вносятся в клетки его столбца, расположенные ниже диагонали. После того как рассмотрено «появление» события I и внесены соответствующие корректировки,
10*
291
переходим к изучению события 2. Ему соответствует своя вероятность появления (которая может изменяться в зависимости от того, что случилось с событием 1), эта вероятность используется для того, чтобы определить, «произойдет» ли событие 2, а затем повторяется процесс корректировки. Разумеется, с рассмотрением каждого последующего события количество корректируемых событий уменьшается на одно. Когда рассмотрено последнее событие, ситуация проиграна полностью. В итоге имеется полный набор прогнозов, внутренне взаимосвязанных и описывающих один из возможных вариантов будущего.
Если на одну и ту же дату запрогнозированы два или более события, то в проигрывание матрицы следует внести одну модификацию. Прежде чем определить, произойдут эти события или нет, следует установить, в каком порядке они изучаются.
Простейший способ решить эту проблему состоит в том, чтобы придать всем событиям равную вероятность быть первым (так, если событий два, то для каждого вероятность быть первым составляет 50%). Затем выбирают одно из них в качестве первого, для чего бросают игральную кость или монету или используют таблицу случайных величин. Если число событий больше двух, то этот процесс можно повторить для определения второго события и т. д. Когда порядок событий определен, то их осуществление или отсутствие определяется, как и для других событий, описанным выше способом. Одной матрице может соответствовать много сценариев, отличающихся друг от друга хотя бы одним прогнозом. Общее число сценариев равно 2", где и — количество событий (строк или столбцов) в матрице. Если матрица мала, то можно рассмотреть результаты всех возможных сочетаний. Для большой матрицы это сделать, конечно, трудно и может оказаться бесполезным. Если рассматривается большое количество событий, то влияние большинства отдельных событий, скорее всего, невелико.
Чтобы проиллюстрировать этот метод, проанализируем с начала до конца один вариант на основе приведенной выше матрицы взаимодействий. Вероятность события 1 составляет 50%. Если мы берем число 4 или меньше, то в этом варианте событие 1 «произойдет». Если же нам попалось число 5 или больше, то событие 1 не произойдет. Первое число первого столбца — это 5, следовательно, событие 1 не осуществится. Соответственно влиянию первого столбца ниже диагонали модифицируем все остальные события. Вследствие этого вероятность события 2 увеличивается до 40%, событие 3 откладывается до 2005 г., а событие 4 — до 2017 г. Следующее число в таблице — нуль, значит, событие 2 осуществляется. Поэтому мы корректируем события 3 и 4 соответственно воздействию второй строки над диагональю. Вероятность события 3 увеличивается до 70%, а вероятность события 4 возрастает до 55%. Даты обоих событий остаются прежними. Следующее число первого столбца таблицы — 9, а значит, событие 3 не произойдет. Под воздействием этого вероятность события 4 снижается на 5% и составляет 50%. Датой его остается 2017 г.
292
Далее в первом столбце стоит 1, а стало быть, событие 4 осуществляется. Вот мы и разработали сценарий, в котором события 2 и 4 происходят, а события 1 и 3 не происходят. Выбирая все новые случайные числа, мы можем заполнять эту матрицу сколько угодно раз. Всего в матрице содержится 16 различных сценариев. Заполнив матрицу много раз, можно получить оценку вероятности каждого сценария (число появлений данного сценария следует разделить на общее число вариантов) и пересмотреть оценки вероятности каждого события (число осуществлений данного события в сценарии следует разделить на общее число вариантов).
Кроме рассмотренного только что сценария, возможно еще 15. Их можно перечислить следующим образом. Обозначим происходящее событие Е, а не осуществляющееся — е. Тогда сценарии таковы Е), Е2, £% Е4.; щ, Е2Е3Е^, Еуе2Е3Е^\ ЕуЕ2е3Е^ Е-\Е2Е3в4\ в\в2Е3Ед‘. е}Е2е3Е4; eiE2E3e^; Eie2e3E4; Еге2Е3е^ ЕуЕ2е3е^; £')е2езе4; еуЕ2е3е^-, eje2E3e^; е^е2е3Е^; е\е2е3е^. Для каждого сценария можно составить сло’весное бпйсание с Оказанием событий и их взаимодействий.
Некоторые исследователи, использующие матрицу взаимодействия, программируют процесс ее заполнения. ЭВМ последовательно проделывает все этапы, оценивая каждое событие с помощью случайно выбранного числа и внося поправки в другие события. За одну секунду можно много раз заполнить даже очень большую матрицу. Но нет смысла рассматривать всю выдачу машины, описывающую много различных вариантов будущего. Однако все же стоит использовать ЭВМ при подведении итогов. Например, если какое-то событие совершается в 40% вариантов будущего, созданных с помощью ЭВМ, то это дает основания считать, что исходная вероятность события равна 40%, а не первоначальной оценке. Следовательно, суммарные данные большого числа вариантов, составленных ЭВМ, можно использовать для получения новых оценок вероятностей событий. Помимо этого, прогнозист мог бы извлечь для себя пользу, выделив критические события, наличие или отсутствие которых существенно меняет результат. Эти виды анализа при малых матрицах можно осуществлять вручную, но и для них гораздо удобнее использовать ЭВМ.
Матрица взаимодействия событий применяется и в другой области — для обоснования политики. Во многих других сферах эта форма имитации уже широко используется для этой цели. Если принятое политическое решение расширяет возможности реализации какого-либо события, например, путем увеличения инвестиций в исследования и разработки, то каковы другие эффекты? Желательны они или нежелательны, если сопоставить их плюсы и минусы? Ответ на этот вопрос можно получить, изменяя вероятность рассматриваемого события и соответственно изменяя матрицу. Если изменение вероятности события мало влияет на результат или порождает много нежелательных перемен, то неудачной политикой были бы попытки ее фактического изменения. И наоборот, при благоприятных результатах политика, направленная к этой цели, хороша.
293
Следует рассмотреть еще один вопрос. Обсуждая матрицу взаимодействий событий, мы имели дело с событиями, которые или происходят в определенный момент, или не происходят вообще. В действительности существует распределение вероятности осуществления события в возможные сроки. Так, в главе, посвященной методу Делфи, некоторым комиссиям экспертов ставился вопрос о датах с разным правдоподобием осуществления события (например, дата, когда событие правдоподобно на 10%, 50% и 90%). Советы сочли, что такие события неизбежны, т. е. что раньше или прзже они обязательно произойдут. С течением времени вероятность их осуществления становилась бы все больше. Если именно такова природа всех или некоторых из изучаемых событий, то их необходимо рассматривать, расширив матрицу. Так, одно и то же событие может быть включено в матрицу трижды в сроки с 10%-ной, 50%-ной и 90%-ной вероятностью его реализации, причем каждая дата связана с определенной вероятностью. Такое событие следующим образом соотносится с более поздней и более вероятной своей же реализацией. Если событие не произошло, то в возможности его последующей реализации не вносится никаких поправок. Если же событие происходит, то тем самым его более поздние реализации невозможны и их вероятность приравнивается к нулю без всякого периода запаздывания.
Существует и другой тип событий, вероятность которых распределяется на период в несколько лет, в отличие от событий, происходящих с определенной вероятностью в каком-то фиксированном году. Событие такого рода должно произойти до определенного момента или не произойти вообще (или произойти с очень малой вероятностью). При большой длительности периода, на протяжении которого может произойти событие, можно воспользоваться методом, изложенным в предыдущем параграфе. Кроме того, в конце периода, в котором может произойти событие, можно поместить «фиктивное событие». Это фиктивное событие осуществляется со 100%-ной вероятностью и устраняет рассматриваемое событие, когда оно происходит. Заметим, что время этого фиктивного события может изменяться под влиянием других событий.
Матрица взаимодействий событий позволяет систематизировать сочетание отдельных прогнозов дискретных событий. Она увеличивает точность методов изучения взаимодействий между событиями. Ее можно использовать для разработки внутренне согласованных прогнозов, основанных на изучаемых событиях. Эти прогнозы можно использовать при написании сценариев, при апробировании политики и выявлении факторов, оказывающих существенное влияние на дальнейшее развитие событий. Но при большом числе событий и матрица взаимодействий не может обеспечить задачу их анализа. Однако системный анализ, опирающийся на нее, обеспечивает полноту охвата и позволяет сосредоточить внимание на самих событиях, а не на способах их рассмотрения. Построение матрицы взаимодействий можно запрограммировать, что позволяет рассмотреть за короткий срок большое число вариантов будущего. Эти варианты можно суммиро
294
вать и тем самым обеспечить улучшение оценок вероятности отдельных событий, а также выявить те события, которые представляются важными для последующих событий.
5. ВЫВОДЫ
Комбинирование двух и более прогнозов значительно облегчает составление прогнозов, необходимых для принятия решений. Если это прогнозы одной и той же технологии, то их сходство усиливает доверие к результатам, в особенности если они разрабатывались совершенно независимыми методами или группами людей. Идентификация различий между прогнозами позволяет поставить важные вопросы о происхождении этих различий. Это в свою очередь способствует более ясной постановке проблем и более четкому выявлению возможного риска и неопределенности прогнозируемых событий. Если же прогнозы относятся к разным событиям или технологиям, то с помощью их комбинаций можно создать сценарий некоего периода будущего, в особенности если принято во внимание взаимодействие различных событий и технологий. Сочетание прогнозов отдельных событий или-технологий может существенно содействовать повышению точности и полезности прогнозов, поскольку одним из основных источников ошибок прогнозирования было неумение учитывать воздействие событий,, не охватываемых прогнозом.
При комбинировании прогнозов одной и той же технологии обычно используются кривые роста и кривые общих тенденций и их аналогий. Существует несколько методов комбинирования прогнозов различных технологий. Обычно используется экстраполяция взаимосвязанных тенденций, включая экстраполяцию до абсурда; прогноз тенденций отдельных компонентов и объединение их в целое; изучение взаимодействий между отдельными прогнозами.
Системный метод изучения взаимодействий между несколькими прогнозами возможен при использовании матрицы взаимодействий событий. Ее можно использовать для обработки прогнозов, полученных любыми путями, хотя первоначально она предназначалась для сопоставления друг с другом прогнозов, полученных методом Делфи. Игры с помощью малых матриц взаимодействия событий можно вести вручную. Большие матрицы можно обрабатывать на ЭВМ, что позволяет за короткий срок просмотреть много вариантов прогнозов. Результаты этих многочисленных вариантов позволяют получить более точные оценки вероятностей отдельных событий, проверить предлагаемую политику, которая сказалась бы на вероятности некоторых событий, а также определить ключевые события, оказывающие существенное воздействие на последующие события.
ЛИТЕРАТУРА
1. В е n d е г A. D., Strack А. Е., Ebright G. W., and G. von Hau-n a 11 e r. A Delphic Study of the Future of Medicine, Philadelphia, Pa.: Smith, Kline and French Laboratories, 1969.
295
2. Gordon T. J., Ament R. H. Forecasts of Some Technological and Scientific Developments and Their Social Consequences. Report R-6. Hartford, Conn.: Institute for the Future, 1969.
3. Martino J. P. Science and Society in Equilibrium. Science, 1969, №165, p. 769-772.
4. Murphy N. Sources of productivity increases in the U. S. Passenger airline industry. Transportation Science, 1969, № 3, p. 233-238.
5. S w a b R. R. Kuhns., Peter J. and Wilkins John I. Technology Trends for Subsonic Transports Report ASB 68-25, prepared by Deputy for Development Planning, Aeronautical Systems Division, Wright-Patterson AFB, Ohio, 1968.
ГЛАВА 9
НОРМАТИВНЫЕ МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
1. ВВЕДЕНИЕ
В предыдущих главах мы рассматривали методы прогнозирования, при применении которых исходят из современной ситуации и прогнозируют рост технологических характеристик на основе различных принятых допущений относительно продолжения в будущем прошлого или настоящего характера роста и деятельности. Эти методы часто называют «поисковыми», что отражает их использование для поиска вероятного будущего, вытекающего из потенциальных возможностей настоящего.
Помимо этих методов, при прогнозировании применяется ряд методов, в совокупности именуемых «нормативными». В основе этих методов лежит системный анализ. С их помощью пытаются отобразить элементы какой-нибудь системы и изучить взаимосвязи между этими элементами. Они применяются также для исследования затрат, возможностей, ограничений и узких мест. Цель их состоит в определении уровня технологических характеристик, который понадобится для выполнения какой-либо функции, на основе предполагаемой или проектируемой потребности. Таким образом, их можно рассматривать как методы, устанавливающие цель; они формулируются примерно так: «Для удовлетворения данных потребностей понадобится достичь данного уровня функциональных характеристик в данной области технологии в 19... году», т. е. устанавливается определенная цель научно-технического развития.
Следует ясно представлять себе, что поисковые и нормативные методы прогнозирования не конкурируют и не заменяют друг друга. И те и другие имеют существенное значение и должны применяться совместно. Обычно никто не берется за составление поискового прогноза какой-либо технологии до тех пор, пока не будет составлен нормативный прогноз (по крайней мере неявный) о том, что данная технология нужна. Подобным же образом никто обычно не составляет нормативный прогноз, не имея хоть какого-то представления о том, что поставленные цели можно достичь. Подробнее о взаимодействии поисковых и нормативных методов прогнозирования будет сказано в главах об их практическом применении.
297
Тремя самыми распространенными методами нормативного прогнозирования являются: деревья целей, морфологические модели и блок-схемы последовательности выполнения задач. Деревья целей используются тогда, когда анализируемую систему или процесс можно представить в виде уровней причинных взаимосвязей, уровней сложности, или иерархических уровней. Морфологические модели применяются в тех случаях, когда систему или процесс можно расчленить на элементы, которые можно видоизменять независимо друг от друга. Блок-схемы последовательности выполнения задач используются в тех случаях, когда систему или процесс можно представить в виде одной или нескольких цепочек последовательных этапов. Рассмотрим каждый из указанных методов нормативного прогнозирования.
2. ДЕРЕВО ЦЕЛЕЙ
Деревья целей используются для анализа систем или процессов, в которых можно выделить несколько структурных, или иерархических, уровней. Они строятся путем последовательного выделения все более мелких компонентов на постепенно понижающихся уровнях. Схематически это изображено на рис. 75, где представлено дерево целей с тремя уровнями. Каждая ветвь на каждом уровне разделяется на два ответвления следующего, более низкого уровня. Точка разветвления называется вершиной. Из каждой вершины должно исходить («зависеть») по крайней мере две ветви, причем число последних не ограничено сверху. Кроме того, необязательно, чтобы из каждой вершины дерева исходило одинаковое число ветвей. На практике общеприняты обозначения, показанные на рис. 75, при которых ветви дерева характеризуются последовательностью индексов, однозначно определяющих связь любой данной ветви с вершиной дерева.
Уровень А
Уровень В
Уровень 0
Рис. 7 5. Простое дерево целей
Приведенный рисунок ясно изображает иерархическую структуру дерева целей. Но на рисунке не столь явно показаны некоторые другие его особенности. Мы их установим и проиллюстрируем несколькими примерами. Во-первых, исходящие из одной вершины ветви должны образовывать замкнутое множество. Иными словами, должен существовать исчерпывающий перечень возможностей, связанных с дан
298
ной вершиной. Указанная замкнутость может быть просто результатом перечисления всех элементов конечного множества. В других случаях множество следует замкнуть искусственно, условившись, что совокупность ветвей, исходящих из одной вершины, включает все ветви, относящиеся к данной вершине и важные для нее. Последний случай встречается чаще, но сопряжен с большим риском. Ветвь, исключенная по невнимательности, может оказаться важнее всех остальных. Как мы увидим далее, это может привести к серьезным осложнениям при практическом применении деревьев целей. Во-вторых, ветви, исходящие из одной вершины, должны быть взаимно исключающими. Иначе говоря, не должно быть частичного совпа-
Царство растений
Тип
Подтип
Класс
Подкласс
Порядок
Семейство
Под
Вид
Сосудистые растения
Папортникоодразные
Покрытосеменные
Двудольные
Розоцветные
Розанные
Роза
R. CaLtfornica
Рис. 7 6. Родословное дерево
дения объектов, представленных двумя различными ветвями, исходящими из одной вершины. В большинстве случаев указанное отсутствие даже частичного совпадения объектов автоматически вытекает из присущего им различия. Однако в отдельных случаях объекты следует тщательно определить, чтобы избежать их частичного совпадения и добиться взаимоисключительности. И наконец, дерево целей, используемое при нормативном прогнозировании, следует считать совокупностью целей и подцелей. Каждая вершина представляет
299
собой цель для всех исходящих из нее ветвей. Каждая цель осуществляется с помощью успехов, достигнутых на всех исходящих ветвях, и эта цель в свою очередь находит обоснование как подцель, взятая из последовательности ветвей, связывающих ее с вершиной дерева.
Чаще всего дерево целей используется для описательных, а не нормативных целей. Одно из наиболее разработанных применений «дерева» для описательных целей — систематическая классификация растений в ботанике. Почти полмиллиона видов живущих и ископаемых растений можно классифицировать по схеме, состоящей из нескольких уровней групп с уменьшающимся охватом. Эти группы в порядке уменьшения охвата области имеют следующие названия: тип, подтип, класс, подкласс, порядок, семейство, род, вид. «Родословное дерево» калифорнийской розы (R. Californica) показано на рис. 76. Этот вид розы можно соединить с верхушкой дерева целей, т. е. совокупностью всех растений, восемью ветвями. А так как у некоторых типов нет подтипов, а у некоторых классов отсутствуют подклассы, то некоторые виды можно соединить с верхушкой дерева шестью ветвями. Это говорит о необязательности того, чтобы все цепи от верхушки дерева целей до его основания состояли из одинакового числа ветвей. Кроме того, нет единообразия и в числе ветвей, исходящих из отдельных вершин на каком-либо конкретном уровне. Например, различные роды могут иметь разное число видов. Систематическая классификация растений в ботанике представляет все особенности деревьев целей, за исключением того, что в нее не входят цели и подцели, что составляет уникальную особенность нормативных деревьев целей.
Систематика растений создавалась в течение многих лет. Она тщательно разработана, и ее можно модифицировать только с помощью официальной акции всемирного сообщества ботаников. Но деревья целей не обязательно столь официально узаконивать. Их можно строить для отдельных случаев, для определенной проблемы. На рис. 77 показано описательное дерево целей для автомобиля. Сам автомобиль расчленен на три основные классификационные группы, каждая из которых представлена ветвью, исходящей из первой вершины. В свою очередь каждая из них подразделяется на более простые компоненты. Отметим, что на третьем уровне из различных вершин исходит различное число ветвей. Укажем также, что двигатель — гораздо более сложный компонент автомобиля, чем колесо. Таким образом, если бы мы опустились по дереву еще на несколько уровней, то «ветвь колеса» завершилась бы некоторыми основными субкомпонентами на гораздо более высоком уровне, чем «ветвь двигателя». Таким образом, число ветвей от верхушки до основания дерева для различных цепочек ветвей может различаться. И наконец, следует указать на то, что данное дерево — не единственное, которое можно использовать для описания автомобиля. Оно может подойти для определенных целей, но не будет соответствовать всем целям и даже может оказаться не самым удачным по отношению к тем целям, которым удовлетворяет. Это указывает на частный и специаль-зоо
ный характер использования деревьев целей при принятии решений. Дерево следует строить для каждой конкретной проблемы, а не заимствовать из каких-либо других описаний и не ориентироваться на некий априорно «правильный» способ построения дерева целей.
Автомовиль
Силовая Корпус Система
установка управления
Дви- Топлив- Транс- Колеса Кузов Рама Рулевое Тормоза Акселе- Стар-гатель ная миссия управ- ротор тер
система ленив
Рис. 7 7. Описательное дерево целей для автомобилей
Дерево на рис. 77 можно рассматривать исключительно как описательное дерево. Но в то же время его можно использовать как нормативное дерево целей. Предположим, что мы захотели приписать автомобилю некий уровень технической эффективности (например, выигрыш гонок «Индианаполис-500» или использование в качестве внутригородского транспорта), т. е. автомобиль должен удовлетворять некоторым определенным требованиям к скорости, вместительности, экономичности и т. д. Если требуется удовлетворить определенным техническим условиям, поставленным для автомобиля в целом (цель высшего уровня), то силовая установка, корпус, топливная система и т. п. в свою очередь должны удовлетворять определенным техническим условиям. Когда на одном уровне достигнута каждая цель, то достигаются цели и на следующем, более высоком уровне. Когда достигнуты все подцели, то достигается и цель наивысшего уровня. (Заметим, что мы пренебрегли при этом проблемой согласования различных целей. Например, можно было бы сократить общие затраты на достижение заданного уровня технической эффективности, если бы были уменьшены требования к корпусу и увеличены — к силовой установке. Данная проблема согласования является основной при проектировании систем, но более подробное ее рассмотрение увело бы нас слишком далеко в сторону.)
Мы рассмотрели дерево целей для автомобиля и показали, как его можно использовать в качестве нормативного дерева целей, установив технические условия для каждого компонента автомобиля, однако мы можем построить также деревья целей, показывающие альтернативные решения проблем или требований, вместо того чтобы просто описывать объект по все более мелким деталям. Это положение проиллюстрировано на рис. 78. Мы вновь взяли в качестве примера автомобиль и разделили его на три основные группы компонентов. Начиная со второго уровня, мы показываем возможные альтернативные решения (показаны только для силовой установки,
301
то же самое можно сделать для каждой из двух других групп компонентов). Проблема приведения автомобиля в движение имеет несколько альтернативных решений. На рисунке представлено следующее: двигатель внутреннего сгорания, гибридный двигатель, комбинированный двигатель внутреннего сгорания с батареей аккумуляторов (двигатель внутреннего сгорания приводит в движение электромоторы на колесах), турбина, двигатель внешнего сгорания, электромотор. В свою очередь для некоторых из этих решений показано несколько исходящих ветвей, отображающих дальнейшее уточнение возможных альтернатив. В двигателе внутреннего сгорания может быть применен, например, цикл Отто или цикл Дизеля. Данное дерево становится нормативным, как только устанавливаются задания для технических характеристик. Если автомобиль в целом должен удовлетворять определенным требованиям, то и силовая установка должна отвечать некоторым конкретным техническим условиям. Если предъявленные требования должны быть удовлетворены с помощью двигателя внутреннего сгорания, то технические условия должны устанавливаться для характеристик двигателя с циклом Отто или циклом Дизеля. Здесь требуется только одна, а не все ветви, исходящие от силовой установки. Иными словами, если любой из различных подходов к созданию силовой установки достигнет поставленных перед ним целей, то проблема приведения автомобиля в движение будет решена. Если требованиям будут удовлетворять несколько подходов, то у проектировщика появляется право на выбор.
Вместо перечисления альтернативных решений дерево целей может демонстрировать список альтернативных проблем. Это изображено на рис. 79. Здесь мы рассматриваем проблемы приведения автомобиля в движение с помощью электроэнергии, получаемой от аккумуляторов. При создании аккумулятора, электромотора и энергетической системы должны быть решены определенные проблемы. При постановке технических заданий дерево становится нормативным. Например, если аккумулятор должен подходить для обеспечения электроэнергией автомобиля, к которому предъявляются определенные требования, то и сам аккумулятор должен отвечать конкретным техническим условиям. Плотность электроэнергии (Вт • ч/фунт) должна превосходить определенный уровень; аккумулятор должен перезаряжаться с определенной скоростью (например, бензобак можно «перезарядить» за несколько минут, для получения признания аккумуляторный автомобиль должен предоставлять такие же удобства); работоспособность аккумулятора не должна уменьшаться больше, чем на заданную величину при высоких или низких температурах; полезный срок службы аккумулятора должен превосходить определенное число циклов зарядки — разрядки. Поскольку это дерево «проблем», а не «решений», очень важно, чтобы все проблемы, относящиеся к какой-нибудь вершине, были разрешены до того, как будет достигнута цель данной вершины дерева.
Эти примеры показывают, что существует множество способов использования дерева целей при нормативном прогнозировании.
302
Автомобиль
Силовая
установка
Корпус
Система управления
Двигатель Сочетание
внутреннего двигателя
сгорания внутреннего
Турбина Двигатель внешнего сгорания
Электрический двигатель
сгорания с аккумуля-
тором
Цикл Дизель
Отто
г~~г-~—1
Паровой Фреоно- С использованием вый Других органических веществ
I I I ' Г-
Батареи Топлив- Аккумуля- Третий элементов ный тор контакт-
элемент ный
рельс
~“1 Индукция от подземного кабеля
Рис. 7 8. Дерево целей для автомобиля
Аккумулятор
Плотность энергии
Скорость Нувстви-зарядки тельность к температурным колебаниям
Электрическая силовая установка
Мотор
Энергетическая система
Срок службы, выраженный в числе циклов зарядки--разрядки
Контроль за скоростью
Предупреждение перегрузок
Надежность
И
Торможение
Эксплуатация при высоких температурах
Небольшие эксплуатационные расходы
~1
Полезный срок службы
Рис. 7 9. Дерево целей для электрической силовой установки автомобиля
Его можно употребить для постановки целей для каждой части системы, для альтернативных решений проблемы и для подготовки проблем, которые следует решить, прежде чем можно будет достичь цели. В каждом из указанных приложений дерево целей служит постановке целей и подцелей на все более низких уровнях, представляющих последовательно уменьшающиеся элементы некоторой общей проблемы.
Теперь мы рассмотрим пример нормативного использования дерева целей в реальной обстановке. Компания «Хониуэлл» применила медицинское дерево целей для планирования программы исследований и разработок в области медицинской электроники. В настоящей работе представлена часть дерева целей «Хониуэлл», два первых уровня которого показаны на рис. 80. Верхушка дерева — национальные биомедицинские цели США. Ветви второго уровня дерева состоят из задач, которые должны быть выполнены для достижения национальных биомедицинских целей.
Национальные биомедицинские цели
Просрилак- Диагнос- Лечение Поддержание Управление
тика тика жизни
Рис, § 0, Первые два уровня медицинского дерева целей
Общая биомедицинская цель была определена компанией «Хониуэлл» следующим образом: максимально увеличить продолжительность жизни человека при оптимальном состоянии здоровья и с учетом деятельности во всевозможных внешних условиях. Следует отметить два момента, характерные для такой постановки цели. Во-первых, она чересчур общая и абстрактная. Это почти неизбежно при постановке целей такого типа на верхних уровнях. Если же попытаться конкретизировать цель, то неизбежно будут упущены какие-либо важные факторы. Если же цель сформулирована достаточно широко и включает «все», что следует учесть, то ее уязвимой стороной является неопределенность. Но мы вынуждены мириться с подобной неопределенностью. Во-вторых, эта цель ни в коем случае не санкционирована официально никаким правительственным ведомством. Она была определена компанией «Хониуэлл» на основе многочисленных источников, включая законодательство, речи членов кабинета и т. д. Это всего лишь одна иллюстрация общей проблемы, а именно трудности «официального» утверждения национальных целей или целей 11-165
корпораций и других организаций. Прогнозист, старающийся построить дерево целей для своей организации, почти неизбежно вынужден выводить цели организации из ее практической деятельности, существующих формулировок, речей руководителей и тому подобных источников.
Как только найдена формулировка национальных целей, можно определить задачи, которые следует выполнять для того, чтобы достичь этих целей. «Хониуэлл» выявила следующие задачи: профилактика, диагностика, лечение, поддержание жизни и управление. Каждой задаче дается специальное определение.
Профилактика. Сокращение сферы распространения заболеваний, остановка угрожающего начала болезни, контроль за быстрым ростом населения.
Диагностика. Средства определения состояния организма; история болезни, физические исследования, хирургические процедуры, лабораторные и другие испытания используются для выявления случаев заболевания.
Лечение. Средства, при помощи которых исправляются или ограничиваются отклонения организма от нормы.
Поддержание жизни. Поддержание нормальной человеческой жизнедеятельности в необычных условиях (в космосе, под водой и т. п.), отличных от условий на поверхности земли (включая проблемы, относящиеся к функционированию аппаратов для лечения повышенным давлением).
Управление. Средства, применяемые для прямого или косвенного управления общим уходом за пациентами, образованием и научно-исследовательскими программами в области биомедицины.
Каждую из этих задач затем можно разложить на подчиненные им ветви дерева целей. Для простоты мы ограничимся рассмотрением одной ветви: диагностикой. Следующий уровень дерева состоит из подходов к проблеме диагноза и включает: структуру, функцию, состав, поведение и анализ данных. Подходы определяются следующим образом.
Структура. Простые и микроскопические характеристики и физическое расположение взаимодействующих частей организма.
Функция. Нормальная или типичная деятельность организма или органа.
Состав. Химические и биологические компоненты ор!анизма.
Поведение. Все, что способен делать человек (включая основные черты и возможности организма).
Анализ данных. Средства приобретения, накопления, исправления и анализ диагностических данных, характеризующих здоровье пациента; оценка природы и тяжести его болезни.
Укажем, что эти подходы не обязательно применять по отдельности, часто их используют совместно. Однако каждый из них следует определять независимо от других.
Теперь можно продолжить построение дерева вниз от каждого из подходов к диагнозу. Однако проектировщики из «Хониуэлл» 306
решили стандартизировать остальные, более низкие уровни дерева, образовав пять примерно одинаковых основных разделов (связанных с каждым подходом). Дерево завершается четырьмя более низкими уровнями, получившими названия: система, подсистема (орган), фактор и инструмент. Они определяются следующим образом.
Система. Основная деятельность организма, осуществляемая несколькими элементами организма (органами), действующими вместе под общим контролем (например, рефлективный контроль за движениями, циркуляцией крови и т. д,).
Подсистема (орган). Естественный или искусственный элемент организма, выполняющий специализированную деятельность (с медицинской точки зрения его и нужно исследовать).
Фактор. Параметры, которые нужно измерять, анализировать и контролировать для оценки нормального или ненормального функционирования органа.
Инструмент. Материальные или нематериальные средства для получения или обработки данных с целью лечения, ухода или профилактики заболеваний.
Диагностика
Структура Функция
Состав
Поведение
“"1 Анализ^ данных
Система органов пищеварения
----j-------------
Система Прочее кровообращения
Сосуды
—I
Прочее
I—
Сердце
----------! f
кая Химическая Физическая
Возможные инструменты
Рис. 8 1. Диагностическая ветвь медицинского дерева целей
На рис, 81 представлена остальная часть дерева. На уровне систем мы имеем дело, например, с системой органов пищеварения или системой кровообращения. Сходная же совокупность ветвей должна исходить из каждого подхода. Показана только часть их, исходящая из вершины «функция». С каждой системой связана совокупность ветвей, представляющих органы, из которых состоит данная система Показана часть органов, входящих в систему кровообращения. На
ЗС7
11*
уровне факторов ветви, связанные с каждым органом, соответствуют тем измеримым показателям, которые могут показать, насколько хорошо орган выполняет свою функцию. (В частях дерева, зависящих от других подходов, измеримые факторы будут характеризовать структуру, состав и т. п. органа). Затем можно выявить возможные инструменты, которь. относятся к каждому фактору и которые можно использовать для измерения этого фактора.
Это дерево становится нормативным, когда определяют важность каждой задачи вместе с важностью каждого подхода для каждой задачи, каждой системы для каждого подхода, каждого органа для каждой системы, каждого фактора для выявления нарушения функции каждого органа. Как только с помрщью данной процедуры определены важные факторы, становится возможным определить характеристики, которыми должны обладать различные «возможные» инструменты. Для создания этих инструментов можно приступать к выполнению программы исследований и разработок. Это вновь указывает на необходимость применения как нормативных, так и поисковых методов.
Последний момент, касающийся важности каждой из ветвей, поднимает другой вопрос, связанный с использованием нормативных методов. Часто оказывается возможным приписать ветвям коэффициенты, которые можно использовать для получения количественных оценок относительной важности элементов более низких уровней дерева. Рассмотрим каждую задачу на втором уровне дерева, представленного на рис. 80. Очевидно, что каждая из этих задач важна. Тем не менее мы не можем безгранично вкладывать ресурсы в достижение национальных биомедицинских целей. Существуют другие национальные цели, такие, как обеспечение населения питанием, одеждой и жилищем; образование, оборона государства, наблюдение за соблюдением законов, уборка улиц и т. д. Одним словом, в каждый момент времени имеется некоторое ограниченное количество ресурсов, которые можно использовать для достижения национальных биомедицинских целей. Таким образом, приходится делать выбор. Какое количество наличных ресурсов следует использовать для профилактики сравнительно с тем, которое будет истрачено на лечение? Используя больше в одной области, приходится меньше расходовать в другой. Подобного рода выбор неизбежен, и осуществление его составляет основу как общественного, так и частного управления.
И с точки зрения нормативного технологического прогнозирования необходимо признать, что рассмотренные задачи важны в разной степени. Но в этом случае нас меньше интересует абсолютный уровень значения какой-либо задачи, чем значение увеличения нашей способности к выполнению этой задачи. Например, мы могли бы согласиться с тем, что лечение важнее профилактики (в конце концов, в ситуации с ограниченными ресурсами более значительным представляется лечение уже заболевших, чем пренебрежение ими ради еще не заболевших). Однако, даже если мы согласимся с этим, отсюда не следует, что технологические усовершенствования в области ле-308
чения более насущны, чем в области профилактики. Может оказаться, то в прошлом очевидная важность лечения вызвала концентрацию технических работ в этой области, в результате чего технология лечения оказалась сравнительно более современной, чем технология профилактики. В этом случае было бы правильнее сконцентрировать усилия в области профилактики, чем лечения. Одним словом, хотя лечение может оказаться важнее профилактики, вполне возможно, что усовершенствование профилактической технологии важнее улучшения лечебной технологии. Во всяком случае, мы вынуждены принимать решения по распределению технических работ для усовершенствования технологии, и при этом весьма существенно понимание того, что это распределение следует производить по важности усовершенствования области, а не обязательно по важности самой области.
Нельзя избавиться от необходимости принимать решения относительно важности улучшения различных технологических возможностей. Поскольку мы в конце концов вынуждены производить количественное распределение денежных средств или трудозатрат на усовершенствование рассматриваемых областей, абсурдно предъявлять претензии относительно невозможности количественных оценок относительной важности усовершенствований. Эти количественные оценки относительной важности фактически подразумеваются в окончательных количественных распределениях. Поскольку в конечном счете мы должны так или иначе сделать эти количественные оценки, имеет смысл сделать их как можно рациональнее. Для осуществления этих оценок можно использовать нормативное дерево целей рассматриваемого типа. Детальное рассмотрение этого вопроса увело бы нас далеко в сторону, но он достаточно существен и требует хотя бы краткого изложения.
Предположим, перед нами стоит цель, которую надо достичь, и для ее достижения требуется выполнить три задачи. Мы будем исследовать технологическую возможность решения этих трех задач. Допустим, мы решили, что первая задача в два раза важнее второй, а вторая в свою очередь в три раза важнее третьей. В этом случае мы можем приписать трем задачам «коэффициент относительной важности»— соответственно 0,6; 0,3; 0,1. Заметим, что в первоначальном анализе мы определили только относительную потребность в улучшении выполнения трех задач. При присвоении коэффициентов относительной важности, мы, однако, ввели ограничение на то, чтобы сумма коэффициентов была равна единице. Это условие называют «нормировкой» относительных важностей, и оно составляет существенную особенность применения коэффициентов относительной важности к деревьям целей. Рассмотрим рис. 82. На нем показано дерево целей, построенное для нашей задачи. Как мы видим на рисунке, каждую из задач можно выполнить с помощью нескольких подходов. Коэффициенты относительной важности приписываются каждому из подходов. Теперь мы можем проследовать по всевозможным цепочкам от верхушки до основания дерева, вычисляя произ
309
ведения коэффициентов относительной важности по каждой ветви, входящей в данную цепочку. Например, если мы последуем по цепочке TjAt,, то получим 0.6x0,7 = 0,42, что показано на рисунке под ветвью Ан. Остальные произведения для каждой цепочки показаны под другими ветвями нижнего уровня. Напомним, что сумма всех произведений на любом уровне дерева должна быть равна единице. В этом можно легко убедиться при рассмотрении коэффициента, показанного под нижними ветвями дерева. Если бы у дерева был другой дополнительный уровень с коэффициентами относительной важности, присвоенными его ветвям и нормированными единипей для каждой вершины, мы могли бы получить новое множество произведений на низшем уровне, каждое из которых включало бы три коэффициента относительной важности. Сумма всех этих произведений вновь была бы равна единице.
Рис. 8 2. Дерево целей с присвоенными коэффициентами относительной важности
Усовершенствование подхода А,, почти в два раза важнее усовершенствования подхода А,2, улучшение которого в свою очередь почти вдвое важнее улучшения либо А22, либо А23 и почти столь же важно, как усовершенствование A2i и А32, вместе взятых. Если бы мы воспользовались подобной схемой применения коэффициентов относительной важности для полностью построенного дерева биомедицинских целей, мы получили бы не только технические требования для каждого возможного инструмента на самом низком уровне, но также и относительную важность разработки каждого инструмента. Конечно, подобные сведения были бы чрезвычайно полезны при планировании программы НИОКР.
Однако следует сделать предупреждение. Полученным по цепочке произведениям коэффициентов относительной важности нельзя придавать слишком большое значение. В нашем примере мы начали с коэффициентов относительной важности, определенных с точностью до 0.1. Ввиду этого не рекомендуется придавать слишком сушествен-
310
ное значение разнице между окончательными коэффициентами относительной важности для А21 и А22. равными соответственно 0,12 и 0,09. Округленные до одной десятой, они получают значение 0,1. В дереве целей с более чем тремя уровнями на самом нижнем уровне часто можно обнаружить ветви, коэффициенты относительной важности которых отличаются друг от друга только в третьем знаке. Поскольку коэффициенты, которые входили в вычисление этих значений, имеют точность до 0.1, то отмеченные различия, очевидно, не гак уж существенны. Таким образом, расположение множества нижних ветвей дерева в порядке величины их перемноженных коэффициентов относительной важности и утверждение, что такой-то элемент занимает 417-е место в списке из 942 элементов, будет чрезвычайно сильным и совершенно необоснованным преувеличением значения коэффициентов относительной важности. С учетом этого ограничения употребление коэффициентов относительной важности может оказаться полезным при принятии решений относительно усовершенствования конкретных областей технологии.
Эта схема применения коэффициентов относительной важности к ветвям дерева целей была на высоком уровне разработана Эшем и Джестисом из компании «Хониуэлл». Они назвали свой метод акронимом ПАТТЕРН от выражения «помощь планированию с использованием техники присвоения коэффициента относительной важности». Методы получения коэффициентов относительной важности с учетом различных особенностей каждого уровня дерева могу г оказаться очень сложными. Подробное рассмотрение этих методов выходит за рамки настоящей работы
3. МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ
Термин «морфология» употребляется во многих науках и относится к исследованию формы или структуры изучаемого объекта (например, растения и животные в биологии, породы в геоло! ии и т. д.). Как метод анализа «морфологический метод» получил свое название от Фрица Цвикки, который описал его в нескольких книгах [I. 2]. Сущность морфологического метода анализа состоит в «разбиении» проблемы на части, которые в какой-то степени можно считать независимыми, причем каждая из частей имеет несколько подходов или решений. Общее решение получают, взяв одно из возможных решений для каждой части. Общее число общих решений равно числу' возможных комбинаций, причем берется одно решение для каждой из частей. Например, если проблему можно разделить на три части, так что имеется два решения для первой части, три — для второй и четыре -для третьей, то суммарное число обших решений будет равно 2 х 3 х х 4 — 24. На следующем этапе следует определить, какие из этих решений осуществимы в действительности (взаимодействия между потенциальными решениями отдельных частей проблемы могуч привести к исключению определенных общих решений). После выявления осуществимых решений можно выбрать оптимальное общее
311
решение. Суть морфологического метода Цвикки состоит в обеспечении того, чтобы все осуществимые решения были изучены, прежде чем сделан выбор, с тем чтобы выбрать лучшее решение. Одним из следствий этого может быть то, что систематическое изучение всех возможных комбинаций решений отдельных частей проблемы приведет к «изобретению» новых решений всей проблемы в целом. Новые решения могли быть не приняты без системного анализа.
Применение морфологического метода в технологическом прогнозировании заимствовано из идей Цвикки. Систему или проблему разделяют на части, которые можно считать независимыми, и для каждой части находят максимальное число решений или подходов. Затем определяют техническую эффективность, необходимую для каждого решения, которая и используется в качестве цели для рассматриваемой области технологии. От некоторых решений можно отказаться сразу исходя из их осуществимости (воспользовавшись взаимосвязью между нормативными и поисковыми методами прогнозирования), от других — вследствие их несоответствия остальным решениям. В конце концов остается множество целей для рассматриваемой технологии, причем если цели достигаются, то общую проблему можно решить. Здесь могут получиться несколько множеств целей для разных областей технологии или даже несколько различных целей для одной и той же области технологии — в зависимости от количества общих решений, оставшихся после отбора.
С целью конкретизации вышеизложенного рассмотрим примеры описания системы с помощью морфологического подхода. В качестве первого примера рассмотрим морфологию корпуса самолета. Можно выделить четыре основных компонента самолета: крылья, двигатель, фюзеляж и хвостовое оперение. У самолета может быть различное число этих компонентов, и появлялись многие конструкции самолетов с самыми неожиданными комбинациями числа указанных компонентов. На рис. 83 показано морфологическое описание самолета. Исторически число крыльев варьировало между нулем и тремя, двигателей — между нулем и двенадцатью, фюзеляжей — между нулем и тремя, хвостовых оперений — между нулем и тремя. Мы можем полностью описать самолет (в отношении указанных четырех компонентов), выбирая один из элементов каждого ряда (т. е. выбрать число крыльев, двигателей, фюзеляжей и хвостовых оперений). На рисунке показано два примера. Кружки, соединенные ломаной линией, обозначают описание самолета «Боинг-707» (1 крыло, 4 двигателя, 1 фюзеляж и 1 хвостовое оперение), а квадратики, соединенные ломаной линией, обозначают описание самолета «НЬ-10» (нет ни крыльев, ни двигателей, 1 фюзеляж и 3 хвостовых оперения) — бескрылого аппарата, обладающего подъемной силой, которая рассматривалась в качестве управляемого средства для спуска с орбиты. На рисунке представлено всего 4x 13x4x4 = 832 возможные конструкции самолета. Возможно, большинство из них никогда не было фактически реализовано в самолете, но ни одна из них не является принципиально неосуществимой. Данный анализ самолета в виде 832
312
возможных конфигураций четырех основных компонентов представляет собой морфологическую модель корпуса самолета. Данная конкретная модель могла бы принести некоторую пользу в решении задач описания и распознавания, но она не имеет большой ценности для целей нормативного прогнозирования. Мы рассмотрим некоторые другие примеры, которые действительно обладают нормативной ценностью. Однако прежде чем сделать это, рассмотрим некоторые вопросы принятой системы обозначений.
Рис. 8 3. Морфологическая модель самолета
Цвикки первым создал систему обозначений для элементов морфологической модели. Эта система обозначений весьма полезна и потому заслуживает краткого объяснения. Каждое возможное решение какой-либо части проблемы обозначается как Р/,-. Нижний индекс i относится к компоненту или части проблемы; верхний индекс j относится к конкретному решению j-ой части проблемы, или к конкретной конфигурации i го компонента. В вышеизложенном примере морфологии корпуса самолета мы могли бы принять, что i = 1 для обозначения крыльев, i = 2 для обозначения двигателей, I = 3 для обозначения фюзеляжей, 1 = 4 для обозначения хвостовых оперений, индексы J могли бы обозначать число компонентов ьго типа. Иначе говоря, Р; обозначало бы три крыла. В этом случае «Боинг-707» был бы описан последовательностью знаков PiPlPsPk- Отметим, что верхний индекс j не обязательно относится к числу элементов и г-й компонент по своему характеру может не описываться количественно, а может представлять собой просто свойство, которое либо есть, либо отсутствует. В этом случае мы могли бы принять, что j = 1 для обозначения отсутствия свойства, a j = 2 для обозначения наличия свойства. Иными словами, верхний индекс J не обязательно относится к числу элементов, а может характеризовать положение элемента в произвольном списке. Именно таким образом мы использовали ниж-
313
ний индекс i в примере с самолетом. Присвоение крыльям величины i = 1 означает, что крылья занимают первое место в списке из четырех, компонентов, причем порядок их в списке совершенно произвольный. Имея данную систему обеспечений, мы теперь в состоянии полностью описать всю морфологическую модель некоторой системы или проблемы, отдельной конфигурации или решения или любого индивидуального элемента.
Далее мы рассмотрим морфологическую модель, имеющую большее технологическое содержание, чем ранее приведенный пример с самолетом. Для сравнения морфологической модели с деревом целей мы построим модель для силовой установки автомобиля. В модель включены следующие элементы: число колес, число ведомых колес, число двигателей, трансмиссия, тип двигателя, источник энергии. Поскольку мы сосредоточили основное внимание на автомобиле, который предположительно будет использоваться на хорошо подготовленных дорогах, то принимается, что передвижение будет осуществляться с помощью колес. В бездорожном транспортном средстве можно было бы применить другие механизмы, например гусеницы, так что данный элемент мог бы быть более широким, чтобы включить и такие транспортные средства. С точки зрения устойчивости и простоты мы выбираем число колее, равное трем или четырем. Число ведомых колес может быть любым, следовательно, может варьироваться от одного до четырех. Должен быть по крайней мере один двш ателы и, по-видимому, нет оснований для того, чтобы двигателей было больше, чем колес, поэтому их число варьирует между одним и четырьмя. Существует гри возможности для конструкции трансмиссии. Она может отсутствовать вовсе (т. е. непосредственное механическое соединение двигшеля и колеса без сцепления и редукции), или может представлять собой механический привод, включающий сцепления и зубчатую передачу, или быть гидравлическим приводом, который может включать как по отдельности, так и вместе разъединяющий механизм, служащий сцеплением, и редукционный механизм. Возможными типами двигателя являются: двигатель внутреннего сгорания, внешнего сгорания, турбина и электромотор. Источником энергии может быть углеводородное топливо, батарея элементов, аккумулятор, топливный элемент или контактный рельс. Данная модель дает 2х4х4хЗх4х5= 1920 возможных конфигураций силовых установок автомобиля. Многие сразу же можно исключить как неосуществимые: двигатель внутреннего сгорания практически нельзя использовать в сочетании с третьим контактным рельсом, электромотор имеет вращающий момент при нулевой скорости и. следовательно, не нуждается в сцеплении и т. д. Кроме того, модель можно расширить за счет включения большего числа типов двигателей. рассматривая транспортные средства, состоящие из сочлененных частей, которые требуют больше четырех колес, и т. д. Однако построенная модель достаточна для демонстрационных целей.
Давайте выберем конкретную силовую установку Р^Р^РзРлРзР'б Данное обозначение определяет транспортное средство с четырьмя 314
Колеса
Ведомые колеса
Двигатели Трансмиссия
Тип двигателя
Источник энергии
4
2
2
Механическая
Внутренне- Внешнего го сгорания сгорания
Углеводо- Батарея родное элементов топливо
3 3 Гидрав. 4 4 тическая
Турбина Электрический
Аккумуля- Топливный Третий кон-
тор элемент тактный рельс
колесами, два из которых — ведомые, с двумя электромоторами, непосредственно соединенными с двумя ведомыми колесами, при поступлении электроэнергии от батареи аккумуляторов. Теперь мы можем исследовать по отдельности каждый из предложенных подходов. По-видимому, не нужны никакие значительные технические усовершенствования колес, а поскольку трансмиссия представляет собой непосредственное соединение, она также не выдвигает никаких проблем. Но два электромотора и аккумулятор могут потребовать усовершенствований, и поэтому их надо исследовать детально. Это исследование будет состоять из предварительного конструирования автомобиля с указанными компонентами. Требования к скорости, ускорению, общему весу, весу пассажиров и багажа и т. п. будут предъявлены к автомобилю в целом. Отметим, все это можно получить из более общего анализа, в котором определяются оптимальные характеристики автомобиля, предназначенного для определенной цели, или их можно получить исходя из предположения, что автомобиль должен оказаться конкурентоспособным по отношению к другим транспортным средствам. Как только определены эти общие характеристики, можно на их основе получить конкретные технические задания для компонентов силовой установки. Они могут принять форму требований к максимальной мощности, получаемой от электромотора, к максимально допустимому весу мотора, к размеру и весу аккумуляторной батареи, к общему количеству электроэнергии аккумулятора при его полной зарядке и т. д. По завершении анализа все компоненты силовой установки будут полностью определены с точки зрения требующегося для них уровня функциональных характеристик.
Как только определены требующиеся уровни функциональных характеристик, их можно использовать для нескольких целей, как это делалось с результатами, полученными из дерева целей. Как минимум они служат техническими заданиями для различных видов технологии, если действительно осуществима конечная цель (в данном случае конкретная конфигурация электромобиля). Кроме того, составив поисковые прогнозы каждой рассматриваемой области технологии, данные уровни функциональных характеристик можно употребить для оценки времени, когда данная конфигурация могла бы осуществиться. И наконец, если требуемые уровни функциональных характеристик окажутся осуществимыми к нужному сроку, то их
315
можно использовать в качестве целей программы НИОКР в соответствующих- областях науки и техники
Прежде чем перейти к рассмотрению другого примера морфологической модели, мы сравним последнюю с деревом целей. Хотя эти подходы дают различные типы структур, причем дерево целей — иерархическую структуру, а морфологическая модель — параллельную структуру, между ними существует некоторая взаимосвязь. Некоторые элементы встречаются в обеих моделях силовых установок автомобиля. Различные типы неэлектрических двигателей, которые изображены в виде ветвей дерева целей, появляются в виде альтернативных компонентов в разделе «тип двигателя» морфологической модели. Источники электроэнергии, являющиеся ветвями дерева целей, также выступают как компоненты раздела «источники энергии» морфологической модели. Фактически это общая закономерность. Если одна и та же система моделируется с помощью дерева целей и морфологического метода, то элементы морфологической модели будут соответствовать основным соединенным разделам дерева целей, а ветви на нижних уровнях каждого такого раздела дерева целей будут компонентами соответствующих разделов морфологической модели. Итак, вообще любую систему или проблему можно смоделировать либо с помощью дерева целей, либо с помощью морфологического метода. Однако для некоторых систем один тип модели естественнее другого. Следовательно, хотя можно воспользоваться любой из этих моделей, прогнозист должен выбрать ту, что является наиболее подходящей для рассматриваемой системы или проблемы. Не существует твердо установленного правила, какую из них следует использовать в каждом конкретном случае.
Морфологические модели можно использовать для выявления требований, предъявляемых к конкретным областям технологии и необходимых для выполнения общих требований к определенной системе. Но морфологические модели сложно использовать для получения количественных оценок относительной важности разных технологических задач, как это можно было сделать с помощью дерева целей. Использование численных весов в морфологических моделях пока еще не достигло высокого уровня. Обычная практика заключается не в попытках присвоения коэффициентов, а просто в выделении тех элементов модели, в которых один из компонентов является узким местом, задерживающим реализацию одной или нескольких предпочтительных конфигураций. Компоненты, образующие узкие места в данном смысле, затем рассматриваются в качестве перспективных вариантов на усовершенствование.
Как деревья целей, так и морфологические модели статичны. Ни один из этих подходов не может быть использован для описания проблем или систем с изменяющейся во времени конфигурацией, а также процессов, включающих пространственные, временньге или логические последовательности этапов или событий. В следующем разделе мы рассмотрим тип модели, более подходящий для описания последовательных процессов, систем и проблем.
316
4. БЛОК-СХЕМЫ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ
ВЫПОЛНЕНИЯ ЗАДАЧ
Блок-схемы последовательности выполнения задач были впервые разработаны сотрудником «РЭНД корпорейшн» Г. Линстоуном как средство для анализа военных задач определенных типов. Однако данный метод можно применить к анализу любых последовательных процессов. Метод заключается в схематическом изображении всех альтернативных путей или последовательностей, с помощью которых можно выполнить какую-либо задачу или задание. На каждом пути выявляются все существенные этапы. После этого становится возможным определить трудности и затраты, связанные с каждым путем. Кроме того, можно построить новые альтернативные пути и выявить связанные с ними трудности и затраты. Как только выявлены указанные трудности и затраты, можно выдвинуть требования к соответствующим областям технологии и воспользоваться ими в качестве нормативных прогнозов.
Собственный автомобильг~
Велосипед
Автомобильная стоянка
Дон
Такси
Стоянка для велосипе дов
огулка пиком “тД
Прогулка пешком
ОстаноВА каавто-, дуса |
Поездка
Прогулка пешком Работа Прогулка
Останов1, ка авто-\
пешком
Рис. 8 4. Блок-схема маршрутов пути от дома до работы
Для иллюстрации того, как можно построить блок-схему последовательности выполнения задач, рассмотрим рис. 84. На блок-схеме показаны возможные пути следования из дома на работу. На каждом пути можно столкнуться с определенными препятствиями. Например, ходить пешком можно только на достаточно короткие расстояния и невозможно в очень плохую погоду. Велосипедом можно воспользоваться для поездки на большее расстояние, чем при ходьбе пешком, но при этом остается та же проблема плохой погоды. Гакси доставля
317
ет непосредственно от дома к работе, но дороже всех других средств передвижения. Поездка на автобусе может усложниться его маршрутом, расписанием и ожиданием в пунктах пересадки. Поездка на автобусе дешевле, чем на такси, но занимает больше времени. Использование собственного автомобиля предусматривает наличие автомобильной стоянки около работы и связано с дополнительными проблемами владения и эксплуатации автомобиля, а также вождения его в условиях интенсивного уличного движения. Хотя данный пример те имеет значительного технологического содержания, он иллюстрирует, как можно схематически изобразить альтернативные пути и выявить трудности, связанные с каждым из этих путей.
На рис. 84 изображена блок-схема, на которой некоторые пути не связаны ни с каким физическим перемещением. Это иллюстрирует тот факт, что применение блок-схемы последовательности выполнения задач не ограничено случаями рассмотрения физического перемещения. Рисунок иллюстрирует альтернативные способы посылки сообщения от отправителя к получателю. В качестве средств рассмотрены телеграмма, почта, телефон и курьер. Отметим, что путь телеграммы начинается с двух возможных путей, которые сливаются в один путь, затем снова разделяется на два пути. В противоположность этому путь курьера начинается как единственный путь, который разветвляется на два альтернативных пути, которые затем сливаются в один. Это иллюстрирует возможность наличия общих участков у двух путей и возможность любой комбинации участков в начале, середине или конце пути.
Мы можем также выявить трудности, связанные с каждым из показанных путей. Телефон предоставляет самый быстрый способ передачи сообщения, а также дает возможность не только получить немедленный ответ, но и вести диалог. С другой стороны, необходимо. чтобы получатель находился у своего телефона в момент посылки сообщения, причем при передаче, сообщения по телефону не остается письменного текста. Телеграмма обеспечивает доставку письменного текста независимо от того, на месте получатель или нет. Однако она довольно дорога, ограничена короткими сообщениями и не предоставляет благоприятной возможности для диалога. Письмо дешевле телеграммы, также дает письменный текст, а сообщение может быть довольно-таки длинным. Однако доставка сообщения письмом займет гораздо больше времени, чем время, требуемое на осуществление телефонного разговора или доставку телеграммы, и предоставляет еще меньше возможностей для диалога, чем телеграмма. Отправка курьера намного дороже всех других способов посылки сообщения. На коротких расстояниях скорость курьера сравнима со скоростью телеграммы и больше скорости пересылки по почте. На больших расстояниях скорость курьера сравнима со скоростью доставки письма. Отправка курьера дает возможность доставить письменный текст, а кроме того, курьер может либо доставить сообщение по адресу, либо дождаться и передать сообщение лично получателю. Отправка телеграммы не дает возможности отправителю проверить
318
ее получение. Обычно то же относится и к письму, но дополнительные затраты на возврат расписки о получении дают такую возможность. Телефон и личная передача курьером дают уверенность в получении сообшения. Каждую из этих трудностей можно использовать в качестве источника требований к техническому развитию. Однако представляется вероятным, что степень возможных усовершенствований на каждом пути мала, за исключением, быть может, скорости посылки письма по почте. Более рациональный курс действий мог бы заключаться в создании одного или нескольких альтернативных путей, не обладающих недостатками путей, показанных на рис. 84. Каждый путь можно было бы использовать для составления нормативных технологических прогнозов.
На следующем примере мы иллюстрируем создание альтернативного пути, которого пока еще нет, но который мог бы превзойти любой из имеющихся путей. Затем мы используем этот путь для составления некоторых нормативных прогнозов. И наконец, мы объединим эти нормативные прогнозы с некоторыми поисковыми прогнозами для определения осуществимости нормативных прогнозов.
На рис. 85 изображена блок-схема вариантов поездки от дома до аэропорта. Это представляет серьезную проблему в крупнейших городах, имеющих аэропорты. Для определенности предположим, что начальный пункт (дом) находится в пригороде крупного города. Если начальный пункт находится в центре города (путь начинается от места работы, а не от дома или от дома, расположенного в городе), то некоторые из показанных путей представят меньший интерес.
Рис 8 5 Блок-схема посылки сообщения
По-видимомх, проще всего доораться до аэропорта на такси. На нем можно доехать непосредственно от дома до аэропорта. Но этот вид транспорта может оказаться слишком дорогим для поездок на большие расстояния. Во многих случаях одни только расходы
319
исключают из выбора этот вид транспорта. Другой довольно простой способ — поездка на собственном автомобиле. Но это требует управления им на длинном пути, возможно в условиях интенсивного уличного движения. Кроме того, автомобиль нужно поставить на стоянку, с чем связаны дополнительные прямые расходы, это также лишает возможности других членов семьи воспользоваться автомобилем, пока он находится на стоянке в аэропорту. После того как пассажир добрался до автомобильной стоянки, он должен идти пешком до места посадки на самолет и нести свой багаж. Если аэропорт организует регулярное автобусное сообщение от автомобильной стоянки до конечного пункта назначения в аэропорту, то проблема погоды и багажа теряет свое значение, но зато возникает проблема частоты автобусного движения по расписанию.
Другая проблема, общая для личного автомобиля и такси, — проблема насыщения. Расписание полетов не распределяет их равномерно в течение дня. Существует тенденция концентрировать полеты в определенные, излюбленные населением часы. Например, число отправляющихся и прибывающих лиц намного больше в период между 5 и 6 часами пополудни, чем в среднем за день. Для иллюстрации проблемы допустим, что десять 500-местных самолетов отправляются и прибывают по расписанию между пятью и шестью часами вечера и каждый имеет коэффициент загрузки, равный 50% (т. е. они заполняются наполовину). Это значит, что прилетит 2500 пассажиров, которые выедут из аэропорта, тогда как другие 2500 пассажиров прибудут в аэропорт для посадки на самолет. Допустим, что они прибывают и отбывают из аэропорта либо на такси, либо на собственном автомобиле и что на каждой машине едет один пассажир. Это дает всего 5 тыс. автомобилей, половина которых подъезжает к аэропорту, в то время как другая половина отъезжает от него в течение рассматриваемого периода. (Заметим, что мы неявно допускаем, что каждое прибывающее такси берет одного отъезжающего от аэропорта пассажира; что каждый прибывающий собственный автомобиль оставляется на стоянке и каждый отъезжающий автомобиль был оставлен там же.) Если какие-либо транспортные средства приезжают или уезжают пустыми, то их общее число будет большим. Если каждый автомобиль имеет длину 15 футов и развивает среднюю скорость в 30 миль/ч, то каждый из них будет занимать 60 футов дороги (что допускает соблюдение интервалов между автомобилями длиной в три корпуса, как это рекомендуется Национальным советом по безопасности движения). Прибывающая масса автомобилей займет 28,5 мили однополосной автострады, что потребует 57 минут на прохождение через ворота аэропорта. Таким образом, мощность аэропорта по прибытии пассажиров насыщена для всех практически целей. В течение этого часа нельзя принять или отправить больше ни одного самолета до тех пор, пока люди не захотят приезжать раньше и долго ждать. А поскольку в большинстве крупных аэропортов обрабатывается более десяти самолетов в час в часы пик (не так уж необычно отправление и прибытие 30 самолетов в час), совершенно очевидно, 320
что легковой автомобиль — неподходящее решение, даже если в каждом будет ехать более одного пассажира, а к аэропорту будет несколько подъездов (фактически все главные аэропорты в США имеют только, по одному автомобильному въезду).
Одна из альтернатив подъезда к аэропорту на частном автомобиле показана на рис. *85. В ней предусматривается остановка на отдаленной стоянке с дальнейшей поездкой до конечного пункта маршрутным автобусом или монорельсовым транспортом. Хотя это снижает остроту некоторых из проблем движения транспорта у аэропорта, но добавляются некоторые другие проблемы. Пассажирам с багажом приходится менять вид транспорта, да и частота рейсов по расписанию может оказаться неподходящей.
Альтернативы, непосредственно предназначенные для разрешения проблем уличного движения, представлены в виде принадлежащего аэропорту экспресса (фактически это крупный автобус) и скоростного транзитного транспорта. Они могут сильно облегчить проблему уличного движения, поскольку представляют собой гораздо более эффективные средства перевозки пассажиров как по числу лип, проезжающих в час через данный пункт, так и по числу лип на милю пути. Автобус-экспресс сталкивается с проблемой городского движения, и пассажир должен добираться до конечной остановки автобуса-экспресса на городском транспорте. Система скоростного транзитного транспорта с конечными пунктами в пригородах чрезвычайно дорога. Бели нет значительного спроса, а также возможности использования системы не только для доставки пассажиров в аэропорт, но и для других пелей, то система скоростного транспорта может оказаться экономически неоправданной. Кроме того, оба эти вида транспорта могут поставить серьезную проблему относительно частоты движения.
Ни один из альтернативных путей, которые мы до сих пор рассматривали, не обнаруживает благоприятных возможностей для усовершенствования технологии. Хотя могут быть сделаны частные усовершенствования силовых установок личных автомобилей, автоматизации скоростных транзитных поездов и т. д., усовершенствования не могут существенно повлиять на пропускную способность этих систем. Автомобиль, движущийся со скоростью 30 миль/ч, продолжает использовать 60 футов дороги для перевозки одного пассажира. Мы рассмотрим теперь альтернативу, которую, может, и стоило бы осуществить и которая допускает такую возможность ее технологического усовершенствования, какая могла бы повлиять на ее эффективность как пассажирского перевозочного средства.
На рис. 86 показан еще один путь, который мы пока не рассматривали. Этот путь предполагает существование нескольких вспомогательных аэродромов, расположенных вокруг города и, возможно, в самом городе. Пассажир добирается до ближайшего вспомогательного аэропорта, где садится на небольшой самолет, конечный пункт назначения которого — либо основной аэропорт, либо другой вспомогательный аэропорт. На рисунке показан воздушный путь от вспо-
321
могательного аэродрома до основного аэропорта. Однако в действительности это не такой уж удачный выбор для исследования. По причинам, которые мы обсудим ниже, самолет для полета из вспомогательного аэропорта должен быть небольшим. Если он перевозит, к примеру, 25 пассажиров, то потребуется десять таких самолетов для доставки 250 пассажиров, необходимых для половинной загрузки 500-местного самолета. Таким образом, для того чтобы осуществить пассажирскую загрузку одного большого самолета, необходимо совершить десять взлетов и посадок малых самолетов. Точно так же.
Рис. 8 6. Блок-схема маршрутов пути от лома до аэропортов
как автомобиль использует большой участок дороги независимо от его пассажирской загрузки, самолет требует одного и того же промежутка времени, в течение которого он находится на взлетно-посадочной полосе, независимо от его размера. Поскольку в часы пик крупные аэропорты уже насыщены максимальным для данной взлетно-посадочной полосы количеством посадок и взлетов, увеличение этой нагрузки доставкой пассажиров на малых самолетах, очевидно, не даст «чистого» улучшения.
Из-за проблемы воздушного движения мы не хотим доставлять пассажиров в главный аэропорт по воздуху из вспомогательных аэропортов. Поэтому рассмотрим другой альтернативный путь. Пассажира доставляют по воздуху из вспомогательного аэропорта около 322
его дома до вспомогательного аэропорта вблизи основного аэропорта, а затем перевозят в последний наземным транспортом — либо маршрутным автобусом, либо по монорельсовой дороге. Этот путь ставит перед пассажиром с багажом проблему смены вида транспорта. Эту проблему можно облегчить сдачей багажа с получением квитанции в первом вспомогательном аэропорту, до которого добрался пассажир. Поскольку это создает возможность потери багажа или неправильной его пересылки, очевидно, тут есть благоприятное поле деятельности для усовершенствования технологии багажных операций.
Но на этом пути встречаются такие крупные проблемы, как шум, частота движения по расписанию и возможность возникновения заторов в воздушном движении. Эти проблемы и их решения взаимосвязаны, но сначала мы рассмотрим их по отдельности. Будет много вспомогательных аэропортов по всей городской территории, возможно и в некоторых частях центра города. Пассажиру хотелось бы сесть на самолет в том вспомогательном аэропорту, который ближе всего к начальной точке его путешествия, и в такой момент времени, при котором он как раз попадет в главный аэропорт к самому отлету. Пассажиру хотелось бы также избежать ожидания в промежуточном вспомогательном аэропорте или в главном аэропорту. Это означает, что от всех вспомогательных аэропортов должны осуществляться частные отлеты самолетов. С экономической точки зрения желательно эксплуатировать самолет при его максимальной загрузке. Поэтому при данном общем числе пассажиров, если желательны частые отправления, самолет должен быть по возможности меньшим. Так, например, 60 пассажиров, отправляющихся в час с вспомогательного аэропорта, можно разместить на шести 10-местных самолетах, отлетающих каждые 10 минут, или на одном 60-местном самолете, отлетающем раз в час. В последнем случае пассажиру пришлось бы отправляться со вспомогательного аэропорта на час раньше, чем при наличии более частых рейсов.
Более частые рейсы, однако, могли бы способствовать возникновению заторов в воздушном движении. Запроектированная пропускная способность международного аэропорта в Лос-Анджелесе составляет 50 млн. пассажиров в год. Ожидается, что она достигнет этого уровня перевозок к 1975 г. При семи днях в неделю и 24 часах в сутки это составит 5700 пассажиров в час. А поскольку существует тенденция концентрировать полеты в определенные часы и дни, будут периоды времени, когда объем перевозок будет вдвое или втрое превосходить эту среднюю величину. Но мы рассмотрим только средний уровень движения. Если всех пассажиров, прибывающих на главный аэропорт, пропускать через близлежащий вспомогательный аэропорт, то это будет означать прибытие в этот аэропорт 2850 пассажиров в час. А для этого потребуется 285 прибытий 10-местных самолетов (не говоря уже о таком же количестве отправлений). При использовании 100-местного самолета потребуется 29 прибытий и 29 отправлений в час. Это все еще высокий уровень воздушного движения, что может послужить причиной очень редких отправлений
323
с некоторых вспомогательных аэродромов. Таким образом, проблемы частоты рейсов и перенасыщения воздушного движения взаимосвязаны. Смягчение одной усложняет решение другой.
Последняя проблема связана с шумом. Расположение вспомогательного аэропорта вблизи главного, по существу, расширяет область создания шума вокруг главного аэропорта. Кроме того, размещение прочих вспомогательных аэропортов в районах жилой застройки (что необходимо для работоспособности рассматриваемой концепции) способствует возникновению шума в этих районах. Чтобы концепция строительства вспомогательных аэропортов была принята, необходимо низведение этого шума до приемлемого уровня.
Оказывается, существует один способ смягчения проблемы шума, который облегчает также решение проблемы перенасыщения воздушного движения, что в свою очередь благоприятно влияет на проблему частоты рейсов. Это решение заключается в применении самолетов с вертикальным взлетом и посадкой (ВВП). Если самолет может взлетать вертикально, он может подняться на большую высоту, прежде чем покинет пределы аэродрома. Следовательно, ему не нужно при наборе высоты пролетать низко над населенными районами. При использовании одних только самолетов ВВП вспомогательный аэродром не будет «шумным соседом» для тех жилых районов, которые он обслуживает. Подобным же образом самолет ВВП создает гораздо меньше проблем воздушного движения, чем обычный самолет, который должен следовать по пологой глиссаде при подлете к взлетно-посадочной полосе. Поскольку взлетно-посадочная полоса может использоваться единовременно только одним обычным самолетом при интервалах между самолетами, установленных исходя из соображений безопасности, существует предел числа самолетов, которые могут приземляться или взлетать с отдельной взлетно-посадочной полосы в течение данного периода времени. Самолеты ВВП, однако, не должны следовать друг за другом при взлете и посадке на одной и той же взлетно-посадочной полосе. Каждый из них может приземляться в определенном пункте или площадке при расстояниях между последними, установленными исходя из сочетания факторов, связанных с имеющейся точностью навигации и безопасностью полета. В качестве меры предосторожности с точки зрения безопасности между двумя площадками, на которых совершаются одновременные взлеты и посадки, должно соблюдаться некоторое минимальное расстояние. Как бы то ни было, но аэродром, на котором используются исключительно самолеты ВВП, не ограничен одним прибытием и одним отправлением единовременно, что свойственно аэродрому, оперирующему обычными самолетами с использованием взлетно-посадочной полосы. Отсюда следует, что использование самолетов ВВП дает возможность вспомогательному аэропорту оперировать с гораздо большим числом прибытий и отправлений в час, что означает увеличение частоты рейсов при том же общем числе пассажиров.
Мы рассмотрели один из альтернативных путей пассажира от дома до аэропорта. Этот путь пока не существует, но его можно 324
создать. Мы видели что данный альтернативный путь может разрешить проблемы доставки пассажира в аэропорт, если будет в наличии с молет ВВП. В этом содержится также требование, чтобы самолет ВВП обладал удовлетворительными техническими и экономическими характеристиками. Здесь уместно выдвинуть конкретные требования к самолету ВВП, как того требует нормативный прогноз. Но вместо того чтобы вдаваться при этом во все детали, мы произведем это путем сравнения самолета ВВП с другим типом существующего самолета.
В некоторых крупных городах, имеющих несколько главных аэропортов, линии воздушного сообщения между ними обслуживают небольшие самолеты с неподвижным крылом. Эти самолеты называются самолетами с укороченным взлетом и посадкой (УВП). Полет на них гораздо быстрее поездки наземным транспортом и производится за умеренную плату. В связи с этим, по-видимому, уместно спросить, могли бы самолеты ВВП предоставлять равноценные услуги или, иными словами, услуги, конкурентоспособные с услугами, предоставляемыми в настоящее время самолетами УВП с неподвижным крылом, при условии расширения области их применения на всех рассмотренных выше путях в аэропорт.
Мы определим самолет УВП как такой самолет, который может преодолеть препятствие высотой 50 футов на расстоянии 2000 футов или менее от начального пункта полета. Мы сравним самолеты УВП с единственными действующими в настоящее время самолетами ВВП, а именно с вертолетами. Сравнение будет произведено как по техническим, так и по экономическим показателям и характеристикам.
Один из показателей, определяющий стоимость самолета, — это его вес. Вес коррелирует как с капитальными, так и с эксплуатационными затратами. Поскольку структурный фактор (отношение веса порожнего самолета к весу загруженного) определяется в основном наличными материалами и нагрузкой, для которой спроектирован самолет, то указанное отношение для самолетов УВП не менялось значительно на протяжении последних 20—30 лет. Отсюда следует, что вес порожнего или загруженного самолета можно использовать в качестве меры его стоимости. К определению показателей технической эффективности можно подойти с двух сторон. Одна включает полезную нагрузку и дальность полета самолета, другая — его полезную нагрузку и скорость. В пределах, определенных размером бензобаков и объемом кабины, возможно согласованно изменять полезную нагрузку и дальность пол'ета. Иначе говоря, данный самолет может нести большую полезную нагрузку за счет неполной заправки бензобаков топливом, что делается для поддержания общего взлетного веса в допустимых пределах. Это уменьшает дальность полета с данной нагрузкой. Подобно этому, меньшую нагрузку можно доставить на большее расстояние заправив бензобаки большим количеством топлива. Тем не менее у каждого самолета есть запроектированная нагрузка и дальность, дающие наиболее экономичную комбинацию. Таким же образом при заданном общем
325
весе самолет может лететь с различной скоростью. Существует самая экономичная крейсйрская скорость. Итак, в наших сравнениях мы используем запроектированные нагрузку и дальность полета и предположим, что самолет совершает полет с наиболее экономичной крейсерской скоростью. В этом случае можно произвести непосредственные сопоставления эффективности и затрат.
Вначале мы сравним стоимость перевозки тонны полезной нагрузки на определенное расстояние. Мы используем следующий конкретный показатель: отношение проектного общего веса загруженного самолета к произведению проектной полезной нагрузки и
о 1
о 2
Рис. 8 7. Сравнение себестоимости тонно-мили для вертолетов (I) и самолетов с неподвижным крылом (2)
дальности полета с запроектированной нагрузкой при наиболее экономичной крейсерской скорости. Этот показатель служит мерой затрат на тонно-милю. На рис. 87 нанесена величина этого показателя для нескольких самолетов УВП с неподвижным крылом и нескольких вертолетов. На графике самолеты с неподвижным крылом, созданные в течение последних двадцати лет, в общем располагаются в широкой горизонтальной полосе. Отсюда следует, что для них стоимость тонно-мили остается относительно неизменной. С другой стороны, для вертолетов характерно устойчивое снижение стоимости тонно-мили за данный период. Из графика видно, что к сере
326
дине 70-х годов стоимость тонно-мили для вертолетов и самолетов с неподвижным крылом почти сравняется.
Затем мы сравним производительность, выраженную в тонно-милях в час на единицу затрат. Мы используем следующий показатель: произведение полезной нагрузки в тоннах и наиболее экономичной крейсерской скорости, деленное на вес порожнего самолета в тоннах. Этот показатель изображен на рис. 88 для той же совокупности самолетов и вертолетов, которую мы рассматривали выше.
«з
ОЗ
£
S юо
Кривая тенденции самолета с сриксированным крылом
U-10A
CL-84 0V-10A, С-8А°
НН-43В
0-45
~1А° °
СН-37А °
H-52AI СН-34° 01-53 °Ср74 °и-ЗА ^Н-46 ° \°О~М СН-21В I °СН~ЗС
CH-i>4Ao оХС-142 " СН-47А
10'--------L
1930 40
UH~19A°‘
^UH-13^°--°ин-1 А------------
СН~21А° |
^Кривая тенденции вертолета
_______i I______________I
50 60 70
30
Год
О 1
о 2
Рис. 8 8. Сравнение ирошводительносги на единицу затрат для вертолетов (1) и самолетов с фиксированным крылом (2)
Изображенные на графике кривые тенденций построены с помощью регрессионного анализа данных. Эти тенденции показывают, что производительность в тонно-милях в час на единицу затрат возрастает как для вертолетов, так и для самолетов с неподвижным крылом. Оказывается, что стоимость тонно-мили для самолета с неподвижным крылом относительно постоянна, но возрастает скорость самолета. Это дает возможность более быстрой доставки определенного количества нагрузки без увеличения затрат, а также ускорения оборачиваемости самолета путем совершения большего числа полетов за тот же период времени. Увеличение скорости вертолетов способствует как ускорению доставки груза, так и уменьшению затрат на тонно-милю. Однако на рисунке видно, что кривая тенденции для вертолетов
327
имеет меньший наклон, чем для самолета с неподвижным крылом. Это означает, что вертолеты никогда не догонят самолеты с неподвижным крылом по производительности на единицу затрат. Этого и следовало ожидать, так как у вертолетов верхний предел скорости намного ниже наибольшей скорости самолетов с неподвижным крылом.
Объединив эти два сопоставления, можно сделать следующие выводы. К середине 70-х годов самолеты ВВП, часть подъемной силы которых создается неподвижным крылом, будут экономически конкурентоспособны по стоимости как тонно-мили, так и тонно-мили в час с вертолетами и самолетами с неподвижным крылом. Рассмотренной нами информации недостаточно для определения типа этих самолетов ВВП: с поворачивающимся крылом, соединение самолета с вертолетом, с вертикальным реактивным двигателем для взлета и т. д. Тем не менее на основе рассмотренной информации мы можем заключить, что будет создан самолет ВВП, конкурентоспособный с современными самолетами УВП, а следовательно, его можно использовать для осуществления альтернативного пути в аэропорт, который мы построили на блок-схеме.
Данным примером мы проиллюстрировали применение блок-схемы последовательности выполнения задач для выявления проблем, связанных с каждым из альтернативных путей от дома до аэропорта. Мы построили также альтернативный путь, не существующий в настоящее время. Мы составили нормативный прогноз технологии, которая понадобится для того, чтобы существование этого пути стало возможным, и оценили время, когда эта технология будет нужна. Затем мы использовали поисковый прогноз для определения возможности создания требуемой технологии и заключили на основе экстраполяции тенденции, что это возможно. Если бы мы сделали вывод, что такая технология не может существовать, мы могли бы строить дополнительные пути до тех пор, пока бы не нашли такой области технологии, которая осуществима. Этот путь тогда послужил бы для постановки целей технического развития. Мы можем также строить добавочные альтернативные пути для определения подхода, который подавляюще превосходит все остальные. Это показывает, что блок-схема последовательности выполнения задач — очень гибкий инструмент и может служить нескольким различным целям.
Альтернативным путям на блок-схеме последовательности выполнения задач можно ставить в соответствие коэффициенты, подобные коэффициентам относительной важности в методике ПАТТЕРН. Затем эти коэффициенты можно использовать для определения относительной важности усовершенствования различных областей технологии, необходимого на разных путях. Например, каждому пути можно - присвоить коэффициент исходя из потенциальной ценности этого пути при его возможной реализации. Можно присвоить коэффициенты также каждому узкому месту, или трудности, на каждом пути. Важность отдельной проблемы в этом случае становится произведением присвоенного ей коэффициента на коэффициент, присвоенный
328
тому пути, к которому она имеет отношение. Следует отметить, что сумма коэффициентов по всем путям должна равняться единице, так же как и сумма коэффипиентов проблем для отдельного пути. Для этого имеются те же основания, что и в случае методики ПАТТЕРН.
Хотя использование коэффициентов на блок-схеме последовательности выполнения задач иногда полезно, в большинстве случаев они не нужны. Вместо этого прогнозист занимается выявлением узких мест, препятствующих осуществлению путей, многообещающих во всех других отношениях. Эти узкие места затем служат в качестве-целей работ по усовершенствованию технологии. Даже если прогнозист не занимается Непосредственно разработкой руководящих принципов для работ по усовершенствованию технологии, он может стать на точку зрения, что необходимость — мать изобретательности, и, если для устранения узкого места понадобится усовершенствование технологии, это усовершенствование будет сделано.
5. ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В настоящей главе мы рассмотрели нормативные методы прогнозирования. Их практическое применение состоит в определении уровня функциональных характеристик, которые необходимо достичь для решения некоторой проблемы или для преодоления какой-либо трудности. Деревья целей используются для анализа иерархических структур, морфологические модели — для анализа параллельных структур, блок-схемы последовательности выполнения задач — для анализа процессов с этапами, образующими пространственные, временные или логические последовательности. Во многих случаях одну и ту же систему можно анализировать как с помощью дерева целей, так и с помощью морфологической модели. В таких случаях следует применять метод, наиболее подходящий и удобный для анализа данной конкретной проблемы.
Преимущество нормативных методов состоит в том, что они выявляют структуру и организуют проблему. Они могут способствовать гарантии полноты исследования таким образом, что не будут пропущены решения, хоть сколько-нибудь обещающие успех. Систематический анализ структуры проблемы с помощью этих методов может способствовать разработке новых альтернатив, которые могут превосходить варианты решений, используемые в настоящее время. Даже в том случае, когда все альтернативы, выявленные с помощью применения нормативных методов, кажутся хуже уже известных вариантов, этот факт сам по себе дает дополнительную уверенность в том, что выбранный нами альтернативный способ решения проблемы превосходит все остальные.
Нормативные методы обладают и недостатками, которые они, несомненно, разделяют со всеми системными методами решения проблем. Один из этих недостатков заключается в присущей рассматриваемым методам тенденции вносить жесткость в предлагае
329
мые решения. При подгонке к нормативной структуре сама проблема может подвергнуться искажению. Даже если этого не случится, может существовать тенденция к рассмотрению только решений, которые легко выразить на языке формальной структуры принятой модели. Другая трудность возникает при присвоении коэффициентов ветвям или элементам модели, как это делается при применении методики ПАТТЕРН. Эта трудность состоит в свойственной коэффициентам тенденции к созданию своей собственной обоснованности. Неважно, насколько субъективно были присвоены коэффициенты, — как только они зафиксированы, то производят глубокое впечатление. Эти коэффициенты становятся еще более впечатляющими, если их подвергнуть обширным манипуляциям на ЭВМ. В этих обстоятельствах зачастую весьма усложняется оценка этих коэффициентов, хотя расчеты на вычислительной машине в какой-то мере позволяют преодолеть «неполноценность» их происхождения. Однако указанного недостаточно для отказа от употребления нормативных методов. При соблюдении должной осторожности от этих недостатков можно полностью избавиться, так что в действительности нормативные методы могут оказаться чрезвычайно полезными. Причем необходимо, чтобы прогнозист учитывал трудности.
Так как одним из провозглашенных преимуществ нормативных методов является их полнота, то можно задать вопрос, имеются ли реальные гарантии полноты нормативной модели. Конечно, ответ будет отрицательным. Не существует формулы или процедуры, гарантирующей, что автор дерева целей или морфологической модели чего-то не пропустил. Не заключается ли в этом слабость нормативных методов? Безусловно, да, если прогнозист так применяет свою нормативную модель, что не может защититься от неожиданностей. Например, прогнозист может настаивать на том, что существует только один способ решения проблемы, так как все другие пути на построенной им блок-схеме либо неосуществимы, либо хуже выбранного им пути. В этом случае существование альтернативы, не представленной в его модели, может совершенно изменить его выводы. Но если он ограничится утверждением, что имеется по крайней мере одно осуществимое решение (или несколько, как бы много он их ни нашел) и что осуществимое(ые) решение(я) предъявляют определенные требования к конкретным областям технологии, он сделает полезное дело и спасет себя от сетей, расставленных пропущенными им альтернативами. И наконец, следует указать, что систематическая и упорядоченная структура любой из рассмотренных нами нормативных моделей позволяет легко определить, было ли пропущено конкретное решение или нет. Например, вовсе не обязательно искать, содержится ли в совокупности всех конфигураций морфологической модели частное, вполне определенное решение. Нужно только проверить, встречается ли каждый из его компонентов в соответствующих подразделениях модели. Например, вполне очевидно, что самолет с 14 двигателями не включен в модель, использованную для описания морфологии корпуса самолета в разделе 3. При этом нет нужды 330
в изучении всех 832 конфигураций для проверки пропуска самолета с 14 двигателями. Отсюда следует, что даже при отсутствии способа гарантировать полноту нормативной модели всегда можно сказать, пропущено ли данное конкретное решение. Кроме того, обычно имеется возможность изменить структуру модели для включения ранее упущенных решений.
В заключение следует указать, что нормативные методы надо видеть в их истинном свете. Ни в коем случае они не заменяют творчества или воображения. Они попросту представляют собой систематические способы изучения требований к технологии. При правильном употреблении они образуют схему, по которой могут эффективно действовать творческие способности и воображение.
ЛИТЕРАТУРА
1. Z wick у F. Morphological Astronomy. Berlin: Springer-Verlag, 1957.
2. Zwicky F. Discovery, Invention, Research. New York: Macmillan, 1969.
ГЛАВА 10
ПЛАНИРОВАНИЕ И ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ
1. ВВЕДЕНИЕ
В предыдущих главах настоящей книги рассматривались методы составления технологических прогнозов. Основное внимание при этом уделялось техническим и методологическим вопросам. Однако составление прогноза не самоцель. Каждый технологический прогноз составляют для использования его в качестве информации, необходимой для принятия решений. Хотя мы ниже подробнее остановимся на этом положении, о нем следует упомянуть уже сейчас. Единственное обоснование технологического прогноза — польза от него при принятии решений. Если он бесполезен для планирования и принятия решений, то не имеет никакой ценности. Это справедливо независимо от изящества, точности или строгости метода прогнозирования, а также широты и достоверности использованных данных.
В следующих главах мы рассмотрим использование технологических прогнозов при планировании и принятии решений в определенных областях применения. В этих областях технологическое прогнозирование широко использовалось и используется в настоящее время. Мы будем рассматривать те области приложения, в которых накоплен большой опыт. В каждой из глав рассматриваются единственные в своем роде проблемы применения технологических прогнозов при планировании и принятии решений. Однако не следует считать, что это единственные области, в которых можно использовать результаты технологического прогнозирования. Не следует также думать, что данные области строго разграничены и что применение результатов прогнозирования в одной из них не имеет отношения к другой. Наоборот, для всех областей применения существуют общие особенности как рассмотренные в нашей книге, так и вовсе не упомянутые.
В этой главе мы обсудим некоторые общие особенности. Таким образом, эта глава будет служить введением к рассмотрению конкретных областей применения технологического прогнозирования.
332
2. ПРОЦЕСС ПЛАНИРОВАНИЯ
— Что мы имеем в виду, когда говорим о планировании? Отличается ли чем-нибудь долгосрочное планирование от средне- и краткосрочного? Как связаны планирование и принятие решений? Мы постараемся последовательно ответить на все эти вопросы.
При определении того, что же такое планирование, проще начать с того, чем планирование не является. Нижеследующие утверждения — пересказ положений Дракера [3].
а) Планирование — не прогнозирование. Иначе говоря, план — это не точное утверждение о том, что должно произойти, а скорее утверждение о том, что «похоже» на разумный курс действий в свете имеющейся информации.
б) Планирование не связано с будущими решениями. Оно связано с будущностью нынешних решений. Мы не можем решать сейчас, что произойдет в будущем. По самой своей сущности будущее неопределенно. Действие, которое предстоит совершить в будущем, может казаться разумным сегодня. Однако, когда наступит время совершить это действие, ситуация может измениться. На основе имеющейся более полной информации мы можем обнаружить, Что данное действие больше не представляется разумным. Обстоятельства могут сложиться так, что данное действие совершить будет просто невозможно. Поэтому решение о том, что «делать» в будущем, зачастую является нерациональным занятием. (Это не значит, что не следует планировать в расчете на непредвиденное обстоятельство. Решение о том, что, если это случится, мы будем делать то и то, может оказаться вполне разумным. Весьма вероятно, что неразумным будет решение о том, что мы будем делать то и то независимо от обстоятельств.) Таким образом, планирование имеет дело, с будущим результатом нынешних решений. Решения, принятые в настоящем, не могут приниматься только для настоящего; мы обязаны учитывать будущие результаты нынешних решений. Цель планирования и состоит в том, чтобы дать нам возможность учесть эти будущие последствия.
в) Планирование — не попытка устранить риск. Дракер указывает, что риск не только присущ хозяйственной деятельности, но и составляет неотъемлемую часть коммерческой хозяйственной деятельности. В равной степени это справедливо и по отношению к деятельности, связанной с другими социальными целями. Принятые ныне решения требуют затраты ресурсов в настоящее время: Так как будущее неопределенно, то затраты ресурсов неизбежно рискованны. Устранение риска не является целью планирования, так как устранить риск невозможно. Целью не является также сведение риска к минимуму, так как это неэкономично. Цель планирования заключается в гарантии того, что взятый на себя риск должен быть обоснованным риском. Дракер указывает на то, что .эффективное планирование позволяет лицу, принимающему решения, рисковать, так как, приняв на себя обоснованный риск, он обеспечивает себе максимальную отдачу от затраченных им ресурсов.
333
Определив то, чем не является планирование, мы обсудим теперь определение того, что же такое планирование. Мы приведем определение, данное Дрором [2].
«Планирование — это процесс подготовки совокупности решений для действий в будущем, направленных на достижение целей с помощью оптимальных средств».
Во-первых, планирование — это процесс. Это означает, что оно выполняется непрерывно и требует ресурсов для дальнейшего продолжения. Кроме того, процесс планирования следует отличать от плана. План — это совокупность решений для действий в будущем. Его можно принять любыми способами, рациональными или нерациональными. Его не обязательно принимать с помощью планирования. План — это документ, в котором содержатся результаты планирования.
Во-вторых, планирование заключается в подготовке совокупности решений, а не в принятии ряда решений. Суть заключается в том, что планированием обычно занимаются не те лица, которые принимают решения и ответственны за их окончательное исполнение. Таким образом, результаты планирования должны быть утверждены и исполнены лицами, не являющимися плановиками. Здесь просто обращается особое внимание на неоднократно повторяемое утверждение, что в организации группа по планированию играет роль помощника специальных управляющих по планированию, а не производит планирование.
В-третьих, планирование заключается в подготовке совокупности решений. Вероятно, решение можно принимать только раз. Однако планирование обязательно должно иметь дело с множеством взаимозависимых и последовательных решений.
В-четвертых, эти решения предназначены для действий. И действительно, Дрор подчеркивает в работе [1], что «важный результат планирования— не сам план, а влияние плана (если таковое имеется) на социальные ситуации». Таким образом, если планирующая деятельность не приводит к действиям, она приведет к напрасной затрате ресурсов, использованных на ее проведение.
В-пятых, эти действия могут совершаться в будущем. Данный пункт подтверждает точку зрения Дракера на будущность действий по планированию. Он может казаться противоречащим положению Дракера относительно решений, принимаемых в настоящее время; ниже мы еще вернемся к рассмотрению этого момента.
В-шестых, действия направлены на достижение целей. Планирование должно нести ответственность перед целями организации, в которой производится планирование. Дрор обращает внимание на то, что планирование обычно не начинается с четко определенной совокупности целей. Зачастую цели описывают в неопределенных выражениях. Как указывалось в гл. 9, во многих случаях невозможно добиться четкой формулировки целей организации. Поэтому первый этап планирования может заключаться в получении более четких определений целей из имеющихся приблизительных и неясных yi-334
верждений относительно целей организации. Но хотя этот этап может оказаться неотъемлемой частью планирования, необходимо проводить различие между деятельностью по постановке целей, осуществляемой на политическом уровне, и деятельностью в области планирования по достижению поставленных целей.
И наконец, цели должны достигаться оптимальными средствами. Эта'часть определения касается рациональности планирования. Планирование — это не просто приспособление будущего к нашим пожеланиям, но оно должно осуществляться при наиболее эффективном и целесообразном использовании имеющихся ресурсов. Дрор считает необходимым подчеркнуть, что при такой оптимизации следует учитывать ресурсы, требующиеся не только для выполнения решений, принятых в результате планирования, но и ресурсы, израсходованные на само планирование. Иными словами, совершенствование процесса планирования должно обеспечивать такое влияние его на социальные ситуации, ради которого стоит нести дополнительные издержки ио его усовершенствованию.
Давайте разберемся теперь в противоречии между утверждениями Дракера относительно невозможности принятия решений в настоящем о действиях, которые предстоит совершить в будущем, и определением планирования как нынешнего принятия решений о будущих действиях, данным Дрором. Это противоречие в большей степени кажущееся, чем действительное, однако в нем заключается одна из наиболее серьезных концептуальных трудностей, возникающих при попытках составления и выполнения планов. Прежде всего план, составленный в результате процесса планирования, должен быть принят полностью. Это не значит, что руководители организации не могут отвергнуть план, составленный группой по планированию, или вернуть его на переделку. Мы говорим о том, что, когда составленный план наконец удовлетворит лиц, принимающих решения, последние должны принять весь план. В противном случае план не сможет выполнить своей функции руководящего указания для всех подчиненных элементов, которые должны гармонично сообразовывать свои настоящие и будущие действия. Таким образом, решение принять план (т. е. результаты процесса планирования) есть теперешнее решение о совершении определенных действий в будущем.
Ясно, что подобная ситуация неизбежна. Если план предназначен для достижения некоторой цели в будущем, в нем должна быть предписана последовательность этапов, и в настоящее время возможно приступить к осуществлению только первого из них. В действительности первый этап имеет смысл только в связи с остальной последовательностью этапов. Таким образом, в данном смысле принятие плана есть нынешнее решение о совершении некоторого действия в будущем. Или если взглянуть несколько по-иному, то это — нынешнее решение о том, что необходимо будет вновь принимать решение относительно выполнения действия, когда придет для этого время
Эти соображения подводят к точке зрения Дракера. Решение о начале действия в настоящем времени — реальное решение. Его ре-
335
зультатом будет немедленное выделение ресурсов. Это безвозвратно исключает возможность альтернативного выбора. Но решение начать действие в некоторый будущий момент — совсем иное дело. Если решение о начале действия должно быть принято заново, когда подойдет время, то нынешнее решение — не настоящее решение, в лучшем случае это, по словам Дракера, «благое пожелание». Если решение о начале действия в будущем должно быть принято заново, когда придет для этого время, то его можно также отменить. Решение, принятое в настоящее время, о действии, производимом в будущем, не обладает силой, чтобы обязать ту же самую группу лиц, принимающих решения, когда наступит это будущее, и они должны принять положительное решение о начале выполнения прежде запланированных действий.
Как указывалось выше, в момент составления плана в качестве оптимальных средств достижения поставленной цели может представиться определенная последовательность совершаемых действий. Но по мере постепенного наступления будущего и появления все большего количества информации данная последовательность действий может оказаться не столь необходимой, как в самом начале. Может обнаружиться, что более уместна иная последовательность действий. Поэтому весьма существенно, чтобы планирование было гибким, с тем чтобы с течением времени по мере накопления информации можно было пересматривать планы, составленные прежде. В этом одна из главных причин, по которой Дрор уделяет особое внимание непрерывности планирования. Если планирование ведется с перерывами, то организация буквально будет «действовать вслепую» в промежутках между пересмотрами плана. Таким образом, даже- если план принят и представляет собой решение, принятое в настоящее время, относительно выполнения последовательности -будущих действий, следует понимать, что план может быть подвергнут пересмотру; и план действительно будет пересмотрен, если окажется неподходящим в свете полученной впоследствии дополнительной информации.
Таким образом, мы видим, что между точками зрения Дракера и Дрора нет реального противоречия.
Однако кажущееся противоречие между рассмотренными точками зрения иллюстрирует одну из наиболее серьезных трудностей, связанных с планированием. Для слишком большого числа людей план представляет собой распоряжение, утвержденное наверху (например, в Вашингтоне, в главном управлении корпораций или в другом подобном же месте), которое в мельчайших деталях предписывает действия каждого подчиненного элемента, начиная с настоящего момента и вплоть до некоторого момента времени в отдаленном будущем, и которому нужно неуклонно следовать независимо от конкретной ситуации и изменения условий. Следует признать, что фактически именно профессиональные плановики представляют свои планы таким образом, при этом они считают личным оскорблением предложения о том, что их планы должны оставлять место для про-336
явления инициативы на более низких уровнях или должны явно предусматривать возможности их пересмотра в свете последующей информации.
Если лицо, принимающее решения, убедится в том, что все планы— «жесткие» и им нужно следовать неуклонно, то как же оно будет реагировать на планирование? Конечно, оно отвергнет всю концепцию планирования в целом. Оно знает из своего практического опыта, что нет такого мудреца, который смог бы составить детальный план, которому можно было бы успешно следовать в будущем неопределенно долго. Ему прекрасно известно, что обстоятельства изменятся и из-за этих изменений может понадобиться пересмотреть запланированные действия. В результате лицо, принимающее решения, приходит к выводу: «Если именно это — планирование, я не хочу иметь с ним никакого дела». По опыту автора значительная часть противодействия концепции «планирования» возникает вследствие указанного ошибочного понимания сущности планирования. Очень важно, чтобы сами плановики и прогнозисты полностью понимали истинную сущность планирования.
Обратимся к проблемам долго-, средне- и краткосрочного планирования. Можно ли принять какой-либо произвольный промежуток времени для разграничения каждого из этих временных пределов планирования? Конечно, нет. Длительность долгосрочного или краткосрочного планирования будет зависеть от характера организации, вида ее деятельности и продолжительности промежутка времени от начала до завершения запланированных действий.
Краткосрочное планирование представляет собой планирование действий, которые нужно начинать в настоящий момент или в ближайшем будущем; оно включает решения, которые нельзя откладывать на долгое время. Периоды какой длительности следует рассматривать при составлении краткосрочных планов? Как уже говорилось выше, это зависит исключительно от «степени будущности» (самих решений). Рассмотрим, например, проект, который понадобится через 20 лет и на завершение которого уйдет столько же времени. Очевидно, что решение о начале выполнения проекта нельзя откладывать. Отсрочка фактически равносильна отрицательному решению. Планирование этого проекта в действительности является краткосрочным -планированием, хотя в данном случае охватывается промежуток времени по крайней мере в 20 лет. Этот пример вовсе не является условным. Деревообрабатывающая компания, выращивающая собственный лес, может обнаружить, что именно теперь следует планировать поставку лесоматериалов, которые должны быть в наличии через 20 лет или более. В данном случае решение о том, сколько сейчас посадить деревьев, будет зависеть от оценок того, какое количество лесоматериалов понадобится через 20 лет. Таким образом, хотя краткосрочное планирование касается только текущих решений, оно должно быть обращено к настолько отдаленному будущему, которое соответствует степени будущности рассматриваемых решений.
12-165
337
С другой стороны, долгосрочное планирование представляет собой планирование для решений, которые можно принять через некоторое время. Поскольку такие решения можно отсрочить, при нятие долгосрочного плана не означает, что решения окончательны. Как мы ранее видели, нынешнее решение в будущем может быть отменено. Возникает вопрос, зачем нужен долгосрочный план, если на практике план может быть радикально пересмотрен до того, как наступит время выполнять его? Основная причина принятия долгосрочного плана состоит в обеспечении того, чтобы организация не поставила себя невольно в безвыходное положение из-за неудачного выбора ряда краткосрочных планов. Цель долгосрочного плана состоит в определении генеральной линии достижения целей организации, с тем чтобы краткосрочные планы можно было составить в соответствии с данным долгосрочным планом. При отсутствии долгосрочного плана существует реальная опасность, что последовательные краткосрочные планы будут базироваться на требованиях момента и не будет общего продвижения в сторону достижения целей организации даже в течение периода, охватывающего несколько краткосрочных планов. Таким образом, хотя долгосрочные планы и подвергаются пересмотру до их исполнения, каждая организация, намеревающаяся продолжать свою деятельность в течение длительного времени, должна иметь долгосрочный план. И совершенно очевидно, что долгосрочный план должен относиться к периоду времени, охватывающему по крайней мере два краткосрочных плана. Таким образом, даже если организация следует текущему краткосрочному плану, у нее будет некоторое представление о том, что ей предстоит сделать, когда будет выполнен текущий краткосрочный план. Например, деревообрабатывающая компания, о которой говорилось выше, должна иметь план относительно того, что ей делать е землей, на которой она высадила деревья, после того как они будут вырублены. Продаст ли она землю или засадит деревьями? А если засадит, то какой породы будут эти деревья? Эти вопросы не следует игнорировать, их следует обдумать заблаговременно и дать ответ на них на основе долгосрочного плана.
Среднесрочный план относится, конечно, к периоду времени, промежуточному по отношению к соответствующим краткосрочному и долгосрочному планам. Среднесрочный план в основном направлен на выполнение тех же задач, что и долгосрочный план, но охватывает меньший период времени. Среднесрочный план имеет отношение к целям, служащим промежуточными этапами в достижении долгосрочных целей. Его направленность определяется долгосрочным планом, и в свою очередь он определяет направленность краткосрочных планов.
Краткосрочные планы касаются решений, которые должны быть выполнены в ближайшем будущем. Среднесрочный план определяет направленность ряда краткосрочных планов. Как минимум среднесрочный план дает возможность организации составить некоторое представление о том, что она будет делать, когда будет завершено
338
выполнение текущего краткосрочного плана. Долгосрочный план определяет направленность ряда среднесрочных планов и связан с ними так же, как эти последние связаны с краткосрочными планами. Сущность процесса планирования одна и та же во всех трех случаях и соответствует нашему определению планирования. Но между этими тремя типами планов существуют различия в детальности, в точности определения сроков и степени завершенности. Не каждой организации, однако, нужны все эти три типа планов, хотя каждая организация нуждается в плане, касающемся неотложных решений, а также в плане, гарантирующем, что ряд краткосрочных планов приводит к достижению поставленной цели.
В определении планирования мы замечаем связь между планированием и принятием решений. В сущности, план — это последовательность решений. Но в действительности взаимосвязь между ними более сложна. План может быть составлен на основе решений, направленных на достижение определенной цели. Таким образом, и решение может обосновывать планирование, точно так же как планирование обосновывает решения. Разница при этом — в сфере охвата и длительности во времени. Планирование больших масштабов и длительности должно вытекать из решения больших масштабов и длительности и в свою очередь приводить к ряду решений, каждое из которых меньше по масштабам и длительности. Следовательно, планирование и принятие решений итеративны и обусловливают друг друга.
3. ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ
Мы рассматривали планирование с точки зрения принятия решений. План представляет собой множество или последовательность взаимосвязанных решений. Теперь мы рассмотрим отдельные решения.
В предыдущем разделе мы рассмотрели определение планирования. Вместо того чтобы давать определение принятию решений, мы просто опишем его. Вот одно из описаний принятия решений.
Принятие решения — это выбор одного курса действий из множества осуществимых курсов действий.
Это описание включает несколько элементов, каждый из которых является важным аспектом принятия решений.
Во-первых, принятие решений означает действие. Если решение не приводит к действию, то оно бесполезно. Это .действие обычно заключается в изменении нынешней ситуации. Даже если нынешняя ситуация сохраняется в результате данного решения, то этот факт следует рассматривать как положительное решение, поскольку результатом решения могло бы быть изменение.
Во-вторых, курсы действий должны быть осуществимыми. Они должны соответствовать возможностям лица, принимающего решение. Если нет осуществимых курсов действий, то никакого решения принять невозможно. 12*
339
В-третьих, должно быть множество курсов действий. Это значит, что будет доступен более чем один курс действий. Элементы этого множества должны быть отчетливо различимы либо в отношении предпринимаемых действий, либо по используемым средствам. Если в распоряжении имеется только один курс действий, то это и есть решение.
В-четвертых, принятие решений заключается в выборе одного из нескольких курсов действий. При этом обычно предполагается ограниченность некоторого вида ресурсов. Если всем из имеющихся курсов действий можно следовать одновременно, то это и есть решение. Решение становится необходимым только тогда, когда имеется более одного курса действий и не всем из них можно одновременно следовать.
И наконец, выбор между курсами действий не должен быть пассивным. Если ситуации позволяют произвольно развиваться до тех пор, пока не будут исключены все курсы действий, кроме одного, или пока обстоятельства не приведут к выбору определенного курса действий, то в таком случае лицо, принимающее решения, будет лишним.
В этом описании принятия решений отсутствует один важный аспект, которого мы коснемся в следующем разделе. Но прежде чем сделать это, мы рассмотрим несколько других аспектов принятия решений, неявно подразумеваемых в данном описании.
Первый аспект — оптимальность. Предположим, что перед лицом, принимающим решения, предстоят два курса действий. Первый из них и стоит дешевле, и приносит больший доход, чем второй. Очевидно, что первый курс действий предпочтителен. Говорят, что первый «доминирует» над вторым. Если один курс действий доминирует над всеми остальными, то он и будет оптимальным решением. Однако в большинстве практических ситуаций не существует доминирующего курса действий. В таких случаях удачное решение иногда характеризуют как «дающее наибольшую отдачу при наименьших затратах» или каким-либо другим подобным выражением. Однако такая формулировка бессмысленна, так как она не дает рекомендаций лицу, принимающему решения, по выбору одного курса действий среди остальных. Какие бы курсы действий ни рассматривал принимающий решения, обычно оказывается возможным найти «дополнительный» курс действий, более дешевый, чем каждый из множества курсов действий. Таким образом, можно составить последовательность курсов действий все более дешевых, причем последний член последовательности будет характеризоваться нулевыми затратами. Точно так же обычно возможно придумать дополнительный курс действий, дающий большую отдачу, чем каждый из других элементов множества курсов действий. Следовательно, можно составить последовательность курсов действий, дающих все большую отдачу, причем последний из них будет давать бесконечно большую отдачу. В результате принимающий решения получает последовательность курсов действий, в которой по крайней мере один из курсов действий
340
требует нулевых затрат и.еще один дает бесконечно большую отдачу. Раз доминируемые курсы действий исключены из этой последовательности, то те из курсов действий, которые дают большую отдачу, также и стоят дороже. Отсюда «наибольшая отдача» бесконечна, а «наименьшие затраты» равны нулю, причем ни один курс действий не обладает сразу двумя этими характеристиками. Если лицо, принимающее решения, хочет получить больший доход, оно должно больше заплатить за него. Нам следует поискать более осмысленных описаний «удачных» решений. Это приводит нас к проблеме оптимальности.
Существуют две «крайние точки» проблемы оптимальности, которые максимально упрощают последнюю. Первая относится к ситуации, в которой фиксированы ресурсы, выделяемые на достижение некоторой цели, и задача состоит в получении возможно большего дохода при заданных ресурсах. Простым примером может служить проблема вложения суммы денег, представляющей собой дар или наследство. Эта сумма должна быть вложена вся целиком, и единственный вопрос состоит в том, какое вложение даст наибольшую прибыль. Это — решение по максимизации дохода при фиксированных затратах. Существует и обратная ситуация, в которой заранее точно определен некоторый доход, которого нужно достигнуть. Меньший доход неприемлем, а больший — излишен. Задача заключается в достижении этого желательного дохода с возможно наименьшими затратами. Типичным примером подобной ситуации служит практика государственных органов объявлять конкурс на достижение технических характеристик, скажем, при постройке дороги или здания. Точно обусловливается желаемая «отдача» в виде эксплуатационных качеств, площади помещений и т. п. Заключение контракта с участником конкурса, предложившего минимальную цену, и дает возможность получить указанные выгоды при наименьших затратах. Это — решение по минимизации затрат при фиксированной отдаче.
Намного сложнее и технически «интереснее» ситуация, в которой не фиксированы, ни затраты, ни отдача. При этом имеется область возможных доходов между нижним их уровнем, при котором они едва приемлемы, и верхним, уровнем (который может быть и бесконечным), при котором дополнительное увеличение доходов становится излишним. Точно так же существует некоторый верхний уровень приемлемых затрат и нижний их уровень (возможно, нулевой), определяющий наименьшую их величину, которая будет израсходована. Это наиболее трудноразрешимая разновидность проблемы оптимальности. В общем, дополнительные доходы можно получить за дополнительную плату. Оптимальность означает балансирование доходов и затрат, т. е. выбор определенной точки, в которой дополнительные доходы сверх допустимого минимума стоят дополнительных затрат, а дальнейшее увеличение доходов не стоит дальнейшего прироста затрат, израсходованных на его получение. Значительная часть содержания экономики, исследования операций
341
и множества других научных дисциплин связана с проблемой оптимальности в условиях отсутствия фиксации и затрат, и доходов. Однако подробное обсуждение этой проблемы мало поможет нам. Достаточно сказать, что большинство решений связано с данным типом проблемы оптимальности — начиная от личного решения о том, какую конструкцию или модель бытового прибора купить, и кончая общегосударственными решениями относительно уровня расходования ресурсов на такие области, как здравоохранение или образование. Лучшее качество или эффективность всегда могут быть получены за счет больших затрат, но лицо, принимающее решения, должно сделать вывод, что в некоторой точке добавочный доход более не стоит добавочных затрат на него. Фактически выявление этой точки и есть основа проблемы принятия решений.
Второй аспект — информация. Решения не принимаются при отсутствии данных. Лицо, принимающее решения, должно знать доступные ему курсы действий, стоимость и доход для каждого из них. Однако заметим, что оно никогда не сможет знать полных затрат или полной отдачи каждого курса действий. Многие затраты и доходы слишком отдалены во времени и пространстве, чтобы их можно было определить. Многие будут иметь место только в результате наличия цепи обстоятельств, слишком длинной и сложной, чтобы ее можно было проследить. Некоторые из затрат и доходов для курса действий не ясны до совершения соответствующих действий. И тем не менее при принятии решений очень важно, чтобы все существенные затраты и доходы каждого курса действий были выявлены до принятия решения.
И опять же невозможно, чтобы лицу, принимающему решения, были известны все доступные ему осуществимые курсы действий, так как в реальных ситуациях обычно имеется бесконечное число допустимых курсов действий. Многие из них отличаются от других бесконечно мало, и многие характеризуются абсурдно высокими затратами или низкими доходами. Поэтому вовсе не обязательно знать все эти курсы действий. И тем не менее при принятии решений очень важно, чтобы все «удачные» курсы действий были выявлены до принятия решения.
’ Тогда должно быть очевидным, что качество решения находится в тесной зависимости от качества и полноты информации, на которой оно основано. Иногда удачные решения получаются по счастливой случайности, независимо от качества или адекватности информации. Однако обычно совершается намного больше неправильных действий, чем правильных, так что лицо, принимающее решения, которое полагается на случай, будет сталкиваться гораздо чаще с «несчастливыми» случайностями, чем со «счастливыми». С другой стороны, информацию никогда нельзя получить без затрат. Для ее получения нужны время, усилия и деньги. Руководитель, который получает гораздо больше информации, чем ему нужно, или который требует все большего и большего подтверждения имеющейся достаточно достоверной информации, не обеспечивает принятия оптимального реше
342
ния. Ценность дополнительной информации в данной ситуации намного меньше затрат на нее. Кроме того, лицо, принимающее решения, которое откладывает решение в надежде получить еще больше информации, ведет себя отнюдь не оптимально. Оно никогда не сможет получить полной информации. Раз оно имеет достаточное количество информации, то отсрочка решения может не дать ничего большего, чем сокращение числа доступных ему альтернатив, поскольку некоторые из них будут исключены обстоятельствами. Ожидание может вынудить его принять решение худшее, чем оптимальное.
Хотя информация и необходима для принятия решений, она всегда неполна; в каждый момент времени имеется только конечное количество информации, а дополнительное приращение ее можно получить только за плату. Вследствие этого решение о том, сколько информации собирать, сколько времени и ресурсов затратить на дополнительный сбор ее, может оказаться столь же важным, что и основное решение, для принятия которого собирают данную информацию.
Третий аспект — неопределенность. Выше уже говорилось, что у лица, принимающего решения, никогда нет полной информации о курсах действий, затратах или доходах. Однако ситуация не настолько проста. Имеющаяся у него информация может заключать в себе неопределенность. Иными словами, отдача от курса действий может быть не полностью определенной; затраты могут быть не полностью определенными; осуществимость некоторого курса действий может оказаться не полностью определенной. Предыдущий аспект относился к тому, что знает и чего не знает лицо, принимающее решения Данный аспект относится к тому, насколько хорошо ему известно то что он знает.
Решения подразделяются на три категории. Решения в условия? определенности — это те решения, результат которых известен с полной определенностью. Решения в условиях риска — это те решения, результаты которых неизвестны, но для которых известны вес возможные результаты и вероятность осуществления каждого из них. Решения в условиях неопределенности — это те решения, длг которых не известны ни вероятность результатов, ни, возможно, даже сами результаты. Мы можем проиллюстрировать эти различные ситуации, представив ящик, наполненный разноцветными шарами. «Решение», которое нам нужно принять, заключается в угадывании цвета шара, который будет извлечен из ящика в результате случайного выбора. Мы должны заплатить за участие в игре, а за правильное определение цвета шара мы получим вознаграждение. Это имитирует ситуацию принятия решений в том, что имеется несколько курсов действий, из которых делается выбор, с каждым курсом действий связаны затраты и каждое удачное решение сопровождается доходом. Если нам сообщат только, что в ящике есть несколько красных и несколько зеленых шаров, то мы будем принимать решение в условиях неопределенности. Мы не знаем пропорции красных и зеленых шаров, и мы не уверены в том, не может ли в ящике оказаться некоторое количество голубых, желтых и прочих шаров,
343
о которых нам не было сообщено. Если нам затем скажут, что в ящике есть только красные и зеленые шары и что число красных шаров составляет 30% от общего количества шаров, то мы будем принимать решение в условиях риска. Мы знаем шансы извлечения красного или зеленого шара и можем подсчитать ожидаемый доход от каждого «решения». И наконец, предположим, что нам сообщили о наличии в ящике только красных шаров. В этом случае мы будем принимать решение в условиях определенности (как можно предположить, подобная ситуация весьма редка).
Принятие этих трех типов решений резко не отличается друг от друга, а, скорее, зависит от информации, имеющейся для принятия решений. Например, предположим, что нам сообщили, что в ящике содержатся только красные и зеленые шары и что число красных шаров составляет не менее 20% и не более 40% общего количества шаров. Здесь уже не будет решения в условиях неопределенности, поскольку мы имеем некоторую информацию относительно результатов; но при этом и не будет решения в условиях риска, так как нам неизвестны точные шансы. Эта ситуация занимает промежуточное положение между ситуациями неопределенности и риска. Чем уже границы, в которые мы можем заключить вероятность извлечения красного шара, тем больше мы приближаемся к принятию решений в условиях риска. Если нам разрешается провести ряд экспериментов или сделать некоторый отбор образцов для определения доли красных шаров, то мы можем превратить часть неопределенности в риск. Более того, раз нам известны затраты и доходы, связанные с различными «решениями», мы .можем подсчитать, сколько мы должны будем заплатить за информацию, позволяющую перейти от «решений» в условиях неопределенности к решениям в условиях риска.
Предположим, что нам сообщили о наличии в ящике 1 тыс. шаров, один из которых красный, а остальные зеленые. И опять наше «решение» будет состоять в угадывании результатов случайного извлечения шаров. Строго говоря, здесь мы имеем дело с принятием решений в условиях риска. Но данная ситуация близко соответствует решению в условиях определенности. Таким образом, мы можем встретиться с ситуациями, промежуточными между риском и определенностью, в которых вероятность одного из исходов приближается к единице. В некоторых случаях возможно превратить часть или весь риск в определенность на основе полученных данных о возможных результатах. Например, предположим, что вместо чисто случайного извлечения шаров мы узнали, что в 90% случаев за красным шаром следует зеленый и в 90% случаев за зеленым шаром следует красный. В этом случае стоило бы узнать цвет последнего извлеченного шара, прежде чем принять наше «решение». Раз нам известны затраты и доходы, связанные с каждым «решением», мы можем подсчитать, сколько мы должны быть готовы заплатить за ту информацию, которая преобразует риск в нечто близкое определенности.
Мы рассмотрели описание принятия решений с точки зрения выбора альтернатив, а также некоторые неявные аспекты принятия ре
344
шений, а именно: оптимальность решения, необходимость информации для принятия решений, проблемы неопределенности имеющейся у нас информации. В частности, мы рассмотрели концепцию приобретения дополнительной информации для сокращения неопределенности. Теперь мы рассмотрим роль, которую играют некоторые методы, помогающие лицу, принимающему решения, снабжая его информацией.
4. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА
В данном разделе мы обсудим ряд имеющихся у принимающего решения средств, обеспечивающих его информацией для решений. Мы рассмотрим их под общим названием системного анализа. Речь идет о любом из многочисленных методов вычисления баланса затрат и доходов, которые мы ранее описывали как основу проблемы принятия решений. Методы системного анализа служат для точного исчисления затрат и доходов, которые ожидаются от каждого осуществимого курса действий, и могут также оказаться полезными при определении .осуществимости данного курса действий.
Люди принимали решения с незапамятных времен. Конечно, цель состояла в том, чтобы решения принять так, чтобы максимизировать общую отдачу суммарных ресурсов, которые люди должны были вложить или какими должны были рисковать. Однако обычно это делалось на основе интуиции или опыта. Для того чтобы принять решение в конкретном случае, человек суммировал некоторым интуитивным, не вполне явным образом свои знания о затратах и выгодах во всех сходных ситуациях, с которыми он встречался или о которых слышал. Общее назначение системного анализа состоит в устранении необходимости интуитивного манипулирования с той частью информации, с которой можно обращаться разумно и определенно.
Например, опытный игрок может иметь интуитивное чувство правильности сделанной им ставки на выпадение кости в конкретной ситуации. Однако содержатели игорных домов не зависят от интуитивных ощущений. Им прекрасно известно, что выпадение кости и соответствующая ставка могут быть точно рассчитаны на основе законов вероятности. Поэтому они нанимают математиков для проведения подобных расчетов. Эти математики вполне могут проиграть, если будут «ставить» против опытного игрока, так как у них не хватит опыта, который вырабатывает интуитивное чувство игры. Они будут тратить много времени на расчет решений, к которым может быстро прийти опытный игрок. Однако благодаря помощи математиков игорные дома являются прибыльными предприятиями. Расчеты математиков, хотя и требуют много времени, гораздо точнее любой интуиции игрока. Имея правильные решения, рассчитанные заблаговременно, игорные дома добиваются успеха, используя служащих, совершенно не обладающих игровой интуицией, но следующих правилам, установленным игорным домом.
345
Системный анализ может заменить основанную на опыте интуицию в самых разнообразных ситуациях. В любой ситуации, которая окажется подчиняющейся объективным законам, таким, как законы вероятности, системный анализ можно непосредственно применять вместо интуиции. Но его можно использовать также и во многих других типах ситуаций. Лицо, принимающее решения, которое основывает свои решения на интуиции, в основном ограничивается своим собственным опытом и, возможно, также опытом других, с которым он сможет ознакомиться «из вторых рук». Но системный анализ основывается на опыте неопределенно большого числа людей; он заключает в себе гораздо больший опыт, чем тот, который может приобрести отдельный человек. Поэтому даже в ситуациях, требующих чистого эмпирического опыта, системный анализ иногда может заменить интуицию. Но в чем состоит ограниченность, если таковая имеется, системного анализа? Может ли он заменить опыт, интуицию или суждение во всех случаях? А если нет, то почему? Для иллюстрации этого момента мы вернемся к описанию принятия решений, приведенному в предыдущем разделе, и рассмотрим недостающий в нем аспект.
Будем рассматривать гипотетическое лицо, принимающее решения. Пусть это будет высокопоставленный руководящий работник какой-либо организации. Он получает одну из самых высоких ставок жалованья, выплачиваемых его организацией. Давайте предположим, что его организация встретилась с проблемой, требующей разрешения, и решение нельзя больше откладывать. Поэтому руководитель требует от своего аппарата, состоящего из специалистов в разных областях системного анализа, совета относительно возможных курсов действий. В нужное время они сообщают ему, что перед ним открыты три курса действий: А, Би В. Все они осуществимы, но стоимость их такова, что можно следовать только одному из них. Специалисты выразили все затраты в одинаковых единицах. Для каждого курса действий они вычислили чистый доход (т. е. валовой доход за вычетом затрат), который равен соответственно X, У и Z. Руководитель должен теперь сделать выбор среди этих трех альтернатив.
Данная ситуация соответствует описанию принятия решений, представленному ранее. Есть несколько курсов действий. Все осуществимы, но не всем можно следовать — выбрать нужно только один. Как будет выбирать руководитель? Предполагается, что он выбирает тот курс действий, который приносит наибольший доход. Иными словами, он выбирает исходя из того, что больше всего — X, У или Z?
Теперь мы можем задать вопрос, вероятно ли, что наш гипотетический руководитель занимает свой высокий пост и получает высокую зарплату за способность выбирать из ряда чисел наибольшее число. Совершенно очевидно, нет. Его организация ожидает от него большего. Если решение можно свести к выбору наибольшего числа из ряда чисел, то здесь вовсе не требуется лицо, принимающее решения. Задачу можно решить с помощью ЭВМ. От лица, принимающего ре
346
шения, ожидают выбора, именно когда решение нельзя свести к выбору наибольшего из ряда чисел.-
Этот пример иллюстрирует недостаток описания принятия решений, приведенного выше. В нем. дается объективно точное описание действия, однако теряется существо последнего. Существо принятия решений состоит в том, что в нем должны заключаться несоизмеримые величины. Оно должно включать выбор, при котором затраты и доходы нельзя выразить в одних единицах, так что нельзя попросту вычесть затраты из доходов, чтобы получить чистую прибыль.
Для конкретизации этого давайте рассмотрим решение, типичное для космической программы. Положим, что имеется два курса действий — А и Б. Каждый из них характеризуется издержками, выраженными в долларах и жизнях, и каждый из них дает результат, выраженный в приросте научных знаний. Предположим, что в простейшем случае А и Б дают в точности одинаковое количество научных знаний, при этом А стоит дороже Б по затратам, Б стоит больше А в отношении жизней. Какой курс действий избрать? Совершенно очевидно, что эти два курса действий нельзя расположить в определенном порядке на шкале, по которой доходы минус затраты позволят сделать очевидный выбор. Проблема включает несоизмеримые величины. Ее можно отнести к реальным проблемам принятия решений. Если мы усложним ее, предположив, что А дает больше научных знаний, чем Б, то решение станет еще более затруднительным. Мы должны каким-то образом определить, стоят ли дополнительно приобретенные знания дополнительных затрат.
Именно для принятия решений такого рода организации дают лицам, принимающим решения, большие полномочия. Они отвечают за принятие решений, требующих учета несоизмеримых затрат и выгод. Но как вообще можно принимать решения, включающие несоизмеримые величиньй По определению, несоизмеримость не позволяет использовать рациональный расчет. Но все же должны быть сделаны какие-то расчеты, какие-то выводы также и для несоизмеримых величин. Каким-то образом они должны быть соизмеримы. Как же это производится?
Совершенно очевидно, что это делается, так как ежедневно принимаются решения с учетом несоизмеримых величин. Ответ на этот вопрос состоит в том, что решение основывается на ценностях. Как говорилось в гл. 3, «...таким образом, ценности играют ключевую роль обеспечения средств согласования несравнимых альтернатив». При этом ценности служат для соизмерения несоизмеримых величин. Для иллюстрации этого положения рассмотрим другой пример.
Предположим, что лицо, принимающее решения, выполняет следующие обязанности: оно получает заявки от ученых на дотацию по обеспечению их исследований. Его задача состоит в решении, какую из заявок поддержать при наличии ограничений на его бюджет. У него есть штат специалистов, рассматривающих приходящие заявки и отсеивающих неудовлетворительные; все оставшиеся за
347
явки стоит поддержать. К несчастью, в сумме обоснованные заявки требуют больше денег, чем позволяет бюджет лица, принимающего решения.
Лицо, принимающее решения, находит, что эти заявки можно сгруппировать, например, в две категории: исследования в области медицины и исследования в области образования. В пределах каждой категории штат данного руководителя способен оценить заявки по их приоритетности. Хотя все они и «хороши», но неодинаково хороши — одни лучше других. Но штат специалистов не способен объединить два списка в один приоритетный список, поскольку не имеет рационального или объективного способа оценки медицины относительно образования. Таким образом, лицо, принимающее решения, оказывается в положении, когда оно может финансировать больше медицинских исследований только за счет финансирования меньшего числа исследований в области образования, и наоборот.
Как же ему следует поступить? Что важнее: финансирование образования или медицины? Это зависит от ценностей, которых придерживается лицо, принимающее решения, или организация, которую он представляет. Как указывалось в гл. 3, все еще не выяснено, можно ли ценности продемонстрировать эмпирически. До тех пор пока эта проблема не получит положительного разрешения (а возможно, этого никогда не произойдет), не будет дано правильного ответа на вопрос о том, какая из двух рассматриваемых областей научных исследований важнее. Иными словами, нельзя доказать, что имеется какой-либо единственный ответ, более верный, чем все остальные ответы. Правильное решение — предмет суждения. Это не означает, что одно субъективное суждение так же хорошо, как и другое, и что не имеет значения, какое решение принять. Наоборот, это имеет большое значение. В частности, оно очень много значит для общества, которому будут полезны результаты исследований: Должно быть учтено «мнение» общества об относительной важности здравоохранения и образования. Кроме того, это «мнение» может изменяться с течением времени. Если нация страдает в целом плохим здоровьем, то она может решить, что медицина имеет первостепенное значение. Как только общий уровень здоровья поднимется до некоторой удовлетворительной величины, то люди могут решить, что им можно более высок оценивать образование. Таким образом, выбирая заявки для субсидирования, лицо, принимающее решения, должно выражать ценности, которых придерживается общество, членом которого оно является.
Это и есть настоящая проблема принятия решения. При этом лицо, принимающее решение, вынуждено делать выбор между двумя несоизмеримыми ценностями. В простейшем из рассматриваемых случаев оно может решить, что здоровье важнее образования. Тогда ему надлежит начать с верхней части списка приоритетности заявок на финансирование медицинских исследований. Если этот список будет исчерпан до полного израсходования всего бюджета, он может тогда начать рассмотрение с верхней части приоритетного списка
348
финансирования исследований в области образования. Если же руководитель решит, что образование важнее здоровья, то процедуру следует провести в обратном порядке.
Предположим, однако, что руководитель решил, что ни одна из этих областей не важна настолько, что ему не следует отказываться от другой. Иными словами, он считает, что ценность здоровья и образования такова, что ему следует обеспечить какую-то часть каждой из этих -областей. Не избегают ли при этом компромиссном решении проблемы ценностей, что делает необязательным выбор между здравоохранением и образованием? Наоборот, такое решение наталкивается на проблему ценностей в наиболее сложной ее форме. Каждую возможную комбинацию ассигнований, в точности исчерпывающую данный бюджет, можно считать отдельным курсом действий. Руководитель должен при этом решить, какой из данных курсов действий обладает наибольшей социальной ценностью. Предположим, что руководитель пытается избежать рассмотрения проблемы, применив «жребий» для выбора среди «хороших» заявок. Но может ли он избавиться таким образом от проблемы ценностей? Нет, не может, потому что по результатам «жеребьевки» можно рассчитать не выраженную явно систему ценностей. Производя выбор среди несоизмеримых величин, лицо, принимающее решения, не может избежать проблемы определения ценностей. Она возникает, несмотря на все его усилия избавиться от нее.
Проблема ценностей будет возникать всегда, так как только с их помощью лицо, принимающее решения, может согласовать несоизмеримые величины. Что же происходит в том случае, когда реальные решения требуют рассмотрения несоизмеримых величин и когда последние препятствуют использованию рациональных расчетов? Неужели методы системного анализа не будут играть никакой роли в принятии реальных решений? Если в проблему включены ценности, следует ли лицу, принимающему решения, ограничиваться применением чисто интуитивного подхода? Скажем, в нашем примере, разве у руководителя нет других возможностей, кроме как рассматривать заявки по одной, делая отчаянные попытки решить с помощью интуиции, следует ли их поддержать? Вовсе нет. Подобный подход не только придает чрезмерное значение интуитивной оценке характера ценностей, но и не позволяет надлежащим образом реализовать преимущества помощи, которую могут оказать методы системного анализа.
Мы уже говорили, что можно оценить ряд заявок на проведение исследований в области образования; то же самое можно сделать и для медицинских исследований. И может оказаться возможным получить количественную меру относительной важности каждой из рассматриваемых заявок в пределах каждой из двух данных областей. Например, заявки на медицинские исследования можно оценить по числу ныне теряемых по болезни человеко-дней, которых можно было бы избежать в результате проведения данных исследований. Заявки на исследования в области образования можно оценить по среднему
349
приросту баллов, набранных учащимися при стандартных испытаниях успеваемости, полученному в результате проведения соответствующих исследований. Что же теперь надо делать принимающему решения? Ему нужно решить, сколько сбереженных человеко-часов заболевания эквивалентно по социальной ценности одному проценту среднего прироста успеваемости учащихся при проведении конкретной ее проверки. Это все же будет выбором между несоизмеримыми величинами, и при этом должны быть отражены общественные ценности. Но, воспользовавшись системным анализом, лицо, принимающее решения, учтет эти результаты при нахождении компромисса между образованием и здравоохранением. Ему теперь нужно только сделать окончательное решение относительно такого согласования. Как только он примет решение, выбор заявки для субсидирования будет производиться путем простого вычисления.
Итак, каждой заявке посредством системного анализа было придано числовое значение, характеризующее меру отдачи от субсидирования данной заявки. Для каждой комбинации заявок, рассматриваемой как курс действий, отдача была представлена в виде двух несоизмеримых ценностей — здравоохранения и образования. Это предел, до которого целесообразно применять системный анализ. Но он раскрывает сущность требуемого решения. Лицу, принимающему решение, нужно решить, какая пара несоизмеримых величин в наибольшей степени согласуется с ценностями, принятыми в том обществе, в котором оно действует. Как только руководитель примет такое решение, то оно непосредственно определяет надлежащий курс действий, однако при этом необходимо произвести точный расчет для обоснования этого курса. Все это значит, что процесс определения относительных оценок в пределах каждой области осуществляется специалистами, применяющими системный анализ, тогда как увязка областей представляет собой решение, которое должен принимать руководитель. Этот общий подход является оптимальной комбинацией системного анализа и интуиции.
Заметим, что в нашем примере мы не затрагивали проблему неопределенности успеха выполнения каждой заявки в случае ее субсидирования. Хотя этот учет усложняет проблему, он не делает ее неразрешимой. Рассмотрение неопределенности в таком разрезе не повлияло бы на нашу аргументацию.
Рассмотрев данный пример, мы можем сделать вывод о задаче лица, принимающего решения. При этом весьма существенно, что его деятельность начинается там, где прекращают действовать цифры. Его задача — соизмерять несоизмеримое. Его обязанность так интерпретировать ценности тех, перед кем он несет ответственность, чтобы компромиссы, которые он находит между несоизмеримыми величинами, правильно отражали эти ценности.
Кроме того, становится ясной роль системного анализа при принятии решения. Она состоит в создании по возможности более прочной основы для лица, принимающего решения, когда он покидает сферу чисел и попадает в сферу ценностей. Давайте вернемся к наше
350
му первому примеру с руководителем, которому предложены три курса действий, результаты которых выражены соизмеримыми величинами. Понятно, что в данном решении не учитываются несоизмеримые величины. Однако аналитики выполнили возложенную на них задачу, т. е. подготовили данные для принятия решения в таком виде. Однако возможно, что штат руководителя чрезмерно упростил проблему, например путем исключения из анализа всех несоизмеримых величин. Сделав так, они взяли на себя прерогативы лица, принимающего решение. Вместо того чтобы дать ему совет, они навязали ему конкретное решение. В этом случае системный анализ выходит за присущие ему границы. В этом заключается такая же серьезная ошибка, как и в отказе лица, принимающего решения, воспользоваться всеми преимуществами содействия и разъяснения, которые может предоставить системный анализ.
По опыту автора, один крупный источник затруднений, возникающих при попытках разработать и реализовать рациональные методы принятия оптимальных решений или распределения ресурсов, состоит в неспособности понять соотношение системного анализа и интуиции. Существуют сторонники системного анализа, предлагающие свести принятие решений к задаче выбора наибольшего числа из ряда чисел, соответственно предлагающие автоматизировать весь процесс в целом. Очевидно, они игнорируют тот факт, что для осуществления этого им придется либо исключить из своих расчетов все несоизмеримые величины, кроме одной, либо принять некое произвольное соответствие или их эквивалентность. Лица, принимающие решения, по-видимому, разделяются на две группы: доверяющие сторонникам системного анализа и несогласные с ними. Ни чрезмерно восторженные аналитики, ни «защищающиеся» руководители не способствуют разрешению проблемы наиболее эффективного применения и системного анализа, и интуиции.
Очевидно, что ни интуиция, ни анализ по отдельности не разрешат проблем принятия решений, необходимо использовать и то и другое. Что требуется лицу, принимающему решение, от анализа и от аналитика, помогающего ему? Во-первых, ясное определение проблемы. Это может звучать как парадокс. Можно, конечно, возразить, что определение сущности проблемы есть прерогатива лица, принимающего решения. Однако, согласно почти всеобщему опыту исследователей операций, специалистов по управлению и прогнозистов всех видов, призываемых на помощь для решения какой-либо проблемы, первоначальная формулировка проблемы в лучшем случае бывает неполной, а зачастую и совершенно ошибочной. Таким образом, первой задачей аналитиков становится рассмотрение первоначальной формулировки проблемы и выяснение существа реальной проблемы. По размышлении можно понять, что данная ситуация почти неизбежна. Если сущность проблемы очевидна, то услуги аналитика не нужны. Поэтому специалист в любой области системного анализа должен ожидать, что представленная ему проблема будет иметь нечеткую структуру, неполностью определена и трудна для интерпре-
351
тации. Таким образом, одна из функций, которую он выполняет, состоит в прояснении истинной сущности проблемы.
Во-вторых, выявление важнейших затрат и выгод, связанных с решением. Как указывалось выше, здесь не имеются в виду все затраты и выгоды. Полностью их невозможно учесть, и этого никогда не следует требовать. Однако очень важно, чтобы до принятия решения были выявлены основные затраты и выгоды. Если существенные затраты обнаружатся только после выполнения решения, то это будет результатом плохого анализа. Такое выявление важных затрат и выгод неизбежно включает определение несоизмеримых затрат и выгод. Если все затраты и выгоды окажутся соизмеримыми, то это прежде всего будет указывать на то, что в данном случае нет места для принятия реального решения. Решение проблемы можно передать ЭВМ. Однако, скорее всего, подобный вывод будет указывать на то, что аналитик не выполнил свою работу достаточно обоснованно. Выявление затрат и выгод, особенно несоизмеримых, составляет существенную помощь, которую аналитик оказывает лицу, принимающему решения.
В-третьих, определение достижимой комбинации затрат и выгод. Любое решение требует затрат и приносит пользу. Лицу, принимающему решения, нужно знать, из каких возможных комбинаций выгод и затрат оно может сделать выбор. Если затраты двух или более несоизмеримых видов (например, доллары и жизнь людей), то лицу, принимающему решения, нужно знать выгоды, которые можно получить при различных комбинациях этих затрат. Точно так же если выгоды двух или более несоизмеримых видов (например, научные знания и подготовленные выпускники — два результата университетских научных исследований), то лицу, принимающему решения, необходимо знать затраты на различные комбинации этих выгод. Если же и затраты и выгоды включают по крайней мере по две несоизмеримые величины, то проблема еще больше усложняется, а помощь аналитика становится еще более необходимой. Выполнение данной функции на практике представляет собой реальную основу аналитической работы. Две предыдущие функции, хотя и важны сами по себе, являются лишь базой для выполнения этой функции.
И наконец, в-четвертых, лицо, принимающее решения, вправе ожидать, что аналитик не примет за него решение. Иными словами, он имеет право ожидать, что аналитик в ясной и понятной форме представит ему достижимые комбинации затрат и выгод. Аналитик не должен брать на себя функции лица, принимающего решения, ни путем исключения одной или нескольких несоизмеримых величин, ни с помощью использования своего собственного суждения относительно подходящей увязки двух несоизмеримых величин, ни посредством упрощения проблемы. Одним словом, аналитик должен остановиться, выполнив третью функцию. Он не имеет права идти дальше. На этом мы завершаем рассмотрение сущности принятия решений и помощи, которую может оказать системный анализ
352
лицу, принимающему решения. Теперь мы обратим наше внимание на особую роль, которую играет при этом технологическое прогнозирование.
5. РОЛЬ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Существует много методов системного анализа, пригодных для дополнения интуиции и субъективного суждения лица, принимающего решения. Неполный их перечень включает экономическое, демографическое, политическое, социальное и технологическое прогнозирование, изучение рынка, исследование операций. При этом технологическое прогнозирование — только один из многих методов, доступных лицу, принимающему решения. Хотя почти всегда оно полезно, но в ряде случаев может оказать меньшую помощь, чем другие указанные методы. И ни в коем случае технологическое прогнозирование не будет вытеснять или заменять какой-либо из этих методов. В связи с этим следует помнить, что, несмотря на то что в книге рассматривается только технологическое прогнозирование, указанные другие методы также играют свою роль, и прогнозист научно-технического развития должен суметь сработаться со специалистами в соответствующих областях. Так, например, методы составления комбинированных прогнозов, описанные в гл. 8, могут оказаться полезными при подготовке составных прогнозов, включающих вместе или по отдельности науку и технику, экономику, население, политику и социальные вопросы. Во всяком случае, специалист по технологическому прогнозированию должен быть готов объединить свои усилия с практической работой специалистов в других областях системного анализа.
Короче говоря, роль технологического прогнозирования заключается в обеспечении информацией о будущей науке и технике; иными словами, информация о науке и технике, существование которой ожидается в некоторый момент будущего или которая может появиться при затрате соответствующих ресурсов, или должна появиться, если определенные группы предпримут конкретные действия, или будут достигнуты поставленные цели. Если для принятия решения нужен такой тип информации, то тогда требуется специалист по технологическому прогнозированию. Конкретный вид прогноза или информации, полученной с его помощью, будет зависеть от характера самого решения.
Любой руководитель сталкивается с решениями четырех основных типов, а именно: изменение целей организации, изменение структуры организации, изменение распределения ресурсов между различными элементами организации, изменение в принципах использования людей в организации. Эти типы решений относятся ко всем у ровням организации и применяются к той части организации, за которую ответственно лицо, принимающее решения. Конечно, на более низких уровнях возможность принятия решения ограничена решениями, принимаемыми на верхних уровнях, или существующей политикой организации. И тем не менее остается справедливым, что
353
деятельность любого лица, принимающего решения на любом уровне, может быть классифицирована подобным образом. Конкретное решение может включать более одного из данных типов решений. Но его всегда можно расчленить на ряд решений, каждое из которых относится только к одному из указанных типов.
Следует отметить, что решения, описанные с точки зрения того, что они изменяют, включают первоначальные решения относительно начала деятельности или создания назначений, которые прежде не существовали. Это все же представляет изменение предыдущей ситуации, и поэтому соответствующие решения относятся к одному из четырех основных типов. Кроме того, решение не изменять что-либо — тоже решение. Сохранение статус-кво всегда выступает в качестве одного из вариантов выбора. К несчастью, слишком часто выдвижение альтернатив сохранения существующего положения откладывается до тех пор, пока не становится ясным, что последствия сохранения статус-кво неприемлемы. Таким образом, фактически во многих случаях решения о сохранении статус-кво принимаются по недосмотру. В принципе решение не изменять чего-либо следует обосновывать так же внимательно и тщательно, как и решения об изменении. Таким образом, все решения начать, продолжить или изменить что-либо входят в четыре вышеуказанных типа.
Мы рассмотрим роль технологического прогнозирования в предоставлении информации для решения каждого из указанных типов. Изложение будет довольно общим, поскольку мы не будем уделять особого внимания решениям в конкретных областях применения. Но подобное обобщенное изложение может навести на размышления о широких возможностях практического применения во многих областях.
При рассмотрении типов решений мы воспользуемся тем, что каждая организация так или иначе связана с наукой и техникой. Организация может основываться на определенной технике, она может использовать определенную технику в своей деятельности, она может производить продукцию (как материальную, так и нематериальную), в которой воплощены определенные научно-технические достижения. Каждую технологию, с которой связана организация, окружает научно-техническая среда, состоящая из конкурирующих, поддерживающих и дополняющих видов технологии. Решения, касающиеся любого аспекта организации, должны учитывать возможные изменения в технологии, с которой связана организация, а также изменения в научно-технической среде.
Изменение целей организации. Определение целей организации дает ответы на следующие вопросы. Какую функцию должна выполнять наша организация? Какой тип организации нам хотелось бы иметь? Ответы на эти вопросы обусловлены технологией, и может потребоваться их изменение при изменении технологии.
Проблема выполняемых функций вызывает множество дополнительных вопросов. Хотим ли мы полностью связать себя с определенным видом технологии? С определенным сырьем? С определенным
354
технологическим процессом или технологическим методом? С определенной проблемой?
Если организация сделала выбор, полностью связав себя с определенным видом технологии, она рискует столкнуться с тем, что ее. функции перейдут к другим организациям, связанным с лучшими или преемственными видами технологии. Рассмотрим, например, пассажирские пароходные и железнодорожные компании. Они решили, что их функции состоят соответственно в перевозке пассажиров на пароходах и по железнЫм дорогам. Если тот вид технологии, с которым они отождествили свои интересы, устарел ввиду конкуренции со стороны нового вида технологии, то они устарели вместе с ним. При решении, что их функция заключается в пассажирских перевозках любыми видами транспорта, они могли бы изменить свою деятельность, вложив средства в конкурирующий вид техники. И пароходные, и железнодорожные компании могли бы принять участие в авиаперевозках. Или, например, железнодорожные компании могли бы принять участие в скоростных транзитных перевозках, в автобусных перевозках или любых других подходах к общей задаче перевозки людей. Возможно, что их попытки произвести подобные изменения могли бы быть заблокированы контролирующими ведомствами, в которых конкуренция рассматривается как конкуренция между видами транспорта. Тем не менее добровольно или вынужденно они сохранили исключительную связь с определенным видом технологии, что в конечном счете завело их в тупик. Как правило, организации, попавшие в тупик, обнаруживают, что им становится труднее привлекать компетентных управляющих и молодых работников, которые видят,, что у организации нет будущего и что их старые сотрудники заинтересованы главным.образом в своей личной безопасности. Таким образом, организация, которую в прошлом отождествляли с единственным видом технологии, может захотеть изменить или расширить выполняемые ею функции, как только она поймет, что используемый конкретный вид технологии превзойден другим видом. Это не значит, что технологическое прогнозирование вынуждает изменять или расширять цели. Мы говорим только, что решение изменять или не изменять должно быть обдуманным и должно основываться на прогнозе соответствующих областей науки и техники.
Если организация сделала выбор, полностью связав себя с определенным сырьем или материалом, она рискует столкнуться с тем, что ее функции перейдут к другим организациям, связанным с другими исходными материалами, которые могут выполнять ту же функцию с меньшими затратами, или более эффективно. Таким образом, это относится к дойолняющей технологии, основанной на использовании определенного материала и на использовании потенциально конкурентоспособных материалов. Если составитель технологического прогноза укажет, что при традиционном использовании материала он будет заменен другим материалом, то организация может пожелать использовать также и другой материал или может захотеть найти другие приложения для своего прежнего материала.
355
Рассмотрим, например, компанию, которая эксплуатирует угольные шахты. В прошлом ее отождествляли с производством угля, который использовался как топливо. Прогнозы технологии для производства энергии и тепла могут показать, что вследствие изменений в данной технологии уголь может быть заменен другими видами топлива. Компания в таком случае может захотеть использовать топливо вообще, а не просто уголь. Или она может захотеть найти другие области применения угля, например в качестве исходного материала для химического синтеза. В этом случае могут принести пользу прогнозы соответствующих разделов химической промышленности. И наконец, компания может воспользоваться более прямым подходом, начав такие научные исследования и разработки в области технологии для производства тепла и энергии, которые помогли бы сохранить конкурентоспособность угля. И вновь прогноз потенциальных возможностей углепотребляющей технологии помог бы при принятии соответствующих решений.
Если организация сделала выбор, полностью связав себя с определенным технологическим процессом или технологическим методом, она рискует столкнуться с тем, что ее функции перейдут к организации, связанной с другими технологическими процессами или техническими методами, которые могут добиться того же результата более дешевыми или более эффективными средствами. Таким образом, это относится к иным видам технологии, которые могли бы выполнять одну и ту же функцию. Это относится также к другим функциям, которые могут быть выполнены с помощью технологического процесса, с которым связаны рассматриваемые организации, и, таким образом, касается других видов технологии, которые выполняют иные функции. Рассмотрим, к примеру, компанию, которая в прошлом производила ткань для одежды. Прогнозы технологии одежды, такой, как применение нетканых материалов или бумаги, позволят выявить степень угрозы, которую они представляют для ее традиционной продукции. Компания может пожелать расширить сферу своей деятельности, связать ее вообще с одеждой независимо от того, используются ли для этого тканые или нетканые материалы или ткань вообще не употребляется. И наоборот, она может пожелать сохранить свою привязанность к текстильной промышленности, но найти ей другое применение. Тогда компания заинтересуется применением тканей не для одежды, и в этой связи будет заинтересована в составлении прогнозов соответствующих областей технологии. Она может также заинтересоваться изготовлением материалов, отличных от тканей, как, например, металлического волокна, стеклянного волокна и т. д. Тогда компания будет пытаться определить функции, которые могут выполнять эти материалы, и будет заинтересована в составлении прогнозов конкурирующих видов технологии, выполняющих те же функции.
Если организация сделает выбор, оставшись целиком связанной с определенной проблемой, то она подвергается риску, что проблема будет решена, возможно, в результате ее собственных усилий и что
356
выполнение ее функций тем самым закончится. Одной иллюстрацией организации, первоначально отождествляемой с решением конкретной проблемы, может служить Национальный фонд. Эта организация была основана для борьбы с полиомиелитом путем оказания помощи страдающим этой болезнью и путем организации исследований по лечению и профилактике этой болезни. В конце концов стало ясно, что проблема близится к полному разрешению, что в немалой степени обязано деятельности самого фонда. Фактически это было прогнозом медицинской технологии. Тогда организация оказалась перед выбором. Следует ли ей придерживаться первоначальной ориентации исключительно на данную проблему, концентрируя свои усилия на оказании помощи все меньшему числу людей, все еще страдающих от полиомиелита, и отказавшись от поддержки исследований? Или следует обратиться к более широкой сфере деятельности? Эта конкретная организация понимает, что ею был подготовлен ряд талантливых специалистов и создана организационная структура, которые могли быть использованы при выполнении разнообразных задач, и общество понесет ущерб, если эти возможности не будут использованы. Поэтому организация изменила свои цели. Вместо того чтобы продолжать заниматься исключительно одной проблемой, она расширила сферу своей деятельности. Такая ситуация, когда организация, учрежденная для решения определенной проблемы, обнаруживает, что она находится на грани смены другой, встречается довольно-таки часто. При этом технологический прогноз, относящийся не только к проблемам, с которыми связана данная организация, но и к другим проблемам, может оказать помощь в решении того, выбирать ли новые цели и если да, то какие именно новые цели выбрать.
Вопрос о типе желательной для нас организации относится к таким вещам, как размер, степень специализации, степень постоянства. Каждая из этих характеристик годится для сознательного выбора, на который может повлиять технологический прогноз.
Что касается размера, то организация должна рассматривать не только абсолютный размер, но и размер относительно величины других сходных организаций. Преимущества, которые предоставляет небольшой абсолютный размер организации, заключаются обычно в ее большей гибкости, в более быстрой реакции на внешние перемены и, в общем, в более «дружественной» атмосфере. Преимущества иметь большую в абсолютном смысле организацию заключаются в возможности затрачивать больший объем ресурсов на достижение определенной цели, в большем разнообразии благоприятных возможностей работы (местоположение, род деятельности и т. п.) для ее членов или служащих, в больших возможностях осуществлять широкий круг полномочий и обязанностей. Таким образом, имеются достаточные основания для выбора любой из этих целей. Однако этот выбор не может быть сделан без учета внешних обстоятельств. Один серьезный недостаток меньшей организации состоит в ее слабой конкурентоспособности. С другой стороны, относительно не
357
большие организации часто удостаиваются меньшего нежелательного внимания со стороны «посторонних». Поэтому имеются также веские основания для выбора вполне определенного размера организации, поставленного в качестве цели.
Оба решения, касающиеся как абсолютного, так и относительного размера организации, обусловлены технической оснащенностью организации. Например, если тот вид технологии, с которым связана организация, требует определенного минимального масштаба применения, необходимого для его эффективности или экономической конкурентоспособности, то это накладывает ограничения на минимальный размер организации, который можно установить в качестве своей цели. Выбор в качестве цели меньшего размера означает фактически решение прекратить существование. С другой стороны, если техника, с которой связана' организация, быстро изменяется, то привязанность к крупным сооружениям может оказаться равносильной сознательному выбору устаревшей технологии. Поэтому выбор размера организации должен основываться на прогнозе того вида техники, с которым связана организация.
Когда организация поставила перед собой цель, выраженную в виде функции, которую она будет выполнять в обществе, она должна принять решения относительно размаха своей деятельности. Будет ли она выполнять только небольшую часть функции, специализируясь на некотором ее аспекте, или она постарается выполнять все аспекты функции? В некоторой степени данное решение обусловлено решением относительно размеров организации. Менее крупные организации почти всегда вынуждены специализироваться, тогда как большие организации обладают обширными возможностями успешно выполнять все аспекты функции. Таким образом, решение о специализации зачастую необходимо принимать совместно с решением относительно размера. Решение о степени специализации включает некоторые из тех же самых соображений, которые учитываются при принятии решения относительно самой функции. Не заведет ли данная специализация в тупик? Как быстро нужно переходить от одной специализации к другой, когда эти специализации устареют? В какой мере технологическое прогнозирование может заранее «оповестить» о предстоящем устаревании специализации? Решение о расширении сферы деятельности затрагивает другие вопросы. Сколько видов технологии войдет в полный объем выбранной организацией функции? Что повлечет за собой обязательство о расширении деятельности — в отношении численности персонала, разнообразия профессий, разнообразия и количества оборудования, числа местоположений, организационной техники (приемов и методов)? И здесь опять-таки технологическое прогнозирование может предоставить информацию, на которой может быть основано рациональное решение.
Проблема степени постоянства существования важна как для самой организации, так и для общества, в котором она функционирует. Не все организации нуждаются в постоянном существовании, и не всем организациям следует постоянно существовать. Пока орта-
358
низация успешно и эффективно выполняет некоторую полезную функцию, общество заинтересовано в ее существовании. Однако если организация бесполезно и неэффективно растрачивает ресурсы, то общество предпочтет ликвидировать подобную организацию, высвободив ее ресурсы (особенно людей) для использования в других организациях. Не следует полагать, что каждая организация должна быть постоянной. Решение относительно степени постоянства существования организации должно приниматься сознательно.
Риск, связанный с решением о степени постоянства существования организации, состоит в возможности выбора слишком краткосрочной или слишком долгосрочной цели. Иными словами, некоторую организацию могут основать исходя из предположения, что она будет нужна только на короткое время, возможно, для решения ограниченной проблемы. Многие из ее организационных мероприятий будут иметь преходящий и временный характер. Однако может оказаться, что организация нужна в течение гораздо более длительного периода времени, чем первоначально предполагалось. При этом очень трудно перестроить организацию таким образом, чтобы она больше соответствовала своему постоянному характеру. Вследствие этого организация будет с трудом выполнять, возможно, важную функцию, будучи стесненной структурой, предназначенной для выполнения временной функции. И наоборот, может быть основана организация, которая, как предполагалось, будет существовать продолжительный срок или постоянно. Однако необходимость в ней исчезла, и ее следует расформировать. Образование постоянной структуры для достижения временной цели по меньшей мере неэффективно. В худшем случае постоянная организация может даже не заметить, что функция ее стала ненужной, и будет продолжать выполнять ее просто по инерции. Это тем более вероятно, чем дальше отстоит организация от конкурентной борьбы, подобной конкуренции на рынке. Коммерческая организация, функции которой больше не нужны, исчезнет почти сразу же. Государственная и частная, но некоммерческая организация зачастую может надолго пережить свои функции. Следовательно, при определении степени постоянства существования, на которое должна быть рассчитана организация, нужен прогноз постоянства выполняемых ею функций. В него будет входить прогноз любых изменений в технологии, с которой связана организация, а также конкурирующей и дополняющей технологии.
Организация неизбежно оказывает воздействие на общество, точно так же как общество влияет на нее. Пределы и интенсивность такого воздействия будут зависеть в некоторой степени от размеров организации и ресурсов, имеющихся в ее распоряжении, а также в известной степени от морального авторитета, которым обладает организация.
Изменение структуры организации. Существует два основных аспекта организационной структуры, на которые влияет технология. Это централизация в противоположность децентрализации и вертикальная интеграция в противоположность горизонтальной.
359
На степень необходимой централизации будет влиять характер выполняемой ею функции. Если деятельность организации «физически» рассредоточена, а деятельность в каждом местоположении отвечает непосредственно местным условиям, то требуется весьма незначительная централизация. И наоборот, если деятельность различных частей организации должна быть тесно скоординирована и интегрирована для того, чтобы организация вообще могла функционировать, то тогда необходима высокая степень централизации. (Примером этого может служить организация типа авиалинии.) Однако, хотя функция, выполняемая организацией, и влияет на нужную степень централизации, могут существовать технические пределы, ограничивающие желательную степень централизации или децентрализации, которую может достичь организация.
Большей централизации могут способствовать некоторые удачные методы управления и применения организационной техники. И наоборот, неподходящие методы управления могут воспрепятствовать централизации. Потенциальные возможности по передаче и обработке данных могут оказаться недостаточными для того, чтобы позволить одному центральному ведомству управиться с массой деталей, необходимых для эффективного функционирования организации. Следовательно, организация будет менее централизованной, чем она была бы в противном случае.
При принятии решений, касающихся степени централизации организации, руководитель получает помощь также и от прогнозирования соответствующих областей технологии. Требует ли технология, с которой связана организация, высокой степени централизации? Будет ли изменяться требуемая степень централизации? Будут ли изменения, вызванные ограниченностью методов и техники управления, будут ли они направлены в сторону увеличения централизации или децентрализации? Технологическое прогнозирование должно помочь ответить на подобные вопросы, давая возможность принимать более рациональные решения по этим проблемам.
Проблема вертикальной или горизонтальной интеграции связана с тем, хочет ли организация принять участие в каждом этапе выполнения какой-либо функции или она желает вместо этого специализироваться только на определенном этапе. Например, фирма по производству молочных продуктов, которая имеет свои фермы, использует собственные маслобойни, обеспечивает розничную продажу и доставку продукции, является вертикально интегрированной организацией. И наоборот, молочная фирма, которая использует много маслобоен, но покупает молоко у независимых производителей и продает свою продукцию только через розничные магазины, является горизонтально интегрированной организацией.
Как у коммерческих, так и у организаций других типов с каждым из указанных видов операций связаны свои преимущества и недостатки. Мы рассматриваем здесь то влияние, которое может оказать техническое развитие на способность организации придерживаться интеграции определенного типа.
360
Горизонтально интегрированная организация должна обеспечивать, чтобы ее технология соответствовала предшествующим и последующим этапам технологического процесса. Изменения должны по меньшей мере вынуждать организацию вносить достаточные для поддержания совместимости изменения в собственную технику, операции или и то и другое. Кроме того, организация может обнаружить, что для обеспечения совместимости ей становится необходимым проникнуть в более ранние или поздние этапы технологического процесса. Так, например, многие компании, занимающиеся производством радиоэлектронной продукции, прежде закупали отдельные компоненты у поставщиков (электроннолучевые трубки, сопротивления, конденсаторы и т. п.) и собирали из них готовые изделия. С появлением микроэлектронных и печатных схем радиоэлектронная продукция не производится путем сборки отдельных компонентов. Производится «целая единица», причем компоненты печатаются в виде схем на картоне все сразу. Поэтому многие компании взялись за производство своих собственных печатных схем. Фактически в результате технического развития, которое в некоторой степени изменило характер их продукции, они проникли в предыдущий этап технологического процесса — в изготовление «компонентов». Таким образом, они сделали шаг в сторону вертикальной интеграции. В качестве иллюстрации противоположной ситуации можно представить себе сталелитейную компанию, которая владеет собственными угольными шахтами. Изменения в технике угледобычи могут поставить перед компанией вопрос о том, стоит ли модернизировать оборудование на собственных шахтах для того, чтобы сохранить стоимость собственного угля ниже стоимости угля, купленного на стороне. Компания может решить, что для нее предпочтительнее не делать этого шага, и попытаться продать свои шахты компаниям, специализирующимся на добыче угля, предоставив им самим решать задачу по модернизации шахт. Это будет шагом в сторону от вертикальной интеграции.
При решении вопросов относительно вертикальной или горизонтальной интеграции очень важно учитывать изменения в технологии на каждом этапе технологического процесса и изменения в технологии, конкурирующей с данной на этом этапе. Если организация приняла решение в пользу вертикальной интеграции, то она сохранит контроль над несколькими последовательными этапами технологического процесса, что поможет ей обеспечить их совместимость. Однако она рискует обнаружить, что технология, конкурирующая с используемой ею на одном из этапов, приведет к устареванию ее собственных операций. Если организация примет решение в пользу горизонтальной интеграции, она избавится от обеспечения технического превосходства на всех этапах технологического процесса. Однако она подвергается риску, что изменения в технике на предыдущих или последующих этапах технологического процесса приведут к несовместимости ее собственной деятельности с техникой, используемой на этих этапах. Так же как и в других случаях принятия реше
361
ний, планирование, базирующееся на прогнозах соответствующих областей технологии, поможет лицу, принимающему решения, идти лишь на обоснованный риск.
Изменение распределения ресурсов среди элементов организации. Влияние техники на изменение распределения ресурсов относится главным образом к проблеме устаревания. Следует избегать капиталовложений или расходов на деятельность или оборудование, которое вскоре устареет. И наоборот, следует увеличивать капиталовложения или расходы в оборудование, в котором воплощены новые научно-технические достижения, или в операции, в которых участвует или используется новая техника. Конечно, это особенно важно в коммерческой деятельности. Рассмотрим, например, завод, на котором используется технологический процесс, не поддающийся существенному усовершенствованию, так как примененный в нем технический подход достиг предела своих физических возможностей. Ясно, что этот завод не следует расширять за счет такого же оборудования. Вместо этого расходы на такое оборудование должны быть минимально необходимыми для поддержания максимально эффективной его эксплуатации, тогда как основная часть ресурсов должна быть направлена на приобретение оборудования, представляющего собой следующее техническое поколение. Такое последующее поколение оборудования, конечно же, может быть установлено на той же фабрике, что и предыдущее поколение оборудования. Суть дела состоит в необходимости избегать приобретения устаревшего оборудования. Однако проблема изменения распределения ресурсов в предвидении технического развития не ограничивается коммерческими организациями. Рассмотрим, например, государственное ведомство, занимающееся установлением стандартов, правил техники безопасности и т. п. для техники, применяемой для выполнения определенной функции. Это ведомство не должно ждать до тех пор, пока новый технический подход не начнет использоваться в широких масштабах и начнут возникать трудности, прежде чем направить часть своих ресурсов на установление соответствующих стандартов. На основе технологического прогноза перехода к новому техническому подходу это ведомство должно предпринять некоторые действия, предупреждающие возникающие трудности задолго до того, как они станут серьезными. Точно так же оно должно сокращать затраты на работы, связанные с вытесняемым техническим подходом. Таким образом, для любой организации, на которую оказывает влияние техническое развитие (а сюда относятся почти все организации), технологические прогнозы могут оказать значительную помощь в обеспечении надлежащего распределения ресурсов, что дает возможность раньше приступить к использованию лучшей техники и избежать излишних расходов на деятельность с применением устаревающей техники.
Изменение расстановки людей в пределах организации. В значительной степени положение людей в организации непосредственно зависит от распределения ресурсов. Это особенно верно, когда распреде
362
ляемые «ресурсы» суть .фактически зарплата служащих. Этот вид изменения расстановки людей можно объединить с предыдущим вопросом распределения ресурсов. Здесь мы рассмотрим те изменения в расстановке людей, которые не вытекают автоматически из изменения распределения ресурсов. В значительной степени это заключается в служебных перемещениях людей определенной квалификации. Например, директор лаборатории может перевести ученого с выполнения задачи, связанной с устаревшей техникой, на выполнение задачи, относящейся к новой технике. При этом предполагается, что квалификация ученого может быть достаточна и что он одинаково способен выполнять обе задачи. Если это не так, то, прежде чем ориентировать ученого на выполнение новой задачи, может оказаться необходимым предоставить ему возможность дополнительной подготовки. Однако не все люди, вовлеченные в перемещения по службе, вызванные техническим развитием, обязательно должны обладать квалификацией, непосредственно связанной с новой технологией. Может понадобиться перевести на работу, связанную с новой технологией, и других специалистов, например бухгалтеров. Работа их при новом назначении будет близка их основной квалификации, но им, быть может, понадобится несколько модифицировать свою деятельность с учетом особых или необычных требований, предъявляемых их новым видом деятельности. Это может означать, что перемещения по службе надо производить достаточно заблаговременно, чтобы специалисты смогли ознакомиться с этими новыми требованиями до того, как они начнут выполнять свою новую работу в полном объеме. То же самое справедливо и в отношении контролирующего персонала, который должен достаточно хорошо познакомиться с новой сферой деятельности для того, чтобы эффективно контролировать ее непосредственных исполнителей. И наконец, может оказаться желательным ориентировать руководящий персонал на выполнение задачи по осуществлению перехода к новой технологии. Очевидно, что это должно быть сделано задолго до выделения ресурсов на новый вид деятельности. Следует заметить, что любое из указанных служебных перемещений может включать найм новых людей и увольнение людей, которых нельзя больше эффективно использовать для деятельности, связанной с новой технологией. Во всяком случае, изменение служебного положения людей любым из вышеописанных способов можно провести более рационально и упорядоченно, если положить в его основу прогноз тех изменений в технологии, которые и сделали необходимыми данные служебные перемещения. Без соответствующего прогноза эти перемещения персонала неизбежно будут произведены наспех. Это нежелательно с точки зрения отдельного человека, и организация может лишиться специалистов, которые благодаря своему большому опыту хорошо знают дело и которых можно было бы эффективно использовать при своевременном планировании.
Итак, роль технологического прогнозирования в принятии решений заключается в обеспечении лица, принимающего решения, ин
363
формацией о будущем уровне технологии. Имея эту информацию, руководитель может принимать более рациональные решения о необходимых изменениях целей организации, ее структуры, распределения ресурсов и назначения людей в организации. Он сможет предвидеть изменения в технологии и в связи с этим осуществлять переход от старой к новой технологии с меньшим нарушением деятельности организации.
Однако следует признать, что технологическое прогнозирование ни в каком отношении не принуждает лицо, принимающее решения, делать определенный выбор или производить определенные изменения. Оно просто предоставляет ему информацию, на основе которой надо принимать решения. Если, например, прогноз покажет, что технология, с которой связана организация, скоро будет полностью вытеснена, то может оказаться, что руководитель вынужден будет принять решение в пользу последующего поколения техники. Здравый смысл, по-видимому, продиктует ему, что не следует связывать себя с техникой, которая собирается исчезнуть. Но не прогноз принудил к этому решению. Решение принимается под давлением изменяющихся обстоятельств, а прогноз только информирует об этих изменяющихся обстоятельствах. Сам прогноз не заставляет принять определенное решение, или, собственно говоря, вообще какое-либо решение. Лицо, принимающее решения, вполне может игнорировать прогноз. Оно может отложить решение до тех пор, пока обстоятельства не приведут его к невозможности сохранения статус-кво и, возможно, приведут к ликвидации его организации. Роль прогноза состоит в предоставлении лицу, принимающему решения, возможности сделать разумный выбор из имеющихся вариантов, если перед ним еще открыта возможность хоть какого-то выбора. Прогноз не навязывает ему определенного выбора.
6. ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Цель технологического прогнозирования — обеспечить информацию, которая по крайней мере частично будет служить основой для планирования и принятия решений. Прогнозирование не самоцель. Если оно бесполезно для планирования и принятия решений, необходимость в прогнозировании отпадает.
Планирование — это деятельность, с помощью которой стараются учесть будущность нынешних решений, т. е. текущие решения сопровождаются будущими последствиями. С помощью планирования пытаются обеспечить, чтобы нынешние и будущие решения были эффективны в деле продвижения организации в направлении ее целей, что делается путем рассмотрения вопроса о том, согласуются ли последствия решений с этими целями.
Принятие решений представляет собой выбор оптимального из возможных вариантов, в частности выбор, включающий нахождение компромисса между несоизмеримыми величинами. Функция лица,
364
принимающего решения, состоит в осуществлении выбора в тех ситуациях, в которых затраты и доходы не измеряются в одних и тех же величинах, и поэтому невозможно просто вычесть затраты из доходов. Работе лица, принимающего решения, оказывают помощь несколько разновидностей системного анализа, целью которого является информирование его об имеющихся комбинациях затрат и доходов.
Технологическое прогнозирование — один из видов системного анализа, доступных лицу, принимающему решения. Оно информирует о будущих научно-технических условиях, включая технологию, с которой связана его организация, технологию, конкурирующую с имеющейся в организации, технологию, обеспечивающую и дополняющую то, что используется в организации. Имея такую информацию, руководитель получает возможность принимать рациональные решения об изменениях, которые нужно произвести в его организации, чтобы развить ее успехи.
ЛИТЕРАТУРА
1. D г о г Y. Public Policymaking Reexamined (San Francisco, Calif.: Chandler), 1968.
2. Dr or Y. The planning process: A facet design. Planning, Programming, Budgeting: A Systems Approach to Management (Chicago, Ill.: Markham), 1968.
3. D r u c k e r P. F. Long-range planning. Management Science, 1959, № 5, p. 238-249.
ГЛАВА 11
ПЛАНИРОВАНИЕ ИССЛЕДОВАНИЙ И РАЗРАБОТОК
1. ВВЕДЕНИЕ
Исторически сложилось, что технологическое прогнозирование более широко применяется в области планирования исследований и разработок, чем при планировании какого-либо другого вида деятельности. Такое положение возникло по двум причинам. Во-первых, новая технология оказывает более сильное воздействие на принятие решений в области исследований и разработок, чем в других областях деятельности потому, что исследования и разработки в большей степени связаны с новой технологией, чем с каким-либо другим видом деятельности. Во-вторых, до самого последнего времени единственными методами, применяемыми при технологическом прогнозировании, были интуитивные методы, зависящие от знания данной области деятельности. Поэтому исследования и разработки проводили специалисты, способные разрабатывать технологические прогнозы лишь в тех областях, в которых они работают. С появлением новых, более эффективных методов технологического прогнозирования отпала необходимость разрабатывать прогнозы исключительно с помощью интуитивных методов. Однако потребность в технологических прогнозах в области исследований и разработок не уменьшается, а наоборот, возрастает. Как отмечалось в гл. 8, масштабы расширения исследований и разработок не будут больше возрастать так, как они возрастали в прошлом. Поэтому умелое и эффективное использование уменьшающихся средств, выделяемых на исследования и разработки, приобретает все более важное значение. Таким образом, технологические прогнозы имеют более важное значение для планирования исследований и разработок, чем когда-либо ранее.
Новые, более совершенные методы дали возможность значительно улучшить планирование исследований и разработок по сравнению с методами, применявшимися еще совсем недавно, в начале 60-х годов.
Однако прежде чем говорить о планировании исследований и разработок, имеет смысл подробно рассмотреть тот вид деятельности, который мы называем «исследования и разработки». К какому виду деятельности относятся исследования и разработки? Насколько велики масштабы этого вида деятельности? Является ли этот вид дея-366
тсльности однородным или он состоит из самых различных компонентов?
Прежде всего отметим, что виды деятельности, объединяемые понятием «исследования и разработки», обычно характеризуются тем, что производятся впервые. Они включают поисковые работы по изучению новых фактов. Они также включают экспериментирование и проверку, связанные с попытками предсказать или объяснить полученные результаты на основе научных законов. Исследования и разработки часто предусматривают проведение точных измерений и больших расчетов. В силу этих особенностей исследования и разработки отличаются от большинства других видов деятельности.
Кроме того, исследования и разработки обычно представляют собой лишь небольшую долю суммарной деятельности рассматриваемой организации или всего общества. В настоящее время на исследования и разработки затрачивается примерно 3% ВНП США. В рамках той или иной отрасли промышленности этот показатель может колебаться от 1% до 15% суммы продаж. В рамках министерства обороны этот показатель может составлять примерно 10% бюджета министерства в зависимости от способа распределения некоторых видов издержек, таких, как жалованье военнослужащих. На исследования и разработки затрачивается примерно 8% суммарного федерального бюджета США. Следовательно, из-за сходства отдельных видов деятельности, объединенных в категорию «исследования и разработки», и вследствие сравнительно небольшого объема полученной суммарной группы этих видов деятельности было удобным объединить все эти виды деятельности в одну категорию. В действительности исследования и разработки являются совокупностью многих разнообразных единиц. Если развитие этих разнообразных единиц должно планироваться рационально, то необходимо определить их различия.
С точки зрения специалиста, планирующего исследования и разработки, самым существенным различием является различие между «исследованиями» и «разработками» или между «наукой» и «инженерией». Пайк [5] характеризует различие между ними следующим образом: «...мы рассматриваем инженерию как процесс, с помощью которого свойства вещества и источники энергии в природе становятся полезными для человека: мы считаем, что наука должна заниматься выявлением и систематизацией фактов, принципов и методов, особенно путем проведения экспериментов и выдвижения гипотез». С этой точки зрения целью науки является изучение окружающего мира, в то время как инженерия способствует использованию свойств окружающего мира в интересах человека. Мы будем отождествлять «исследования» с наукой, «разработки» с инженерией. Затем можно сказать, что исследования являются видом деятельности, ориентированным на явления, а разработки являются видом деятельности, ориентированным на проблему. Цель исследований заключается в том, чтобы улучшить понимание конкретных явлений; целью разработок является решение конкретных проблем.
367
Какова связь между исследованиями и разработками? Если рассматривать историю этих сфер деятельности, то первоначально существовала небольшая или вообще не было никакой связи между исследованиями и разработками. Существующее ныне представление о том, что то знание явлений, которое получено в результате исследований, будет использоваться на стадии разработок (речь идет о более эффективном решении каких-либо проблем), вероятно, возникло не раньше первой половины XIX в., когда инженеры-механики и инженеры-химики, а позднее инженеры-электрики начали использовать результаты научных исследований для повышения эффективности своей работы. До этого практически во все предшествующие эпохи инженеры и технологи использовали лишь «эмпирический опыт». Если в прошлом что-то проверялось и использовалось, то это «что-то» могло применяться вновь. Дополнительные модификации какого-либо изделия могли быть произведены на базе существовавшего опыта, т. е. основывались на успешном использовании предшествующей конструкции этого изделия. Финч [3] перечисляет ряд римских мостов и акведуков, построенных в течение нескольких сотен лет, начиная с первых лет республики и кончая последними годами империи. Этот список подтверждает существование традиции «эмпирических улучшений».
Искусство римских архитекторов совершенствовалось — от тяжеловесных сооружений на первых этапах строительства подобных сооружений до утонченных и смелых конструкций в последующие годы. Этот пример показывает, как постепенно, в течение ряда лет, человек приходил к пониманию того, какими тонкими могут быть арки моста, не теряя способности удовлетворительно выполнять свои функции.
Однако недостаток этого метода состоял в том, что при разработке какой-либо радикально новой конструкции невозможно было до ее создания ответить на вопрос, будет ли она функционировать. Следовательно, осуществление разработок, не основывающихся на результатах исследования законов природы, ограничено выбором между последовательными изменениями уже оправдавшей себя конструкции и принятием высокого уровня риска при разработке новых, а не апробированных на практике конструкций. Только тогда, когда была создана база необходимых знаний, появилась возможность определять с высоким уровнем достоверности предполагаемый характер функционирования инженерных конструкций. Важным моментом при анализе связей между исследованиями и разработками является то, что цель исследователя — понять то явление, которое может быть использовано при решении многих проблем; цель разработчика состоит в решении конкретной проблемы, и при этом он может опираться на знания о многих не связанных между собой явлениях. Не существует взаимно однозначного соотношения между явлениями, изучаемыми исследователями, и проблемами, которые решают разработчики. Связь между исследованиями и разработками не означает, что в настоящее время вся инженерная работа основывается на
368
данных науки. Существуют такие проблемы, которые должны быть решены даже тогда, когда отсутствует соответствующая научная база. В подобных случаях следует использовать эмпирические методы. Единственная альтернатива — оставить данную проблему нерешенной. Характерно, однако, что все эти эмпирические методы являются дорогостоящими, и их применение связано с риском.
Рассмотрев различия между исследованиями и разработками, мы определили, что целью исследований является прежде всего приобретение знаний. Результаты исследования могут быть описаны в терминах изучаемых явлений, метода или подхода, используемого при изучении явления, или в терминах научной дисциплины, требующей установления контроля над данным явлением. Однако их нельзя описать в терминах той же проблемы, для решения которой в конце концов будут применяться знания, полученные в результате исследований. Возьмем, например, ученого, занимающегося гидродинамикой. Результаты его исследования могут быть использованы для улучшения конструкции корпуса корабля, насосов или для совершенствования конструкции искусственного сердца. Однако ни один ученый, анализируя свое поведение в процессе работы, вероятно, не сможет определить, какую именно практическую цель он преследовал.
Как мы уже отмечали, разработки ориентированы на решение конкретных проблем. Разработчик с самого начала своей работы имеет в виду ту проблему, которую он желает решить. Он может с пристрастием относиться к одному типу решений в противоположность другому (например, инженер-электрик и инженер-механик, вероятно, дадут различные решения одной и той же проблемы), но его усилия направлены на решение данной проблемы. В общем, можно сказать, что разработчик в своей работе будет опираться на знание любых явлений, которые помогут ему в решении поставленной задачи. Так как существует ориентация всех видов разработок на решение конкретной проблемы, имеет смысл расчленить категорию «разработки» на следующие виды деятельности, направлен-1 ные на ее решение: «совершенствование технологии», «разработка нового изделия» и «испытания и оценка».
«Совершенствование технологии» является таким видом деятельности, который направлен на выявление возможностей нового решения проблемы. Такое решение может предусматривать применение нового технического метода или может означать повышение уровня функциональных характеристик старого метода. Конечным результатом усилий по совершенствованию технологии является создание, например, какого-либо рабочего элемента вычислительной системы, который, однако, непригоден для практического применения. Его можно охарактеризовать таким термином, как «настольная модель» («breadboard» или «brassboard»). Необходимо значительное повышение качества этого метода, прежде чем полученные результаты будут пригодны для промышленного внедрения или для применения в сложившейся практике (имея в виду решение той проблемы, для которой этот метод был предназначен).
13-165
369
С другой стороны, метод «разработки изделия» предназначен для получения решения, которое пригодно ,-для практического применения в широких масштабах. В результате может быть создано такое изделие, производство которого должно быть начато исходя из экономических интересов. Например, это изделие может также представлять собой средство программирования, которое будет применяться в широких масштабах. Предполагается, что по завершении работы по разработке изделия будет создана система сигнализации, которая может удовлетворительно функционировать в заданных условиях, т. е. она будет использована лицами или группами лиц, для которых была разработана.
«Испытания и оценка» также вид инженерной деятельности, целью которого является определение того, насколько хорошо будет функционировать изделие в конкретной окружающей среде или в конкретных заданных условиях. На этом этапе разработки убеждаются в том, что данное изделие удовлетворяет техническим условиям. Кроме того, проверяются те конструкторские расчеты, которые использовались при создании данного изделия и которые входят в программу совершенствования технологии или в программу разработки данного изделия. Этот вид деятельности может осуществляться производителем продукции для того, чтобы обеспечить необходимый уровень качества выпускаемой продукции; покупателем, который должен убедиться, что та продукция, которую он покупает, удовлетворяет установленным им техническим условиям; контролирующим ведомством, отвечающим за соответствие изделий или процессов определенным стандартам. В любом из этих случаев рассматриваемый вид разработок может осуществляться путем проверки изделия с помощью моделирования тех условий, в которых он должен функционировать (например, аэродинамическая труба; средства ускоренного испытания изделия на срок службы и т. д.), или путем проверки изделия в реальных условиях функционирования (например, прибор для испытания потребительских товаров; полигон для испытания ракет и т. д.).
Проанализировав различные виды деятельности (часто объединяемые вместе под общим названием «исследования и разработки»), мы перейдем к вопросу о том, почему эти виды деятельности необходимо планировать и какое именно планирование необходимо.
2. ИЗМЕНЕНИЕ И НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЬ
Шон [6] для иллюстрации двух возможных подходов к изменениям ссылается на двух древнегреческих философов (Парменида и Гераклита).
Парменид утверждал, что неизменность является единственной реальностью; изменение по своему существу противоречиво и поэтому является иллюзией. Гераклит же говорил, что изменение — единственная реальность, а неизменность — иллюзия. Шон полагает, 370
что в настоящее время мы рассматриваем мир с точки зрения Парменида. Мы считаем, что изменение происходит в рамках неизменной структуры. В той степени, в какой изменяется окружающий мир, мы рассматриваем это изменение как происходящее в соответствии с моделью, называемой «развитие». Развитие складывается из постоянных изменений, происходящих в рамках неизменной структуры тех или иных величин. Предполагается, что изобретение является рациональным, упорядоченным и планируемым процессом, считается, что изменение является управляемой функцией отдельных организаций и всего общества в целом; утверждается, что изменение происходит в рамках точно определенных организационных границ. В качестве доказательства этой позиции Шон предлагает использовать общую политическую и общественную реакцию на проект разработок, который обходится дороже, чем рассчитывали. Предполагается, что разработки являются рациональной, упорядоченной и планируемой деятельностью; если в процессе осуществления этой деятельности выявляются какие-либо недостатки, то единственным допустимым объяснением этого является либо некомпетентность, соответствующих специалистов, либо то обстоятельство, что они умышленно вводили в заблуждение тех, кто оплачивал разработки (обычно налогоплательщиков). Разработки по своему существу являются неопределенным видом деятельности, они поддаются планированию только в очень широких пределах, неожиданные явления должны учитываться вначале — все эти положения совершенно неприемлемы для нас. Представление о том, что неопределенность существует, соответствует взглядам сторонников учения Гераклита, мы же являемся последователями Парменида.
Сказать, что все мы являемся последователями учения Парменида, — это явное преувеличение. Например, все специалисты, непосредственно осуществляющие исследования и разработки, слишком хорошо знакомы с неопределенным характером своей работы. Они могут даже утверждать, что исследования и разработки по своей природе не поддаются планированию, что любые попытки упорядочить этот вид деятельности будут полностью сорваны в результате воздействия фактора неопределенности. Эту проблему мы будем рассматривать в следующем разделе книги. Однако мы хотели бы подчеркнуть, что неопределенность является существенным элементом исследований и разработок. Кроме того, следует признать, что Шон в основном прав, и неопределенность часто не оценивается должным образом как теми, кто не имеет непосредственного отношения к исследованиям и разработкам, так и теми, кто отвечает за управление ими, но не имеет непосредственного опыта в их проведении. Такие специалисты часто оценивают конструкцию какого-либо рабочего элемента вычислительной системы, так же как оценивают проект жилого дома. Если конструкция в какой-либо своей части не соответствует тому, что было задумано, они критикуют разработчика таким же образом, как критиковали бы архитектора, который спроектировал жилой дом без ванной комнаты. Они не понимают, разницы
13*
371
в степени неопределенности, имеющей место при проектировании жилого дома и при разработке рабочего элемента вычислительной системы, представляющего собой значительное улучшение уровня технических возможностей.
Следовательно, с точки зрения планирования исследований и разработок следует признать, что в данном случае мы имеем дело с неопределенностью. Кроме того, имеет смысл классифицировать неопределенность. Абернети [1] разделяет неопределенность, имеющую место в проектах исследований и разработок, на три вида: техническая неопределенность, неопределенность целевых объектов (целей) и неопределенность производственных процессов.
Техническая неопределенность связана с вопросом о том, могут ли быть решены технические проблемы, чтобы запланированный результат был достигнут. На начальной стадии любого проекта исследований и разработок существуют нерешенные технические вопросы, например, такие, как:
Могут ли явления, служащие объектом исследования, быть выявлены и объяснены с помощью имеющегося лабораторного оборудования?
Можно ли достичь желаемого уровня функциональной характеристики с помощью определенного технического метода, имея в виду удовлетворение ограничений по весу, мощности, размеру и ,т. п.?
Можно ли достичь этой же цели при средних затратах и можно ли при этом получить приемлемый уровень надежности?
Несмотря на глубокое исследование соответствующего явления и использование научно обоснованных расчетов производительности труда, все перечисленные выше вопросы никогда полностью не могут быть решены заранее. Не существует иного способа ответить на них, кроме как осуществить проект. Следовательно, неизбежно то, что некоторые проекты не будут выполнены, поскольку техническая неопределенность есть та реальность, которую специалист, занимающийся планированием исследований и разработок, не может игнорировать.
Неопределенность целей связана с вопросом о том, правильны ли технические характеристики, установленные для программы исследований и разработок. Другими словами, это вопрос относительно того, может ли проект, даже если он соответствует техническим целям, быть выполнен удовлетворительно. Абернети отмечал, что в прошлом неопределенность целей являлась основным фактором неудачи при осуществлении проектов военных исследований и разработок. Эти неудачи обычно выявляются только на заключительной стадии разработок, когда данное изделие, являющееся результатом реализации конкретного проекта, начинает использоваться для выполнения определенных функций.- Типичные неудачи подобного рода связаны с непредвиденными взаимодействиями системы и подсистемы, неучтенными практическими соображениями (например, хранение, транспортировка и условия окружающей среды, в которой данное изделие должно находиться и функционировать), непринятыми во внимание 372
возможностями потребителя. Этот тип неопределенности относится не только к военной продукции. Абернети ссылается также на исследования других авторов, которые утверждают, что две из трех промышленных разработок отвергаются в период между началом их разработки и моментом одобрения их потребителем. По-видимому, основные причины этого явления имеют нетехнический характер; они зависят от успешности реализации разработанного изделия.
В основе этого вида неопределенности лежат личные и управленческие проблемы, конфликты интересов, неточности в договорах и т. п. Даже если цели данного проекта технически осуществимы, а готовое изделие пригодно для использования, — даже в этом случае реализация проекта может не удастся по организационным или управленческим причинам. Неопределенность подобного вида неизбежна, поскольку цель проекта разработок всегда состоит в том, чтобы получить такое изделие, которое никогда не производилось раньше. Невозможно разработать такой проект, осуществление которого могло бы гарантировать достижение успеха, несмотря на многочисленные примеры удачных проектов разработок, а также на расширение наших знаний в области поведения людей. Следовательно, неопределенность производственных процессов неизбежна.
Поскольку неопределенность постоянно сопутствует всем видам деятельности, связанным с проведением исследований и разработок, руководители, отвечающие за их осуществление, должны учитывать в своей работе этот тип неопределенности. Как уже отмечалось в предыдущей главе, цель планирования состоит не в том, чтобы устранить риск, а в том, чтобы помочь специалисту, принимающему решение, принять обоснованный риск. Это утверждение применимо к планированию исследований и разработок, а также и к другим видам деятельности. Рассмотрим проблему планирования исследований и разработок с этой точки зрения.
3. ПОТРЕБНОСТЬ В ПЛАНИРОВАНИИ
ИССЛЕДОВАНИЙ И РАЗРАБОТОК
Потребность в планировании исследований и разработок возникает из самих целей, поставленных перед исследованиями и разработками. Почему организации и государство проводят исследования и разработки? Что они стремятся получить от исследований и разработок? На эти вопросы не существует однозначного ответа.
Однако ясно, что основной целью исследований и разработок является создание условий и вариантов для выбора. Исследования и разработки дают возможность данной организации сделать выбор среди вариантов, которые в противном случае просто не могли бы существовать.
Например, никакие дополнительные улучшения парафиновых свечей не смогли бы помочь им достичь эффективности карбидной
373
лампы, не говоря уже об электрической лампе с вольфрамовой нитью накала. Исследования и разработки были необходимы для того, чтобы сделать другие варианты доступными. Изготовители свечей могли не заниматься исследованиями и разработками, общество же в целом было заинтересовано в изучении дополнительных вариантов. Более того, многие организации получали выгоду от наличия дополнительных вариантов. Следовательно, любая организация может рассматривать свою программу исследований и разработок как средство разработки полезных для нее дополнительных вариантов.
Однако с точки зрения руководителей любой организации, не все варианты имеют одинаковую ценность. Одни варианты будут иметь большую ценность по сравнению с другими, независимо от единиц измерения окупаемости затрат на исследования и разработки (доллары, увеличение продолжительности жизни, повышение уровня национальной безопасности и т. п.).
Аналогично этому затраты на исследования и разработки для различных вариантов будут разными. Одни варианты могут быть получены с относительно небольшими, а другие со значительными затратами.
Если затраты и «вознаграждения» по каждому проекту исследований и разработок были бы определены совершенно точно, то в таком случае проблема принятия решений была бы сравнительно простой. Специалист, принимающий решения в данной организации, мог бы выбрать из проектов исследований и разработок такой, который обеспечил бы его организации максимальную суммарную окупаемость затрат или же, что равноценно, такой проект, который обеспечивал получение желаемого уровня окупаемости при минимальных расходах. Затраты и эффективность исследований и разработок измеряются в различных единицах. Даже если состояние затрат и окупаемости исследований и разработок точно известно, возможны реальные решения относительно соотношений несопоставимых величин. Тем не менее, если были установлены соотношения, выбор соответствующих программ исследований и разработок может быть сделан на основе простых рациональных расчетов.
Однако на практике принятие решений относительно выбора проектов исследований и разработок не является простым делом. Как мы видели в предыдущем разделе, исследования и разработки неизбежно связаны с неопределенностью. В начале составления проекта исследований и разработок не существует уверенности в отношении того, окупятся ли затраты и какова будет величина окупаемости, если она вообще будет иметь место. Следовательно, решение приступать или не приступать к проведению исследований и разработок связано с риском. (Строго говоря, такое решение является решением, принятым в условиях неопределенности.)
Таким образом, цель планирования исследований и разработок, как и любой другой вид деятельности, состоит в том, чтобы помочь специалисту, принимающему решение, принять необходимый уровень риска. Задача состоит в том, чтобы помочь ему выбрать один 374
проект (либо ряд проектов), который предоставит ему возможность рассчитывать на окупаемость исследований и разработок.
На этом этапе следует установить, возможно ли планирование исследований и разработок. Неопределенность настолько велика, что рациональное планирование невозможно. Такого мнения придерживаются те, кто отрицает возможность планирования исследований и разработок. Они считают, что решение должно быть принято на основе персонального выбора непосредственно участвующих в этой работе специалистов. Предполагается, что они лучше знают, какие именно проекты могут быть реализованы с большим успехом. Однако не является ли неопределенность непреодолимым препятствием и для этих специалистов?
Если они действительно могут в определенной степени снять неопределенность, то могут ли их представления о вероятности успеха быть переданы специалисту, принимающему решение?
Мы видим, что эта попытка обойти этап планирования не оправдывает себя. Всегда находятся более привлекательные проекты исследований и разработок, которые могут быть разработаны, но осуществление которых невозможно при имеющихся ресурсах. Выбор вариантов производится несколькими способами. Даже в том случае, когда право выбора проекта остается за соответствующими учеными и инженерами, потребность в выборе вариантов не устраняется. Таким образом, несмотря на высокую степень неопределенности, связанную с исследованиями и разработками, нельзя избежать планирования и принятия решения. Цель рационального планирования состоит в оптимизации процесса составления проектов исследований и разработок, с тем чтобы были разработаны лучшие планы и приняты лучшие решения, чем это могло быть сделано в противном случае.
Можно привести много примеров удачно составленных проектов исследований и разработок. Вот некоторые из них:
Манхэттенский проект, результатом осуществления которого было создание атомной бомбы в 1945 г.;
программа создания баллистических ракет ВВС; реализация этой программы привела к созданию первой межконтинентальной баллистической ракеты в США;
проект «Поларис», реализация которого привела к созданию ракеты «Поларис», запускаемой с подводной лодки;
проект «Аполлон», его реализация привела к высадке человека на Луну.
Не следует думать, что такие примеры можно найти только в военной области или в сфере исследования космического пространства. Можно привести гораздо больше примеров из области промышленности, но они менее значительны. Такие примеры не ограничиваются только проектами разработок. Существует много удачно спланированных исследовательских проектов. Например, работы по изменению генетического кода. Эта работа, которая оказалсь в итоге успешной, была выполнена в ряде районов и продолжалась несколько
375
десятилетий; этой работой занималось также небольшое число, исследовательских групп, которые осуществили тщательно спланированные программы исследований, давшие хорошие результаты [2]. Разумеется, программа исследований должна быть достаточно гибкой. Работа, которая выполняется на более поздних этапах, зависит от того, что изучается на ранних этапах; точный характер тех выводов, которые вы желаете получить на любом этапе исследований, нельзя предсказать (среди исследователей распространен следующий афоризм: «Если вы знаете, что вы собираетесь найти, то это не исследование»). Тем не менее в прошлом существовали такие программы исследований, которые были разработаны с необходимой степенью гибкости и которые в Итоге были успешно завершены (в основном за счет удачного планирования).
Имеется еще один довод против планирования исследований и разработок, который мы должны рассмотреть: если даже планирование исследований и разработок возможно, оно все же нежелательно. Исследования и разработки зависят от творческих способностей отдельных ученых или инженеров. Планирование убивает этот необходимый творческий элемент, уничтожая инициативу ученого. Это утверждение часто принимает следующую форму: «Вы не можете планировать важное научно-техническое достижение». Следует признать, что такое планирование, которое является слишком жестким и чрезмерно детальным, может действительно удушить инициативу и убить творчество. Это справедливо для всех областей деятельности, а не только для исследований и разработок. Несомненно также, что слишком жесткое и детальное планирование представляет большую опасность именно для исследований и разработок, поскольку творческий элемент имеет здесь более важное значение, чем, например, в сфере производства. Но это — опасность, которая сопутствует всему процессу планирования.
Как мы уже указывали, планирование должно быть достаточно гибким, чтобы учитывать инициативу отдельных специалистов. В действительности планирование исследований и разработок должно способствовать развитию условий, ведущих к усилению творческого начала в работе специалистов. Даже если важное научно-техническое достижение нельзя заранее спланировать, специалист, занимающийся планированием, может попытаться убедить нас, что это достижение более вероятно по его плану, чем по какому-либо другому. План должен быть достаточно гибким, чтобы учитывать появление неожиданных событий, поскольку в исследованиях и разработках мы неизбежно имеем дело именно с такими событиями. Признавая то обстоятельство, что слишком жесткое планирование может затруднить проведение исследований и разработок, в то же время необходимо отвергунть довод о том, что исследования и разработки не должны вообще планироваться. Планирование и принятие решений неизбежны. Поэтому они должны осуществляться по возможности на максимально высоком уровне. Специалист, ответственный за планирование исследований и разработок, занимается решением следующих проблем:
376
устанавливает основные области применения исследований и разработок;
изучает возможности исследований и разработок;
разрабатывает конкретные проекты в рамках основных областей исследований и разработок;
планирует использование рабочей силы,
занимается проблемами финансирования исследований и разработок.
4. ЧТО НЕОБХОДИМО ПЛАНИРОВАТЬ ?
Какими проблемами должен интересоваться специалист, планирующий исследования и разработки? Как и любой другой специалист, занимающийся планированием, он начинает свою работу с определения тех задач или целей, которые должны быть реализованы. Затем он занимается разработкой производственных процессов, устанавливает последовательность этапов решения задач и достижения поставленных целей, используя при этом соответствующие средства и ресурсы.
Ни одна из этих проблем не может быть решена независимо от других, поскольку они в большей степени взаимосвязаны. Однако удобно рассмотреть их отдельно.
Выбор основных областей исследований и разработок является решением, в большей степени зависящим от будущих событий. Требуется много времени для создания возможностей в определенной области (например, физика низких температур, турбореактивные двигатели), и их перемещение в другую область также требует времени. Следовательно, первоначальный выбор должен быть выбором с высокой степенью вероятности, которая будет необходима в течение длительного времени. Изменения или дополнения, если они необходимы, должны производиться с учетом того, что они с высокой степенью вероятности будут служить долгосрочным целям данной организации.
Если выбраны основные области применения исследований и разработок, то следует подумать о возможностях реализации исследований и разработок. Иначе говоря, следует предусмотреть возможность использования лабораторий, испытательного оборудования и дополнительных средств, таких, как машиностроительные заводы. В течение ближайшего времени перспективы решений в области возможностей реализации исследований и разработок являются просто показателем времени опережения конструкции. Планирование производства изделия должно начинаться заранее, чтобы оно могло быть готово тогда, когда это потребуется. Однако в течение более длительного периода времени перспективы решений в области возможностей (средств) реализации исследований и разработок охватывают уже весь срок их службы. При расчете срока службы необходимо ответить на ряд вопросов. Какова вероятность того, что они будут
377
пригодны для использования в течение длительного периода времени? Какова вероятность того, что они будут модифицироваться, чтобы удовлетворить возросшие потребности, и когда эта модификация должна быть произведена? Какова вероятность того, что та цель, для достижения которой они были созданы, может исчезнуть?
Выбор конкретных проектов в рамках основных областей исследований и разработок является краткосрочным и среднесрочным планированием. Осуществление некоторых проектов должно быть начато в ближайшем будущем. Это краткосрочные планирования. Лицу, занимающемуся планированием, необходимо знать вероятность успешной их реализации; в этом случае он должен также знать вероятность того, что результаты будут полезными. Кроме того, необходимо иметь некоторое представление о том, что будет сделано в отношении освободившейся рабочей силы и технических средств, когда эти проекты будут реализованы. Это среднесрочное планирование, и, разумеется, оно может быть изменено прежде, чем будет выполнено. Тем не менее необходимо знать, насколько вероятно, что эти ресурсы будут использоваться эффективно после того, как они будут высвобождены от выполнения своих текущих задач. Иначе говоря, он идет на риск того, что дорогостоящие специалисты и технические средства могут не использоваться из-за отсутствия соответствующей загрузки. В любом случае проекты должны быть выбраны таким образом, чтобы они не могли выйти за рамки основных областей исследований и разработок, выбранных на долгосрочной базе, поскольку уже определены трудовые и материальные ресурсы. Кроме того, эти проекты должны быть разработаны так, чтобы они соответствовали краткосрочным и долгосрочным целям данной организации.
Планирование рабочей силы охватывает составление полного спектра кратко-, средне- и долгосрочных планов. Решения, связанные с наймом людей, относятся к краткосрочному планированию. Однако они также имеют долгосрочную сферу применения. Какова вероятность того, что услуги специалиста данной квалификации будут требоваться в течение длительного периода времени? Нужно ли его удерживать на работе или следует освободить от работы? Если он остается на работе, должен ли он пройти дополнительную подготовку, чтобы повысить свою первоначальную квалификацию, или же следует обучить его новой специальности? Какую новую специальность он должен получить? Какова наилучшая структура специальностей в данной организации, учитывая как краткосрочные, так и долгосрочные цели? Какие изменения в структуре специальностей требуются, чтобы они соответствовали изменяющимся условиям? Какова вероятность того, что специалисты тех или иных специальностей больше не будут нужны или что потребуются работники других специальностей?
Планирование в области финансирования исследований и разработок имеет две особенности. Первая особенность заключается в финансировании проведения самих исследований и разработок. Необходимо решить проблему финансирования отдельных проектов так, чтобы можно было синхронизировать затраты, с тем чтобы не
378
допускать максимума и минимума общей суммы издержек. Второй особенностью планирования в области финансирования исследований и разработок является финансирование затрат, связанных с использованием результатов исследований и разработок. После того как проект достигает стадии осуществления, результаты должны быть реализованы. Обычно это означает внедрение изделия в производство. Однако если результатом реализации проекта является методика, процедура или если он приводит к углублению понимания проблемы, то их использованием должны заниматься другие лица. И в том и другом случае эта фаза использования обычно требует расхода значительных денежных средств, возможно таких же, какие были затрачены на проведение самих исследований и разработок. Следовательно, специалист, планирующий исследования и разработки, должен учитывать возможность получения хороших результатов и таким образом планировать финансирование работы, чтобы стимулировать использование полученных результатов.
Каждой из этих проблем, представляющей интерес для лица, занятого планированием исследований и разработок, свойственна некоторая степень неопределенности. Лицо, ответственное за планирование, в своей работе должно учитывать наличие этой неопределенности и давать возможность специалисту, принимающему решения, пойти на необходимый риск, поскольку специалист, принимающий решения, не может полностью избежать его.
5. РОЛЬ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО
ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Роль технологического прогнозирования как составного элемента планирования и пропесса принятия решений состоит в том, чтобы преобразовать неопределенность в риск. Хотя и не вся, но значительная доля неопределенности может быть преобразована в риск. Что касается прогноза, то специалист, занимающийся планированием, или лицо, принимающее решения, уже не сталкивается с полной неопределенностью. но имеет некоторое представление о шансах «за» и «против» различных вариантов действий. Рассмотрим теперь некоторые методы, с помощью которых технологическое прогнозирование становится частью планирования исследований и разработок.
Национальная академия наук США [4] обобщила роль технологического прогнозирования следующим образом: «Работа по технологическому прогнозированию, т. е. проектированию будущих технологических возможностей и вероятностей в их взаимодействии с обществом, экономикой и с окружающей средой, может обеспечить получение важных ориентиров для определения новых целей в области прикладных исследований и для подготовки ученых и технологов к новым возможностям». Иначе говоря, технологическое прогнозирование может быть полезно при постановке целей программ исследований и разработок и при определении тех возможностей, которые
379
могут быть использованы. Исследуем теперь каждую из этих возможностей более подробно.
Определение целей для технологии может колебаться от постановки краткосрочных целей для выполнения текущих проектов до постановки долгосрочных задач, которые должны быть решены путем выполнения последовательного ряда проектов, может быть, используя еще не сформулированные технические методы. Эти цели возникают из возможных достижений конкурентов, необходимости удовлетворять потребности, определяемые дополняющей технологией, а также необходимости удовлетворять конкретные потребности потребителя. Основная задача любого проекта или долгосрочной программы исследований и разработок состоит в том, чтобы полученные результаты были не хуже, чем те, которые могут быть достигнуты конкурирующими программами. Следовательно, постановка целей связана с двумя проблемами. С одной стороны, цели должны быть установлены на таком уровне, чтобы выдержать конкуренцию. С другой стороны, эти цели не должны быть установлены на слишком высоком уровне, который ограничивает возможность их достижения, поскольку в этом случае реализация проекта может вообще не дать никаких результатов. Поэтому лицу, занимающемуся планированием исследований и разработок, необходимо иметь некоторое представление о том, какие уровни функциональных характеристик > различных технических методов будут достигнуты (т. е. какие уровни функциональных характеристик следует ожидать) в заданное время. Какова вероятность того, что будет соблюдаться или превышен определенный уровень производительности труда? Какова вероятность неудачи при постановке цели на данном уровне? На вопросы такого типа можно получить ответ, воспользовавшись данными технологического прогнозирования.
Если две технологии являются взаимодополняемыми, то достижения, полученные в одной технологии, должны соответствовать достижениям, полученным в другой. Это обстоятельство часто может использоваться при постановке целей одной технологии на основе прогноза другой технологии. Например, предположим, что лицо, занимающееся планированием, интересуется конструкционными материалами, используемыми в самолетостроении. Ему необходимо знать тепловые и механические нагрузки, которые эти материалы должны выдержать, если их предполагают использовать в самолетостроении. Следовательно, чтобы установить требования к материалам, применяемым в исследованиях и разработках, необходимо располагать прогнозом относительно скорости и высоты полета самолета. Эти прогнозы дают представление о том, какие нагрузки будут возникать во время полета и выдержат ли материалы, используемые в самолетостроении, эти нагрузки. В данном случае авиаконструктор может таким же образом использовать прогноз материалов, чтобы убедиться в том, что его конструкция практична, т. е. что существует вероятность того, что такая конструкция может быть создана тогда, когда наступит соответствующее время.
380
Для определения целей исследований и разработок могут быть также использованы прогнозы заданного уровня или степени применения конкретных технологических процессов. Например, прогноз количества ежедневных телефонных вызовов на линии Нью-Йорк — Сан-Франциско был бы необходим для определения целей исследований и разработок в области создания системы связи через искусственный спутник Земли. Для установления целей исследований и разработок по созданию контрольного оборудования для обеспечения воздушных перевозок по маршруту Бостон — Вашингтон был бы необходим прогноз количества ежедневных рейсов самолетов по этому маршруту. При установлении целей исследований и разработок по сокращению степени загрязнения окружающей среды в бассейне конкретной реки был бы полезным прогноз производства электроэнергии. Во всех этих случаях прогнозы используются для определения вероятности того, что будут достигнуты заданные уровни функциональных характеристик. Это обеспечивает цель или сходный уровень для проекта, задача которого состоит в повышении существующего уровня этих же самых функциональных характеристик. Кроме того, это обеспечивает задачу для любой технологии, которая должна оставаться совместимой с единственным существующим прогнозом или удовлетворять созданные им потребности. Затем лицо, занимающееся планированием исследований и разработок, сможет исходить в своей работе из оценок вероятности того, что определенные уровни характеристик либо будут достигнуты, либо потребуются в дальнейшем.
Возможности, которые могут быть использованы, обычно своим возникновением обязаны двум причинам. Первой причиной являются достижения дополняющей технологии, что позволяет технологии функционировать, опираясь на процесс технологии при достижении более высокого уровня функциональных характеристик. Другой причиной являются достижения в области создания приборов, контрольного оборудования или методов, которые открывают перед учеными и инженерами новые возможности.
Дополняющая технология часто может рассматриваться как «технология, которую мы получаем со стороны». Одним из классических примеров использования прогноза дополняющей технологии является создание ракеты «Поларис». Первоначальная конструкция ракеты, запускаемой с подводной лодки, была сравнительно большой и громоздкой. Э. Теллер отмечал, что конструкция ракеты была основана на использовании имевшихся в то время ядерных боеголовок. Он утверждал, что конструкция ракеты должна была учитывать боеголовки, которые могли быть созданы к том}' времени, когда проект создания ракеты был бы реализован, а ракета прошла бы испытания. Разумеется, это было связано с определенным риском, поскольку не было абсолютной уверенности в улучшении конструкции боеголовок. Но риск, связанный с разработкой таких боеголовок, в то время был слишком велик, поскольку ракета была бы слишком велика для того, чтобы иметь какую-либо пенность, так как
381
лишь ограниченное количество таких ракет могло быть погружено на подводную лодку. Прогноз дал возможность разработчикам ракеты корректировать различную степень риска. Они приняли решение продолжать разработку конструкции ракеты, основанной на прогнозе, утверждавшем, что более легкие боеголовки будут созданы к заданному времени. Это решение себя оправдало. Разумеется, применение этого метода не ограничивается военной или космической сферой. Для планирования исследований и разработок в области создания электромобилей был бы полезным прогноз вероятной емкости аккумуляторных батарей. При планировании исследований и разработок в области строительства дешевых жилых домов мог бы быть полезен прогноз вероятной эффективности некоторых нетрадиционных строительных материалов. При планировании исследований и разработок в области создания искусственного сердца необходим прогноз вероятной эффективности небольших по размеру источников электроэнергии.
Прогнозы возможностей приборов часто имеют важное значение для тех программ исследований и разработок, которые зависят от оценки выполнения операций. Например, некто составляет программу исследований с помощью спутника Земли. Этому специалисту необходимо располагать прогнозами относительно тех возможностей, которые он мог бы получить от применения инструментов, если бы он их получил в свое распоряжение. Кроме того, такие прогнозы нужны специалистам, занимающимся планированием исследований и разработок, которые приведут к росту тех возможностей, которые в настоящее время трудно измерить. Например, гироскопы для авиации и космической навигации обычно являются настолько же точными, как и те приборы, которые используются для измерения параметров их функционирования. Говорят, что они «повышают уровень технического развития» в лабораторных измерениях. Следовательно, часто на стадии лабораторных исследований невозможно определить, будет ли вновь разработанный гироскоп действительно представлять собой лучшую по сравнению со своим предшественником модель. Его необходимо проверить в полете, что связано с немалыми затратами. Следовательно, прогноз относительно улучшения конструкции прибора дал бы возможность инженеру, занимающемуся планированием исследований и разработок по созданию гироскопа, составить более простой и менее дорогостоящий проект разработки этого изделия. Наконец, прогнозы улучшения возможностей измерения могут помочь составить программу исследований и разработок, которые невозможно разработать с помощью имеющихся приборов из-за недостатка точности, узости диапазона измерения и т. д.
В прогнозе улучшения дополняющей технологии, прогнозе улучшения возможности измерения параметров или прогнозе улучшения конструкции приборов — во всех этих случаях лицо, планирующее исследования и разработки, встречается с возможностями, которые оно может использовать сознательно и неторопливо. Прогноз либо даст ему возможность оценить риск, связанный с планированием 382
использования предполагаемого достижения, либо предоставит основания для решения о том, чтобы его не использовать. Поэтому он имеет больше возможностей принять необходимый риск и больше выиграть при определенных затратах на исследования и разработки.
6. ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Исследования и разработки являются, по существу, неопределенным видом деятельности. Как правило, их целью является создание таких изделий, которые никогда раньше не создавались, или изучение явлений, которые непонятны. Таким образом, результаты, которые будут достигнуты после реализации проекта исследований и разработок, в начале работы всегда неизвестны. Существует большая вероятность того, что мы встретимся с чем-то неожиданным.
Планирование исследований и разработок даже более необходимо, чем планирование в других областях деятельности из-за наличия большой неопределенности. Существенно важно, чтобы специалист, принимающий решения, согласился с определенным уровнем необходимого риска.
Роль технологического прогнозирования в области планирования исследований и разработок такая же, как в других сферах планш рования: преобразовать по возможности максимальное количество неопределенности в риск. Таким образом, специалист, занимающийся планированием, будет иметь лучшее представление о возможностях, открывающихся перед ним при принятии любого решения. Технологическое прогнозирование используется при постановке пелей для проектов исследований и разработок и при определении возможного применения результатов проектов.
Технологическое прогнозирование более интенсивно применялось при планировании исследований и разработок, чем в других областях деятельности. Это объясняется тем, что исследования и разработки более тесно связаны с будущей технологией, чем большинство других областей деятельности, нуждающихся в планировании; это обстоятельство связано также с тем фактом, что до последнего времени единственными авторами технологических прогнозов были специалисты, занимающиеся именно исследованиями и разработками. Следовательно, им легче было составлять прогнозы для проведения исследований и разработок, чем для других областей деятельности. Даже если само существование более эффективных методов прогнозирования делает технологические прогнозы доступными для других областей, потребность в них со стороны планирования исследований и разработок не будет снижаться, а будет, вероятно, возрастать по мере того, как темпы роста исследований и разработок будут замедляться. Приобретает все более важное значение получение необходимых результатов с ограниченными ресурсами.
ЛИТЕРАТУРА
1. Abermathy W. J. Decision Strategies in R&D Projects, Contract N00014-67-A-0111-0010. Office of Navai Research, 1969.
2. Asimov I. The Genetic Code (New York: New American Library), 1963.
3. F i n c h J. K. The Story of Engineering (New York: Doubleday), 1960.
4. Brooks, Harvey et al. Applied Science and Technological Progress, Report to the Committed on Science and Astronautics, U. S. House of Representatives (Washington, D. C.: National Academy 'of Science), 1967.
5. Peake H. J. Difference between engineers and scientists. IEEE Transactions on Engeneering Management EN-16, 1969, p. 50-53.
6. S c h о n D. A. Technology and Change (New York: Delacorte), 1967.
ГЛАВА 12
ИССЛЕДОВАНИЯ
1. ВВЕДЕНИЕ
В гл. 11 исследования были охарактеризованы как вид деятельности, ориентированный на какое-то явление. Исследователь стремится приобрести новые знания о каком-либо явлении, зачастую используя абстрактную модель определенной части Вселенной. Например, ученый-химик может вести работы, направленные на получение новой информации и новых представлений о свойствах какого-то материала или класса материалов. Математик может изучать систему постулатов, стремясь объяснить их последствия. Эти постулаты могут представлять собой абстрактную модель какой-то части Вселенной. Во всех этих случаях исследователя интересует в первую очередь изучаемое явление. Ученый может рассматривать его в нескольких аспектах, может использовать несколько различных технических процедур, может даже создавать специальные инструменты для его изучения. Однако его интересует именно явление.
С точки зрения ученого, исследовательская работа представляет собой интеллектуально стимулирующую творческую деятельность. Благодаря своему характеру она достойна поощрения общества, так же как музыка, живопись и скульптура. Но следует признать, что всякое современное общество оказывает научным исследованиям гораздо большую поддержку, чем художественному творчеству. Чем это объясняется? Что, кроме интеллектуального стимулирования, приносят научные' исследования и чем они оправдывают такие затраты?
Цель ученого — познание законов природы, и оно может оказаться ценным для решения практических проблем. Разумеется, эти проблемы можно разрешать и эмпирическими методами. Именно так появились некоторые из великих достижений человечества в области технологии, от выведения культурных растений и одомашнивания полезных животных вплоть до многих великих инженерных сооружений классической древности. Возвращение к эмпирическому подходу означает, что усовершенствования могут осуществляться лишь шаг за шагом, т. е. ранее найденное решение можно повторить с небольшими модификациями. Но радиально новое и прежде не опробо
385
ванное связано с большим риском. Если нет решения, обоснованного опытом, то, не испытав нововведения, нельзя понять, будет ли оно работать. Если неудача обходится слишком дорого, то радикально новые решения просто не рассматриваются, и попытка разработки новых решений ограничивается небольшими модификациями уже опробованных решений. Но все изменяется при наличии научно разработанного представления об определенном явлении. Люди больше не ограничены небольшими улучшениями известных решений, но могут разрешать проблему радикально новыми способами, предварительно точно рассчитав их действие. Следовательно, научные исследования пользуются широкой поддержкой потому, что они дают практическую отдачу.
Однако между явлениями, изучаемыми наукой, и практическими проблемами, требующими.разрешения, не существует прямой связи. Одно й то же явление можно использовать для решения нескольких не связанных между собою проблем. И наоборот, для решения одной задачи иной раз следует привлечь знания о нескольких явлениях. Например, конструкция крыла самолета и конструкция лопасти газовой турбины для электростанции основаны на одних и тех же законах аэродинамики. Одни и те же законы передачи тепла определяют принципы работы радиатора автомобиля и холодильника. С другой стороны, практическое осуществление передачи человеческого голоса на большие расстояния с помощью телефона предполагает знания о электричестве, знание природы и свойств многих видов материалов и знание математических законов вероятности, которые определяют возможное количество одновременных переговоров и, следовательно, число необходимых линий. Чтобы сконструировать предназначенное для пересадки искусственное сердце, необходимо изучение системы кровообращения человека, в которой оно будет работать, изучение химических свойств материалов, использованных при его изготовлении, и различных явлений электричества, действие которых положено в основу функционирования искусственного сердца и с помощью которых осуществляется контроль над его работой. Итак, исследование одного явления может содействовать решению многих проблем, а решение одной проблемы может потребовать исследования многих явлений.
Следовательно, общество финансирует исследовательские работы, потому что они оправдывают себя с точки зрения решения практических задач. Но «общество» не есть нечто однородное и не может действовать как единое целое. Напротив, оно состоит из групп и отдельных индивидуумов, действующих в собственных интересах (как они их понимают), ведущих или финансирующих исследовательские работы. Обычно эти исследовательские группы или отдельные лица ведут свою работу не вообще в познавательных целях, а формируют причины более конкретно. Причины проведения исследования можно подразделить на следующие категории:
а) желание поддержать свою конкурентоспособность в деловой или какой-либо иной сфере;
386
б) создание новых изделий и проникновение в новую область с их помощью;
в) желание предоставить занятие группе квалифицированных специалистов, которую можно привлекать для консультаций, советов, решения отдельных проблем или рассматривать как резерв кадров управленческого персонала;
г) внедрение открытий, сделанных другими учеными;
д) желание предотвратить ухудшение положения на рынке или в сфере производства, которое могло бы возникнуть в результате открытий;
е) желание предупредить ухудшение ситуации в сфере патентования и методов производства, которое могло бы повредить уже ведущейся деятельности или приостановить организацию новой сферы деятельности;
ж) придать организации более прогрессивный вид.
Перечисленные здесь причины сформулированы в терминах, относящихся прежде всего к деловым или коммерческим организациям. Но эти же основные причины применимы к любой организации, например к государственному ведомству или частной, но не коммерческой организации.
Приведенный здесь перечень причин, побуждающих финансировать или проводить исследования, показывает возможность конфликта между исследователями и заказчиками, оплачивающими исследования. Последние заинтересованы в практических результатах; теоретические знания, полученные в ходе исследований, для них лишь средства для достижения этих результатов. Но для исследователя целью является именно познание. Это совсем не означает, что все или хотя бы большинство ученых руководствуются только своей научной любознательностью и нисколько не думают о решении существующих проблем. Напротив, большинство исследователей хотело бы видеть практическое использование своих работ. Многочисленными исследованиями доказано существование тесной корреляционной связи между качеством работы исследователя (которое измеряется публикациями, патентами, признанием коллег и т. д.) и степенью его общения с потенциальными потребителями. Правда неясно, то ли эти контакты способствуют улучшению его исследований, то ли к расширению таких контактов стремятся лучшие исследователи. В любом случае исследователи заинтересованы в использовании своей работы. Более того, хотя человек может стать ученым только из-за интеллектуального интереса к исследованиям, в выборе конкретной темы он вполне может исходить из практических нужд. Так, интерес к биологии может побудить заняться ею. а уже будучи биологом, ученый может специализироваться на изучении различных аспектов развития клетки, чтобы внести вклад в поиски методов лечения рака. Тем не менее разница во взглядах исследователя и тех, кто надеется использовать результаты его труда, существует. Последние заинтересованы именно в использовании результатов, а исследователь сосредоточен на самой работе. Эта разница в подходе может породить
387
попытки ускорить выполнение программы исследований вопреки желанию ученого, попытки ориентировать исследования на ту область, где возможна более быстрая практическая отдача в ущерб более интересным проблемам. Лино (группа), финансирующее исследование, может настаивать на том, чтобы ученый не углублял поисковые исследования, а занялся проблемами практического внедрения уже полученных им результатов. Нельзя считать «правильной» или «неправильной» ни позицию ученого, стремящегося к новым знаниям, ни позицию лица (группы), заинтересованного в практическом применении его результатов. Оба подхода правомерны и необходимы. Просто следует признать, что между ними существуют некоторые противоречия и что обществу нужно найти определенное равновесие между ними, чтобы извлечь наибольшую выгоду из исследований.
Здесь уместно провести разграничение между двумя видами исследований: обусловленных возможностями науки и обусловленных потребностями практики. Исследование первого вида определяется развитием данной области науки. В гл. 7, посвященной важным научно-техническим достижениям, было перечислено много случаев неоднократного повторения открытий. Когда область науки «созревает» для достижений, в нее вовлекается много людей, и открытия нередко дублируются. Еще одна иллюстрация этого явления — заявление Винера о том, что какая-либо проблема может стать «следующим пунктом повестки дня». Это «созревание» может обусловливаться появлением нового оборудования, а также новой теории, объясняющей результаты, казавшиеся до нее аномалиями, и открывающей пути для новых успехов, или разрешением актуальных проблем с помощью достижений других областей науки. Примером может служить развитие такой области физики, как квантовая механика, которая помогла устранить некоторые препятствия в развитии химии [11]. Исследование, обусловленное потребностями практики, исходит из признания потребности или необходимости разрешения какой-то проблемы, ключом к которому служит некое явление (или ряд явлений). Когда такая ситуация возникает, то для изучения природы данного явления проводится исследование. Например, в основе значительной части ведущихся сейчас исследований в области физики плазмы лежит стремление разработать практический способ производства энергии посредством термоядерных реакций, для чего совершенно необходимо знать природу плазмы.
Не следует думать, что исследования, обусловленные развитием науки, никогда не создают информации, пригодной для решения практических задач, а исследования, обусловленные потребностями практики, дают ее во всех случаях. Из всей совокупности применяемых ныне научных знаний значительная часть появилась в ходе исследований, обусловленных развитием науки. Работа делалась потому, что она была и выполнима, и интересна. Возможность ее практического использования не имела преимущественного значения, хотя, быть может, ученые и использовали ее для обоснования своих занятий. Значительная часть исследований, закончившихся расщеплением атом-
388
ного ядра, проводилась просто потому, что существовали инструменты и теории, необходимые для проведения этих работ, а сами работы захватывающе интересны.
Многие исследования, обусловленные потребностями практики, также принесли замечательные результаты. Большая часть исследований в области медицины направлена непосредственно на поиски лечения или профилактики определенных болезней. Однако не всякая потребность порождает интересные исследования. Например, несомненно необходимо практическое решение проблем гравитации. Но это не привело к программе широких исследований явлений, связанных с гравитацией, поскольку для осуществления такой программы нет возможности. Эта область еще не созрела для массовых усилий и не созреет до тех пор, пока широкие исследования, обусловленные потребностями науки, не поднимут на гораздо более высокий уровень научные представления о явлениях этого рода. Когда это время придет, проблемы гравитации начнут очень активно разрабатывать независимо от их интеллектуальной привлекательности, а просто из-за грандиозной практической выгоды.
Легко дать ответ на вопросы, подобные проблеме исследования гравитации, так как ответ очевиден — сейчас еще не время для работ в этой области. Однако вопросы выбора темы исследований не всегда решаются так легко. Как и всегда на практике, ни одна организация и даже все общество не в силах финансировать все доступные и перспективные направления исследований. Надо сделать какой-то выбор. Всегда существует неопределенность в выборе о том, стоит ли исследовать новые интересные области независимо от практической ценности этих работ или разумней сконцентрировать большую часть ограниченных ресурсов на исследованиях проблем, имеющих практическое значение. Например, очень интересной областью исследования вот уже 40 лет является физика высоких энергий. В ней есть много манящих загадок, ответы на которые в значительной мере прояснили бы природу предмета исследований. Но исследования в области физики высоких энергий требуют чрезвычайно больших средств. Учецые ведут ожесточенные споры о том, следует ли в максимально возможных масштабах вести эти дорогостоящие, но интересные исследования или лучше затратить некоторую часть средств на работу в других областях. Аргументы «за» и «против» каждого из этих положений широко представлены в споре между Вайскопфом и Вайнбергом [11]. Естественно, что специалисты в области физики высоких энергий стоят за широкий размах этих исследований. С другой стороны, значительную часть оппозиции им составляют ученые, которые предпочли бы получить ассигнования на свои темы. Но и без «корыстных» аргументов в данном вопросе существует необходимость принятия решения. И это лишь один пример гораздо более широкой проблемы распределения ресурсов, выбора тем исследований и размеров затрат на каждую из этих тем.
Очевидно, что в процессе управления программой исследований необходимо принимать реальные решения. Руководитель программы 389
исследований должен сравнить и принять во внимание окупаемость каждой части работ; он должен оценить выполнимость намечаемых исследований и учесть пожелания отдельных ученых. Эти соображения уже несколько отличны от более традиционных проблем, связанных с принятием решений. Но у руководителя программы исследований есть и более серьезная проблема, присущая только его роду деятельности. По словам Хейзелтайна [3], руководитель исследований или лицо, принимающее решения «... редко в состоянии знать важные факты из первых рук. Обычно он вынужден черпать свои знания у ученых, которые не могут обрисовать ему ситуацию без искажения; кроме того, если бы они считали, что руководство работой ведется в неправильном направлении или не на должном уровне, они не выполняли бы ее так, как они ее выполняют». Следовательно, руководитель программы может и не быть настолько в курсе дел своих подчиненных, чтобы руководить их деятельностью или направлять их в выборе следующего этапа работы. Поэтому сами исследователи неизбежно более осведомлены о своей работе, чем кто-либо в организации. А если они действительно талантливые ученые, занятые оригинальными работами, то они знают о ней больше всех на свете. В такой ситуации, делает вывод Хейзелтайн, руководителю полезнее всего заниматься техническим планированием. Это означает, что он должен выбрать область исследований, затем проверить, есть ли необходимое оборудование и т. д. Закончив это, он может считать свой долг выполненным, так как, возможно, он не в состоянии давать подробные указания своим подчиненным относительно выполнения их работы. Это существенно отличается от деятельности лица, принимающего решения, в других областях, где руководитель в состоянии точно указать своим подчиненным, как наилучшим образом выполнить поставленные им задачи.
Что же подразумевается под техническим планированием? Какие планы должен составлять руководитель программы?
В гл. 11 приводится перечень вопросов, которые должен планировать руководитель работ по исследованиям и разработкам. К ним относятся: идентификация основных направлений исследования, приспособлений и инструментов для научной работы; разработка конкретных исследовательских проектов: технический и вспомогательный персонал; финансирование самой программы и использование ее результатов. Как обычно, при принятии решений такого рода деятельность планируется для того, чтобы учесть будущие последствия сегодняшних решений. Лучшим помощником руководителя в определении последствий результатов исследовательской программы является технологическое прогнозирование.
Однако следует учитывать одно обстоятельство. Результаты программы исследований предвидеть нельзя, исключением являются лишь самые общие положения. Как мы уже показали в гл. 7. результаты исследований могут быть самыми неожиданными. Предположения о результатах исследования можно (если это вообще возможно) выразить в следующем виде: «Мы предполагаем расширить наши 390
знания о воздействии X на Y при условии Z». Но обычно невозможно заранее предсказать конкретный характер этих воздействий. Именно поэтому и организуются исследования. По этой же причине и технологическое прогнозирование не позволяет определить исход исследований с той Степенью точности, которая обычна для прогнозных работ по техническому развитию. Но с его помощью можно установить некоторый общий характер результатов программы исследований. Следовательно, задача технологического прогнозирования при планировании исследовательских работ состоит вовсе не в предсказании результатов такой программы, а прежде всего в том, чтобы помочь определить характер программы исследований, исходя из существующих потребностей и возможностей.
2. ЦЕЛЕВЫЕ И НЕЦЕЛЕВЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
В предыдущем разделе исследования подразделялись на категории в зависимости от обусловивших их причин — научных возможностей или технических потребностей. Теперь, используя иной признак классификации, мы можем разделить исследования на целевые и нецелевые. В работе [8] эти две категории определяются следующим образом:
нецелевые исследования — обусловлены научной любознательностью без заранее заданного практического применения;
пелевые исследования — проводятся для получения информации относительно уже существующей концепции практического использования еще не разработанного изделия или инженерной конструкпии.
Эти определения возникли в процессе анализа происхождения исследований, получивших многообразное широкое применение (ферромагнетики, видеомагнитофон, противозачаточная пилюля, электронный микроскоп и отделение пустой породы от руды). Авторы этих работ подчеркивают, что изученные ими области применения не всегда предусматривались целью исследования. В пелевых исследованиях это не редкость [5]. Если исследование и выполняется с заранее заданной практической целью, например для решения какой-то определенной проблемы, его вполне можно использовать для разрешения другой проблемы в дополнение или вместо первоначально поставленной цели.
Исследование, не преследующее практической цели, обычно определяется научной любознательностью исследователя. Его может осуществлять отдельное лицо, а в некоторых случаях и большая группа лиц, если ей удалось получить на это средства у какого-нибудь покровителя.
Целевые исследования позволяют выполнить одну или несколько задач, стоящих перед организацией, как это было показано в предыдущем разделе (нецелевые исследования тоже могут служить выполнению некоторых целей). Но в целом можно сказать, что для выполнения конкретной задачи необходимо проводить специальное, ориен
391
тированное на нее исследование. Не следует забывать, что исследование с предопределенной целью все же остается исследованием, т. е. деятельностью, направленной на изучение какого-то явления. И природа этой деятельности не изменяется из-за того, что область исследований выбрана в надежде приобрести такие знания и представления, которые помогут решить некую конкретную задачу или добиться конкретной цели. Итак, хотя у работы есть заранее поставленная цель, способ ее выполнения и характер результатов обусловлены ее сутью как исследовательской деятельности.
Существуют поразительные примеры важного влияния результатов индивидуальных исследований на технику. Классическими примерами такого рода взаимодействий являются ядерная энергия и полупроводники. Но в действительности таких случаев мало. Внимание публики привлекают прежде всего необычайные результаты, но в целом только объединение многих и многих отдельных результатов в единую картину служит основанием для крупных научно-технических достижений. Эти многочисленные индивидуальные результаты создают базу знаний, которые используются техникой для решения проблемы.
Одно из важных открытий, сделанных в работе «Трейсиз», состоит в том, что между конкретным результатом программы целевых исследований и использованием этого результата на практике существует временной лаг примерно в 14 лет. Это означает, что в планировании программы таких исследований надо ориентироваться на потребности и проблемы, которые будут существовать примерно через 14 и более лет. Но не всегда можно ясно определить проблемы, которые будут важны через 14 лет. Помочь выявить эти проблемы должно прогнозирование технического развития. Это одна из его задач. Тем не менее суть проблем никогда нельзя выразить с исчерпывающей определенностью. Это означает, что сегодня существует некоторая неопределенность в выборе наилучших способов решения задач, которые возникнут через 14 лет. Это факт немаловажного значения для программы пелевых исследований. Такую программу нельзя ограничивать узкими рамками, даже если она предназначается для решения конкретной задачи. Нельзя ограничиться изучением явлений, с которыми связано какое-то определенное решение, выбранное сейчас. Это заранее выбранное решение может оказаться неподходящим, или, даже если оно подходит, оно может оказаться не столь красивым и эффективным, как альтернативное решение. В качестве цели для такой программы правильнее избрать получение широкого спектра знаний. По мере приближения будущего характер проблем будет вырисовываться яснее, и весьма вероятно, что имеющихся знаний хватит, чтобы найти наилучшее решение задачи и обеспечить ему теоретическую и экспериментальную основу. Таким образом, программа исследований, предназначенных для решения практических задач, должна предусматривать потребность в научных знаниях, которая будет существовать в какой-то момент будущего. Поскольку в настоящем нельзя охарактеризовать эти потребности 392
достаточно определенно, программу следует формулировать широко, с тем чтобы она охватывала наиболее вероятные возможности.
Говоря о различии между целевыми и нецелевыми исследованиями, следует выделить один момент. Иногда исследователь сознательно выполняет практически значимую работу. Но иногда точки зрения исследователя и финансирующего его липа не совпадают. Ученый разрабатывает какую-то тему, считая ее интересной. При этом он может пользоваться финансовой поддержкой какого-то лица, которое считает, что его работа заполняет важный пробел в программе исследований, имеющих практическое значение. Таким образом, в зависимости от точки зрения одну и ту же научную работу можно считать целевой и нецелевой. Это лишний раз подчеркивает, что практическая цель не изменяет основных черт исследовательской деятельности.
Какие организации проводят исследования обоих видов? Обычно нецелевые исследования ведутся в университетах. Научная работа в этом случае дополняет (или должна дополнять) обучение, и направление ее определяется только любознательностью и интересами ученого. Такие университетские исследования, не имеющие практической пели, могут пользоваться финансовой поддержкой государственной или деловой организации, если тема исследований близка ее задачам. Кроме того, крупные частные компании с достаточно широкой сферой интересов могут никак или почти никак не ограничивать деятельность своих ученых, предполагая, что компании будут выгодны любые их занятия. Такими привилегиями пользуются американская «Белл телефон лэбораториз» и голландская «Филлип рисерч лэбораториз». В прошлом владеющие ими компании получили немало выгод от широких программ исследований этих двух лабораторий, чем и обосновывается «свобода» исследований. Целевые исследования обычно ведутся в научных лабораториях промышленности и в лабораториях государственных организаций, таких, как министерство обороны, комиссия по атомной энергии, министерство сельского хозяйства и министерства здравоохранения, просвещения и благосостояния. Помимо этого, ими частично занимаются в медицинских лабораториях при больницах и в частных исследовательских институтах, ведущих или финансирующих исследования с определенной целью, например разработка методов лечения рака.
Различия в пелевых и непелевых исследованиях обусловливают различия в методах их планирования. Работа, не имеющая практического назначения, не обязана удовлетворять потребности техники или решать практические задачи. Это не означает, что в данном случае планирование не нужно, напротив, без планирования нельзя создать условия, необходимые для исследовательской работы. Если организация намерена проводить нецелевые исследования, ей следует привлечь квалифицированных специалистов и обеспечить их необходимым оборудованием и приспособлениями. Неправда, что и в этом случае у организации нет целей. Обычно организация, ведущая исследования без практической задачи, намерена осуществить работу на высоком уровне. Конечная пель может состоять, например, в том, 393
чтобы за эту работу кто-либо* из сотрудников организации был удостоен Нобелевской премии. И в этом случае лицу, планирующему или принимающему решения, не следует особенно углубляться в проблемы выбора сферы исследований или в возможность практического применения этих работ, ибо его дело — обеспечить их высокое качество. А этого нельзя достигнуть без должного планирования. Напротив, для целевых исследований большую роль играют вопросы выбора направлений исследования и проектов. Привлечь квалифицированных специалистов также важно, но их подыскивают в соответствии с уже выбранной областью и проектами. Руководитель такой программы работ занимается также и финансовыми проблемами, так как ему приходится доказывать окупаемость этой программы. Эта глава посвящена главным образом планированию пелевых исследований, поскольку они нуждаются в технологическом прогнозировании в большей мере, чем пелевые исследования.
3. ПЛАНИРОВАНИЕ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ОБУСЛОВЛЕННЫХ ПОТРЕБНОСТЯМИ САМОЙ НАУКИ
Потребность в таких исследованиях охватывает большие области науки, уже имеющие соответствующие достижения и, следовательно, «созревшие» для быстрого развития. Определенная область исследований может достигнуть этого состояния двумя путями. К этому может привести, во-первых, появление новой теории, объясняющей то, что нельзя было объяснить с помощью теорий, существовавших ранее, и создающей ряд новых возможностей проверять ее или развивать далее. Второй путь связан с появлением нового оборудования, которое поднимает на новую ступень возможности сбора данных. Это инструменты, обладающие большей точностью и определенностью измерений, охватывающие более широкий интервал какой-либо переменной, позволяющие вести измерения в условиях, неприемлемых для прежних инструментов, и т. д.
Новая научная теория может оказать существенное воздействие на одну или несколько областей науки. Упомянутая выше квантовая механика не только произвела революцию в физике, но и устранила некоторые существенные препятствия на пути развития смежных наук, например химии. Такого же рода влияние оказала теория относительности. Она не только позволила объяснить результаты, совершенно не укладывающиеся в рамки предыдущих теорий (опыт Майкельсона — Морли, прецессия Меркурия), но на ее основе были предсказаны и экспериментально проверены некоторые ранее не наблюдавшиеся явления (преобразование массы в энергию, отклонение лучей света гравитационными полями).
Аналогично, на какую-либо область исследований важное влияние может оказать появление нового оборудования. Превосходным примером может служить воздействие ускорителя частиц на я дерную физику и на физику в целом. Симон Рамо, имея в виду ускоритель 394
частиц, сказал в начале 30-х годов: «Наличие смелых и весьма обоснованных теорий, ныне достигающих зрелости, и внедрение ранее не существовавшей мощной лабораторной техники, позволяющей вызывать и изучать ядерные реакции, например сообщать частицам колоссальные скорости, привело к тому, что большинство ученых-физиков решили заниматься ядерной физикой, в силу чего во многих университетах почти исчез интерес к другим областям «физики» [7]. Можно не ограничиваться такими явными примерами, как ускорители ядерных частиц. Заголовки и подзаголовки нескольких последних статей в журнале «Сайнс» доказывают, что воздействие нового оборудования — весьма обычное явление. Эти заголовки таковы: «Микроволновая спектроскопия в химии. Использование коротких радиоволн дает точную, подробную информацию о многих свойствах молекул», «Спектроскопия лазерного удара», «Быстрые и точные измерения вращательного и поступательного движения биомолекул», «Революция в кристаллографии. Благодаря автоматизации в ЭВМ определение структуры с помощью х-лучей стало обычной лабораторной работой». Цитата из этой последней статьи помогает пролить свет на то, каким образом новые, более совершенные инструменты воздействуют на развитие соответствующих областей науки. «Революция в кристаллографии наполовину объясняется автоматизацией сбора данных. Другая причина революции тоже сводится к ЭВМ: быстрое определение структуры и уточнение параметров стало возможно только с появлением быстродействующей ЭВМ с большим объемом памяти».
Таким образом, самые разнообразные новые инструменты вызвали радикальные изменения в нескольких областях науки. Изменения эти были настолько велики, что вызывают у некоторых людей желание назвать их революционными.
К несчастью, пока мы не в состоянии предсказывать появление новых научных теорий. Такая возможность представляла бы собой важный шаг вперед в деле определения областей науки, «созревших» для проведения целого ряда новых исследований. Важным стимулятором такого рода исследований может стать появление нового оборудования, а это уже можно прогнозировать. Изложенные ранее в этой книге методы технологического прогнозирования, по-видимому, вполне можно применять и для прогнозирования развития научного оборудования. Наличие прогнозов этого последнего вида создает возможность выявить новые возможности оборудования и определить, какие новые исследования при этом можно проводить.
Рассмотрим возможности прогноза улучшения качества научного оборудования. Сначала на примерах убедимся, что процесс улучшения качества оборудования происходил аналогично развитию других видов технологии.
Рис. 89 иллюстрирует историю усовершенствований в измерении скорости света. На нем показано стандартное отклонение (в км/с) измерений, сделанных начиная с 1975 г. Фактически точки, по-видимому, образуют тенденцию, возрастающую экспоненциально, что
395
в данном случае означает равномерное уменьшение стандартного отклонения. Последние две точки, относящиеся к началу 50-х годов, производят впечатление несколько «преждевременных». Возможно, этим объясняется отсутствие новых и более точных измерений в последующие два десятилетия.
Год
Рис. 8 9. Точность измерений скорости света
Год
Рис. 9 0. Увеличение точности часов
Рис. 90 иллюстрирует увеличение точности хода часов с середины XVII в. до первой четверти XX в. включительно. Точность часов измеряется отклонением от точного времени, измеренным в секундах за сутки. Здесь мы вновь наблюдаем явно выраженное экспоненциальное уменьшение ошибки. Следует отметить, что начиная с 20-х годов данные несравнимы с предыдущими данными графика. Средняя величина ошибки стала мала до такой степени, что большое значение приобрело стандартное отклонение от ошибки. Интерес теперь вызывает не само отклонение часов от точного времени, а вариации вокруг средней ошибки часов.
Рис. 91, взятый из работы [1], иллюстрирует улучшение точности оборудования, применяемого в исследованиях по физике частиц в Калифорнийском университете в Беркли. Проводимая там исследовательская программа предполагала использование ускорителя частиц для сжигания ионизированных ядер в так называемой пузырьковой камере, т. е. в камере, наполненной жидким водородом. Вдоль всей траектории заряженной частицы водород образует пузырьки. На фотографии можно проследить следы отдельных частив. Изучая эти следы, в том числе всякие изменения в направлении или отклонении от основного направления («события»), ученый может строить
1955 57 59 61 63 65 67
1000000
800000
600000
400000
200000
Максимальная - скорость спирального просмотрового устройства
100000
80000
60000
40000
20000
Спиральное
— / просмотровое ~
/ устройство!! ___
- Первый -«—-/-
_ Франкенштейнах Спиральное просто - ।_
Оценка
~ 48/day.
10000
24/day
ПИ1А
'тровое устройство!!
ПИРрГП
ПИ2£Иг^=
ПИ 20 I------
ПИ 2В'---------
/7И2/1-—---------
ПИ 1В i-'
Число измеренных совытий в час (весь персонал.занятый измерениями и регистрацией)'
1955 57 59 61
Год
63 65
-----1/
67
20
100
70
10
8
8
4
3
2
Рис. 9 1. Скорость обработки фотографий, сделанных в пузырьковой камере
гипотезы о свойствах частиц, оставивших следы. Оборудование позволяет получить большое количество фотографий, и если как-то не автоматизировать их просмотр, то эта работа займет у ученого или его ассистентов очень много времени. Группа, работающая в Беркли под руководством доктора Луиса Альвареца, потратила много сил на то, чтобы автоматизировать просмотр фотографий и использовать ЭВМ для идентификации частиц на основе данных этого просмотра.
На графике по левой оси ординат откладывается число событий, проанализированных лабораторией за год, а на правой оси откладывается число людей, занятых просмотром фотографий («персонал, занятый измерениями и регистрацией»). Как видно из графика, лаборатория, не увеличивая численности сотрудников, обрабатывала экспоненциально увеличивающееся число событий. Здесь опять наблюдается весьма закономерный и явно выраженный рост функциональных характеристик лабораторного оборудования определенного класса. Горизонтальные линии в середине правой части графика иллюстрируют внедрение и устаревание различных просмотровых устройств. Кривая внизу справа повторяет верхнюю кривую, но данные выражены в количестве событий в час.
Рис. 92 взят из работы [2]. Он изображает ошибки, допущенные наземной сетью станций слежения за глубоким космическим пространством, которая контролировала межпланетные полеты на Луну (без человека) американских космических аппаратов. Оборудование сети содержит различные источники ошибок, но их можно свести к измерению ошибки в долготе принимающей станции, которая допускает эквивалентную ошибку в расчете орбиты космического корабля. Тем самым можно общую погрешность в работе сети преобразовать в эквивалентную ошибку в долготе станции, что и показано на графике. Погрешность в работе сети уменьшается, по-видимому, экспоненциально. Ожидается, что эта тенденция сохранится и в будущем благодаря предстоящему внедрению усовершенствований, среди которых можно назвать установку нового оборудования и использование более совершенной техники калибровки.
Приведенные примеры показывают, что улучшение функциональных характеристик лабораторного оборудования подчиняется хорошо известным законам роста. Во всех приведенных здесь примерах наблюдается экспоненциальный рост, но нет причины считать, что именно этому закону подчиняется улучшение всякого инструмента. Если в усовершенствовании оборудования сохраняется единый технический подход, то прогнозисту, возможно, придется обратиться к кривым роста. Кроме того, если возможности использования данной техники близятся к своему естественному пределу, то, прежде чем экстраполировать тенденцию, может потребоваться предварительное преобразование, которое отодвинет этот предел в бесконечность. Итак, используя тот или иной из обычных методов прогнозирования, можно предсказать улучшение функциональных характеристик научного оборудования.
398
Ошибки станции слежения, м
Рис. 9 2. Уменьшение ошибки станции слежения
Предположим, что существует возможность предсказать предстоящее улучшение функциональных характеристик оборудования. Что из этого следует и как это можно использовать в планировании исследований, обусловленных развитием науки? Необходимо понять, какие возможности новых исследований появляются с улучшением качества оборудования. То есть следует представить, какие при этом открываются направления исследований, какие проекты можно осуществить, какие новые эксперименты можно провести, какие новые измерения можно выполнить? Предсказать определенные результаты можно лишь в редких случаях. Можно лишь в общих чертах определить область использования этих результатов. Так, они могут служить для дополнительной проверки уже существующей теории или играть роль решающего эксперимента, с помощью которого будет опровергнута по крайней мере одна из двух или нескольких конкурирующих теорий. Например, точность часов в ближайшие несколько лет достигнет такого уровня, что, сравнивая показания двух идентичных часов, из которых одни будут установлены на земле, а другие на орбите, можно будет провести новую проверку теории относительности. Сейчас невозможно предсказать результаты этого эксперимента. Можно только констатировать возможность такого эксперимента в будущем и в случае его реализации — возможность еще раз подтвердить правильность общей теории относительности или отвергнуть ее.
Можно привести еще один пример воздействия оборудования на характер исследований — это применение ЭВМ в химии [4, 9, 10]. Как уже говорилось, развитие квантовой механики произвело существенные изменения в области химии. Стало возможным объяснение поведения молекул на основе свойств составляющих их атомов. Однако вплоть до 1960 г. объяснения свойств молекул с помощью квантовой механики носили чисто качественный характер. В то время было невозможно рассчитать свойства молекулы, исходя из свойств составляющих ее атомов. Одной из причин этого было отсутствие достаточно ясных представлений о полях потенциала отдельных атомов. Но и при наличии таких данных расчеты даже для простой молекулы потребовали бы нескольких человеческих жизней. Такова вторая причина, которая исчезла с появлением ЭВМ, поскольку благодаря ЭВМ расчеты стали практически возможны. К середине 60-х годов стало возможно провести точные расчеты для ионизированного гелия и для самых простых молекул. Методы квантовой механики можно было бы считать практически полезными только в том случае, если бы с их помощью стало возможно оценивать молекулярную энергию с точностью до одной килокалории на грамм-молекулу, измерять геометрическую структуру вещества до 0,1 ангстрема, а силовые константы до нескольких процентов (разумеется, меньше 10%). Для двухатомных молекул эти условия практически уже выполнены. Для молекул с 20—25 атомами углерода эти задачи также выполнимы. По прогнозам специалистов, к 1975 г. методы квантовой механики смогут конкурировать с экспериментами в приме
400
нении ко многим молекулам и веществам, имеющим практическое значение. Это означает, что рассчитать необходимые данные на ЭВМ так же дешево, или даже дешевле, чем проводить лабораторный эксперимент, а точность результатов примерно одинакова. К 1980 г. значительная часть химических экспериментов будет служить только для обеспечения количественной информапии. Свойства атома изучены достаточно хорошо, а потому не будет необходимости экспериментально определять свойства молекул, содержащих эти атомы. Рассчитать эти свойства будет проще и дешевле.
Теперь рассмотрим проблемы, возникающие при составлении программы химических исследований, если известно, что значительную часть современной экспериментальной химии можно заменить расчетами на ЭВМ. Какова в этом случае роль этого прогноза? Некоторые его назначения вполне очевидны. Руководитель программы должен запланировать меньше площади для лаборатории и больше площади для ЭВМ. Он должен предусмотреть большой штат программистов. Он должен взять на работу химиков, знакомых с методами квантовой механики. Однако одно обстоятельство не столь очевидно и выявляется только при более глубоком рассмотрении. Существующие способы использования ЭВМ, особенно в университетах, предполагают централизацию парка этих машин, и разнообразные потребители сдают свои задачи в такие пентры. Для решения этих задач может потребоваться от нескольких минут до какой-то более крупной части часа. А расчеты методами квантовой механики длятся часами и занимают всю память машины. Следовательно, эти расчеты следует проводить по ночам или в другое время, когда спрос на машинное время невелик. Поэтому проблема машинного времени станет весьма остро, когда эксперимент в основном будет вытеснен расчетами по методам квантовой механики. Необходимый при этом характер использования ЭВМ несовместим с ныне существующим. Руководитель программы исследований должен в своих планах учесть эту несовместимость и изыскать пути сочетания обоих видов использования ЭВМ. В противном случае нельзя будет внедрить методы квантовой механики, будь они даже во много раз дешевле экспериментов, просто потому, что у ученого-химика не будет необходимого доступа к ЭВМ.
Приведенные примеры иллюстрируют возможность постановки отдельного научного эксперимента при улучшении оборудования и коренные изменения в характере исследований, охватывающие пе-лую область науки и возникшие в результате улучшения оборудования. Приведенные примеры относятся к крайним случаям возможного разнообразия влияний. В результате усовершенствования научного оборудования могут возникать и иные эффекты, например охватывающие больше чем один эксперимент, но меньше, чем нелую отрасль науки. Но в любом случае главным остается вопрос: «Какие новые исследования стали возможны благодаря совершенствованию научного оборудования?» Ответив на этот вопрос, руководитель исследований может планировать работы с учетом этих достижений.
14-165
401
Планируя нецелевые исследования; руководитель должен подумать прежде всего об использовании новых возможностей его организацией. Можно ли ожидать присуждение Нобелевских премий в новых областях исследований, открывшихся в результате развития науки? Устареют ли под влиянием этого последнего методы исследований, применяемые в данной организации, и ей придется вообще выйти из этой области или изменить характер своей деятельности? Какие издержки повлечет за собой желание воспользоваться новыми возможностями? Сумеет ли персонал приспособиться к новым условиям? А если нет, то что с ним делать? Можно ли взять на работу новых людей? В зависимости от ответа на эти вопросы он должен решить, как «поведет себя» его организация в случае появления новых возможностей — воспользуется ли она их выгодами или она не в состоянии это сделать и будет вынуждена оставить некоторые области своей деятельности тем, кто находится в лучшем положении и в состоянии применять новые методы. Такое решение даст ему возможность планировать работу с персоналом и вопросы, связанные с приобретением оборудования, необходимого для продолжения программы нецелевых исследований.
Проблемы другого характера встают перед руководителем программы исследований, ориентирующихся на удовлетворение практических потребностей. Обсуждение определенных типов исследований, связанных с задачами данной организации, мы отложим до следующего раздела. Предположим, что эта информация уже имеется. Располагая прогнозом развития науки в какой-то области, руководитель программы должен ответить на следующие вопросы: «Повлияют ли предсказанные события на область, которой мы решили заняться, потому что она имеет отношение к нашим целям? Увеличится ли масштаб исследований до такой степени, что возникнут знания, имеющие отношение к нашим задачам? Станет ли эта область настолько важной, что мы не сможем себе позволить выйти из нее, даже если в данный момент она кажется не имеющей отношения к нашим задачам? Или эта область разрастется до такой степени, что нам не стоит ею заниматься, а лучше сконцентрировать свое внимание на тех областях, где наша организапия доминирует?»
Если организация уже ведет работы в какой-то определенной области, исходя из того, что изучаемые явления важны для стоящих перед ней задач, то можно принять во внимание изменения в этой области, возникшие в результате научного «взрыва». Например, химическая компания должна поддерживать определенный уровень исследований в связанных с ее непосредственной деятельностью областях химии, а также в конкурирующих областях или даже расширять эти работы. Если, по данным прогноза улучшения научного оборудования, ожидается появление многочисленных новых возможностей для исследований в одной или нескольких из этих областей, то компания, разумеется, должна воспользоваться этими возможностями. Она должна приобрести новое оборудование, а это может потребовать переоборудования ее лабораторий или строительства
402
новых зданий. Чтобы вести работы на новом оборудовании, компания должна заняться переобучением штата своих химиков и, вероятно, должна будет принять на работу нескольких выпускников, которых обучали на этом оборудовании. Некоторые проекты, осуществляемые компанией, в этом случае придется закрыть или приостановить, с тем чтобы мобилизовать «средства для этих изменений и освободить 'людей для переобучения. Наконец, если благодаря новым возможностям исследований область работ расширяется, компании придется расширить свою программу, для того чтобы остаться лидером. Эти же проблемы встанут перед любой организацией, работающей над осуществлением своих практических задач, если она решила удержаться в области науки, где исследования идут широким фронтом. Приходится приобретать новое оборудование, заниматься переобучением сотрудников и, возможно, перераспределять часть своих средств или получать дополнительные ассигнования, или то и другое сразу.
Иногда такая организация не обращает внимания на некоторые области науки, считая, что они «истощены». От таких областей не ждут ничего нового, а если и можно добиться чего-то нового, оно обойдется данной организации слишком дорого. Ситуация может измениться, если в подобной области появляется новое, лучшее оборудование. Новое оборудование (а в некоторых случаях новые теории) может устранить затруднения, препятствовавшие развитию. Если существует вероятность, что такая ситуация возникнет, то руководитель исследовательской программы данной организации должен обдумать возможности проникновения в эту сферу исследований. В этом случае прогноз улучшения научного оборудования позволяет определить, какие проблемы удается разрешить с его помощью. Разумеется, в большинстве случаев невозможно предсказать ответы. Но и простое определение проблемы также необходимо. Руководитель программы должен принять решение о проникновении в эту область, если только ответы на эти вопросы могут иметь отношение к задачам организации. Естественно, в его решении должны быть учтены и другие факторы. Но для решения вопроса о вступлении организации в конкретную область важно располагать данными прогноза о новом подъеме исследований в этой области и о возможности получить ответы на вопросы, касающиеся целей организации.
Существуют области науки, которые могут оказать серьезное влияние, хотя сразу, быть может, нельзя сказать сколько-нибудь определенно, каковы конкретно будут сферы приложения. В 30-е годы одной из таких наук была ядерная физика. Сейчас под это определение подходят некоторые области биологии, например исследования генетического кода. И для организации полезнее не уходить из такой области, даже если руководитель программы не видит конкретной связи между этой областью и своими задачами. Так, в 30-е годы военной организации было бы трудно защитить свои исследования в области ядерной физики от нападок, основанных на узкоутилитарном подходе. Однако история показала, что ядерная сЬизика связана
Ис
403
с военными проблемами гораздо теснее, чем многие другие области, для которых эта связь очевидна. А потому если, по данным прогноза улучшения научного оборудования, в какой-то области науки ожидается кардинальное расширение масштаба исследований и могут появиться открытия, имеющие далеко идущее, но пока неясное значение, то организапии, ведущей пелевые исследования, можно посоветовать начать небольшую программу исследований, чтобы иметь ядро квалифицированных специалистов на случай, если эта область действительно окажется полезной для задач организапии.
Наконец, бывают случаи, когда область науки, важная для пелей данной организапии, интенсивно разрабатывается многими другими организациями, а результаты исследований публикуются в открытой печати. В этом случае организапии не нужно оплачивать обширную программу исследований, ее потребности удовлетворит самая минимальная программа. Эта программа должна позволить ученым ознакомиться с большей частью данной области науки и быть способной к быстрому расширению в случае возможности приложения. Поскольку организация не должна быть лидером в этой области (да и не может быть им, если область достаточно широка), ее программа исследований должна позволить ей оставаться в этой сфере. Рели, по данным прогноза научного оборудования, какая-то из областей науки, из числа интересующих данную организацию, будет развиваться таким образом, то руководитель исследований может уменьшить свою деятельность в этой области до минимально возможного уровня. Но прогноз не навязывает ему этого решения, а лишь указывает на такую возможность, в чем и состоит его ценность.
Прогноз технологии научного оборудования можно использовать в планировании как пелевых, так и нецелевых исследований для выявления возможностей исследования в данной области.
4. ПЛАНИРОВАНИЕ ИССЛЕДОВАНИЙ
ДЛЯ УДОВЛЕТВОРЕНИЯ СПРОСА
Планированием исследований для удовлетворения спроса обычно занимается руководитель программы пелевых исследований. Руководитель программы нецелевых исследований не зависит от спроса, поскольку его организапия не ставит себе таких пелей и задач, из-за которых исследования в одной области противопоставлялись бы исследованиям в другой области. Разумеется, это не всегда так. Руководитель программы непелевых исследований может в надежде на улучшение качества работы организовать контакты своих сотрудников с потенциальными потребителями. Или, возможно, ему хочется продемонстрировать финансирующим программу лицам или налогоплательщикам, какие выгоды для общества обещают работы его организации. В любом случае он может сориентировать ученых своей организации на работу над такими темами и проектами, которые связаны с конкретными задачами. Однако его организапия не призвана разрешать проблемы, послужившие мотивацией для иссле
404
дований. Это не ее дело. И даже если руководитель программы нецелевых исследований захочет провести работу над важными конкретными задачами, он пользуется большой свободой в выборе проблем, и они не обязательно вписываются в пели и задачи его организации.
Однако руководитель программы исследований в организации, занятой практическими задачами, непосредственно имеет дело с исследованиями, отвечающими спросу. Так как его компания принадлежит к определенной отрасли хозяйства или его отделу дано определенное задание, то и ресурсы выделяются ему лишь на разрешение проблем этой отрасли или этого задания. Поэтому работы, проводимые по его программе, должны быть связаны с отраслью или целью организапии.
Основным источником затруднений для руководителя исследований, ориентирующихся на практические потребности, является понятие «связанности». Уже говорилось, что проходит не менее десятка лет, прежде чем результаты целевых исследований можно применить для решения какой-то проблемы. Следовательно, руководитель научных исследований не может строить программу, исходя из задач сегодняшнего дня. Он должен думать о вопросах, которые встанут перед его организацией не менее, чем через десять лет, и на них строить свою программу. Необходимо, чтобы эта программа обеспечивала широкую исследовательскую тематику, поскольку нельзя отчетливо себе представить характер проблем, которые возникнут через десять лет, а еще меньше можно сказать о наилучших решениях этих проблем. Позднее, когда характер проблем станет более очевиден, имеющиеся знания позволят найти несколько решений и выбрать наилучшее из них. Наконеп, ситуация всегда такова, что круг исследований, связанных с решением данной проблемы, шире, чем возможности программы с ограниченными фондами. Даже когда работу кто-то уже проделал или работа дала очень малый эффект, но исходные предпосылки были несколько иными, в обоих этих случаях нужной работы больше, чем ресурсов для ее выполнения. Итак, проблема решения всегда остается актуальной. Руководитель должен предпочесть исследования, с какой-то стороны наиболее тесно связанные с будущими проблемами. Он также должен устоять перед соблазном заниматься только сегодняшними задачами или руководствоваться узким определением «связанности».
Представить себе проблемы будущего как можно яснее важно для двух пелей. Во-первых, это поможет руководителю программы не попасть в «ловушку» работы исключительно над актуальными проблемами, что было бы эффективно делать десять лет назад. Во-вторых, это может помочь ему определить те сферы исследований, где наиболее вероятно получить знания, которые, когда придет время, можно будет использовать для решения возникающих проблем. Технологическое прогнозирование может принести большую пользу, указав суть будущих проблем, особенно вытекающих из потребностей технологии. Технологическое прогнозирование определяет более
405
вероятные и менее вероятные проблемы будущего, и это может помочь руководителю программы уменьшить связанную с ними неопределенность. Пользуясь информацией, содержащейся в технологическом прогнозе, руководитель программы может лучше справиться с выбором сфер исследований и исследовательских проектов.
Рассмотрим гипотетический пример, иллюстрирующий использование технологического прогнозирования в выборе темы целевых исследований. Так как наша цель — проиллюстрировать методологию, это позволяет упростить некоторые технические аспекты. Конечно, можно привести пример и без упрощений, и в реальной ситуации все опущенные здесь сложности будут налицо, но изложение технических подробностей только затруднит чтение, ничего не прибавив к иллюстративной ценности примера.
Предположим, что лаборатория ведет исследования в области аэронавтики. Можно это конкретизировать, указав, что ее финансирует самолетостроительная компания. Руководитель лаборатории занимается выбором направлений исследований и проектов в каждой из этих областей, ориентируясь на будущую деятельность компании. У его компании позади длительная история производства самолетов для гражданской авиации, причем ее продукция находит широкий сбыт во всем мире. Компания заинтересована в том, чтобы остаться конкурентоспособной, а потому ее самолеты должны идти «в ногу с веком». Итак, цель лаборатории состоит в том, чтобы предвидеть потребности авиационной технологии и обеспечить заблаговременно необходимую «познавательную» базу. Конечно, масштабы ее деятельности ограничены. Так как компания обычно покупает двигатели у моторостроительных фирм, а авиационные электронные приборы — у компаний, специализирующихся на производстве оборудования связи и навигационных приборов, лаборатория, как правило, не ведет работ в этих областях. Она занимается главным образом аэродинамикой и конструированием, включая материалы и методы производства.
Для начала руководитель научной лаборатории желает определить состояние авиационной техники в каком-либо выбранном им году, например в 1990. Затем он определяет, какие проблемы надо решить, чтобы достигнуть требуемого уровня функциональных характеристик самолета, и, наконец, выбирает области, в которых пора начинать исследования, чтобы разрешить указанные проблемы до 1990 г. Для определения прогнозной скорости транспортного самолета используется уравнение (5-32). В результате получается, что она должна составлять 2900 миль/ч или 4250 футов/с. На высоте 100 тыс. футов это соответствует числу Маха, равному 4,25. Температура торможения при этой скорости (т. е. температура, до которой нагрелся бы воздух при внезапной остановке) определяется при помощи следующего уравнения:
Tt = Ts (1+0,2М*)
406
Подставив в уравнение известные величины, включая темпаратуру окружающей среды, равную 238°К, получим:
Тй = 238 (1 + 3,62).= 1100° К.
Это хорошее приближение к температуре, возникающей на кромке крыла и других точках самолета. Поэтому, если скорость самолетов должна быть такова, нужны материалы, выдерживающие эту температуру, или нужно разработать такие конструкции, в которых критические точки охлаждались бы до такой температуры, которую выдерживают материалы.
Определив с помощью прогноза развитие техники, суть проблемы, руководитель научной лаборатории может применить нормативное прогнозирование, как показано на рис. 93. На нем представлено дерево целей, изображающее несколько возможных решений кон-
Конструкция, выдерживающая высокие температуры
Конструкция из жаропрочных материалов
Конструкция с жаропрочным покрытием
Охлаждаемая конструкция
Керами- Анизотроп- Прямое Смещенное ческие ные мате- покры- покрытие смеси риалы тие
Смыв Испарение Охлаждение
Термоэлек- Испарение трическое
под действием сжатия
нормативного прогноза конструк-
Рис. 9 3. Дерево целей для разработки ций самолета
струкпионных проблем самолета с числом Маха, равным 4,25. Во-первых, можно создать конструкцию из материалов, выдерживающих 1100°К. Во-вторых, можно создать конструкцию из материалов необходимой прочности и покрыть их другими материалами, обладающими жаропрочностью, но не конструкционной прочностью. Наконец, можно создать конструкцию из материалов необходимой прочности и охлаждать их, с тем чтобы они не нагревались до температуры 1100°К, несмотря на контакте воздушным потоком этой температуры.
В любом из описанных здесь случаев вопросы решаются аналогичным путем, что и изображается на схеме. Например, материалами для жаропрочной конструкции могут послужить керамические смеси и анизотропные материалы. На следующем уровне этого дерева встанут вопросы о природе и свойствах каждого из этих материалов или о технологических возможностях разрешения проблемы. Правильно
407
составленная программа исследований в конце конпов даст ответы на эти вопросы. Если эта программа рассчитана на несколько лет, ответы следует получить вовремя, чтобы использовать их при конструировании самолета, который должен вступить в эксплуатацию в 1990 г. (а перед этим, разумеется, должны быть закончены все работы по конструированию и проведены летные испытания новой машины).
Следует оговорить, что в ходе выполнения программы исследований можно получить отрицательные ответы на некоторые вопросы. Следовательно, по техническим или экономическим причинам некоторые из изображенных на схеме потенциальных решений нельзя реализовать. Но вполне вероятно получить несколько положительных ответов. Поэтому надо иметь достаточно знаний для того, чтобы разрабатывать несколько вариантов решений. При этом конструктор должен обладать значительной эрудицией и быть убежден в том, что он выбрал наилучшее решение. Если в итоге выбрать единственное решение и сконцентрировать на нем все усилия, т. е. риск, то оно окажется неподходящим или хуже других решений, найденных конкурентами. Это еще раз подтверждает высказанную ранее мысль о юм, что программа целевых исследований должна предусматривать создание широкой базы знаний, которые понадобятся, когда станет ясна суть проблем, чтобы найти наилучшие решения и добиться практической применимости.
Кроме того, руководитель лаборатории, ведущей целевые исследования, конечно же, не строит всю программу исходя из одного-единственного прогноза описанного выше типа. Более правдоподобно, что он постарается получить прогнозы развития каждой из областей деятельности своей организации и найти задачи или возможные их решения, которые имели бы отношение к нескольким видам деятельности. Так, в нашем примере компания может выпускать военную продукцию — истребители или ракеты, космические аппараты. Если руководитель лаборатории определит сферы исследования, затрагивающие несколько аспектов деятельности компании, у него возникнет большая уверенность в конечной пользе результатов проектов работ в этих областях. При этом он не зависит от какого-то одного прогноза и меньше вероятность, что на его программу повлияет неопределенность, присущая использованным прогнозам.
Помимо поисков областей исследования, которые могут оказаться полезными для разрешения нескольких проблем, руководитель лаборатории может проделать еще одну итерацию всего цикла поискового и нормативного прогнозирования. Имея нормативные прогнозы развития нескольких полезных ему областей, он может вернуться к исходному пункту и попытаться получить прогноз развития техники в этих областях. Каков среднегодовой темп увеличения устойчивости против изменения температуры у определенного вида материалов? Можно ли ускорить развитие с помощью какого-то нового научного оборудования? Существуют ли объективные физические пределы, вызывающие замедление прогресса? Ответы на эти вопросы тоже
408
помогут правильно определить такие направления исследования, которые окупятся с наибольшей вероятностью.
Наконец, возвращаясь к нашему примеру, еще раз укажем на его чисто гипотетический характер. Так, уравнение, послужившее основанием для прогноза скорости самолета, предполагает, что рост скорости военных самолетов будет происходить тем же темпом, который существует с 1918 г. Это вполне может не быть. Если качества самолетов гражданской авиации будут по-прежнему зависеть от исследований и опытно-конструкторских работ военной авиации, то их предельная скорость останется на уровне 2,5—3,0 числа Маха. С другой стороны, тенденции развития воздушного транспорта могут в корне измениться и использование уравнения (5-32) полностью потеряет смысл, если финансируемые государством исследования по аэронавтике сконцентрируются на гражданских, а не на военных нуждах. Итак, этот пример иллюстрирует не сам прогноз, а его использование.
Как свидетельствует наш пример, прогнозы технического развития полезно использовать при разработке программ целевых исследований. В этом случае с их помощью выявляются проблемы, разрешение которых потребует новых знаний. Руководитель программы исследований, ответственный за эти решения, может обеспечить большую устойчивость своей программы в условиях неопределенности, выбрав такие направления исследований, которые помогут найти решения для многих задач, идентифицированных в нескольких прогнозах. Он может также получить прогнозы, которые помогут определить те направления исследований, где успех наиболее вероятен. Но надо помнить, что этот подход не гарантирован от ошибок. Во всем, что касается будущих последствий сегодняшних решений, руководитель программы всегда будет сталкиваться с неопределенностью. Однако неопределенность можно уменьшить, правильно используя технологическое прогнозирование, которое дает более четкое представление об альтернативах и о риске, связанном с каждой из них.
5. ВЫВОДЫ
Исследование — это деятельность, направленная на изучение законов природы. Оно складывается из усилий, цель которых--понять Вселенную и приобрести знания о ней. Эти представления и знания нередко приносят пользу при разрешении практических проблем. В частности, понимание явлений, лежащих в основе той или иной проблемы, позволяет с большей степенью точности учесть последствия еще не реализованных решений.
Планируя программу исследований, руководитель программы должен определить их направления, потребности в научном оборудовании, составить конкретные проекты, определить штат сотрудников и необходимые средства.
409
Исследования можно подразделить на целевые и нецелевые. Целевые исследования направлены на создание базы знаний, которые дадут возможность выбрать наилучшее решение проблемы, имеющей отношение к цели и задачам данной компании или учреждения. Побудительным мотивом нецелевого исследования обычно являются интересы или любознательность ученого.
Исследования можно разделить также на вызванные потребностями науки и вызванные спросом. Первые выполняются потому, что это «следующий пункт повестки дня», поскольку появляется возможность осуществить интересное и важное для данной области науки исследование. Исследование, удовлетворяющее спрос, ведется потому, что получаемые в ходе его знания и представления необходимы для разрешения какой-то конкретной проблемы. Планирование исследований, вызванных потребностями науки, опирается главным образом на прогнозы технологии научного оборудования, что позволяет выявить области с новыми возможностями для исследований. Прогнозы устанавливают будущий уровень функциональных характеристик, а также проблемы и затруднения, которые надо преодолеть, чтобы его достигнуть. Затем определяются направления исследований, которые дадут знания, необходимые для разрешения этих проблем и затруднений.
Прогнозирование технического развития может принести пользу, помогая определить области, в которых возможны новые исследования, а также области, имеющие отношение к решению практических проблем. Руководитель программы нецелевых исследований занят прежде всего подбором людей, способных вести крупные работы, и обеспечением этих людей оборудованием. Руководитель целевых исследований больше связан с выбором областей исследования и проектов, а также с финансированием. В любом случае для руководителя программы формулировка планов облегчается с помощью технологического прогнозирования.
Наконец, необходимо признать, что с помощью технологического прогнозирования в большинстве случаев невозможно предсказать результаты выполнения исследовательской программы. Оно предназначается, скорее, для выбора возможных и полезных направлений исследовательских работ.
ЛИТЕРАТУРА
1. Alvarez L. W. Recent developments in particle physics. Science, № 165, 1969, p. 1017-1091.
2. Curkendal 1 D. W., Stephenson R. R. Earthbased tracking and orbit determination. Astronautics & Aeronautics, May 1970, №8, p. 30-36.
3. Hazel tine B. Decision making in the management of research and advanced development activities. Transactions on Engineering Management EM-17, 1970, p. 61-65.
4. Malozemoff A. Computer chemistry. Science & Technology, May 1969, p. 32-40.
410
5. M a r t i n о J. P. Is basic research relevant to military problem solving? Armed Forces Management, November 1966, p. 87-94.
6. Piedge H. T. Science Since 1500. New York, Harper, 1949.
7. R a m о S. Towards scientific anticipation of change. Astronautics and Aeronautics, October 1969, №7, p. 44-49.
8. Technology in Retrospect and Critical Events in Science (TRACES) (Chicago, Ill.: Illinois Institute of Technology Research Institute), 1968.
9. W a h 1 A. C. Chemistry by computer. Industrial Research, February 1970, p. 46-49.
10. Wahl A. C. Chemistry by computer. Scientific American, April 1970, № 222, p. 54-70.
11. W e i s s к о p f V. F., Weinberh A. M. Two open letters. Physics Today, June 1964, №17, p. 46-47.
ГЛАВА 13
РАЗВИТИЕ ТЕХНОЛОГИИ
1. ВВЕДЕНИЕ
В гл. 11 работы по развитию были охарактеризованы как деятельность, ориентированная на разрешение проблемы. Специалисты, ведущие опытно-конструкторские работы, стремятся создать изделие, техническое устройство или технологический процесс, решающие конкретную задачу. Например, ученый-медик стремится получить вакцину против какой-то определенной болезни. Инженер, работающий в области электроники, занят проблемой расширения диапазона радара самолета без увеличения его веса или размера. Педагог разрабатывает новый, более эффективный метод обучения дефективных детей. Во всех случаях специалист, ведущий такого рода работы, стремится к определенной цели, а именно к решению четко сформулированной проблемы. Стремясь разрешить ее, он может привлекать знания об очень широком круге явлений. В то же время он может использовать эмпирические методы, не обладая адекватным представлением о каком-либо данном явлении. Даже если он делает сознательные усилия понять какое-то явление, принципиально важное для работы, его целью все равно остается решение проблемы, а не само познание. Он редко расширяет свои знания за пределы, необходимые для решения стоящей перед ним проблемы.
В этой главе мы будем рассматривать тот вид работ по развитию, который называется «опытно-конструкторские работы». В гл. 11 они определялись как работы, направленные на демонстрацию возможности данного решения конкретной проблемы. В общем это решение должно обеспечивать более высокий уровень функциональных характеристик, чем тот, который имеется в данный момент времени. Он достигается улучшением характеристик уже применяемого технического подхода или использованием совершенно нового технического подхода. Конечный результат проекта опытно-конструкторских работ — это рабочая модель, демонстрирующая техническую возможность получения желаемого уровня функциональных характеристик с помощью выбранного технического метода. Но эта рабочая модель демонстрирует лишь возможности данной технологии. Ее формы не допускают использование в производстве или сбыт,
412
и, в частности, модель не показывает свою производственную или коммерческую пригодность или полезность.
Этот момент следует отметить особо. Цель программы опытноконструкторских работ состоит в устранении технической неопределенности; результаты программы должны ответить на вопрос: «Возможно ли это вообще?» На этот вопрос может быть дан и отрицательный ответ. Поэтому результаты опытно-конструкторских работ следует считать успешными даже в том случае, если проблема решена отрицательно. Разработанный проект устранил техническую неопределенность в вопросе о применении данного подхода к решению конкретной задачи. Но хотя неопределенность удалось устранить, в результате не появилось полезного изделия. Организация, финансировавшая проект, не получит от него ни прибыли, ни какой-либо другой отдачи. Поэтому при планировании опытно-конструкторских работ всячески стараются избегать проектов с возможным отрицательным результатом. Однако совсем избавиться от них невозможно, так как для устранения технической неопределенности необходимо проводить опытно-конструкторские работы.
Из-за риска отрицательного решения технической неопределенности обычно не стоит пытаться объединять демонстрацию технической пригодности с разработкой изделия, предназначенного для производства или сбыта. Если по техническим причинам цель недостижима, то все деньги и усилия, затраченные на производство такого изделия, будут затрачены впустую. Разумеется, при условии технической разрешимости задачи ускоренное развертывание работ по развитию и разработке новой продукции позволит быстрее выпустить новое изделие на рынки. Такой подход называется «конкурентным». Однако конкурентный подход связан обычно с большим риском и оправдан только в случае высоких прибылей.
Таким образом, обычно сначала разрешается техническая неопределенность достижимости поставленной цели, а лишь затем начинается конструирование изделия для практического использования. При этом, подразумевается, что изделие должно обладать заданными функциональными характеристиками в руках типичных потребителей, надежностью в течение достаточно длительного времени, а издержки его производства и эксплуатации должны находиться в разумных пределах.
В результате последовательного, а не «конкурентного» разрешения технической неопределенности и выполнения опытно-конструкторских работ возникает период запаздывания между завершением проекта опытно-конструкторских работ и внедрением изделия в сбыт или производство. В работе «Трейсиз» [6] доказано, что между завершением демонстрации возможности создания изделия и его применением проходит немногим более шести лет (медиана). Примерно те же результаты получены и в проекте «Хиндсайт» [4], выполненном министерством обороны. Запаздывание между окончанием демонстрации технической пригодности оружия и включением его в систему вооружения составляет шесть лет (медиана).
413
Этот лаг представляет серьезную проблему для лица, отвечающего за планирование программы опытно-конструкторских работ. Во-первых, он должен учесть шестилетнее запаздывание появления изделия в производстве или сбыте с момента завершения проекта. Затем этот срок он должен увеличить на время от начала до окончания проекта. Обычно оно составляет около двух лет. Следовательно, решение о немедленной реализации какого-либо проекта опытноконструкторских работ оказывает влияние примерно в течение восьми лет. Приняв решение о выполнении проекта, составитель программы тем самым заявляет (явно или неявно), что при условии его технической осуществимости его результаты окажутся полезными и желательными примерно через восемь лет.
Как уже отмечалось выше, развитие технологии представляет собой деятельность, направленную на разрешение определенной проблемы. Иногда сущность и наличие проблемы не вызывают сомнения. Но в большинстве случаев задачи, стоящие перед составителем программы, гораздо сложнее. Нередко он «стреляет по движущейся мишени». В каждый данный момент времени для решения имеющейся проблемы необходимо достичь некоторого уровня функциональных характеристик. Позднее этот уровень повысится, а тот, который бел удовлетворительным прежде, потеряет всякую ценность.
Например, в начале 60-х годов важную роль в сфере сбыта телевизоров сыграло улучшение качества черно-белого телевидения. Через десять лет это качество уже никому не интересно и не может никак влиять на сбыт, если его нельзя применить к цветному телевидению. Следовательно, составитель программы опытно-конструкторских ^работ должен предвидеть проблемы, которые потребуют решения примерно через восемь лет.
В целом эту проблему можно охарактеризовать как наличие неопределенности существа задач, которые возникнут ко времени появления результатов программы, и неопределенности оптимального решения любой поставленной задачи. В гл. 11 они были названы соответственно неопределенностью цели и технической неопределенностью. Степень неопределенности в планировании программы опытно-конструкторских работ меньше, чем в программе исследований, направленных на достижение определенной цели, но тем не менее неопределенность существует. Если составитель программы не может правильно выбрать для нее технические цели, то его проекты могут завершиться отрицательными результатами. Если же он не в состоянии правильно определить проблему, то даже при технически успешном выполнении программы ее результаты не будут удовлетворять никаким существующим потребностям или не найдут спроса. Они могут оказаться решениями «несуществующей задачи» или не годиться для практического применения из-за своей дороговизны или сложности.
Масштабы проблемы неопределенности иллюстрируют некоторые данные о затратах на исследования и развитие промышленных
414
лабораторий, занятых работами по техническому развитию с последующей разработкой новых изделий, собранные Мидоусом.
Обычно 25% всех расходов лаборатории относится к проектам, неудачным с технической точки зрения. Еще большая доля затрат — от одной трети до половины — приходится на технически удавшиеся (т. е. отвечающие техническим целям и положительно разрешающие техническую неопределенность), но неудачные с коммерческой точки зрения проекты. Таким образом, лишь четверть средств, затраченных на развитие технологии и разработку проблем, расходуется на изделия, пригодные для применения в производстве и сбыте.
Что делать в подобной ситуации составителю программы? Как рационально разрешить эту неопределенность? Обычно при разработке программы опытно-конструкторских работ рекомендуется параллельно вести несколько проектов, не беря на себя сначала обязательств внедрить какое-либо конкретное решение. В число этих проектов включаются, по возможности, те, в которых использованы разные технические подходы. Тогда техническая неопределенность, характерная для одного проекта, не повлияет на другие. При таком подходе существует большая вероятность получить хотя бы одно решение, и вероятность эта намного больше, чем в случае разработки одного проекта. Если технически пригодными окажутся несколько проектов, то у конструктора появляется возможность выбора и возрастает уверенность в выборе оптимального решения из возможных. Если на каком-то этапе осуществления программы данный подход окажется непригодным или его результаты явно хуже других, работы можно приостановить.
В качестве примера рассмотрим задачу создания устройства для измерения высоты, предназначенного для использования в космическом полете на Марс с участием человека. Существует некоторая неопределенность в вопросе о структуре атмосферы Марса на различных частотах, а следовательно, в вопросе о количестве энергии, которое должно излучаться на каждой из этих частот, чтобы сигнал мог вернуться с поверхности Марса. Для решения этой задачи следует начать программу опытно-конструкторских работ над радарными альтиметрами, работающими на нескольких различных частотах, с целью добиться более высокой энергии и уменьшения веса на каждой частоте. Кроме того, стоит начать программу опытно-конструкторских работ над лазерным альтиметром, предназначенным для исследования космоса. Наконец, возможно, стоит начать программу работ над альтиметром, основанным на измерении очевидного угла диаметра Марса, с тем чтобы рассчитать высоту, применяя тригонометрические формулы на основании известного фактического диаметра. Существуют неопределенности, связанные с каждым из этих подходов (например, подход, основанный на измерении угла диаметра, содержит неопределенность, возникшую из-за ошибок в фактически «известном» диаметре). Однако из-за различий в подходах неопределенность, существующая в одном случае, отсутствует в других. Ясно, что в этом случае повышается вероятность хотя бы
415
одного приемлемого решения. По мере разрешения различных неопределенностей некоторые проекты можно не продолжать. Например, если на данной частоте нельзя получить достаточной энергии, не выходя -за пределы допустимого размера и веса (т. е. техническая неопределенность разрешается отрицательно), то можно прекратить работу над проектом для этих частот. Если, по данным других измерений, атмосфере Марса свойственно большое поглощение на некоторых частотах, то работы по проекту для этих частот следует прекратить. Если другие изменения показывают, что можно использовать некую частоту радара и проект для этих частот, вероятно, достигнет цели, поставленной в отношении энергии и веса (т. е. техническая неопределенность и неопределенность поставленной задачи разрешаются положительно), то другие проекты можно прекратить или продолжать гораздо более медленным темпом, используя их как, дешевый способ страховки.
В этих обстоятельствах руководитель программы может принять меры против стоящих перед ним различных видов неопределенности и повысить вероятность получения по крайней мере одного приемлемого решения стоящей перед ним задачи. Репке и другие [5] описали этот метод как откладывание принятия решения (выбора конкретного решения) на возможно более долгий срок и использование образовавшегося времени для сбора информации, необходимой для разрешения неопределенности, чтобы полученное решение имело наибольшее основание быть правильным. Разумеется, информация должна описывать суть проблемы и характер возможных ее решений. Иногда руководитель программы отвечает за сбор информации относительно существа проблемы; в других случаях ему ее обеспечивают лица, ответственные именно за сбор информации. Однако во всех случаях он несет ответственность за сбор информации о характере возможных решений. Выполнить свою задачу он может, только ведя ряд параллельных программ опытно-конструкторских работ. Таким образом, основная задача руководителя программы в такой ситуации «как можно дольше допускать возможность альтернативных решений, пока они являются перспективными для решения проблемы».
В случаях, представляющих интерес для практики, лицо, ответственное за программы опытно-конструкторских работ, сталкивается с ограниченностью своих ресурсов (т. е. можно проводить лишь ограниченное число проектов). Добавить параллельный проект, направленный на разрешение той же задачи, — это значит урезать средства на ведение проектов по другой проблеме, а возможно, и отказаться от работ, решающих какие-то менее существенные проблемы. Таким образом, ему надо выбрать, и, чтобы этот выбор был верным, он должен принять во внимание множество вариантов. В этом ему может оказать помощь технологическое прогнозирование.
416
2. ПЛАНИРОВАНИЕ ПРОГРАММЫ
ОПЫТНО-КОНСТРУКТОРСКИХ РАБОТ
Руководитель программы опытно-конструкторских работ должен запланировать решение пяти основных проблем, описанных в гл. 11: это — направления исследований, оборудование, конкретные проекты, исполнители программы и ее финансирование. Все эти вопросы взаимосвязаны, и их нельзя рассматривать изолированно. Логически они следуют друг за другом в том порядке, в котором они перечислены выше, и именно в этом порядке мы их и будем рассматривать. Решая поочередно все эти вопросы, нельзя забывать о принятых ранее решениях, которые являются ограничениями в решении проблем, рассматривающихся позднее, хотя, может быть, и более важных. На размеры программы и возможности ее оперативного изменения влияет также ограниченность ресурсов. Поэтому необходимо осуществить весь цикл планирования несколько раз, чтобы все планы и решения были согласованы.
Планирование основных направлений технических разработок. Лаборатория, ведущая работы по развитию техники, должна выбрать ограниченное число технических вопросов и добиться в них большей осведомленности. Такой уровень компетентности обходится недешево. Поэтому число выбранных областей зависит от размера лаборатории и от ресурсов, которые она хочет или может затратить на опытно-конструкторские работы. На приобретение высокой компетентности необходимо время, поскольку надо построить здание и закупить оборудование, нанять штат сотрудников, сформировать рабочие группы и дать им возможность приобрести опыт. И когда высокий уровень компетентности уже приобретен и по каким-либо причинам работы будут внезапно приостановлены, пропадут большие средства. Поэтому решение о разработке какой-то области деятельности должно быть увязано с долгосрочными планами.
Поскольку выбор основных направлений технических разработок определяет деятельность на продолжительный период, его необходимо увязать с перспективными задачами организации, заказчика. Опытно-конструкторская лаборатория обычно входит в какую-то более крупную организацию — коммерческое предприятие, государственное учреждение и т. д. И именно ее долгосрочные цели ограничивают выбор направлений технических разработок. Лицо, занятое планированием опытно-конструкторских работ, должно выбирать их основные направления так, чтобы они обеспечили техническую базу для решения задач организации-заказчика. Если эти задачи изменяются, может возникнуть потребность в изменении основных направлений опытно-конструкторских работ, которые уже ведутся в соответствии с программой. И наоборот, при сохранении целей организации-заказчика потребность в изменении направлений может объясняться изменениями в технологии, если новая технология внедряется для достижения прежних целей.
В качестве примера рассмотрим компанию, которая производит
417
и продает домашние холодильники. Чтобы поддержать конкурентоспособность своей продукции, компания имеет лабораторию, работающую над совершенствованием технологии производства холодильников. Компания считает, что сбыт ее продукции меньше, чем у конкурентов, так как они продают, кроме холодильников, и другие бытовые приборы. Марки их фирмы более известны, потому что покупатели видят их более разнообразную продукцию. Реклама у конкурентов более эффективна благодаря тому, что на одном рынке продается несколько видов продукции и в одном объявлении можно рекламировать несколько разных бытовых приборов. Система сбыта у конкурентов тоже эффективнее, так как через одну и ту же торговую сеть на том же рынке продается несколько разных бытовых приборов. Приняв все это во внимание, компания решает изменить свои цели и планирует расширение производства за счет других видов бытовых приборов, например стиральных машин. Очевидно, что для обеспечения конкурентоспособности компании в производстве и сбыте лаборатория развития должна расширить круг изучаемых ею областей техники. Если при этом увеличении обязательств ее бюджет не увеличивается, то лаборатории придется приостановить или сократить какие-либо исследования. В любом случае изменение целей организации-заказчика вынуждает лабораторию изменить что-то в основных направлениях своих технических разработок.
В качестве другого примера возьмем компанию, производившую авиационные двигатели в 30-е годы и причислявшую себя к моторостроительным компаниям. С появлением реактивных двигателей ей пришлось заняться их производством, чтобы удержаться в своей отрасли — авиационном моторостроении. Ее лаборатория развития должна была развернуть работы в областях техники, имеющих отношение к реактивным двигателям, и прекратить прежние работы в области поршневых двигателей для винтомоторных самолетов. Цели компании остались прежними, а лаборатории пришлось изменить основные направления своих опытно-конструкторских работ.
Планирование потребности в оборудовании и помещении. В программах технического развития обычно используются уникальное оборудование и задания. Если даже несколько лабораторий в стране ведут широкие исследования в одной и той же области техники, зачастую может не существовать стандартного оборудования, нужного всем этим лабораториям. Правда, некоторые типы ЭВМ, контрольных приборов и тому подобного оборудования, широко применяемого научно-исследовательскими организациями для различных целей, можно заказать, в стандартном исполнении по каталогу. Спепиальное оборудование новейшего типа для определенной области техники часто приходится изготовлять на заказ. Нет двух лабораторий, которые для одной и той же цели пользовались бы одинаковым оборудованием. Например, нельзя купить стандартную экспериментальную подводную лодку для работ по развитию подводной техники невоенного назначения. Их строят по специальному заказу компаний, желающих заниматься подводной техникой. Среди них
418
не найдется двух одинаковых лодок, поскольку каждая приспособлена к потребностям организации-заказчика. Помимо такого рода специального оборудования, данная лаборатория может нуждаться в каких-то особых постройках. Это могут быть вакуумные камеры, помещения со специальным давлением или с низкой или высокой температурой помещения, защищенные от электромагнитного излучения определенного интервала частот и т. д. В качестве примера исключительно специального сооружения можно назвать «диамагнитные» лаборатории, построенные из дерева. В таких лабораториях нет никакого железного оборудования, а при постройке их использованы медные гвозди. Итак, если лаборатория собирается вести работы в какой-либо важной области техники, то надо помнить, что специфическое оборудование и здания для работы в этой области придется изготовлять и сооружать на заказ. Если лаборатория намерена заниматься новейшими проблемами, стандартного оборудования для этих работ ей не найти. А потому руководитель программы должен в своих планах учесть время, необходимое для выполнения заказа на оборудование или для строительства зданий. В иных случаях необходимо осуществить даже программу опытно-конструкторских разработок самого оборудования или зданий, для чего создаются экспериментальные или пробные модели, с помощью которых более точно определяют спецификации этого оборудования или построек. В этом случае на подготовку оборудования и зданий нужно запланировать еще больше времени. Следовательно, руководитель должен разрешить проблему планирования оборудования и помещений, необходимых для реализации программы технического развития.
Конкретные проекты. Нельзя просто «работать» в какой-то широкой области техники. Такая работа осуществляется в виде одного или нескольких конкретных проектов. Цель каждого проекта — ъоплотить в жизнь какой-то элемент новой технологии, будь то вид лабораторного оборудования или демонстрация нового технического устройства. У каждого проекта свои задачи, они выражаются в показателях, которых необходимо добиться, во времени и технических средствах, необходимых для достижения этих показателей. Вся работа в какой-то важной технической области формируется в виде одного или нескольких проектов, связанных между собой или базирующихся один на другом. Но по сравнению с проектами разработки нового изделия (они будут описаны в следующей главе) степень интеграции взаимозависимости рассматриваемых проектов невелика. Разработка тесно взаимосвязанных проектов в значительной мере равносильна заведомой неудаче, так как в опытно-конструкторских работах очень велик элемент неопределенности. Наоборот, лучше, чтобы они как можно меньше зависели друг от друга, что сформулировано выше, в концепции множественных и параллельных проектов.
Кроме того, наличие неопределенности в результатах опытноконструкторских работ не позволяет жестко формулировать цели
419
конкретных проектов. Может оказаться, что выделенных ресурсов недостаточно для получения желаемых показателей. Возможно также, что неправильно запланировано время, нужное для разрешения задач проекта (обычно его не хватает). Может случиться, что предусмотренные проектом технические методы вообще не позволяют добиться пели и необходимо искать новый подход. Тем не менее у проекта должны быть пели как на стадии разработки, так и на стадии осуществления, поставленные так, чтобы можно было соизмерять успехи и достижения.
Возможная необходимость изменять пели проекта один или несколько раз на протяжении периода его реализации вытекает из самой сути опытно-конструкторских работ, в результате которых оценивается принципиальная возможность удовлетворения некоторых требований, а не ставится задача удовлетворить их.
Выбор целей проекта — дело необычайной важности. В каждый момент времени ход работ определяется существующими на этот момент целями. Если поставлены слишком «легкие» задачи, то они, скорее всего, будут решены, но качество полученных в итоге приспособлений (или технологии) будет неудовлетворительно. Их эффективность будет ниже возможной, и они, вероятно, будут не в состоянии конкурировать с приспособлением или технологией, разработанной какой-либо другой группой, разрешившей более сложную задачу. И напротив, если задача чересчур «трудна», то ее, возможно, не решат вообще. Исполнители проекта могут использовать «до предела» избранный ими технический подход, в результате чего появится приспособление или технология, не удовлетворительные из-за своей чрезмерной дороговизны, сложности или ненадежности. Или исполнители проекта могут взяться за какой-то очень рискованный метод, и тогда цель достигается, когда он «работает», и ничего не выходит в тех случаях, когда он «не работает». Поэтому если цель слишком трудно достижима (в том смысле, что можно было бы удовлетвориться и более скромными показателями), проект кончается неудачей. С точки зрения технологии это означает отрицательный ответ на вопрос о технической достижимости цели, но это ответ на вопрос, которого ни в коем случае не надо было задавать. Проблема формулировки реалистических целей, не слишком трудных и не слишком простых, осложняется в связи с тем, что сегодняшние решения должны учитывать будущее. Половина этих решений, как мы видели выше, влияет на протяжении восьми лет и более. Хотя эта проблема и трудна, обойти ее невозможно. У проекта технического развития должны быть конкретные цели, а если их не удалось правильно определить, то результаты программы в значительной мере обеспенятся. А потому если область техники выбрана и есть все необходимое для работ по развитию в этой области, то одной из важнейших задач руководителя программы станет формулировка целей отдельных проектов.
Финансирование. От средств, которыми может распоряжаться руководитель программы, зависит количество исследуемых областей техники, наличие оборудования, помещения и число отдельных
420
проектов. Но, с другой точки зрения, финансированием следует заниматься после решения перечисленных выше вопросов. Ведь программы технического развития планируют вовсе не для того, чтобы просто использовать ресурсы. Эти программы служат конкретным целям, тесно связанным с задачами организации-заказчика, которые встанут в определенный период времени (обычно через восемь-десять лет). Таким образом, вопрос финансирования программы опытноконструкторских работ возникает, когда закончена разработка программы, необходимой для достижения целей организации-заказчика. Только когда цели ясны и существует программа их достижения, можно составить представление о необходимых для этого ресурсах.
Связь между лабораторией технического развития и организацией-заказчиком не так проста, как можно заключить из сказанного выше. Можно в общих чертах рассмотреть процесс выявления целей организации-заказчика, разработки программы опытно-конструкторских работ для достижения этих целей и расчета ресурсов, необходимых для реализации программы. Но на практике могут возникнуть осложнения. У организации-заказчика может не оказаться необходимых средств. На запланированную программу опытно-конструкторских работ может не остаться ресурсов после того, как будут удовлетворены потребности уже ведущихся программ или более приоритетных, ориентированных на будущее (например, программы образования и обучения персонала). В этом случае придется или сократить объем программы, или отложить ее выполнение на некоторый срок. То есть если на программу технического развития, нужную для достижения целей организации-заказчика, не хватает средств, то сами эти задания надо уменьшить, приведя их в соответствие с реально возможной программой.
Все сказанное иллюстрирует проблему составления финансового плана, стоящую перед руководителем программы технического развития. Его лаборатория не располагает собственными средствами. Их надо получить у организации-заказчика, на фонды которой предъявляется много альтернативных требований. С этим разнообразным спросом приходится конкурировать, чтобы получить фонды на развитие какой-либо важной области технологии покупку нового оборудования или строительство новых зданий, организацию одного или нескольких новых проектов и продолжение работ по уже ведущимся проектам, результаты которых представляют интерес с точки зрения технологии. Кроме того, во многих случаях есть основания надеяться на быструю окупаемость затрат. Поэтому руководитель программы должен продемонстрировать непосредственную взаимосвязь планов работы своей лаборатории с перспективными задачами организации-заказчика. Если эту взаимосвязь нельзя очевидно доказать, то средства могут пойти на те цели, где они явно окупятся.
Кадры. С инженерами опытно-конструкторской лаборатории у руководителя программы связано три основных проблемы — это их подбор, продвижение по службе и увольнение. Все эти проблемы
421
требуют должного внимания, в противном случае лаборатории грозит застой и снижение продуктивности работы.
Подобрать кадры — значит нанять людей необходимой квалификации. Не только такой квалификации, которая нужна в самое ближайшее время, но и такой, которая потребуется в будущем. Это значит также, что при найме людей нужно соблюдать необходимую пропорцию между узкими специалистами, знания которых могут устареть под влиянием технического развития, и специалистами широкого профиля, которые выдерживают требования, предъявляемые научно-техническим развитием, но нуждаются в специальном обучении некоторым конкретным навыкам. Чтобы набрать мыслящих людей, представляющих для лаборатории «непреходящую ценность», нужно представлять себе ее работу на пять—десять лет вперед.
За последние 20—30 лет в науке и технике произошли большие изменения, в результате чего уровень работ резко повысился. В таких условиях знания инженера или научного работника, не повышающего свою квалификацию, быстро устаревают. Как показывает практика, половина знаний инженера устаревает за десять лет после окончания учебы. Эту оценку никто не уточнял, но, видимо, она в основном правильна. Поэтому руководитель программы опытно-конструкторских работ должен убедиться, что специалисты «не отстали» и их квалификация соответствует сегодняшним требованиям. Здесь мы не будем рассматривать, каким образом обеспечить непрерывное обучение инженеров и научных работников и как стимулировать их стремление не отставать от развития своей области. Важная, с нашей точки зрения, проблема — решить, какую новую квалификацию должны приобрести инженеры и ученые. Они не в состоянии изучить все, что было открыто после формального завершения их образования, точно так же, как во время учебы они, вероятно, не могли изучить все открытое для этого времени. Надо предпочесть для изучения те новые области, которые будут наиболее полезны впоследствии. Поэтому, планируя служебную деятельность своих сотрудников, руководитель программы должен представлять себе, какого рода специальные знания будут нужны его организации.
Наконец, при резких изменениях направления деятельности лаборатории в ее штате могут оказаться инженеры и научные сотрудники, которые не смогут научиться работать в новой области. Так, инженеру-электрику трудно переквалифицироваться в химика. И для самого инженера и для его нанимателя будет лучше, если он найдет себе работу в какой-нибудь другой лаборатории, где нужны инженеры-электрики. Следовательно, бывают обстоятельства, когда из штата лаборатории надо уволить высококвалифицированных специалистов в ненужных более областях, которым трудно освоиться с направлениями, интересующими теперь лабораторию. Руководитель программы должен заблаговременно понять, какие специалисты больше не нужны, чтобы не брать их на работу, перестать планировать служебную деятельность имеющихся специалистов этого профиля и правильно организовать их уход с работы. Если заранее
422
не предвидеть эту ситуацию, то, может быть, придется сразу увольнять много людей.
Чтобы составлять планы и принимать решения по каждому из этих пяти вопросов, нужно как следует представлять себе будущие нужды и потребности. При составлении планов и принятии решений важную роль играет прогнозирование технического развития, поскольку нужды и потребности будущего тесно связаны с будущим уровнем технологии или потребностями в ней. В следующем разделе мы рассмотрим роль технологического прогнозирования в обеспечении информации для таких планов и решений.
3. ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
ОПЫТНО-КОНСТРУКТОРСКИХ РАБОТ
Как говорилось выше, опытно-конструкторские работы — это деятельность, направленная на разрешение проблем. Программа опытно-конструкторских работ любой лаборатории должна соответствовать потребностям организации-заказчика. Это справедливо независимо от того, принадлежит ли лаборатория государственному учреждению, частной фирме или какой-либо некоммерческой организации типа исследовательского медицинского института, существующего на пожертвования частных лиц.
Однако эти потребности можно истолковать неправильно. Иногда считают, что лаборатория имеет к этим проблемам отношение только тогда, когда она работает над определенными и четко сформулированными задачами. Но все изложенное в предыдущих разделах показывает, что такое толкование ошибочно. Существует временное запаздывание между завершением опытно-конструкторских работ и воплощением их результата в продукции или производственной технологии. Это запаздывание создает проблемы неопределенности, от которых нельзя отмахнуться. Короче говоря, к тому времени, когда проблема ясно идентифицирована и четко определена, уже поздно начинать программу опытно-конструкторских работ в надежде внести эффективный вклад в ее решение. В лучшем случае лаборатория может что-то сделать «на скорую руку», усовершенствуя уже существующую технику. Разработать новое решение, выходящее за рамки существующего уровня технологии, уже некогда.
Из этого следует, что лаборатория технического развития, действительно занятая проблемами своей организации-заказчика, будет работать над задачами, еще не имеющими ясной формулировки. Более того, полученные ею решения по необходимости будут новыми и неопробованными. Все аспекты каждого из пяти разделов планирования, рассмотренных в предыдущем разделе, пронизаны неопределенностью, которая вытекает из недостаточно полного представления о задачах.
Кроме невозможности установить необходимое для осуществления работы время, а также неопределенности — неизбежной спут
423
ницы опытно-конструкторских работ, существует еще одна проблема, обусловленная слишком узким пониманием связи лаборатории с конкретными задачами. Эта проблема так называемых «оппортунистических» проектов, связанных с большим риском, но хорошо окупающихся. К их числу относятся проекты, содержащие новые решения старых проблем или даже позволяющие решить ранее неразрешимые проблемы. Примером проекта первого типа может служить замена микроволнового радара лазерным радаром в тех случаях, когда критически важны малый вес и узкий луч и нет затруднений, создаваемых туманом, дымом и облаками. Примером проекта второго рода является применение ЭВМ для ведения банковских счетов. Никто не чувствовал надобности заменять конторских служащих, ведущих банковские счета. Так же, как в свое время никто не ощущал потребности во многих изобретениях, совершивших революцию в нашей жизни, — радио, телефоне, фонографе и т. д. Такая потребность осознается как потребность только тогда, когда решение уже возможно. Если решение недостижимо, люди обычно не осознают проблему как проблему, а просто считают, что «все в порядке вещей». Если работа лаборатории слишком тесно связана с четко определенными потребностями, ей никогда не найти решения еще неосознанной проблемы.
Задача прогнозирования технического развития при планировании опытно-конструкторских работ, как и во многих других видах планирования, состоит в уменьшении неопределенности или по крайней мере в превращении насколько возможно неопределенности в вероятность. Здесь имеется в виду как неопределенность самой сути проблемы, так и неопределенность реальности различных технических решений (выше они соответственно были названы неопределенностью задания и технической неопределенностью). Такого уменьшения неопределенности можно добиваться не только в известных, хотя й нечетко сформулированных проблемах, таких, как увеличение уровня функциональных характеристик гражданских транспортных самолетов или производство автомобильных двигателей, не загрязняющих атмосферу, но отчасти это относится также к превращению «невозможности» в «необходимость».
В целом технология используется для решения задач, которые являются частью какой-то «системы». Это касается не только отдельных устройств, но и технологических процессов. Например, коммерческий транспортный самолет нельзя рассматривать как одно устройство, потому что он состоит из множества отдельных устройств (двигателей, радиоприборов, автопилота и т. д.), каждое из которых выполняет определенные функции и использует одну или несколько отдельных технологий. В свою очередь, самолет можно рассматривать как часть некой, более крупной системы, включающей аэропорты, полеты самолетов по маршрутам, управление воздушным движением и т. д. Дело в том, что единичное нововведение в отдельной технологии ограничивается самим собой и редко оказывает заметное влияние на деятельность всей системы, к которой оно при
424
надлежит. По данным проектов «Хиндсайт» и «Трейсиз», усовершенствование такой большой системы, как самолет, обычно требует множества улучшений в большинстве или во всех отдельных технологиях, которые образуют эту систему. Сейчас нас не интересует, какое именно количество этих «усовершенствований» необходимо для общего улучшения системы. Оно, по-видимому, изменяется в зависимости от того, какие функции должна выполнять система, и от интенсивности исследований, направленных на разработку отдельных ее элементов. Важно то, что улучшение большой системы требует большого количества нововведений.
Исходя из того, что нововведения в технологии используются как часть системы, можно двумя путями разрабатывать технологические прогнозы, обеспечивающие информацией руководителя программы опытно-конструкторских работ. Один метод состоит в прогнозировании характеристик всей системы. Затем этот прогноз можно использовать как нормативный для определения требований, предъявляемых к отдельным технологиям, входящим в систему. Второй путь — это прогнозирование характеристик отдельных технологий. Затем ряд таких прогнозов по отдельным технологиям суммируется для составления картины эксплуатационных качеств всей системы, в которую они входят. Этим способом можно улучшать решения уже известных проблем или изыскивать возможности решения чего-то, что еще вообще не осознается как проблема и начинает осознаваться как таковая, только когда появляется возможность решения.
В предыдущей главе приводился пример прогноза характеристик всей системы, опираясь на который были получены нормативные прогнозы характеристик; в частности, определялась потребность в научно-исследовательских работах, исходя из прогноза скорости транспортного самолета. Тот же пример позволяет установить потребности в опытно-конструкторских работах, но для более короткого временного интервала. Как было указано выше, результаты исследований используются в среднем (медиана) через 14 лет. Добавим к этому примерно два года на внедрение, и тогда окажется, что потребность в научно-исследовательских работах надо определять в среднем на 16 лет вперед. Однако потребности технологии надо предвидеть в среднем на восемь лет вперед. Поэтому для правильной ориентации программы опытно-конструкторских работ прогноз скорости транспортного самолета надо разрабатывать только на восемь лет. Исходя из прогноза скорости, можно определить, какими качествами должны обладать отдельные части самолета. Легко установить сопротивляемость температурам, которая требуется от конструкционных материалов, гидросмесей, герметизации и т. д. Точно так же можно определить требования, предъявляемые к системе навигации, работе диспетчерской службы, автопилоту, двигателям и т. д., практически для любого компонента самолета. Можно установить требования, которым должны отвечать эксплуатационные качества системы управления воздушным движением наряду с
425
другими элементами всей системы воздушного транспорта. Для этой цели можно использовать любой из методов нормативного прогнозирования, описанных в гл. 9. Важно отметить, что, имея прогноз основных характеристик самолета, можно установить требования, которым должны удовлетворять отдельные составляющие его узлы. На основе этих требований затем строятся программы опытно-конструкторских работ.
Чтобы еще раз проиллюстрировать такой метод, рассмотрим некоторые прогнозы, описанные выше. Например, в гл. 5 мы рассчитали тенденцию увеличения быстродействия ЭВМ, причем единицей служило время, необходимое для обращения матрицы 40 х 40. Эксплуатируя эту тенденцию, можно рассчитать характеристики ЭВМ на какую-то дату в будущем. Известное нам время, необходимое на обращение матрицы 40 х 40, мы можем разбить на такие отдельные операции, как сложение, умножение и т. д. Зная количество этих операций, можно определить время, максимально допустимое для каждой. Исходя из этой цифры, можно установить требования, предъявляемые к эксплуатационным качествам отдельных элементов ЭВМ. Эти требования могут стать основой программы технического развития, направленной на увеличение быстродействия ЭВМ.
В гл. 4 мы рассчитали кривую роста эффективности коммерческих электростанций в киловатт-часах на фунт потребленного угля. Эту кривую роста можно было бы экстраполировать до какой-то даты в будущем и таким образом получить оценку будущих характеристик. Пользуясь показателями общей эффективности, можно определить минимально возможную эффективность для различных производственных процессов на электростанции — от сжигания угля до производства пара, работы турбины и производства энергии. Поскольку элементы этого процесса участвуют в нем скорее последовательно, чем параллельно, не представляется возможным установить необходимую эффективность отдельно для каждого элемента, как это было сделано в предыдущем примере с самолетом. Вместо этого придется установить «бюджет эффективности» и распределить минимальные эффективности между последовательными процессами. Чтобы пояснить это, рассмотрим систему, состоящую из двух элементов, действующих последовательно. Эффективность всей системы представляет собой произведение эффективностей этих двух элементов. Например, если общая эффективность должна быть равна 0,50, то эффективность двух элементов может быть равна любым величинам, произведение которых составляет 0,50. В качестве возможных пар назовем: 0,50, 1,00; 0,9, 0,56; 0,8, 0,625; 0,7, 0,715 и т. д. Ситуации такого рода могут часто возникать там, где между элементами системы существует какое-нибудь взаимодействие, которое создает возможность увязать друг с другом характеристики отдельных элементов. В таком случае требования для каждого элемента нельзя получить с помощью нормативного прогноза, можно установить только верхний и нижний предел допустимой характеристики (так, в примере, приведенном
426
выше, обе эффективности должны быть больше 0,50, чтобы их произведение было равно или превышало 0,50).
Таким методом можно получать прогнозы характеристики какой-то целой системы и затем использовать их для установления целей программ опытно-конструкторских работ по каждой из частей этой системы. Прогноз характеристик системы в целом исходит в какой-то мере из предположения о том, что эксплуатационные качества частей системы изменяются параллельно с ростом показателей работы всей системы, поскольку в прошлом в основе роста показателей, характеризующих работу всей системы, лежал более или менее тот же рост показателей, относящихся к работе ее отдельных частей. Заметим, однако, что в этой предпосылке нет абсолютной необходимости. В гл. 5 мы установили наличие непрерывного роста общего показателя работы воздушного транспорта, измеряемого в пассажиро-милях в час. Однако оба компонента этого показателя — скорость и вместимость — увеличивались не одинаково. По экономическим соображениям был установлен предел скорости, а вместимость росла быстрее, чем в прошлом, как бы для того, чтобы возместить замедление роста другого компонента. Поэтому рос показателя деятельности всей системы не обязательно предполагает одинаковый рост показателей деятельности различных частей этой системы.
Можно сделать еще одно дополнительное замечание относительно такого применения технологического прогнозирования в планировании опытно-конструкторских работ. Средний срок в шесть лет, проходящий от завершения работ до их внедрения в производство или сбыт, нельзя рассматривать как некую жестко определенную величину — это только медиана величин, распределенных в интервале времени от 0 до более чем 30 лет. И было бы совершенно неправильным утверждать, что любой результат опытно-конструкторских работ можно использовать ровно через шесть лет после его получения. Некоторые результаты можно использовать немедленно, а другие гораздо позже, чем через шесть лет. Таким образом, шесть лет — это агрегированный показатель, который составили различные технологии и многие приложения. Ее нельзя использовать применительно к конкретным технологиям или конкретным приложениям. Для прогноза отдельной технологии лучше, если это возможно, составить распределенное запаздывание. Разумеется, если этого сделать нельзя, цифра в шесть лет может послужить достаточно удачным практическим ориентиром. Но в любом случае надо помнить, что это только медиана, а не абсолютная величина, которую можно применять ко всем нововведениям.
Если начать прогнозирование с уровня компонентов, а не с уровня систем, т. е. приступить к составлению прогноза отдельных технологий, то для планирования программ опытно-конструкторских работ можно получить полезную информацию двух других видов. Один из них — обоснование подходящих целей для программ технического развития, другой — идентификация технических методов, находя
427
щихся близко к пределу' своих возможностей, или таких, которые, по всей вероятности, скоро отстанут от других, более плодотворных технических подходов. Так, в гл. 5 мы рассчитали тенденцию максимальной тяги жидкостных ракетных двигателей. Прогноз тяги можно было бы получить простой экстраполяцией этой тенденции. Такие двигатели можно рассматривать как часть космической ракеты, а эксплуатационные показатели космической ракеты можно оценить, если известна тяга двигателя. Точно так же при конструировании нового двигателя прогноз его тяги на год запуска нового летательного аппарата можно считать целью для опытно-конструкторских работ по совершенствованию двигателя. Кроме этого, если проектируемый размер тяги нельзя достигнуть каким-то определенным техническим методом (например, если практически невозможно получить проектируемую тягу при данном сочетании топлива и окислителя), то организатор программы опытно-конструкторских работ должен подыскать новый технический подход (возможно, это будет новая комбинация топлива и окислителя или такая конструкция двигателя, которая допускает практическое использование имеющейся комбинации в двигателе большого размера).
Следует отметить, что «система» и «часть» — понятия условные. Можно рассматривать в целях иллюстрации ракетный двигатель как часть системы, но можно рассматривать его и как целую систему. Прогноз тяги может служить исходным пунктом для разработки нормативного прогноза эксплуатационных качеств насосов, форсунок и т. д. Прогнозист должен осознавать эту двойственность точки зрения скорее в отношении элементов технологии, чем простых видов оборудования.
Рассмотрев в общих чертах применение технологического прогнозирования при планировании опытно-конструкторских работ, подробно рассмотрим каждую из пяти проблем, которую необходимо планировать’ (или которая требует принятия решений). Пожалуй, будет справедливо утверждать, что любой программе опытно-конструкторских работ должен предшествовать соответствующий технологический прогноз — прогноз оправданности этих усилий. Но и так почти всякое решение или план технического развития тесно и глубоко связаны с технологическим прогнозированием. Проиллюстрируем это для каждой из пяти проблем.
Выбор основных технических направлений. Совершенно очевидно, что основные направления работ не изменяются ежегодно. Во-первых, изменение области исследований требует времени больших затрат. Во-вторых, выбранная область исследований истощается только через какое-то время, поэтом, если лаборатория занялась некой областью техники, то обычно она занимается ею несколько лет, а иной раз и два-три десятилетия. Но в тех редких случаях, когда область исследований все же требуется переменить, опаснее всего то, что руководитель не поймет этого или поймет с опозданием. Поэтому, даже если лаборатория предполагает разрабатывать данное техническое направление достаточно долго, желательно заблаговре-
428
менио задуматься о том, когда эта область «истощится» и, соответственно, когда ее надо будет оставить. Существенную помощь в решении этих вопросов может оказать технологическое прогнозирование.
Например, рассмотрим рис. 94, на котором изображены две кривые роста, отражающие последовательные технические методы, а также общую тенденцию. В году Yi технологический прогноз технического метода 7"i покажет, что с его помощью можно добиться
Рис. 9 4. Два последовательных технических подхода к выполнению одной и той же работы
большого прогресса и что организация должна широко развивать его. В году Y2 прогноз технического метода Т\ покажет, что этот метод приближается к пределу своего использования и что его скоро обгонит уже идентифицированный технический метод Т2. Фактическая иллюстрация этого положения приводится в гл. 7 в анализе истории появления реактивного двигателя и вытеснения им поршневого двигателя.
Рис. 21, на котором сравнивается скорость реактивного и винтомоторного самолетов, служит примером пересечения кривых роста, характерного для случаев Т2 и Т2.
В году У3 прогноз технического метода Т2 покажет, что он приближается к пределу своих возможностей и что пора начать искать следующий подход. Отметим, что в технологическом прогнозе совсем не обязательно установить существо этого последующего метода. Этот вопрос уже обсуждался в гл. 1, а затем в гл. 5. Для прогнозиста не обязательно изобретать то, что он прогнозирует. Предупредив о неизбежности смены технического метода, он тем
429
самым выполнил свои обязанности. Поэтому в ситуации, возникающей на момент У3, руководителю можно посоветовать считать устарелым метод 7г и как можно скорее заняться поисками последующего метода, а организация должна приложить как можно больше усилий к тому, чтобы развить его. На роль наследника могут претендовать несколько технических методов. Например, источником энергии для автомобиля мог стать электромотор, паровой двигатель и двигатель внутреннего сгорания. В такой ситуации заранее трудно предсказать победителя. Организация может, если позволяют средства, заранее не выбирать, а начать работы во всех возможных направлениях. Но и в этой ситуации полезно обратиться к технологическому прогнозированию, которое поможет установить физические пределы и другие препятствия на пути технического развития, в силу которых надо исключить из рассмотрения один или несколько технических методов. По мере продвижения работ над каждым из технических методов и накопления данных о них можно с помощью уже существующих различных методов прогнозирования заранее определить победителя. Организация, сконцентрировав на нем свои усилия, получит определенное преимущество.
С помощью нормативных прогнозов можно также определить необходимые изменения в основных направлениях технических работ. Например, такое положение может сложиться при идентификации новых областей, требующих разработки, для решения проблем, связанных с улучшением характеристик всей системы. Примером этого может служить история изменения конструкционных материалов, используемых в авиации. В первые 30 лет после изобретения аэроплана скорости были настолько малы, что сопротивление воздуха не вызывало существенного повышения температуры. Для первых планеров, сделанных из дерева и холста, материалом служила ель и проблемы нагревания не существовало. Затем в практике стали использовать сплавы алюминия, главным образом из-за сочетания высокой прочности и легкости. Их выбирали, .учитывая прочность и не обращая внимания на сопротивляемость изменению температуры. Эти сплавы оказались пригодными для широкого диапазона скоростей, потому что все-таки они обладали достаточной сопротивляемостью высоким температурам. Позднее, с ростом скоростей, особенно сильным в военном и экспериментальном самолетостроении, начали использовать нержавеющую сталь и титан, потому что они выдерживали более высокие температуры, чем сплавы алюминия.
Сейчас в конструировании высокоскоростных самолетов пытаются применять керамику и даже более «экзотические» материалы, вроде сплавов колумбия. Поэтому время от времени лабораториям, конструирующим самолеты, приходится проникать в новые области техники в связи с тем, что совершенствование самолетов порождает спрос на все более устойчивые конструкционные материалы.
Нормативные прогнозы позволяют также определить, какие важные ныне области техники утратят в будущем свое значение. Это происходит в том случае, если они не в состоянии обеспечить
430
тот уровень функциональных характеристик, который соответствует прогнозу характеристик всей системы. В таких областях необходимо неуклонно свертывать работу, а высвободившихся людей и ресурсы использовать для работы над более перспективными темами. Иллюстрацией ситуации такого рода может служить переход железнодорожного транспорта с паровозов на тепловозы. У тепловозов есть несколько преимуществ над даже самыми эффективными паровозами. Им реже требуется капитальный ремонт, меньше время, необходимое на него. Таким образом, перерыв в работе и короче, и продуктивнее используется. Эффективность использования тепловой энергии в них почти в четыре раза больше, чем в паровозах, а потому они дешевле в эксплуатации. Кроме того, они более плавно набирают скорость, чем паровозы, не нуждаются в больших паровых котлах, необходимых для паровозов, и не теряют энергии в плохую погоду. Поскольку проблема обеспечения железнодорожного транспорта двигательной силой эффективнее решается с помощью тепловозов, они фактически вытеснили паровозы в Соединенных Штатах. С точки зрения локомотивостроения производство тепловозов потребовало компетентности в новых областях техники. Например, нельзя непосредственно объединить дизельный двигатель с колесным приводом, как это имеет место у парового двигателя, следовательно, потребовалась трансмиссия. Чаще всего используются электрические трансмиссии, хотя иногда встречаются и гидравлические. Поэтому строителям локомотивов пришлось приобретать знания в области электромоторов, производства электроэнергии и управления ее использованием. И напротив, им больше не требовались знания паровых котлов и их оборудования, например регуляторов давления. Если бы в железнодорожном машиностроении был своевременно составлен прогноз замены паровозов тепловозами, то это изменение технической ориентации происходило бы гораздо «спокойней», чем это было на деле. Итак, нормативные прогнозы будущих технологических характеристик могут выявить необходимость свернуть работы в такой области техники, которая уже не в состоянии содействовать достижению этих показателей.
При использовании технологического прогнозирования в вопросах выбора направлений опытно-конструкторских работ важно не забыть учесть соответствующее время опережения еще и потому, что интенсивное развитие работ в каком-то направлении и свертывание их ведут к большим затратам. Во многих случаях необходимо составление прогноза на 10—15 лет вперед, с тем чтобы можно было подготовить соответствующую основу для необходимых изменений. В прогнозе такой длительности неизбежна очень большая неопределенность. Однако, игнорируя проблему, ее не решишь. Наличие неопределенности вызывает необходимость в «гибком» планировании. В этой ситуации прогнозист обязан возможно точнее измерить неопределенность количественно, что позволит организатору программы наилучшим образом оценить риск, связанный с различными вариантами.
431
Планирование потребностей в помещении и оборудовании. Потребности опытно-конструкторской лаборатории в помещении и оборудовании зависят от характера выполняемой работы. Но на конструирование и покупку или строительство нужного оборудования нередко требуется длительное время. Определить это время поможет технологический прогноз необходимых работ и оборудования для них. Рассмотрим для примера рис. 57, который иллюстрирует прогноз скорости транспортного самолета. Лаборатория технического развития авиационной компании могла бы более успешно использовать этот прогноз для планирования будущих потребностей в оборудовании. Во-первых, в ходе подготовки опытно-конструкторских работ над самолетом потребуется аэродинамическая труба, в которой можно будет получать прогнозируемые скорости самолета. Следовательно, аэродинамическая труба может потребоваться за 5—10 лет до начала конструирования самолета, а потому конструирование и постройка самой аэродинамической трубы должны начаться еще раньше. Однако, чтобы определить диапазоны скоростей, на которых будет работать аэродинамическая труба, нужен прогноз предполагаемых скоростей самолета. Той же лаборатории потребуется оборудование для имитации тепловых нагрузок при полете на предполагаемых скоростях и температурах, оборудование для стендовых испытаний крыла и секций фюзеляжа в период устранения технической неопределенности в конструкции самолета и т. д.
Короче говоря, исходя из прогноза качества изделия на какой-то момент в будущем, можно определить, какие опытно-конструкторские работы нужны для достижения этих характеристик, а затем идентифицировать оборудование для этих работ. Правда, во многих случаях можно определить потребность в оборудовании, не имея точного представления о предстоящей работе. Располагая прогнозом будущих скоростей самолета, можно сделать вывод, что потребуется аэродинамическая труба, работающая на этих скоростях. Однако конструкция трубы не зависит от материала, из которого будет сконструирован самолет, или от формы профиля крыла. Суть в том, что, помогая выявить технические неопределенности, подлежащие разрешению, технологическое прогнозирование позволяет определить, какое оборудование необходимо для работ по разрешению этих неопределенностей. При этом часто нет нужды определять конкретное содержание работы до тех пор, пока она не планируется детально.
Проекты. Как говорилось в предыдущем разделе, одна из важнейших задач руководителя программы состоит в том, чтобы определить цели отдельных проектов. В формулировке целей большую помощь может оказать технологическое прогнозирование, обеспечивающее оценку возможного прогресса в данной области техники. То есть оно может обеспечить постановку «разумных» целей — не слишком легких, иначе бесполезно к ним стремиться, и не слишком трудных, иначе их достижение связано с неоправданно большой возможностью неудачи. Рассмотрим прогнозы удельных показателей производства энергии различными батареями. Это показано
432
на рис. 95, взятом из’ работы [1]. Предположим, что лаборатория решила начать работы над аккумуляторными батареями, которые служили бы источниками энергии для автомобиля. Предположим, что намечалось начать осуществление проекта разработки натриево-серной батареи (Na—S) в 1967 г. и что проект предполагалось завер
Тенденции удельных
Рис, 9 5. Фактические тенденции и прогнозы характеристик батарей
шить за три года. Какие цели следовало бы поставить при этом? Из графика следует, что удельный показатель производства энергии к 1970 г. может составить примерно 200 Вт-ч./фунт для натриево-серной батареи. Поэтому если по проекту была бы разработана такая батарея с более низкими показателями, то, скорее всего, она была бы неконкурентоспособна на рынке. Какая-нибудь другая лаборатория могла бы разработать батарею с такими характеристиками, что она захватила бы весь рынок. И напротив, если поставить себе целью величину, намного большую, чем 200 Вт-ч./фунт, то проект, вероятно, постигла бы техническая неудача или работа бы затянулась, что всегда связано с увеличением издержек. Поэтому организатору программы, ответственному за этот проект, можно посоветовать
433
15-165
принять в качестве цели величину, близкую к 200 Вт-ч./фунт. Отметим, что прогноз не принуждает его выбирать именно эту конкретную цель. Он даже не вынуждает его работать именно над натриево-серной батареей. На графике видно, что прогнозы характеристик литиево-хлорной батареи (Li—Cl) на 1970 г. были лучше, но сравнение углов наклона кривых динамики характеристик этих батарей показывает, что после 1972 или 1973 г. натриево-серная батарея окажется впереди по своим показателям. Как говорилось раньше, у организатора программы всегда есть свобода выбора, хотя именно он обязан установить правильную пропорцию возможности технической неудачи и риска отстать от других лабораторий, которые могут достигнуть лучших результатов. Прогноз только информирует его об относительных размерах риска и преимуществ различных вариантов действий. Разумеется, ему легче принять эффективное решение, имея эту информацию, чем не имея ее.
Финансирование. Одно из преимуществ использования технологического прогнозирования в процессе принятия решений состоит в том, что оно помогает руководителю программы доказать организации-заказчику взаимосвязь между необходимыми затратами и их будущей отдачей. Для иллюстрации этой мысли годится любой из примеров, приведенных выше. Так, если авиационная компания собирается в какой-то момент будущего выпустить на рынок новую модель, то руководитель программы может, опираясь на этот факт, определить основные направления технических исследований, которые компания должна провести до этого времени, нужное для этого оборудование и конкретные проекты, которые с его сегодняшней точки зрения наиболее пригодны для устранения технической неопределенности, связанной с конструированием нового самолета. Он может показать, когда следует начинать каждое из этих дел и как повлияет на конечную цель их затягивание. Это очень усилит его позиции в борьбе за средства, необходимые для этих исследований. Если руководитель программы покажет компании, что эта деятельность окупится тем, что позволит воплотить планы выпуска на рынок нового изделия, то это усилит его позицию в борьбе за фонды, где он должен будет конкурировать с другими претендентами, которые тоже будут доказывать окупаемость своей деятельности, зачастую более короткую.
Кадры. С помощью технологического прогнозирования можно определить не только характер будущей работы лаборатории и важные для нее в перспективе области техники, но и обеспечить информацию, нужную для составления долгосрочных планов формирования штата лаборатории. Опираясь на информацию технологических прогнозов, руководитель программы гораздо лучше сможет определить, какие специальности будут ценными в перспективе и кого, следовательно, нужно набрать на работу. Он может определить, какие новые знания должны приобрести его сотрудники в ходе осуществления программ повышения уровня профессиональной подготовки, с тем чтобы они могли с пользой принимать участие в работе 434
над новыми проектами по своей специальности. Наконец, он может также выявить людей, чья специальность больше не потребуется и кого поэтому нужно уволить. Чтобы проиллюстрировать применение технологических прогнозов к проблемам найма людей, необходимых в перспективе, обратимся к примеру компании, производящей атомные реакторы для электростанций. Предполагается, что на смену им придут реакторы синтеза и тогда техническая база работы компании изменится. Рели компания по-прежнему будет снабжать электростанции оборудованием, то ей придется строитй и продавать реакторы синтеза. Но сейчас она не может внести существенный вклад в работы над ядерным синтезом, поскольку значительная часть этой работы уже выполняется в разных странах многочисленными организациями. Однако для конструирования оборудования, используемого в производстве ядерной энергии методом синтеза, очевидно, потребуются специалисты в области физики плазмы. Как только удастся добиться синтеза, неизбежно резко возрастет спрос на специалистов в области физики плазмы и предложение будет отставать от него. Поэтому, с точки зрения компании, стоило бы «запасти» несколько специалистов по физике плазмы. Компания могла бы нанять несколько человек и подключить их к работам над проектами, не только требующими труда, но и обязывающими держаться на уровне работ, ведущихся в других местах. Отдачи от этой работы не нужно ожидать, т. е. она не поможет приблизить время практического использования энергии ядерного синтеза. Эта работа окупится в том смысле, что она обеспечит компанию специалистами, хорошо информированными в данной области, которых компания сможет удержать у себя, если будет повышать им жалованье в должное время и в должных размерах в соответствии со спросом на этих специалистов, опережающим предложение. Нужно тщательно обдумать, когда следует нанять таких специалистов, чтобы свести к минимуму издержки содержания их «впрок» только для того, чтобы обеспечить их наличие к моменту роста спроса. Основой, для решения об их найме на работу должен служить технологический прогноз. Короче говоря, компания, проводящая правильную политику подбора кадров, основанную на технологическом прогнозировании, может обеспечить себя такими специалистами, которые потребуются в какой-то момент будущего, даже если сейчас эти специалисты не играют особой роли.
Теперь обратимся к фактическому примеру использования технологического прогнозирования для выявления препятствий на пути развития какой-либо конкретной технологии и для составления программы опытно-конструкторских работ, нужной для преодоления этих препятствий1. В конце 50-х годов компания «Цинциннати мил-линг мэшинз» осознала необходимость более широкого использования технологических прогнозов для определения перспектив развития своей отрасли. На рис. 96 изображается соотношение потребности в человеко-часах на станочные операции по удалению слоя металла
1 Этот пример приводится с разрешения «Цинциннати миллинг мэшинз».
15*
435
с отливок, болванок и других металлических заготовок. Эти соотношения были рассчитаны в 1959 г. и опубликованы в том виде, в каком они приводятся здесь.
Экстраполяция тенденций показывает, что можно было ожидать дальнейшего прогресса автоматизации в металлообработке. Это означает, что за счет роста автоматизации уменьшалась бы потреб-
Год практического внедрения
Рис. 9 6. Развитие автоматизации металлообработки за период с 1820 по 1959 г.
ность в человеко-часах. В частности, было предсказано появление какого-то типа автоматических станков с программным управлением, где программа могла бы меняться, который по своим возможностям превзойдет применявшиеся в то время станки с числовым программным управлением. (Числовое программное управление — это процесс, при котором резей принимает определенное положение или перемещается в определенном направлении с заданной скоростью в соответствии с инструкцией, записанной предварительно на бумажной или магнитной ленте.) Консультация с экспертами в области автоматизации металлообработки выявила, что следующим важным шагом в автоматизации станков, по их мнению, будет применение адаптивного контроля. Адаптивное управление отличается от числового программного управления тем, что в процессе операции станок сам модифицирует свою инструкцию, принимая в расчет фактическую твердость обрабатываемого металла, достигнутую степень обработки поверхности и т. д., вместо того, чтобы жестко и точно выполнять стандартные, заранее заданные операции, записанные на ленте. Исходя из этого прогноза и учитывая мнение о наиболее вероятном направлении развития, «Цинпиннати миллинг мэшинз» начала программу опытно-конструкторских работ, направленных на практическое внедрение адаптивного управлений.
436
По программе компании требовалось приобрести компетенцию в новой области адаптивного управления. Это означало прием на работу людей соответствующей специальности, выбор конкретных проектов, осуществление которых привело бы к появлению станков с адаптивным управлением, и формирование групп для работы над этими проектами. Финансирование этих работ обосновывалось тем, что компания должна была поддержать свою конкурентоспособ-
Год практического внедрения
Рис, 9 7. Развитие автоматизации металлообработки
ность, поскольку другие компании вели работы в аналогичных направлениях и имели шансы добиться успеха. Эта программа работ по адаптивному управлению была успешно выполнена, ее цели были достигнуты в 1969 г., когда на некоторых станках в качестве эксперимента было введено адаптивное управление. Результаты иллюстрируются рис. 97, который представляет собой современный варйант рис. 96. Точка, фиксирующая появление адаптивного управления, появляется несколько «рано». Отчасти это объясняется тем, что на графике указана «экспериментальная» точка, в то время как остальные точки фиксируют момент внедрения на рынки сбыта. Кроме того, из графика также следует, что осознанные попытки достигнуть целей, поставленных прогнозом, весьма существенно ускорили развитие отрасли, в которой прежде опытно-конструкторские работы были мало развиты. Дополнительные сведения об использовании технологического прогнозирования в «Цинциннати миллинг мэшинз» можно найти в работе [3].
Если руководитель программы опытно-конструкторских работ использовал технологические прогнозы для определения основных направлений технических исследований, необходимого оборудования, конкретных проектов, соответствующих отдельным направле-
437
лениям и т. д., то тем самым он обеспечил возможность принятия решений, наиболее выгодных его организации-заказчику. В этом случае он может принимать решения о необходимых изменениях целей всей организации, ее организационной структуры, распределения ресурсов и формирования штата. Без информации, обеспеченной технологическим прогнозом, он бы подвергал большому риску надежность своих решений и их увязку с долгосрочными целями и интересами организации-заказчика.
4. ВЫВОДЫ
Целью программы опытно-конструкторских работ является разрешение технической неопределенности. К началу работ неясно, достижимы ли вообще поставленные в ней цели и достижимы ли они в рамках имеющихся ресурсов и времени. Даже если неопределенность, содержащаяся в каком-то конкретном проекте, устраняется с положительным результатом, в среднем проходит шесть лет (медиана), прежде чем полученное устройство, изобретение или технологический процесс внедрится в сбыт или используется в производстве. Поэтому специалист, занимающийся планированием, или руководитель программы должен уделять внимание не только вопросу технической достижимости поставленной цели, но и вопросу о том, будет ли эта работа полезна или желательна примерно через пять-десять лет.
Планируя программу опытно-конструкторских работ, ее руководитель должен выбрать основные исследуемые области техники, принять решение о необходимом оборудовании, сформулировать цели проектов, составить смету затрат на проведение программы и определить, какими знаниями должны будут обладать работающие у него специалисты. В каждой из этих областей планирования его задачи осложнятся технической неопределенностью. Однако технологическое прогнозирование может обеспечить информацию об этих областях техники и технических задачах, что будет весьма ценно для организации, которая проводит программу опытно-конструкторских работ. Точно так же технологическое прогнозирование оказывает помощь в идентификации оборудования, нужного для этих работ. Оно может обеспечить более позитивную связь между текущей работой и результатами и потребностями будущего, что поможет организатору программы определить затраты на проведение ее. Наконец, информация, созданная технологическими прогнозами, может пригодиться при определении потребности организации в тех или иных специалистах.
Опираясь на информацию по каждому из пяти предметов планирования, руководитель программы может понять, какие нужны перемены в целях его организации, в ее структуре, в распределении ресурсов и штате сотрудников. Эти решения, которые окажут влияние на характер и результаты деятельности организации, могут стать
438
более эффективными, если они будут основаны на прогнозах технологии, которая будет возможна, полезна или желательна в какой-то момент будущего.
ЛИТЕРАТУРА
1. Ayres R. U., McKenna. Technology and Urban Transportalion: Environmental Quality Considerations. Hudson Institute Report HI-949/1-RR (Washington, D. C.: Resources for the Future), 1968.
2. Meadows D. L. Characteristics and Implications of Forecasting Errors in the Selection of R&D Projects, paper presented at the Technological Forecasting Conference. University of Texas at Austin. Austin, Texas, 1969.
3. Merchant M. E. Technological forecasting—An essential component of today’s technology. International Journal of Systems Science, 1970, № 1, p. 59-62.
4. Project Hindsight. Washington, D. C.: Office of the Defense Research and Engineering, 1969.
5. R о e p c k e L. A., R a f e r t W. E., BenedictR. P. Army material command planning— Principles and philosophy. IEEE Transactions on Engineering Management EM-17, 1968, p. 150-178.
6. Technology in Retrospect and Critical Events in Science (TRACES). Chicago. Ill: Illinois Institute of Technology Research Institute, 1968.
ГЛАВА 14
РАЗРАБОТКА НОВЫХ ИЗДЕЛИЙ
1. ВВЕДЕНИЕ
В этой главе мы рассмотрим некоторые аспекты работ по исследованиям и разработкам, связанные с созданием новых изделий для рынка сбыта и внедрением их в производство. Сначала речь пойдет об изделиях, воплощающих высокий уровень новой технологии. К изделиям этой категории можно отнести, например, оборудование для химических заводов, ЭВМ, гражданские транспортные самолеты, реактивные двигатели, турбины для электростанций и т. д.
Если речь идет о средствах производства, поставляемых на рынок, то их основное свойство — это техническое превосходство, которое позволяет продавать новый товар. Каждое новое изделие, поступающее на рынок,, должно обладать явным техническим превосходством над своими предшественниками, чтобы вытеснить их, и должно быть существенно хуже конкурирующих изделий, появляющихся одновременно с ним. Это же относится и к изделиям оборонного назначения. Например, новый истребитель должен быть не только лучше предшествующего, но не должен ни в чем уступать самолету потенциального противника. Если говорить об оборудовании для космических исследований, то оно должно быть лучше по качеству, чем ранее существовавшее оборудование. Однако обычно качество изделий, используемых в космических исследованиях, определяется степенью трудности стоящей перед ним задачи.
У всех этих видов технически сложного оборудования или космических летательных аппаратов есть еще два общих свойства. Это высокие издержки производства и выпуск маленькими сериями. Оборудование для химического завода нового типа (независимо от того, используется на нем новый процесс или в более крупных масштабах применяется старым) производится всего лишь для нескольких десятков заводов на всем земном шаре. Удачная модель гражданского транспортного самолета выпускается обычно в количестве нескольких сотен. Производство новой модели ЭВМ большого и среднего размера может колебаться от нескольких сотен до нескольких тысяч, но не десятков тысяч. В мирное время новый истребитель производится в количестве нескольких сотен. Может быть сделано
440
10—20 экземпляров космических летательных аппаратов новой модели. Это принципиально противоположно производству товаров широкого потребления. Например, годовой объем производства популярной модели автомобиля может исчисляться миллионами экземпляров. При небольшом объеме производства, когда каждое изделие продается индивидуально, для производителя наиболее существенным показателем является не стоимостная величина сбыта, а количество проданных изделий.
Большие издержки производства средств производства упомянутых выше видов представляют собой существенное отличие от производства и сбыта потребительских товаров и даже от производства и сбыта средств производства с низкими издержками. Если средство производства сделано по последнему слову техники и стоит дорого, то переоборудование превращается для потребителя в мероприятие большой важности, часто привлекающее внимание высшего руководства.
Кроме того, оно часто требует очень сложных финансовых операций между производителем, покупателем и внешними источниками финансирования.
Благодаря этим обстоятельствам внедрение на рынки сбыта средств производства высокого технического уровня порождает большое количество проблем, весьма отличных от тех, которые возникают при производстве изделий других видов. При этом одной из самых важных проблем является формулировка целей проекта, т. е. установление желательных технических характеристик в начале разработки новой модели.
Устанавливая цели разработки нового технически сложного изделия, производитель хочет добиться высоких эксплуатационных характеристик. Если он стремится сбыть свои изделия, они должны технически превосходить имеющиеся на рынке. Но техническое превосходство нельзя получить наверняка. Начиная какой-либо проект, нельзя быть уверенным в получении искомых характеристик. Правда, степень неопределенности реализации целей проекта можно уменьшить, если его разработке предшествовала соответствующая программа опытно-конструкторских работ. Но даже если необходимые характеристики уже успешно продемонстрированы в лабораторных условиях, это все-таки не гарантирует их наличия у изделия, запущенного в производство. Разумеется, обычно уже достигнута достаточная уверенность в том. что цели проекта осуществимы. Основанием для такой уверенности служат лабораторные испытания и испытания образцов, полученных в результате программ опытно-конструкторских работ. Однако даже в этих обстоятельствах имеется значительный риск больших затрат времени и денег на проект развития, чем первоначально предполагалось.
Итак, производитель средств производства высокого технического уровня стоит перед дилеммой. Планируя разработку нового изделия, он стремится' добиться такого уровня его функциональных характеристик,’ который обеспечил бы ему превосходство над изде
441
лиями конкурентов и длительный срок сбыта на рынках. С другой стороны, ему бы хотелось поставить как можно более скромные цели работ по развитию, с тем чтобы свести до минимума связанный с ними риск. Взаимосвязь этих двух видов риска схематически изображена на рис. 98. Риск быстрого устаревания изделия можно уменьшить, увеличив возможность технической неудачи. Под этим может подразумеваться и полная невозможность выполнить проект, и затягивание времени, и увеличение затрат на достижение первоначальных целей.
Рис. 9 8. Зависимость между риском быстрого устаревания и риском технической неудачи при выборе целей проекта разработки нового изделия
Уклониться от какого-либо решения этой проблемы невозможно. Осуществляя производство, необходимо непрерывно формулировать цели разработки новых изделий. Необходимо находить компромисс между риском быстрого устаревания и риском технической неудачи. Большую помощь в нахождении этого компромисса может оказать технологическое прогнозирование. Оно должно обеспечить информацию, которая будет использована при принятии соответствующего решения. Разумеется, технологический прогноз.не вынуждает принять какие-то цели проекта и не определяет их. Но окончательные решения могут быть лучше при эффективном использовании прогнозной информации. В этой главе мы рассмотрим, какая информация нужна при принятии решений о разработке новых изделий и какую часть этой информации может представить технологическое прогнозирование.
2. ВОПРОСЫ ПЛАНИРОВАНИЯ
Рассматривая проблему введения новой модели технически сложного изделия, необходимо ответить на три основных вопроса. Нужно ли вводить новую модель? Когда не следует вводить? Какие ее ха
442
рактеристики должны стать целями проекта? Решение о введении новой модели или нового изделия требует ответа на все эти три вопроса.
Вопрос о том, следует ли вводить новую модель, чаще всего возникает в том случае, если компания решает проникнуть на новый рынок или уйти с рынка, на котором она фигурировала уже некоторое время. Последнее случается, если рынок переполнен конкурентами или в том случае, когда появляется новый технический метод. Например, авиакомпаниям пришлось решать вопрос о производстве еще одного поколения винтомоторных самолетов, когда уже существовали реактивные самолеты. При этом требовалось решить, может ли новое изделие конкурировать со старым или старое изделие будет экономичнее столько времени, что воздушные линии успеют окупить дополнительно приобретенные винтомоторные самолеты. Первая ситуация, а именно проникновение на новый рынок, может возникать при его появлении, когда перед компанией встает вопрос, выступать ли на нем или у какой-то другой организации для этого больше возможностей.
Если принято решение о разработке новой модели, то возникает вопрос времени. На рынке потребительских товаров новое изделие часто покупают просто из-за его новизны, но затем спрос падает по мере появления на рынке других, более совершенных изделий. В таких случаях вопрос времени связан прежде всего с необходимостью победить конкурента, выпускающего почти идентичное изделие. Однако в рассматриваемой нами ситуации время введения новой модели определяется из совсем других соображений. Прежде всего, потенциальные покупатели уже должны расплатиться за предыдущие модели и получить некоторую прибыль от их эксплуатации. Например, авиакомпания не может купить новый самолет до тех пор, пока она не погасила задолженность за покупку имеющихся машин. Во-вторых, новая модель должна быть настолько лучше старых, что продажа или сдача в металлолом последних была бы оправдана. Например, если компания, производящая ЭВМ, хочет выпустить на рынок новую мощную машину, то она должна быть существенно лучше тех, которыми уже располагают потенциальные покупатели. В-третьих, поскольку все конкуренты, выступающие на данном рынке, в состоянии определить потребность и примерно за одно и то же время выпустить аналогичное оборудование для ее удовлетворения, то необходимо, хотя бы незначительно, определить их. Однако, если рынок достаточно велик, то может быть выгодно переждать некоторое время и на опыте конкурента увидеть все возможные осложнения, которые нельзя предусмотреть. В любом случае вопрос времени очень важен и должен составлять часть планирования нового изделия.
Проблемы формулировки целей проекта уже упоминались выше. Если производитель намерен захватить большую часть рынка, технические характеристики нового изделия должны быть как можно лучше. Они должны обеспечивать уверенность, что в ближайшее
443
время на рынке не появятся аналогичные, но более совершенные изделия. С другой стороны, компания не хочет чрезмерно тратиться на работы по развитию ради повышения качества изделия. В этом случае эти затраты могут достигнуть уровня предполагаемого сбыта нового изделия или даже превысить его, и изделие станет убыточным. Далее, если цели слишком трудно достижимы, срок проведения опытно-конструкторских работ может увеличиться. За это время конкурент выпустит на рынок почти столь же хорошее изделие и может захватить значительную часть потенциального рынка.
Все три вопроса нельзя решать изолированно друг от друга, поскольку они взаимосвязаны. Например, влияние друг на друга часто оказывают время и желательные технические характеристики нового изделия. Чем позднее вводится новая модель, тем лучше должно быть ее' качество и для обеспечения технического превосходства над существующим оборудованием, которое привлекло бы покупателей, и для того, чтобы обеспечить конкурентоспособность в течение достаточно длительного времени, чтобы окупились затраты на его разработку. Фактор времени может также влиять на решение о выпуске новой модели, особенно в тех случаях, когда новый технический метод начинает конкурировать со старым. Если намечается продавать новую модель, построенную по старому методу, то ее нельзя выпускать на рынок слишком рано, пока потенциальные покупатели не окупили имеющееся у них оборудование. Если же ее ввести слишком поздно, то, может быть, она слишком быстро устареет из-за нового технического подхода. Характеристики нового изделия связаны также с вопросом о проникновении на новый рынок. Если при разумных условиях можно добиться лишь посредственных технических характеристик, то рынок будет невелик и проникновение на него может не оправдаться. Если же в качестве цели поставить себе очень высокие технические характеристики для завоевания большого рынка, то это может повлечь за собой слишком большой риск в опытно-конструкторских работах. Во всяком случае при разработке решения оба эти вопроса нужно принять во внимание.
Отвечая на эти три вопроса, руководитель программы в своем выборе должен исходить из максимизацш! будущей прибыли, после того как средства затрачены на разработку нового изделия. В этом случае необходимо знать, во что обойдется появление на рынке нового изделия и время, в течение которого оно должно находить сбыт. Только определив взаимосвязи между затратами на разработку нового изделия, временем разработки, размером рынка и длительностью использования изделия, можно составить план по всем этим трем вопросам. Затем можно выбрать время введения нового изделия и его проектные характеристики так, чтобы максимизировать прибыль.
Отметим, что, хотя оборона, исследования космического пространства и тому подобные сферы деятельности не ориентируются на быструю окупаемость своей продукции, высказанные выше соображения относятся и к ним. Время выпуска нового оружия или нового
444
космического летательного аппарата, а также их технические характеристики должны устанавливаться с учетом времени и затрат на их разработку, степенью их полезности и длительностью периода, в течение которого они будут в состоянии конкурировать с оружием противника или выполнять свои функции в исследовательских работах. И хотя три аспекта планирования в разработке новых изделий высокой технической сложности рассматривались с точки зрения прибыли, лицо, принимающее решение в области обороны, космических исследований или аналогичной сферы, должно провести такого же рода анализ, какой проводился при разработке нового технически сложного изделия, предназначенного для продажи на рынке.
В следующих двух разделах мы рассмотрим роль технологического прогнозирования в определении спроса на изделие и риска, связанного с решением конкретных технических задач.
3. ОЦЕНКА СПРОСА
Обычные «исследования» рынка ставят перед собой цель оценить спрос на какое-то конкретное изделие или на возможные изделия с различными характеристиками. Если речь идет о потребительских товарах, то эти оценки получаются с помощью хорошо разработанных методов, в том числе опроса мнений, комиссии по оценке потребительского спроса и т. д. Однако с изделиями высокой технической сложности дело обстоит совсем иначе. Во-первых, требуется определить общие размеры рынка или доли рынка, на которую может рассчитывать изделие, еще не имеющее запланированных технических и эксплуатационных качеств. Во-вторых, вообще нельзя получить оценку спроса, задавая потенциальным потребителям вопрос о том, в какой мере их бы интересовало изделие с определенными, более совершенными техническими качествами. Рассматривая проблемы оценки спроса на телефонное обслуживание, Харт пишет [4]: «Для интересующего нас класса изделий обычно проходит не менее двух или трех лет, а часто десять лет от начала разработки изделия до его внедрения в сбыт. Поэтому приходится интересоваться не тем, чего хочет потребитель сейчас, а его потребностями через 10—20 лет. Имея в виду этот интервал времени, нет смысла задавать вопросы о технических возможностях решения проблем телефонного обслуживания самим потребителям. Они слишком заняты злободневными делами, и вообще не знают, что технически возможно, для того чтобы дать полезные ответы. Обоснованное мнение потребителя можно получить о его собственных делах, а уже эти сведения ученый должен преобразовать в сведения о потребностях в услугах связи».
Та же самая ситуация существует во многих других областях, связанных с производством технически сложных средств производства. Во многих случаях потенциальный потребитель сам не имеет
445
представления о том, какие характеристики данного изделия ему будут необходимы, поэтому для производителей возникает необходимость определить нужды потребителей и подготовиться к их удовлетворению. Разумеется, потребители не всегда представляют себе свои потребности. Например, авиакомпании разработали несколько довольно сложных математических моделей для прогнозирования будущих воздушных перевозок, используя которые они определяют свои потребности в самолетах. Но даже и в таком случае производитель должен по крайней мере знать не меньше своих покупателей об их будущих потребностях. Этим объясняется, что крупные самолетостроительные компании также разработали собственные сложные математические модели для предсказания будущих воздушных перевозок, что позволяет им составлять прогноз функциональных характеристик собственной продукции, а также оценить возможный сбыт самолетов.
Итак, независимо от возможностей потребителя определить свои нужды для разработки нового изделия важно оценить необходимые технические характеристики его, а также размеры рынка. Если эти два показателя взаимосвязаны, разрешение этого вопроса становится еще более необходимым.
Ниже мы рассмотрим способы оценки как общего размера рынка, если он зависит от технических качеств изделия, так и доли рынка, зависящие от конкретных технических методов, если эта доля определяется техническими характеристиками, достигаемыми на базе применения различных технических методов. Кроме того, компании важно знать, на какую долю этих потенциальных рынков она может рассчитывать для своей продукции (однако эти соображения выходят за пределы данной книги, поскольку они затрагивают такие факторы, как размер компании, организация сбыта в ней и т. д:, которые не имеют ничего общего с качеством изделия). Однако оценки всего потенциального рынка можно использовать при определении доли на нем данной компании.
Сначала мы рассмотрим способы оценки общего объема рынка данного типа средств производства независимо от использованных технических методов. Для этого уже имеется много способов различной степени сложности. Рассмотрим три конкретных примера, иллюстрирующих методы различной сложности, а также разные степени взаимосвязи между техническими характеристиками изделия и размером рынка.
В работе [4] Харт описывает способ оценки общего объема спроса на телефонное обслуживание. В основе его лежит использование эмпирической взаимосвязи между числом телефонов на душу населения и ВНП на душу населения. По мере увеличения ВНП на душу населения вполне разумно предположить увеличение доли населения, которая может позволить себе пользоваться телефоном. И действительно, оказалось, что между ВНП на душу населения и числом телефонов на душу населения существует весьма тесная связь, что видно на рис. 99. Приводимая ниже регрессия устанавливает связь между
446
числом телефонов на 100 человек и ВНП на душу населения (в логарифмах):
У = —3,2036+ 1.4207Х.
Если эта закономерность в будущем сохранится, то для оценки спроса на телефоны необходимо прежде всего получить прогнозы населения и ВНП для интересующей нас страны. Естественно, что ошибки этих прогнозов породят ошибки в прогнозе спроса на телефоны. Однако население и ВНП — более «фундаментальные» пере-
Рис, 9 9, Зависимость использования телефонов от ВНП
менные, чем спрос на телефоны. Поэтому, если спрос на телефоны можно объяснить с помощью этих «фундаментальных» переменных, полученный прогноз спроса, вероятно, будет точнее, чем прогноз, полученный простой экстраполяцией прошлого спроса.
Необходимо отметить, что фактическая взаимосвязь между этими двумя показателями существует лишь до тех пор, пока число телефонов на душу населения не достигает единицы. А потому в Соединенных Штатах применение этого соотношения, вероятно, менее полезно, чем в развивающихся странах, которые весьма далеки от насыщения телефонами.
Таким методом можно исследовать спрос на многие изделия. Для этого необходимо найти взаимосвязь между интересующей нас переменной и какими-то «объясняющими» переменными экономического или демографического характера. В этом анализе технические характеристики изделия явным образом не участвуют. Предполагается, что или изделие удовлетворяет покупателя, или его
447
не приобретают. Вопрос состоит в том, какое количество данного изделия понадобится и понадобится ли вообще и можно ли обеспечить его производство.
При более подробном анализе можно принять во внимание качество самого изделия. Примером может служить метод, описанный в работе [5], где показаны результаты анализа мировых рынков сбыта оборудования для заводов по опреснению морской воды. Во-первых, было выяснено, что уже более 10 лет происходит экспоненциальный рост общего объема мощностей заводов по опреснению морской воды, удваиваясь каждые три года. Тем не менее каждый новый завод заметно увеличивает общий объем мощностей. Это свидетельствует о том, что рынок сбыта для оборудования этого типа переживает период становления и никоим образом не приближается к насыщению. Поэтому оказалось разумным провести более подробный анализ будущего рынка, чтобы определить, сколь велики будут экспортные возможности британских фирм. Для этого был проведен анализ по странам, причем учитывались следующие факторы: кли: мат, наличие других источников пресной воды, темп роста городского населения, наличие и стоимость ресурсов топлива и энергии, наличие капитала и иностранной валюты, политические и торговые связи. Автор отмечает, что было бы желательно знать соотношение между стоимостью воды и спросом на нее. Но этого показателя эластичности спроса от цены получить не удалось. Правда, используя вышеуказанные факторы, удалось оставить прогнозы спроса на воду в каждом из крупных районов мира. Первоначально эти прогнозы основывались на данных о темпе роста урбанизации и индустриализации этих районов. Следующим этапом была экстраполяция имеющихся данных об уменьшении затрат на опреснение морской воды. Правильность результатов экстраполяции проверялась сравнением с затратами на заводах, использующих процессы в стадии разработки. Обе эти оценки оказались близки друг к другу, поэтому результаты экстраполяции были приняты в качестве прогноза затрат на опреснение морской воды для различных моментов будущего. В действительности, эту оценку можно рассматривать как техническую характеристику конкуренции. Произведение оценки общей мощности оборудования, на которое будет спрос, и также вероятных издержек производства этого оборудования дает величину рынка оборудования по опреснению морской воды в стоимостной форме на различные моменты будущего. В статье описывается также метод оценки доли отдельной фирмы на будущем рынке. Однако изложение этих вопросов увело бы нас слишком далеко в сторону. Сопоставление такой оценки потенциальной стоимости сбыта с оценками стоимости работ по развитию (они будут рассмотрены в следующем разделе) даст возможность определить, следует ли данной компании выступать на данном рынке.
• Этот метод использует прогнозы технического развития для оценки размеров рынка. Иногда можно непосредственно оценить стоимостной объем спроса, например в рассматриваемом случае, когда
448
технические характеристики средств производства можно непосредственно выразить в виде капитальных затрат на единицу выпуска продукции (т. е. в долларах капитальных вложений на миллион галлонов дневной мощности). В других случаях требуется применение косвенных методов. Размеры спроса необходимо определять, опираясь на технические характеристики изделия, и отдельно рассчитывать затраты. Тогда произведение этих двух величин позволит получить стоимостную оценку всего потенциального размера рынка.
Теперь рассмотрим пример, который позволяет провести подробный анализ взаимосвязи потенциального рынка и уровня функциональной мощности технологии. Рассмотрим спрос на воздушные грузовые перевозки как функцию от величины затрат на воздушные грузовые перевозки. Тарифы на воздушные перевозки, измеряемые в долларах на одну тонно-милю, выше тарифов на любой другой вид грузового транспорта. Но прямые транспортные издержки представляют собой только один элемент всей суммы затрат на транспортировку товаров. Даже при перевозках товаров от производителей непосредственно в розничную сеть необходимо принимать в расчет, наряду с издержками транспортировки, издержки складские и издержки хранения запасов. Складские _ издержки складываются из таких элементов, как затраты на содержание, жалованье и страхование. Издержки хранения запасов представляют собой затраты на владение товарами. Элементы этих затрат таковы: процент на капитал, связанный в запасах, налоги на запасы, старение товаров, хранимых как запасы, и, наконец, управление запасами. Сами по себе транспортные издержки обязательно включают затраты на несколько видов перевозок, если рассматривать доставку товаров от производителя к получателю и т. д. Чтобы правильно сравнить затраты на два различных способа транспортировки, необходимо учесть все эти элементы затрат. Перечисленные элементы затрат могут оказывать большее влияние на общую величину стоимости транспортировки, чем тарифы, что и иллюстрируется табл. 31. Эту таблицу, взятую из работы [3], подготовила «Локхид Джорджия компания как часть анализа рынка экономических воздушных грузовых перевозок. Если бы такую же таблицу составляло какое-либо пароходство, то баланс затрат выглядел бы несколько иначе. Тем не менее в целях иллюстрации эти данные вполне нас удовлетворяют. Они указывают, что в общем объеме транспортных издержек разницу в грузовых тарифах могут превышать другие элементы. Даже если грузовые тарифы на воздушные перевозки вдвое выше тарифов на морские перевозки, остальные элементы затрат настолько велики, что воздушные перевозки оказываются выгоднее. В частности, при воздушных перевозках издержки на запасы в пути в пять раз меньше таких же издержек при морских перевозках. В анализ издержек должен включаться еще один элемент, помимо затрат на перевозку одного и того же объема товаров различными видами транспорта. Это необходимый размер запасов для удовлетворения спроса. Если бы можно было точно предвидеть спрос (т. е. точно определить число продаж в день), то
449
Таблица 31
Анализ затрат на транспортировку одного автомобиля*
Затраты на перевозку одного
автомобиля, долл.
Статьи затрат —
морские перевозки воздушные перевозки
Затраты на транспортировку
Подготовка к транспортировке 1 000 —
Доставка в пункт погрузки 2 500 1 000
Транспортная накидка 16 900 30 800
Доставка на оптовую базу 1 180 —
Доставка в розничную сеть 3 000 1 180
Подготовка к продаже в розничной 2 000 2 000
торговле
Затраты на владение товарами
Хранение у производителя ** **
Хранение на оптовом складе 2 550 —
Издержки на запасы на складах 2 640 —
Издержки на запасы в пути 1 100 220
Затраты на услуги
Убытки- от сбыта 4 380 —
Общая сумма издержек обращения 37 700 35 200
* Источник: Aviation Week & Space Technology, January 1970, p. 31. Анализ выпоч-неп «Локхид Джорджия компани». В работе рассматриваются издержки на транспортировку автомобилей из Милана (Италия) в Атланту (штат Джорджия). Маршрут морскйх-пбревозок — из Генуи в Джэксонвилл (штат Флорида), маршрут воздушных перевозок — из Шеннона в Нью-Йорк, разница во времени составляет примерно 20 дней.
** Для целей нашего исследования считаем их равными.
в зависимости от этого можно было бы заказать необходимое количество товаров. Но обычно спрос колеблется. В некоторые дни или недели сбыт будет больше, чем в другие дни или недели. У продавца поэтому должно хватать запасов, чтобы удовлетворить пиковый спрос, или он рискует потерпеть убытки. Размеры запасов определяются возможной быстротой их пополнения. Делая заказ, чтобы пополнить запасы, торговец должен иметь в наличии столько товара, чтобы его хватило на удовлетворение максимального спроса до прибытия новых заказов. Поэтому сокращение времени доставки, например при воздушных перевозках, позволяет быстрее пополнить запасы. В' этом случае торговец имеет возможность сократить размеры наличных запасов, необходимых для удовлетворения неожиданного пикового спроса, и увеличить количество товаров в пути. Поэтому использование воздушных перевозок позволяет не только сократить издержки на транспортировку данного количества товаров, но может также уменьшить потребности в запасах, что уменьшит выплаты процента, налогов и страхования.
Пользуясь этим методом, можно определить размеры спроса на воздушные грузовые перевозки и тем самым спрос на грузовые
450
самолеты. Мы не будем подробно проводить весь анализ, а опишем его лишь в общих чертах. Он состоит из следующих этапов.
1. Идентификация городов отправителей и получателей грузов. Не следует путать эту индентификацию с существующими «транспортными центрами». Вместо этого требуется определить, где именно производятся и используются те или иные товары. Например, Детройт следует рассматривать как пункт отправления автомобилей, хотя фактически многие из них перегоняются своим ходом в Чикаго для железнодорожной транспортировки во всех направлениях. Каждый из пары городов должен служить транспортным центром для воздушных перевозок всего прилегающего района. Например, город Сакраменто (штат Калифорния) будет служить транспортным центром для перевозки овощей, выращиваемых в долине Сакраменто и отправляемых на Восток на самолетах. Дело в том, что воздушные маршруты следует выбирать, не обращая внимания на маршруты наземного транспорта, которые определяются особенностями ландшафта.
2. Идентификация основных классов товаров, перевозимых между каждой парой городов, и объем перевозок товаров каждого класса.
Уровень агрегирования в этом случае зависит от стадии анализа. Первоначально важно установить такие широкие классы товаров, как автомобили, свежие овощи, электронное оборудование и т. д. Если перевозки товаров данного класса достаточно велики, то следует продолжить анализ, подразделив этот класс по видам овощей, автомобильным фирмам и т. д. На этой стадии анализа нужно определить перевозки товаров каждого класса. Необходимо определить как общий объем перевозок за год, так и сезонные, «пиковые», перевозки.
3. Идентификация элементов затрат при существующих методах перевозок для каждого класса товаров. В этом случае нужно выделить как можно больше элементов затрат: затраты средств на товары в пути, страхование продукции на складах и в пути, издержки на хранение запасов, необходимых из-за длительности транспортировки, и убытки торговли из-за недостатка запасов или длительных перерывов между заказом и доставкой.
4. Для каждого класса товаров определить экономию на этих элементах затрат, которой можно добиться при ускорении перевозок. (Анализируются все элементы затрат, кроме самих транспортных тарифов, которые при воздушных перевозках обычно выше, чем при наземных.) При этом рассматриваются затраты средств на товары в пути, выплаты по страхованию и налоги на товары в пути и на складах, уменьшение запасов в результате более быстрых перевозок и т. д. Это, возможно, самый важный этап анализа, поскольку его эффективность определяется и его корректностью, а также его надежностью с точки зрения лица, принимающего решение. Если в анализе есть ошибки, вполне вероятно ошибочное решение. Если анализ правилен, но не пользуется доверием, то опять-таки может появиться неверное решение.
451
5. Для каждого класса товаров необходимо определить, при каких тарифах на воздушные перевозки общий размер транспортных расходов будет равен существующим. Для этого просто нужно подсчитать сумму всех элементов затрат при существующих способах транспортировки, включая тарифы, за вычетом тех же элементов затрат при воздушной транспортировке, за исключением тарифов на воздушные перевозки.
6. Предполагается, что все перевозки, стоимость которых одинакова при пользовании воздушным транспортом и при реально существующих способах транспортировки, осуществляются по воздуху. Для этого нужно произвести расчет для каждой тарифной ставки. Значит, если при тарифной ставке на воздушные перевозки 15 центов за тонно-милю получаются те же самые издержки, что и при существующем способе перевозок товаров данного класса, то предполагается, что все эти товары транспортируются самолетами. Если тарифная ставка на воздушные перевозки составляет 10 центов за тонно-милю и при этом транспортные издержки будут такими же, как и при существующих способах перевозок какого-либо другого класса товаров, то, по предположению, при этом тарифе оба класса товаров транспортируются самолетами. Это предположение позволяет получить оценку всего потенциального рынка воздушных грузоперевозок между каждой парой городов как функцию от издержек на воздушные грузоперевозки. Результаты для каждой пары городов или для некоторого числа этих пар можно изобразить, как это показано на рис. 100.
Затраты на 1 тонно-милю
Рис. 10 0. Зависимость размера рынка от тарифов на воздушные перевозки
Из графика явствует, что по мере уменьшения грузовых тарифов потенциальный размер рынка возрастает до тех пор, пока воздушными перевозками не будут охвачены почти все товары, перевозимые между двумя пунктами. Конкретная форма кривой будет зависеть от конкретных обстоятельств. Для некоторых рынков это будет выпуклая кри
452
вая, как это изображено на данном графике. Если же рассматривать рынки предметов роскоши или скоропортящихся товаров, которые перевозятся по воздуху почти независимо от тарифной ставки, то кривая может быть вогнутой формы, в особенности на том конце, который соответствует высокому уровню издержек.
7. Необходимо учесть возможное уменьшение величины рынка, для того чтобы оценить факторы, мешающие воздушному транспорту захватить свою долю рынка. Воздушные грузовые перевозки могут быть ниже потенциального возможного уровня в результате агрессивной рыночной политики конкурирующих видов транспорта или из-за инерции части отправителей, которые продолжают использовать железнодорожные или автомобильные перевозки. К этому же результату могут привести сезонные пики или другие неожиданные случаи, поскольку отправитель может предпочесть отправить весь товар одним видом транспорта. Если все товары нельзя перевести по воздуху, то он может не отправить по воздуху ни одного.
8. Для каждой тарифной ставки оценить количество самолетов, необходимых для перевозки всего годового тоннажа товаров с учетом корректировки общего размера рынка. На этом примере видно, что в некоторых случаях можно определить размеры спроса на некоторые виды средств производства, опираясь на технические характеристики. Иногда эту техническую характеристику можно выразить как величину затрат потребителя. В других случаях она выражается в виде технических параметров, которые затем необходимо перевести в издержки потребителя, чтобы определить конкурентоспособность данного товара по сравнению с другими товарами, удовлетворяющими ту же потребность. Отдельная компания заинтересована в определении своей доли этого рынка, но, как уже говорилось выше, это рассмотрение аспекта проблемы выходит за рамки данной книги.
Рассмотрим далее способы оценки доли рынка, которую может захватить какой-то конкретный технический метод, обеспечивающий данный уровень функциональных характеристик. Рынок вообще делится между различными способами выполнения одной и той же функции.
Важная часть рыночного анализа такого типа — это оценка характеристик технических методов, конкурирующих за долю на этом рынке. Доля данного технического метода, обладающего определенным уровнем функциональных характеристик, будет зависеть от характеристик, предполагаемых у конкурирующих методов. Прогноз доли рынка в зависимости от уровня функциональных характеристик обязательно включает прогноз характеристик конкурирующих методов. С этой точки зрения можно рассмотреть и приведенный выше пример, где излагается метод оценки рынка воздушных грузоперевозок. Вместо того, чтобы определять рынок воздушных грузовых перевозок, мы могли бы рассмотреть приходящуюся на них долю всего рынка перевозок. Доля воздушного транспорта может сократиться при снижении грузовых тарифов на автомобильном или железнодорожном транспорте в результате каких-то технологических улуч
453
шений, если считать уровень затрат неизменным. Очевидно, недостаточно доказать, что данный технический метод обещает превысить сегодняшние показатели конкурирующих методов. Необходимо также предсказать их будущие характеристики и показать, что рассматриваемый нами метод превзойдет в будущем достижения других методов.
Прогноз будущей доли рынка как функции технических характеристик подробно приводится в работе [1], а здесь будет изложен бегло. В цитируемой статье Блэкмен описывает методы прогнозирования доли рынка как функции технической характеристики и иллюстрирует метод на примере реактивных двигателей. На рынке одновременно имеются реактивные двигатели самых разнообразных характеристик, измеряемых двумя техническими параметрами: удельным расходом топлива в фунтах и удельным весом, измеряемым в фунтах веса двигателя на один фунт тяги. Некоторые из этих двигателей точно воспроизводят двигатели, подлежащие замене на старых самолетах, у других характеристики хуже, но более низкая цена позволяет сэкономить по сравнению с более совершенными двигателями, а некоторые двигатели сделаны по последнему слову техники. Доля рынка коррелирует с характеристикой, и задача состоит в том, чтобы разработать прогноз доли рынка, которая будет приходиться на долю двигателей с определенными характеристиками.
Блэкмен вначале рассматривает фактическое распределение долей рынка по годам как функцию от технических характеристик двигателей разных типов. Это проделано для обоих показателей — удельного расхода топлива (УРТ) и удельного веса (УВ). Распределение долей рынка в зависимости от УРТ или УВ можно представить в виде логарифма нормального распределения. Типичные распределения долей рынка изображены на рис. 101. Левая часть графика представляет собой гистограмму соотношения доли рынка и УВ. Правая часть графика — кумулятивное распределение частот по тем же данным. Кумулятивное распределение апроксимируется прямой (на логарифмически нормальной вероятностной сетке), что позволяет легко вычислить среднюю и стандартное отклонение распределения. На графике отмечены точки пересечения прямой с уровнем вероятности 50% и 84% и использованы следующие формулы:
Р = In Хо,5;
а — In (Хо.ад/Xe,s)«
В этих формулах Х0;5 — это величина УВ или УРТ, при которой кривая тенденции пересекает уровень вероятности, равной 50%, А%84 — это величина УВ или УРТ, при которых тенденция пересекает уровень вероятности, равной 84%. Графики построены для нескольких последовательных лет, и величины д и а получены как функции времени. Их можно выравнять и тенденцию экстраполировать на будущее. Эти экстраполяции представлены на рис. 102 и 103. На рис. 102 представлена кривая тенденции и для У В, на рис. 103 — кривая тенденции а.
454
-средняя из деличин, описанных нормальным распределением х Овщее число установленнь!х двигателей, °й,
с. 10 1. Изменение удельного веса реактивных двигателей, установленных в 1968 г. на самолетах гражданского воздушного флота
Рис. 10 2. Вариация средней распределения от времени
Рис. 10 3. Вариация от времени стандартного отклонения от распределения
Рис. 10 4. Прогноз распределения удельных весов реактивных двигателей на рынке гражданского воздушного флота в 1975 г.
Блэкмен отмечает, что новому двигателю лучшего качества первоначально достается лишь маленькая доля рынка. Поэтому его влияние на среднюю величину параметров очень невелико. Однако его влияние на величину стандартного отклонения больше. Поэтому динамика ц выглядит достаточно плавной, что и видно на рис. 102, в то время как динамика а выглядит более скачкообразной (см. рис. 103). Эти соотношения сохраняются при применении этого метода не только для прогноза спроса на реактивные двигатели. Имея прогнозные значения величин д и а на какой-то год в будущем, можно построить распределение долей рынка в зависимости от технической характеристики. На рис. 104 изображается доля рынка в 1975 г. как функция УВ, полученная на основании экстраполяции д и а по фактическим данным.
Получив прогноз долей рынка, приходящихся на двигатели с разными характеристиками, можно разработать прогноз сбыта двигателей с данными характеристиками на заданный год. Для этого требуется иметь прогноз общей величины сбыта двигателей в этом году. Этот прогноз разрабатывается отдельно, в основе его лежат прогнозы численности самолетов, количества налетанных часов в год, числа летных часов между заменами двигателя и т. д. Этот про
456
гноз разрабатывается обычными методами прогнозирования сбыта, которые мы здесь не будем описывать. Прогноз общего объема сбыта в сочетании с прогнозом доли этого сбыта, приходящейся на двигатель данного качества, дает прогноз сбыта двигателей этого качества в данном году. Если эти прогнозы разрабатываются на несколько последовательных лет, то общий объем сбыта двигателей с определенной характеристикой можно оценить, начиная с его первого появления на рынке вплоть до его вытеснения более совершенными двигателями. Тем самым можно получить оценку общего потенциального размера рынка для двигателя, который еще находится на стадии разработки. Несомненно, этот потенциальный рынок будет поделен между несколькими конкурирующими компаниями, однако методы определения долей отдельных компаний не входят в круг вопросов этой книги.
Принципы, на которых основывается этот метод, могут быть применены к значительно большему числу технически сложных изделий, а не только к реактивным двигателям. Прогнозы могут опираться на экстраполяцию фактических данных, как это и было сделано в случае с реактивными двигателями, или могут быть использованы более точные методы, учитывающие изменения в структуре рынка. Любой из этих методов потребует большой информации о распределении рынка в прошлом, являющемся функцией от характеристик товаров, а также, возможно, данных о структуре рынка и о ее изменениях. При наличии необходимых данных такой тип прогнозов может быть очень полезен при оценке прибыли, которая может быть получена от успешной продажи товаров высокой технической сложности.
Все описанные в этом разделе методы предназначены для прогнозирования прибыли, которой можно ожидать от успешного сбыта средств производства высокой сложности. Это достигается оценкой общих размеров рынка или части рынка, которая придется на долю средств производства высокого технического уровня с заданными характеристиками. Чтобы определить, стоит ли выходить на этот рынок, необходимо спрогнозировать стоимость разработки изделия до его появления на рынке. В следующем разделе мы рассмотрим прогнозирование времени и стоимости разработки.
4. ВЫБОР ЦЕЛЕЙ ПРОЕКТА
Как сказано выше, выбор целей проекта включает, если говорить об уровне функциональных свойств изделия, попытку уравновесить риск, связанный с преждевременным старением изделия, с риском технической неудачи проекта. Для коммерческого предприятия равновесие между тем и другим риском будет способствовать максимизации ожидаемых прибылей или выручки от продажи изделия.
Оценка ожидаемой прибыли от изделия с заданной характеристикой определяется сочетанием прогноза объема рынка и прогноза стоимости и времени разработки изделия. Способы оценок включают
457
множество типов анализа и во многом опираются на методы исследования операций.
В целом от прогнозиста ожидается информация двух типов для принятия решения, касающегося выбора цели проекта. Один тип информации — это прогноз возможностей конкурентов, а другой — прогноз времени и стоимости разработки, а также риска, связанного с тем или другим- вариантом намечаемой цели. Как указывалось выше, недостаточно показать, что изделие по своим характеристикам превзойдет имеющиеся на рынке. Необходимо показать, что он сможет конкурировать с другими изделиями, появляющимися на рынке одновременно с ним. К тому же тот, кто принимает решение, должен знать потребности в ресурсах и времени, а также каков риск технической неудачи при выборе конкретной цели проекта разработок.
Рассмотрим сначала прогноз конкуренции. Этот прогноз утверждает не то, что будет, а то, что может быть. Те, кому поручено принимать решения в конкурирующих фирмах, оборонных учреждениях и т. п., могут к определенному времени еще не принять решений, которые предопределят характеристики конкурирующих изделий. Вследствие этого прогнозист во многих случаях должен предсказывать исход еще не принятых решений. Было бы неразумно требовать от прогнозиста точно установить, какие решения будут приняты в конкурирующих организациях. Вполне разумно в то же время ожидать прогноза деятельности конкурентов при сохранении прошлого типа поведения. Далее, если известно, что состояние конкурентов претерпело какие-нибудь изменения, м >жно ожидать, что прогнозист сумеет определить результаты этих изменений. Особенно полезно, если прогнозист сможет установить вероятность различных возможных действий со стороны конкурентов.
Каждый из методов прогноза, описанных выше в этой книге, можно использовать для прогнозирования действий конкурентов. Если имеется только информация о прошлых достижениях конкурентов, то удобно использовать либо экстраполяцию тенденции, либо кривые роста. Если на действия конкурентов могут влиять обстоятельства, внешние по отношению к прогнозируемой технологии, может быть полезным либо метод Делфи, либо какая-нибудь аналогия. Обычно невозможно получить информацию о расходах ресурсов у конкурентов. Тем не менее, если такая информация доступна, может быть полезно применение аналитических моделей. Прогнозисту потребуется сделать выбор среди используемых им методов, учитывая обстоятельства и наличие информации.
В некоторых случаях может быть использован вариант условного метода экстраполяции тенденций. Такой вариант представляет данные, которые могут оказаться полезнее информации, полученной обычным методом выравнивания. Существуют регрессионные методы выравнивания кривой или плоскости по критерию минимизации среднего квадратического отклонения фактических данных от данных регрессии. Возможна, однако, альтернативная точка зрения на регрессию, которая часто используется статистиками. Она исходит из
458
следующей «модели» связи между зависимой и независимой переменной:
Ул = А + ВХл + е^
Здесь е, — случайные ошибки, связанные с измерением К, соответствующие каждому X . Среднее значение е, предположительно равно нулю, и вариация одинакова. Так, если дано несколько X и связанных с ними Yi при допущении, что каждое измерение искажается некоторой неизвестной случайной ошибкой, статистик может определить, каково наиболее правдоподобное значение А и В (оценки А и В получены методом максимального правдоподобия). Формула расчета наиболее максимального правдоподобного значения А и В дает результаты, точно совпадающие с полученными при альтернативной точке зрения. Таким образом, этим методом нельзя получить лучшую кривую, а лишь альтернативную точку зрения на ранее имевшуюся.
Во многих случаях такая модель ситуации вполне разумна. Независимая переменная X может быть изменена с высокой степенью точности, однако ее действие может быть частично скрыто случайными неучтенными факторами. Следовательно, на измеряемое значение Y оказывает влияние не только X, но и другие факторы, рассматриваемые как источники случайных ошибок. При технологическом прогнозировании такая модель может, однако, оказаться неприемлемой. Характеристики какого-либо технического аппарата обычно измеряются с высокой степенью точности. Однако время разработки аппарата с такими характеристиками может находиться под влиянием несколько иных факторов, чем только трудности, с которыми сталкиваются в процессе его разработки. В таком случае больше будет соответствовать следующая модель:
Tf = 4' + B%+ef.
Здесь Т — время разработки изделия с характеристиками Y. Оно определяется не только уровнем качества, но и случайными ошибками, не имеющими ничего общего с качеством изделия.
Если принять такую точку зрения, то возможно построить регрессию Т и Y, получив кривую тенденции, продолжение которой может быть принято как прогноз времени, нужного для разработки изделия данного качества. Стандартную ошибку прогноза можно будет определить точно так же, как выше. Она использована для получения доверительных интервалов для соответствующей линии регрессии. Однако нет необходимости изображать результаты обычным способом, откладывая значения независимой переменной на горизонтальной оси и зависимой на вертикальной оси. Вместо этого прогноз можно представить как величину, зависящую от времени (зависимая переменная), и откладывать его значения на горизонтальной оси, а характеристики (независимая переменная) — на вертикальной оси. Таким образом, прогноз приобретет вид обычной экстраполяции тенденции. Но теперь доверительные интервалы будут горизонталь
459
ными, а не вертикальными, как при обычной экстраполяции тенденции. Они могут быть интерпретированы в терминах правдоподобия как утверждение о том, что данный уровень качества будет достигнут к определенному сроку.
Рис. 105 иллюстрирует эту процедуру. Он демонстрирует прогноз функциональной мощности, полученный с помощью регрессии времени от характеристик изделия, но время в этом случае откладывается на горизонтальной оси. На графике изображены доверительные уровни, равные 90% и 50% (однако они получили другие названия). Верхний 90%-ный доверительный уровень эквивалентен уровню, вероятность превышения которого составляет 5% (предполагается симметричное распределение случайных переменных). Аналогично нижний 90%-ный доверительный уровень можно описать как уровень, который будет превышен с 95%-ной вероятностью. Верхняя и нижняя доверительные границы 50%-ного уровня будут превышены с 25%-ной и 75%-ной вероятностью. Сама кривая регрессии будет превышена с 50%-ной вероятностью. Если искомая функциональная характеристика или цель проекта изображается горизонтальной линией, то легко определить момент, когда с 5%-ной, 25%-ной и т. д. вероятностью конкурент мог бы добиться тех же самых характеристик.
Время
Рис. 105. Прогноз, иллюстрирующий вероятность достижения к заданному времени определенных функциональных характеристик
Эта информация о возможности реализации данных характеристик в пределах какого-то срока может оказаться полезнее, чем одна точечная оценка характеристики предполагаемого изделия конкурента. Такая информация может дать руководителю программы более надежную оценку шансов конкурента создать эквивалентное изделие. Тем самым он может принять правильное решение относительно целей проекта, учитывая при этом время разработки изделия, которое предполагается выпустить на рынок.
460
Разумеется, необходимо помнить, что эта «обратная регрессия» не создает никакой информации, которая не была бы уже заложена в фактических данных. Несколько иначе обработав данные, она представляет информацию в форме, отличающейся от результатов обычной регрессии. Но она ни в коем случае не обогащает уже существующей информации.
Заметим, что в случаях экспоненциального роста следует строить регрессию времени от логарифма функциональных характеристик. Так же следует обрабатывать кривые роста. Если фактические данные были приведены к линейному виду при помощи методов, изложенных в гл. 4, то можно строить корреляцию между преобразованной переменной характеристики и временем. В результате получается тенденция и доверительные интервалы, которые можно подвергнуть обратному преобразованию описанным в гл. 4 способом. Как и при экстраполяции тенденции, результат можно изобразить, откладывая время на горизонтальной оси, а уровень функциональных характеристик на вертикальной. В этом случае доверительные интервалы будут весьма существенно искажены, но их можно использовать точно тем же описанным выше способом.
Далее рассмотрим вопрос о прогнозировании издержек, затрат времени и риска, связанного с проектом разработки изделия. Решая эту задачу, необходимо учитывать, что каждый проект разработки изделия уникален. Цель его — создать нечто не существовавшее до сих пор. В этих обстоятельствах неопределенность результата работ неизбежна. Можно даже утверждать, что, когда речь идет об уникальных событиях, в частности о проектах разработки чего-то нового, проблемы неопределенности начинают доминировать. Пек и Шерер [7] освещают этот вопрос следующим образом:
«Неопределенность связана с уникальным событием. Только однажды вы будете пересекать данную улицу в определенный час, и никогда уже на ней не будет именно этой комбинации водителей и пешеходов в свойственном каждому из них в этот момент настроении. У нас нет прошлого опыта, касающегося именно этой комбинации, на основании которого вы могли бы предсказать исход. Но прошлый опыт знакомства с аналогичным уличным движением позволяет предсказать результат именно этого перехода улицы. Именно так обстоит дело для большинства уникальных событий. Правда, для некоторых классов событий такие предсказания будут довольно точными, в то время как для других классов событий предсказания окажутся сравнительно неточными. По нашему определению, этим последним классом событий присуща большая неопределенность».
Подход Пека и Шерера к этому вопросу ясен. На протяжении всей жизни мы должны принимать решения относительно уникальных событий. Основой для таких решений может служить только наш прошлый опыт, касающийся уникальных событий того же класса. Этот прошлый опыт позволяет нам делать точные прогнозы лишь в той мере, в какой определена эта ситуация. Но даже в случаях неопределенности мы не можем уклониться от принятия решения. Ошибочные
461
решения — это все-таки решения. Поэтому прогнозист, обеспечивая информацию для лица, принимающего решения о целях проекта разработки нового изделия, должен руководствоваться прошлым опытом. Этот опыт не обязательно ограничивается его личным опытом, но включает выраженный количественно и закодированный коллективный опыт. Здесь мы рассмотрим, как можно использовать этот опыт при составлении технологического прогноза, содержащего полезную информацию для руководителя программы.
Как говорилось ранее, начиная работу над проектом разработки нового изделия, нельзя с уверенностью сказать, что его цели будут достигнуты. Однако на практике это соображение обычно не играет существенной роли. В подавляющем большинстве случаев проекту предшествовала значительная работа по развитию технологии, иногда доведенная даже до производства опытных образцов, что придает уверенность в выполнении целей проекта или, если смотреть на это с другой точки зрения, позволяет отличить достижимые цели от недостижимых. Поэтому задачи проектов разработки новых изделий редко не выполняются, если они были поставлены с учетом предыдущих работ по развитию технологии. Реальные затруднения состоят в том, что разработка нового изделия часто требует больше времени и денег, чем предполагалось. Многие проекты были заброшены, когда их цели были почти достигнуты, просто потому, что их осуществление потребовало таких затрат денег и времени, которые не окупились бы сбытом данного изделия. Следовательно, опираясь на фактический опыт, мы можем заявить, что риск невыполнения очень невелик, если задачи проекта сформулированы на основании предыдущих работ по развитию технологии. Тем не менее может существовать большой риск значительного перерасхода времени и денег на осуществление проекта разработки нового изделия по сравнению с первоначальными предположениями. Поэтому в прогнозе должна содержаться информация о такого рода риске. Мы рассмотрим некоторые работы, в которых изучены затраты и время осуществления проектов разработки новых изделий, и на этих примерах рассмотрим оценку такого риска.
Во-первых, рассмотрим для одного проекта взаимосвязь между затратами и временем разработки нового изделия. Задача любого проекта разработки изделия выполняется быстрее или медленнее в зависимости от графика работ. Общий объем затрат будет изменяться в зависимости от времени реализации проекта. Хотя не существует явных доказательств взаимосвязи затрат и времени, обычно считают правильным соотношение, изображенное на рис. 106. То есть при некотором графике осуществления проекта затраты будут минимальные. Если проект разработки нового изделия осуществляется в более быстрых темпах, то затраты увеличатся. Если выполнение проекта затягивается сверх этого времени, то затраты вновь увеличатся. Выявить точную форму этой кривой не было возможности, поскольку для этого понадобилось бы или большее число экспериментов проведения одних и тех же проектов в разные сроки, или доскональное по
462
нимание процесса разработки нового изделия, которое позволило бы нам выявить форму кривой из модели этого процесса. Таким образом, нужно или проводить эксперименты, или обладать необходимым уровнем понимания, чтобы принять или отвергнуть форму этой кривой. Однако в настоящее время эту кривую можно подобрать, рассматривая различные возможности проведения программ разработки нового изделия.
Время
Рис. 10 6. Общая взаимосвязь между затратами денег и времени на разработку нового изделия
Если желательно ускорить осуществление проекта, сократив время на его выполнение, то для уменьшения неопределенности нужно вести сразу несколько проектов параллельно. Например, предположим, что какой-то компонент критически важен для характеристики всей системы. Предположим, что существуют два возможных подхода к созданию этого компонента, но неясно, какой из них даст лучшее решение. В проекте с длительными сроками можно сначала испробовать один подход, а второй испробовать только в случае неудачи первого. В «срочном» проекте обычно параллельно разрабатываются оба подхода и выбирается более успешный или, если оба успешны, выбирается лучший, так как в этом случае затраты на исследования различных альтернатив не перевешивают необходимости решения поставленной проблемы. Ускорение работ над проектом, естественно, потребует увеличения затрат на дублирование подходов. Другой метод ускорения работ над проектом состоит в том, что еще до их окончания начинается подготовка к производству. Однако если в ходе работ над проектом происходят изменения, то подготовка к производству отчасти должна меняться или пропадать даром (например, покупка определенного инструмента). Это тоже увеличивает общую сумму затрат на программу.
Напротив, если осуществление проекта растягивается, общая сумма затрат увеличивается за счет неизбежного накопления неко
463
торых «излишних» и «непрерывных» издержек. Например, на протяжении всех работ над проектом необходимо испытательное оборудование. Обычно затраты по его эксплуатации и поддержанию в порядке представляют собой постоянную величину за определенное время. Поэтому даже если объем испытательных работ не изменяется, то при растягивании их на длительное время затраты будут возрастать, поскольку независимо от работы оборудования при нем надо содержать обслуживающий персонал. Другие затраты, растущие со временем, — это затраты на управление и административные расходы, которые тоже являются функцией времени, а не объема деятельности. С увеличением срока работ над проектом объем этих затрат будет возрастать даже при неизменном общем объеме «работы».
Поэтому в этих случаях подойдет 17-образная форма кривой зависимости затрат от времени. Существует некая идеальная длительность осуществления проекта, при которой общая сумма затрат будет минимальной. Если программа отклоняется от этого оптимума, то общая сумма затрат увеличивается или из-за необходимости вести параллельные работы, или из-за накопления затрат, больше зависящих от времени, чем от объема работ.
Начиная работу над проектом, необходимо решить, должен ли график проектных работ составляться с целью минимизации затрат или минимизации времени. Если ускорение появления нового изделия даст достаточно большую дополнительную прибыль, то тем самым будут оправданы дополнительные затраты на ускорение проектных работ. Может показаться, что никогда нет надобности затягивать работы над проектом более срока, которому соответствуют минимальные затраты. Дополнительные затраты времени не приносят никаких дополнительных выгод и ведут только к затратам на непроизводительную деятельность. Тем не менее на практике проекты часто затягиваются дольше того срока, который инженеры и администраторы считают соответствующим минимальным затратам. Это особенно часто бывает в государственных организациях, но случается и в частных предприятиях. Причина такого поведения состоит в том, что с помощью затягивания проекта можно уменьшить затраты в бюджете «этого года», хотя при этом общая сумма затрат возрастает. Руководитель программы, не заглядывающий далеко вперед и больше заинтересованный в бюджете этого года, чем в будущих последствиях его сегодняшних решений, вполне может решить растянуть проектные работы в такой мере, что непроизводительные постоянные затраты увеличат общую стоимость проекта.
Роль [7-образной кривой зависимости затрат от времени состоит в том, что она подчеркивает, что издержки и время на разработку нового изделия связаны между собой. Изменение одной переменной приведет к изменению другой. Поэтому, хотя точная форма кривой для конкретного проекта неизвестна, важно признать, что решения о затратах не могут приниматься независимо от решений о времени, и наоборот.
464
Далее мы рассмотрим все, что известно о точности оценок затрат времени, необходимых на осуществление проекта разработки нового изделия. К сожалению, для изделий гражданского назначения такой анализ точности оценок проводился очень редко. В большей части таких работ рассматриваются системы вооружения, создаваемого министерством обороны. Часть этих работ проводило само министерство, часть — посторонние группы совместно с министерством. Однако в этих работах использован достаточно общий подход, который вполне можно применить в технологическом прогнозировании для изделий гражданского назначения. Большая часть приводимого ниже материала извлечена из работ, постоянно проводящихся «РЭНД корпорейшн» и изложенных в работах Саммерса [8], Маршалла и Меклинга [6], а также в проекте исследований разработки вооружения; которые осуществляются в Школе бизнеса в Гарвардском университете. Результаты этих последних работ изложены у Пека и Шерера [7].
Оценки общей суммы затрат и времени на проведение проекта необходимо делать до начала любого проекта разработки нового изделия. В большинстве случаев принятие проекта опирается на эти оценки, так как с их помощью можно определить, стоит ли вообще осуществлять этот проект. В любом случае такие Оценки необходимы для составления бюджета распределения ресурсов и т. д. К моменту окончания работ над проектом, когда все затраты уже позади, можно определить точность первоначальной оценки. Как в работах «РЭНД корпорейшн», так и в гарвардских исследованиях определяется соотношение окончательного размера затрат и их исходных оценок. Это соотношение названо фактором вариации F. Использование этого фактора позволяет непосредственно сравнить проекты различного объема с тем, чтобы определить сравнительную точность оценок.
Если исходные оценки затрат на проект развития не оказались ни оптимистичными, ни пессимистичными, то средняя величина фактора F будет равна единице. Но по данным «РЭНД корпорейшн» и гарвардских исследований, средняя величина F значительно выше единицы и крайне редко встречается проект, у которого величина F меньше единицы. В некоторых случаях F достигает 10 и даже более, а в работе [6] приводится случай, где F было равно 57,6 (т. е. окончательная величина затрат оказалась в 57,6 раза выше первоначальной оценки). Из этого можно сделать вывод, что в таких случаях в первоначальной оценке содержалось большое оптимистическое отклонение. Лица, рассчитывавшие эти величины, занизили их в несколько раз. Маршалл и Меклинг сообщают, что средняя величина F, для случаев, изученных «РЭНД корпорейшн», составляла 6,5. Это означает, что в среднем первоначальная оценка общей величины затрат составляла лишь около 15% их фактической суммы. С точки зрения принятия решений о прибыльности средства производства высокого технического уровня ошибки такого размера недопустимы.
Не следует думать, что такой неточностью отличаются только военные проекты разработки новых изделий, хотя эта неточность не всегда так велика, как было указано выше. В гарвардском проекте
16-165
465
изучено несколько гражданских проектов разработки новых изделий, и оказалось, что в пяти изученных проектах нет ни одного случая, где бы фактор оценки издержек F был меньше единицы, в одном случае он составлял 2, а в среднем — 1,7. Забегая вперед, отметим важное обстоятельство — та же величина 1,7 характерна и для военных проектов с той же степенью технической новизны. Саммерс приводит факторы оценки затрат для небольшого количества гражданских проектов разработки новых изделий. Суэцкий канал обошелся в три раза дороже, чем предполагалось. Панамский канал стоил в два раза дороже первоначальной оценки; специальное оборудование первых атомных электростанций стоило почти в три раза больше первоначальной оценки. Он добавляет: «Соединенные Штаты покрыты сетью железных дорог, каналов, туннелей, мостов и шоссе, которые обошлись намного дороже, чем первоначально предполагалось». Берке [2] описывает опыт оценки затрат на большое количество строительных проектов, включая Сиднейский оперный театр (Австралия), Сити-Холл в Торонто и Линкольновский центр в Нью-Йорке. Фактор оценки затрат F в этих случаях составляет от 4 до 8.
По-видимому, в большинстве случаев оценка затрат на разработку нового изделия и на строительные проекты оптимистична, причем фактор может достигать 10 или быть еще выше. Стоило бы спросить: «Нельзя ли улучшить первоначальные оценки, просто «корректируя» их с учетом этого «оптимизма»? Например, если в среднем фактор оценки затрат F для данной технологии составляет 3, почему бы просто не умножить новую оценку на эту величину и принять полученный результат в качестве наилучшей оценки окончательного размера затрат? Есть две причины не поступать таким образом. Одна из них — учет опыта, вторая— разброс.
Можно предполагать, что инженер — автор первоначальной оценки затрат — старался определить их наилучшим образом. Вероятно, он учел свой опыт и улучшил разработку оценок. Если же он умножил свои оценки на какой-то фактор, в среднем отражающий чрезмерную •оптимистичность, то результаты станут от этого только хуже, а процесс принятия решений исказится по сравнению с его предположениями. Напротив, если он знает значение фактора, на которое надо умножить его оценку, у него появится соблазн заранее поделить величину своей оценки на это число, тем самым пытаясь приблизить свой результат к тому, что предполагается правильным. Нельзя забывать, что он не осознает своей чрезмерной оптимистичности, а потому должен рассматривать правильную оценку окончательной суммы затрат как «высокую до смешного». Он честно считает свою оценку правильной и Быстро «научится» корректировать ее с помощью «поправочных коэффициентов», применяемых прогнозистами, аналитиками или лицами, принимающими решения.
Помимо .соображений учета опыта, существует проблема разброса. Даже если в среднем правильно было бы корректировать оценки, то существует широкое рассеяние вокруг этой скорректированной величины, как это видно из результатов гарвардских исследований
466
и «РЭНД корпорейшн». Например, в проектах разработки истребителя! средняя величина фактора- F составляла 2,4, но отдельные его значения для рассматриваемых девяти случаев: колебались от 1,2 до 5,6. Если: первоначальную оценку скорректировать поправочным коэффициентом 2,4, то общая окончательная сумма затрат будет правей льн ой-только в среднем. А в индивидуальных-случаях окончательная общая сумма затрат будет колебаться от 50% до 233% скорректированной оценки. Такой размер ошибок слишком велик с точки зрения вопроса о том, стоит ли осуществлять данный- проект разработки нового изделия. Это еще менее пригодно для выбора между двумя проектами, чтобы определить, какой из них следует реализовать. Следовательно, кроме простой корректировки первоначальных оценок затрат на разработку нового изделия, следует предпринять еще что-то.
И в гарвардских работах и в работах «РЭНД корпорейшн» изучалось, какое влияние оказывает степень технической новизны проекта разработки нового изделия на ошибку оценки затрат. Исследователи из «РЭНД корпорейшн» попросту сгруппировали все изучаемые системы в три категории, отличающиеся «малой», «средней» и «большой»- новизной технологии. В табл. 32 приводятся данные по 22 рассматриваемым системам.
Таблица 32
Влише технологической новизны на фактор нревьииения издержек
Малая новизна
Средняя н о в и з на
Большая-новизна
Средняя величина
Стандартное отклонение
Коэффициент вариации
1,3 0,816 0,627
1,0 0,896 0,50
5,0
4,28
0,86
Как следует из таблицы, чем выше степень новизны технологии, тем в среднем больше Д а также и разброс, измеряемый стандартным отклонением. Доказано, что вариация между коэффициентами вариации намного выше, чем между средними и стандартными отклонениями. Хорошо то, что все коэффициенты вариации оказались примерно одной и той же величины, что указывает на пропорциональность среднего значения F и стандартного отклонения F от степени технологической новизны. Однако этим коэффициентам вариации не следует придавать слишком большого веса. Распределение по степени технологической- новизны проводилось чисто субъективно, и нет никакого способа определить, отличается ли разница между «большой» и «средней» новизной от разницы между «средней» и «малой» новизной. Короче говоря, проекты были разбиты по категориям на основании порядковой шкалы. И нет способа превратить ее в интервальную шкалу или шкалу соотношений.
16"
467
Исполнители гарвардского проекта сделали еще один шаг в своем анализе степени технологической новизны. Каждому изученному проекту разработки нового изделия они придали какое-то значение на шкале «уровня используемой техники», ранжированной от О до 100. Как и в анализе «РЭНД корпорейшн», это делалось для того, чтобы определить степень технического развития по сравнению с аналогичными предшествующими системами. Таким образом, технически несложная система могла бы получить более высокий индекс уровня используемой техники, чем технически сложная система другого типа, если по сравнению с предшествующей системой первая представляла большой шаг вперед. Затем они строили регрессионную зависимость величины F для данного проекта разработки нового изделия от индекса уровня техники для того же проекта. Результаты выражаются следующим уравнением:
У= —1,06 + 0,058Х. (0,0306)
Для этой регрессии стандартная ошибка оценки (S) (У, X) равна 0,49, а коэффициент корреляции (г) равен 0,54. Коэффициент регрессии по расчетам значим при уровне 10%. Опять-таки результатам этого регрессионного анализа нельзя придавать слишком большого значения. Во-первых, выборку проектов разработки новых изделий нельзя считать случайной, а поэтому нет уверенности, что эти результаты приложимы к остальной части совокупности возможных проектов разработки новых изделий. Во-вторых, индекс уровня техники — это показатель на субъективно разработанной шкале. Но все-таки результаты показывают, что средняя ошибка оценки затрат действительно увеличивается с ростом технологической новизны.
Хотя Пек и Шерер не упоминают ни о каких попытках связать стандартное отклонение фактора оценки затрат F с их индексом уровня техники, это можно сделать, используя данные, приведенные в их книге. Стандартное отклонение F для больших величин индекса уровня техники больше, чем для малых величин. И снова нельзя придавать слишком большого значения этому из-за неслучайного характера выборки и субъективности индекса уровня техники. Тем не менее приводимые здесь результаты согласуются с результатами «РЭНД корпорейшн». И в гарвардских работах, и в работах «РЭНД корпорейшн» изучались не только затраты на разработку новых изделий, но и их время. Результаты «РЭНД корпорейшн», описанные в работе [6], похожи на результаты анализа затрат на разработку нового изделия. Был обнаружен перерасход времени, но он был в целом не намного меньше, чем значения F для затрат. Это часто приписывают важности получения вовремя нового оружия и желанию «откупиться от забот», если выполнение проекта затягивается из-за технических трудностей. Таким образом, если проект под угрозой затягивания, график сохраняется за счет лишних затрат. Эти излишние затраты могут включать разработку критически важных компонен
468
тов, сверхурочные работы и т. д. По данным «РЭНД корпорейшн», перерасход времени увеличивается с ростом технической сложности проекта.
Данные гарвардских исследований подтверждают, что проекты разработки оружия‘стараются выдерживать в первоначальных графиках, даже если затраты благодаря этому возрастают, потому что своевременное создание оружия считается высокоприоритетной целью. Дла каждого из проектов, изученных гарвардской группой, была количественно установлена важность фактора времени на шкале от 0 до 100, тем самым определялось для соответствующей военной организации значение соблюдения графика работ. Ниже приводятся результаты регрессии фактора оценки времени F от важности фактора времени:
У =2,40 — 0,016Х.
(0,0029)
Коэффициент регрессии значим при уровне 1%. Из этого следует, что если важно выдержать график выполнения проекта, то перерасход времени будет намного меньше.
Однако гарвардские исследования гораздо менее определенно отвечают на вопрос о соотношении потерь времени и степени технологической новизны. Расчет корреляционной связи между фактором оценки времени Г\и индексом уровня техники не дает статистически значимых результатов. Коэффициент корреляции между фактором оценки времени F и индексом уровня техники равен 0,8. Вместо ожидаемого положительного знака он имеет отрицательный. Правда, его величина несущественно отлична от 0. Можно выдвинуть гипотезу о том, что в выборку проектов, изученных гарвардской группой, попали проекты с высоким индексом уровня техники и большим значением фактора времени, а потому они нейтрализовали влияние друг друга на перерасход времени. Однако дело, видимо, не в этом. В табл. 33 приводятся результаты расчетов по гарвардским данным
Таблица 33
Фактор перерасхода времени в зависимости от технической сложности и важности фактора времени
Важность фактора времени Индекс уровня техники
Ниже средней Выше средней
Выше средней 1,5 1,1
(2) (3)
Ниже средней 1,8 1,6
(2) (3)
469
из работы [7]. Здесь приводятся значения фактора перерасхода времени F отдельно для программ, у которых важность времени и индекса уровня техники выше или ниже средних значений. Каждое верхнее число — среднее значение F, а нижнее число (в скобках) указывает количество случаев, для которых рассчитано F.
Как видно из таблицы, между средними значениями F индекса уровня техники нет существенной разницы, будь он выше или ниже средней величины, но между средними значениями F существует большая разница в зависимости от того, относятся ли они к важности фактора времени выше или ниже средней. Эта таблица подтверждает результаты регрессии, приведенной выше, и доказывает, что отрицательную корреляцию между фактором перерасхода времени F и индексом уровня техники нельзя объяснить большой неотложностью программ с высокой степенью технической новизны.
Что касается перерасходов времени, то из работ «РЭНД корпорейшн» и гарвардских исследований можно сделать вывод только о том, что перерасходы времени в общем меньше, чем перерасходы денег, и что если прилагаются усилия к выдерживанию графика работ, то перерасход времени можно свести к минимуму. На неопределенность времени, необходимого для выполнения проекта, степень технологической новизны данного проекта не оказывает или почти не оказывает влияния. Хотя по результатам гарвардских работ в проектах с небольшим перерасходом времени меньше и перерасходы денег, это может указывать только на то, что большинство изученных ими проектов располагались справа от точки минимума на Сообразной кривой затрат на разработку нового изделия против затрат времени. Таким образом, устранение перерасходов времени уменьшило перерасход ресурсов на непродуктивную деятельность.
Как можно воспользоваться этой информацией при составлении технологического прогноза, если требуется составить прогноз затрат времени и ресурсов на осуществление конкретного проекта? Можно ли при этом сделать точный прогноз? Можно ли повысить точность оценок затрат и времени, спрогнозированных другими авторами? При составлении технологического прогноза существует два момента, о которых нельзя забывать, если ставить себе цель улучшить оценки времени и затрат на разработку новых изделий. Во-первых, нельзя забывать, что, по- результатам выборочных исследований, затраты на разработку нового изделия обладают большей неопределенностью, чем время разработки нового изделия. Эта неопределенность играет для прогнозиста не меньшую роль, чем для руководителя проекта, который разрабатывает оценки. Прогнозист не может устранить эту неопределенность. Максимум его возможностей — это превратить часть неопределенности (или всю ее) в риск. Однако это и само по себе представляет значительный вклад в процесс принятия решений. Лицо, ответственное за принятие решений, может лучше оценить возможную отдачу от проекта разработки нового изделия, будучи осведомлено о возможных перерасходах денег и 470
времени. Эта информация будет для него даже полезнее единичной оценки времени или затрат, не содержащих указания на возможное отклонение фактических событий от этой единичной оценки или на вероятность отклонения определенного размера.
Второй вывод, вытекающий как из гарвардских работ, так и из работ «РЭНД корпорейшн»: размер перерасхода денег зависит от степени технологической новизны, предполагаемой в проекте, хотя степень этой новизны исследователи определили только субъективно.
В работах «РЭНД корпорейшн» проекты разработки новых изделий распределялись на шкале новизны только с тремя точками, в гарвардских исследованиях была использована более дробная писала, ранжированная от 0 до 100. Ни в одном из этих случаев не использовался объективный количественный метод. Именно на этом составитель технологического прогноза мог основать свою предыдущую работу. В своих собственных исследованиях он должен разработать объективный количественный показатель технической новизны в интересующей его области. Таким образом, в качестве побочного продукта своей обычной деятельности он должен получить измеритель развития техники и использовать его для анализа предшествующих проектов разработки новых изделий в данной области. Для интересующей его сферы он может определить связь между средними затратами на разработку нового изделия и степенью развития техники. Тем самым он обеспечивает не только единичную оценку затрат, но и оценку риска превышения этими затратами какого-то определенного уровня. Помимо этого, он может определить наличие взаимосвязи между временем разработки нового изделия и степенью развития данной технологии и в любом случае может дать оценку риска превышения затратами времени какой-то определенной величины. Роль составителя технологического прогноза при выборе целей проекта состоит в том, что он должен обеспечить информацию о риске, присущем различным возможным целям проекта разработки нового изделия. В частности, он должен обеспечить количественные оценки риска быстрого старения изделия и риска неудачи разработки данного изделия. Решая первую задачу, прогнозист дает количественную оценку риска появления у конкурента изделия с данными характеристиками к определенной дате. Выполняя вторую задачу, он для различных возможных целей проекта обеспечивает количественную оценку риска того, что затраты времени и средств могут превысить некоторый уровень. Информация, предоставленная прогнозистом, ни в коей мере не вынуждает руководителя программы выбирать определенную цель. Она просто информирует его о риске, связанном с выбором той иди иной цели. Владея этой информацией, ему легче сбалансировать риск быстрого старения изделия и неудачи проекта и легче выбрать цель, наиболее соответствующую задачам его организации.
471
5. ВЫВОДЫ
Здесь рассматривались те проблемы разработки нового изделия, которые встают при разработке средств производства, воплощающих высокий уровень новой техники. Если производитель хочет разработать новое изделие, он сталкивается с довольно сложной проблемой. Он хочет получить новое изделие как можно более высокого качества, чтобы обеспечить его конкурентоспособность и длительную жизнь на рынках сбыта. С другой стороны, проект разработки нового изделия высокого качества связан с большим риском перерасхода времени и денег по сравнению с первоначальными оценками. Составитель технологического прогноза может помочь разрешению этой проблемы, обеспечив информацию, на которой можно обосновать компромисс между риском быстрого старения изделия и риском технической неудачи проекта.
Составитель технологического прогноза может помочь определить возможный доход от данного проекта, если он будет успешно осуществлен. Для этого прогнозист определяет вероятные размеры рынка для изделия с данными характеристиками. Эту задачу поручают составителю технологического прогноза, потому что обычно потенциальный покупатель не знает, какие технические характеристики он будет требовать, скажем, через 5 или 10 лет, а потому он не может помочь производителю оценить будущий спрос. Даже если покупатель может определить, какие технические характеристики ему потребуются для его работы в будущем, производителю все равно важно самому определить потребности покупателя, чтобы подготовиться к ведению дел с ним. Поэтому почти для всех средств производства высокой технической сложности необходим технологический прогноз размеров будущего рынка, дифференцированный по товарам с определенными техническими характеристиками.
Кроме размеров спроса на изделия с определенными характеристиками, необходимо знать затраты времени и денег на разработку таких изделий. Не имея этой информации, руководитель программы не может правильно сбалансировать риск устаревания изделия и риск технической неудачи так, чтобы оптимизировать доходы своей организации. Технологический прогноз помогает принять это решение, обеспечивая оценки времени и затрат на разработку нового изделия в зависимости от степени развития техники, необходимой для получения заданных характеристик. Kpoiyie этого, прогнозист может обеспечить информацию о характеристиках изделий, которые могут появиться в производстве или сбыте конкурирующих организаций. В обоих случаях он не просто дает точную оценку ожидаемого события, обеспечивает оценки риска или правдоподобия того, что конкуренты к определенной дате будут иметь изделия с заданными характеристиками, или оценки риска превышения затрат времени и денег на проект разработки нового изделия с характеристиками, выбранными в качестве цели проекта над определенным уровнем.
472
Короче говоря, технологический прогноз дает количественные оценки риска быстрого устаревания изделия при заданных целях проекта, риска недостижения этих целей, а также оценку прибыли в случае успешного завершения проекта. Имея эту информацию, руководителю программы легче принять правильное решение относительно выбора цели разработки нового изделия.
ЛИТЕРАТУРА
1. Blackman A. W. Jr. Normex forecasting of jet engine characteristics. Techno- . logical Forecasting, 1970, №2, p. 61-76.
2. Burke F. E. Technical and Resource Constraints in Forecasting: Models for Long-Range Science Strategies. Working Paper №31, Department of Management Sciences University of Waterloo. Waterloo, Ontario, Canada.
3. Brown D. A. Lockheed mass cargo system. Parts 1,2, 3. Aviation Week & Space Technology, December 22, 1969; January 12, 1970; January 19, 1970.
4. H a r t R. I. Needs research. Futures, 1969, №1, p. 445-457.
5. Hunt H. Forecasting the need for research and development. Futures, 1969, № 1, p. 382-390.
6. Marshall A. W., M e с к 1 i n g W. H. Predictability of the costs, time and success of development. The Rate and Direction of Inventive Activity. A Report of the National Bureau of Economic Research (Princeton, N. J.: Princeton Univ. Press), 1962.
7. Peck M. J., Scherer F. M. The Weapons Acquisition Process; An Economic Analysts, Diyision of Research, Graduate School of Business Administration, Harvard University. Cambridge, Mass. 1962.
8. Summers R. Cost estimates as predictors of actual costs: A statistical study of military developments.—Strategy for R&D (New York: Springer-Verlag), 1967.
ГЛАВА 15
ИСПЫТАНИЯ И ОЦЕНКА
1. ВВЕДЕНИЕ
Испытания и оценка нередко рассматриваются как последний этап научных исследований й опытно-конструкторских разработок. Как только завершена разработка того или иного технического усовершенствования или изделия, необходимо подвергнуть окончательный вариант этого изделия испытаниям для определения того, насколько функционирование созданного изделия соответствует заданным заказчиком условиям. Однако на практике проведение испытаний и оценка результатов могут осуществляться одновременно с предшествующими этапами научных исследований й опытно-конструкторских разработок. Это особенно справедливо в тех случаях, когда разработки носят в значительной степени экспериментальный характер. Если теоретические представления о связанных с техническими разработками явлениях недостаточно полны, разработчики не могут в полной мере полагаться на полученные на базе теоретических расчетов данные о функционировании изделий. В подобных случаях должен осуществляться итератйвный процесс конструкторских разработок и йспытаний. Первоначально создается некая модель, которая функционирует определенным образом. Затем в качестве основы для модификации конструкции используются отклонения от ожидаемого функционирования (как правило, недостатки функционирования или выход из строя). Незавйсимо от того, являются ли испытания и оценка только конечным этапом или составной частью опытноконструкторских разработок, они представляют собой существенный этап всего процесса и должны быть спланированы так же, как и другие компоненты научных исследований и опытно-конструкторских разработок.
Существуют три различные группы организаций, которые используют исиьпания и оценки в качестве составной Части научных исследований и опытно-конструкторских разработок. К этим группам организаций относятся: разработчики, которые заинтересованы в оценке изделия и выявлении необходимости внесения изменений; потребители или заказчики, которые хотят быть уверенными в том, что конечный результат научных исследований и опытно-конструК-торскйх разработок действительно отвечает установленным техни
474
ческим условиям или нормам; контролирующие ведомства, заинтересованные в создании эффективных и безопасных при использовании изделий. Каждая из этих групп организаций при планировании испытаний и оценок использует сходные методы и решает аналогичные проблемы. Однако их целям свойственны некоторые отличия, которые определяют разницу в подходах, используемых этими группами организаций при проведении испытаний и оценке.
Разработчик заинтересован в том, чтобы конечный результат осуществляемого им технического усовершенствования или проводимой конструкторской разработки удовлетворял требованиям, предъявляемым к функционированию создаваемого изделия. Это справедливо в случае, когда он осуществляет разработку по своей собственной инициативе для реализации создаваемого изделия на рынке сбыта, и тогда, когда он разраба тывает изделие на основе совокупности требований, установленных конкретным заказчиком (например, министерством обороны или НАСА). В любом случае он подвергает созданное изделие испытаниям и осуществляет его оценку по окончании самого процесса разработки. При этом основная задача разработчика состоит в проверке того, что созданное им изделие функционирует в заданных условиях должным образом. Помимо этого, он может быть заинтересован в проведении испытаний на определение срока службы изделия, испытаний на разрушение или .испытаний, проводимых для определения того, насколько хорошо изделие функционирует в более сложных условиях, чем заданные. Если при разработке изделия отсутствует «достаточное» теоретическое обоснование явлений, связанных с функционированием, в ходе разработки также необходимо проведение опытных испытаний. Такие испытания часто проводятся при разработке проектов в области аэронавтики и исследования космического пространства. В ходе разработки нового самолета или космического корабля, обладающего более высоким уровнем функциональных характеристик по сравнению с любым аналогичным предшествующим аппаратом, параллельно с разработкой должны проводиться испытания и осуществляться оценка. Такие испытания охватывают операции от продувки масштабных моделей в аэродинамической трубе и испытаний отдельных компонентов в условиях, близких к реальным, до летных испытаний опытных образцов. На каждом этапе разработки для проверки конструкторских расчетов выявления необходимых изменений конструкции проводятся различные испытания. Обширные испытания всегда необходимы при разработке новых медицинских препаратов, поскольку их воздействие на организм человека нельзя определить даже с помощью испытаний на животных. Ии в одной области не проводятся столь обширные испытания и опенки, как при разработке новых медицинских препаратов. За исключением указанных выше случаев, испытания в "целях проверки характеристик разрабатываемого изделия осуществляются разработчиком в его собственных лабораториях или подразделениях для проведения испытаний, а в ряде случаев и на оборудовании специализированных подразделений других орга
475
низаций (например, в аэродинамических трубах, принадлежащих какому-либо университету и используемых расположенными поблизости самолетостроительными фирмами). В связи с этим разработчик заинтересован в определении своих потребностей в проведении испытаний и оценки как части потребностей, связанных с разработкой будущих проектов.
Потребитель или заказчик заинтересован в том, чтобы приобретаемое им изделие удовлетворяло его требованиям. В некоторых случаях такие требования составляют совокупность технических условий на изделие. В этих случаях необходимы испытания и оценка для определения соответствия изделия заданным техническим условиям. Например, в качестве технических условий может быть задано, что тот или иной двигатель должен развивать определенную мощность при заданной скорости или что он должен потреблять не более установленного количества топлива при определенной нагрузке и при конкретной скорости в заданный интервал времени. Потребитель должен заранее установить, что если двигатель удовлетворяет этим техническим условиям, то он удовлетворяет и требованиям потребителя. В ряде случаев невозможно определить полные и детальные технические условия, которым должно удовлетворять вновь разработанное изделие для того, чтобы обеспечить требуемый характер функционирования. Такие технические. условия должны определять только то, каким образом изделие должно функционировать в руках типичного потребителя в условиях эксплуатации. Военные ведомства проводят обширные полевые испытания вновь разработанных изделий, поскольку они считают невозможным выработать детальные технические условия, соответствующие реальной сложности полевых условий, в которых используются многие образцы вооружения. Для проведения полевых испытаний нового оружия могут быть созданы специализированные подразделения. Как бы полно заказчик ни разрабатывал технические условия на приобретаемые изделия, ему необходима возможность для проведения испытаний и оценки, которые обеспечили бы ему уверенность в том, что вновь разработанные изделия удовлетворяют его требованиям. Такие возможности используются, как правило, только заказчиком. Помимо этого,'заказчик может иметь возможности для проведения испытаний, которые предоставляются в распоряжение разработчика, если это оказывается более экономически целесообразным, чем создание подразделений для проведения испытаний в каждой разрабатывающей организации непосредственно. Например, военные ведомства имеют полигоны для испытаний реактивных снарядов, которыми пользуются все фирмы, ведущие разработку таких реактивных снарядов. Если бы каждая фирма содержала собственный испытательный полигон, то затраты на разработку средств вооружения значительно возросли бы, так как затраты на проведение испытаний возлагались бы на заказчика. Следовательно, с помощью полигонов, на которых фирмы могут проводить испытания разрабатываемых реактивных снарядов, военные ведомства обеспечивают сокращение затрат на разработку
476
средств вооружения. Таким образом, заказчик заинтересован в выявлении того, какие испытания и оценки должны быть проведены в будущем им самим или разработчиками, поставляющими для него новые виды изделий.
Контролирующие ведомства нередко заинтересованы в том, чтобы вновь разрабатываемые изделия и продукты, за которые они несут ответственность, были безопасны и эффективны в использовании. Типичными ведомствами данной категории являются Управление по продовольственным и фармацевтическим товарам (УПФ), отвечающее за качество новых фармацевтических товаров и продуктов питания, и Федеральное авиационное управление (ФАУ). ответственное за обеспечение безопасности самолетов Новой конструкции. Помимо правительственных контролирующих ведомств, существуют и частные агентства, которые осуществляют аналогичные функции. например фирма «Андеррайтера лэбораториз». созданная группой страховых компаний для обеспечения безопасности использования электрической аппаратуры. Контролирующие ведомства данного типа нередко содержат свои собственные лаборатории и подразделения для проведения испытаний. Однако во многих случаях они используют результаты испытаний, проводимых разработчиками. В частности, УПФ использует результаты испытаний, проводимых разработчиками фармацевтических препаратов, а не проводит само таких испытаний. Если контролирующее ведомство функционирует подобным образом, предполагается, что разработчик проводит установленную совокупность испытаний определенным способом. Отчеты об этих испытаниях могул быть проверены специалистами контролирующего ведомства или испытания проводятся в присутствии специалистов соответствующего ведомства. Следовательно, при планировании своей деятельности, связанной с проведением испытаний и оценок, контролирующее ведомство может быть в меньшей степени заинтересовано в определении того, какие ему понадобятся возможности для проведения испытаний, чем в установлении требований. которым должны отвечать проводимые разработчиком испытания для обеспечения соответствующих стандартов на безопасность и эффективность.
Деятельность упомянутых выше трех групп, связанная с проведением испытаний и осуществлением опенок, может носить двоякий характер. Первым видом деятельности является проведение испытаний в реальных окружающих условиях, в которых предполагается использовать вновь разрабатываемое изделие. Вторым видом такой деятельности является проведение испытаний в моделируемых условиях эксплуатации. Оба эти вида деятельности имеют свои преимущества и недостатки, в связи с чем нередко необходимо прибегать к использованию обоих видов деятельности'на различных этапах разработки или испытаний того или иного конкретного изделия или продукта.
Проведение испытаний в реальных условиях является, пожалуй, наиболее конкретный и, безусловно, оптимальным подходом к
477
испытаниям «и оценке вновь разрабатываемого изделия. «Если окружающие условия эксплуатации могут быть описаны географическими терминами или -характеристиками места использования изделия (например, пустыня Сахара, высота 50 тыс. футов, давление на глубине 6 тыс. футов ниже уровня моря), то нет необходимости в характеристике окружающих условий в виде точных физических или химических величин (например, давление воздуха, содержание солей, температура и т. д.). Испытуемое изделие демонстрирует свою пригодность для использования в окружающих условиях- эксплуатации, функционируя в таких окружающих условиях. Таким образом, одно из преимуществ данного подхода состоит в том, что он может быть использован-в тех случаях, когда условия эксплуатации изделия не могут быть охарактеризованы в -физических или химических параметрах-вследствие недостаточности сведений о них или их сложности. Другое преимущество заключается в том, что .испытания в окружающих -условиях эксплуатации автоматически позволяют применять» «изделию все нагрузки, обусловленные этими окружающими -условиями (например, подвергнуть испытуемое «изделие одновременно воздействию соответствующей температуры, давления, коррозионной .среды и т. д.). Один из недостатков испытаний в реальных условиях состоит в том, что их невозможно проводить по графику. Если изделие должно функционировать в некоторой конкретной совокупности природных условий, которые встречаются недостаточно часто или которые невозможно предсказать, то проведение испытаний «может оказаться весьма сложным делом. Например, ВВС «США столкнулись со значительными трудностями при проведении летных «испытаний систем антиобледенения самолетов, поскольку необходимо «было осуществлять полеты в столь редких условиях, когда происходит образование «льда на самолете. Результат: программа испытаний оказалась неопределенно длительной и дорогостоящей. Другим -недостатком является проблема сбора данных. При проведении испытаний реактивных снарядов, беспилотных самолетов и других аналогичных изделий в условиях эксплуатации сами испытуемые «изделия зачастую разрушаются. Следовательно, в ходе летных испытаний могут встретиться значительные затруднения при сборе данных. Это может оказаться особенно нежелательным, если «выход из «строя обусловлен явлением, которое первоначально расценивалось как не имеющее существенного значения и соответственно не контролировалось в ходе испытаний. Даже при -испытании -,в -условиях эксплуатации -управляемых человеком устройств пространство .для установки -соответствующей «аппаратуры и записывающих приборов можег быть ограничено. Это осложнение может «быть .сравнительно легко «разрешено при .испытаниях, проводимых не в «экзотических» -условиях «(например, при испытаниях наземного транспортного «средства на «сильно пересеченной местности), но оно все-таки существует. В сравнении с моделированием испытания в реальных условиях дают значительно меньший объем данных и создают значительные затруднения при их сборе. Еще один недостаток испытаний
478
в реальных условиях обусловлен возможным выходом из строя или неожиданным изменением характера функционирования испытуемого изделия. При этом испытуемое изделие может быть полностью утрачено. Если испытуемое изделие представляет собой управляемое человеком средство передвижения, то возможные последствия могут быть достаточно серьезными, и от проведения испытаний этого средства в реальных условиях придется отказаться до накопления значительного опыта моделирования для обеспечения высокой степени уверенности в том, что испытания не окончатся катастрофой.
Моделирование окружающих условий эксплуатации представляет альтернативу по отношению к проведению испытаний вновь разработанного изделия в реальных условиях. Примерами такого типа испытаний и оценки могут служить продувание модели самолета в натуральную величину в аэродинамической трубе и испытание нового автомобиля на испытательном полигоне. Этот вид испытаний обладает рядом преимуществ по сравнению с проведением испытаний в реальных условиях. Испытания в моделируемых окружающих условиях легче поддаются планированию, чем испытания в реальных условиях, так как моделируемые окружающие условия могут быть созданы в необходимый момент времени. Например, для проведения испытаний упомянутой выгйе системы антиобледенения были приняты различные способы моделирования. Полет испытуемого самолета осуществлялся в те дни, когда температура воздуха была ниже точки замерзания воды, а на пути испытуемого самолета самолет-танкер производил распыление воды. Такие испытания могут быть проведены в любой зимний день, не дожидаясь требуемого сочетания температуры и влажности воздуха в реальных условиях. В результате этого испытания могут быть проведены значительно быстрее. Затраты на проведение испытаний в моделируемых -окружающих условиях могут оказаться значительно меньшими, чем на проведение испытаний в реальных условиях. Например, ВВС США располагают климатическим ангаром, находящимся в испытательном центре в штате Флорида. Этот ангар представляет собой сооружение больших размеров, способное одновременно вмещать несколько самолетов. Сооружение может быть охлаждено до арктических Температур. В таком сооружении самолет подвергается испытаниям при любых заданных температурах в течение необходимого времени. Бортовое оборудование самолета может быть приведено в действие для определения его функционирования при низких температурах. В ангаре могут быть даже испытаны двигатели самолета и установлена возможности их использования в арктических районах. С помощью такого моделирующего устройства значительный объем испытаний при низких температурах может осуществляться согласно графику при значительно меньших затратах, чем те, которые были бы необходимы для посылки самолета, экипажа и инженеров-испытателей в тот или иной район Арктики. Проведение испытаний в моделируемых окружающих условиях обеспечивает еще одно преимущество в тех случаях, когда прохождение какой-либо операции не со ответ-
479
ствует теоретическим расчетам. На первых этапах осуществления программы космических исследований корабль, использующий связку из нескольких ракетных двигателей, испытывался в аэродинамической трубе. При низком давлении в аэродинамической трубе, моделирующей давление на высотах, где должен запускаться ракетный двигатель, обеспечивалось значительно большее расширение выбрасываемой из сопла ракетного двигателя струи газов, чем расширение, наблюдаемое на уровне моря. При этом наблюдался непредвиденный обратный поток газов. Истекающие газы нагревали до высокой температуры хвостовую часть космического корабля. В полете это явление могло привести к его разрушению. Объяснение этому явлению найти было бы весьма сложно, поскольку оно оказалось совершенно неожиданным и, возможно, не было бы обнаружено с помощью бортового оборудования космйческого корабля. Таким образом, продувка в аэродинамической трубе обеспечила значительное сокращение затрат по сравнению с затратами на подобные испытания космического корабля в реальных условиях полета.
Однако моделирование окружающих условий имеет и ряд недостатков, которые в определенной степени уменьшают значение этого подхода. Одним из недостатков является возможность неточного воспроизведения реальных, условий эксплуатации. Прежде ‘всего, могут .быть с недостаточной степенью точности известны физические и химические параметры окружающих условий. Моделирование точно настолько, насколько точно известны воспроизводимые окружающие условия. Во-вторых, может оказаться невозможным моделировать условия с той же точностью, с какой известны параметры этих условий. Если при моделировании невозможно дублировать реальные условия эксплуатации, испытания неадекватны и непредставительны в отношении функционирования испытуемого изделия в реальных условиях эксплуатации. Другой недостаток заключается в трудности моделирования нескольких нагрузок одновременно. Иными словами, окружающие условия эксплуатации могут обусловливать различные нагрузки, такие, как температурные напряжения, давление, присутствие некоторых химических реагентов, электромагнитное излучение определенной длины волны и интенсивности. Функционирование испытуемого изделия может быть таково, что некоторые упомянутые выше нагрузки будут взаимодействовать друт с другом, вследствие чего совместное воздействие двух из них нельзя определить как сумму воздействия двух таких нагрузок. Когда возникает или может возникнуть подобное взаимодействие, одновременное моделирование различных нагрузок имеет принципиальное значение. Одновременное моделирование большого числа нагрузок сопряжено с трудностями и может оказаться более дорогостоящим. чем испытания в реальных условиях.
Для каждой из групп организаций, заинтересованных в проведении испытаний и осуществлении опенок или с помощью .моделирования, или испытаний в реальных условиях, планирование испытаний необходимо осуществлять заранее, для того чтобы обеспечить наличие 480
в нужный момент времени испытательного оборудования, инструментов и отработанных технологических процессов .испытаний. При планировании испытаний технологическое прогнозирование может играть существенную роль, обеспечивая информацией о том, что должно'быть подвергнуто испытаниям и какая технология испытаний будет в распоряжении в прогнозируемый момент времени. Ниже рассматриваются оба эти аспекта с точки зрения каждой из групп организаций, заинтересованных в испытаниях и оценке.
2. ЧТО.ДОЛЖНО БЫТЬ ПОДВЕРГНУТО ИСПЫТАНИЯМ?
В предыдущем разделе указаны три основные группы организаций, которые заинтересованы в проведении испытаний и осуществлении оценок. Каждая из этих групп организаций должна быть готова провести любые необходимые испытания для достижения своих целей. Независимо от того, проводятся ли такие испытания с помощью моделирования или непосредственно в реальных условиях эксплуатации, строительство или приобретение необходимых для проведения испытаний сооружений требует, как правило, значительного опережения во времени. Руководителю, принимающему решение и ответственному за планирование использования таких сооружений, необходима информация о том, какие изделия должны быть подвергнуты испытаниям и какие испытания должны быть проведены. При разработке таких планов значительную помощь могут оказать технологические прогнозы, содержащие информацию об ожидаемом уровне функциональных характеристик изделий и устройств, которые должны быть подвергнуты испытаниям в различные моменты времени в будущем.
Разработчик заинтересован в проведении испытаний и оценке тех изделий и устройств, которые он будет разрабатывать. Прогнозирование в отношении этих изделий не будет представлять собой задачу значительной сложности, поскольку создание таких изделий является в большинстве случаев результатом обдуманного решения о начале осуществления программы разработки изделия. Однако если время, необходимое для создания новых сооружений для проведения испытаний, превышает время, необходимое для разработки нового изделия, прогноз послужит заблаговременным предупреждением. Помимо этого, затраты на сооружения для проведения испытаний зачастую столь велики, что создание их для испытаний единичного изделия и замена их для испытаний последующего вида изделий экономически нецелесообразны. Если та или иная организация намерена создавать ряд изделий, использующих аналогичную технологию или предназначенных для осуществления идентичных функций, сооружения для проведения испытаний должны предусматривать проведение испытаний нескольких видов изделий. В этом случае строительство сооружений для проведения испытаний должно планироваться задолго до принятия решения о разработке изделия с за
481
данным характером.функционирования. Для того чтобы сооружение для проведения испытаний отвечало любому заданному для отдельных Изделий характеру функционирования, необходимо своевременно составить прогноз относительно характера функционирования, которьй возможен в пределах целесообразного срока службы создаваемых сооружений.
В гл. 13 приведены некоторые примеры использования Прогнозов для определения технических требований на сооружения для проведения испытаний. Требования, предъявляемые к аэродинамическим трубам, устройствам для статистических испытаний и т. д., устанавливаются на основе значений прогнозной скорости самолета (при этом могут также учитываться Прогнозы относительно функционирования основных компонентов самолета).
В статье Яффи [9] рассматривается новое сооружение для проведения Испытаний реактивных двигателей с тягой до 40 тыс. фунтов, созданное ВМФ США. Этот предел был установлен на основе 15-летнего прогноза относительно двигателей, применение которых ожидается на боевых самолетах ВМФ США. В статье Класса [5] дано описание сооружения, созданного ВВС США и предназначенного для проведения испытаний реактивных двигателей с тягой до 100 тыс. фунтов. Этот предел был установлен на основе 20-летнего прогноза относительно ожидаемого использования двигателей на тяжелых бомбардировщиках и транспортных самолетах. Необходимо отметить, что такой подход не ограничен в своем использовании только самолетостроением. Он может быть применен любой фирмой или организацией, которая занята разработкой изделий или устройств, удовлетвбряющих жестким техническим условиям, предназначенных для интенсивного использования или удовлетворительного функционирования в необычных окружающих условиях.
В проведении испытаний новых видов оборудования нуждаются даже те фирмы, которые осуществляют разработку изделий в столь «тривиальных» областях техники, как передача электроэнергии на расстояние. Например, с начала XIX в. величина напряжения, применяемого для передачи электроэнергии на значительные расстояния, повышается более или менее постоянно. Новое оборудование, предназначенное для передачи электроэнергии при новом уровне напряжения, должно быть испытано, с тем чтобы убедиться, что оно обладает длительным сроком службы, высокой степенью надежности, соответствующей безопасностью и может выдерживать климатические условия, в которых будет эксплуатироваться. Таким образом, это оборудование должно быть подвергнуто. испытаниям при нагрузках, эквивалентных или превышающих те, которые будут иметь место при эксплуатации. Если какая-либо электротехническая фирма заинтересована в создании нового сооружения для проведения испытаний или в модификации существующего сооружения, для нее исключительно большое значение имеет прогноз возможного диапазона напряжений, которые будут использоваться для передачи электроэнергии в течение предполагаемого срока службы такого соору
482
жения. Следует заметить, что не обязательно прогнозировать точное значение параметров напряжения или указывать момент внедрения нового оборудования. Достаточно определить максимальные значения напряжения, ожидаемые на срок использования сооружения для проведения испытаний. Если такое сооружение позволяет использовать более высокие напряжения, чем те, которые будут использоваться при проведении испытаний, оно окажется более дорогостоящим, чем необходимо. И наоборот, если сооружение ’рассчитано на более низкие напряжения по сравнению с потребностями фирмы, сооружение придется демонтировать до истечения предполагаемого срока службы или модифицировать с тем, чтобы приспособить его к действительным потребностям фирмы. Следовательно, точный прогноз может иметь существенное значение для обеспечения такого положения, когда технические характеристики такого сооружения соответствуют потребностям. Следует заметить, что нет необходимости с самого начала создавать сооружение для проведения испытаний, . рассчитанное на максимальные напряжения, требующиеся в течение целесообразного срока его службы. Представляется возможным создавать такое сооружение с расчетом на повышение его возможностей в случае необходимости. Тем не менее такой принцип совершенно отличен от .создания сооружения с заниженными возможностями, поскольку >с самого начала закладываются возможности усовершенствования сооружения без внесения значительных модификаций в уже’используемые узлы данного сооружения. Таким образом, сооружение для испытания электрооборудования может предусматривать установку более крупных трансформаторов, чем те, которые были установлены первоначально; в аэродинамической трубе может быть предусмотрено место для установки более мощных вентиляторов или дополнительных емкостей для сжатого воздуха по сравнению с первоначально установленными и т. д. В любом случае, независимо от того, рассчитано ли сооружение для проведения испытаний на максимальные параметры с самого начала в течение его экономически целесообразного срока службы или же на модификацию в последующие годы, -прогноз характера функционирования создаваемых .’изделий может иметь существенное значение в обеспечении того, чтобы это сооружение соответствовало .предъявляемым к нему требованиям и не было излишне дорогостоящим.
Технологическое прогнозирование может оказаться для разработчика весьма целесообразным в тех-случаях, когда один технический подход заменяется другим. Прогноз может помочь разработчику избежать крупных капиталовложений в новые сооружения для проведения испытаний на базе устаревающего подхода и приступить к созданию сооружений с использованием нового подхода. Например, до 1945 г. большинство фирм, выпускавших двигатели для .самолетов, располагало крупными сооружениями, предназначенными для .испытаний поршневых авиационных двигателей. После 1945 г. перед ними возникла необходимость замены части или всех подобных сооружений на сооружения, предназначенные для испытаний реактивных
483
двигателей. Аналогичным образом в течение нескольких последующих лет для какой-либо автомобилестроительной фирмы может оказаться полезным прогноз относительно того, когда двигатель внутреннего сгорания будет заменен и будет ли заменен вообще каким-либо другим двигателем, с тем чтобы избежать ненужных капиталовложений в сооружения для проведения испытаний новых видов двигателей внутреннего сгорания. Если бы представлялось возможным заранее выбрать последующий тип двигателя из многих возможных (включая паровой и электрический двигатели, двигатель Ванкеля и турбинный двигатель или двигатель, использующий такое «экзотическое» топливо, как аммиак), фирма смогла бы избежать ненужных затрат и заранее приступить к строительству сооружения, предназначенного для испытаний нового двигателя. (Очевидно, правильный прогноз относительно нового типа двигателя мог бы иметь существенное значение для фирмы и во многих других аспектах, но в данном случае учитываются только проблемы испытаний и оценки.) Таким образом, прогноз относительно возможного нового технического подхода может иметь исключительно важное значение для планирования строительства сооружений для проведения испытаний. и еще более важное значение имеет прогноз, который указывает такой новый подход. Фирма или какая-либо дрзтая организация. отвечающая за разработку новых изделий для решения той или иной конкретной задачи, может осуществлять планирование своей программы испытаний с большей эффективностью, если она располагает такой информацией.
Как упоминалось выше, в ряде случаев заказчик предоставляет в распоряжение разработчика свои сооружения для проведения испытаний и оценки (например, министерство обороны, НАСА, а также другие ведомства и организации). В таких случаях заказчик должен учитывать указанные выше интересы разработчика. Заказчик должен использовать технологические прогнозы в отношении тех изделий, которые он намерен приобрести, чтобы иметь возможность предоставить разработчикам соответствующие потребностям сооружения для проведения испытаний и оценок. Однако большинство заказчиков не должны предусматривать возможности использования своих сооружений для проведения испытаний и опенки в качестве составной части программы разработки изделий.
Все заказчики заинтересованы в проведении испытаний и оценке вновь разработанных изделий для обеспечения уверенности в том, что эти изделия удовлетворяют их потребностям. Такие испытания и опенка могут быть проведены с помощью сооружений, принадлежащих заказчику, или же они могут быть проведены разработчиком по конкретной программе, указанной заказчиком. В любом случае заказчик обязан определить характер необходимых испытаний, с тем чтобы он мог предоставить свои возможности для проведения испытаний или указать его в контракте с разработчиком.
Первый шаг в определении характера требуемых испытаний состоит в прогнозированш! заказчиком его перспективных потребно
484
стей с точки зрения достижения определенного уровня функциональных характеристик. Прогноз будущих потребностей нередко базируется на технологическом прогнозе, который используется соответствующей организацией в ее деятельности. В качестве примера можно рассмотреть авиакомпанию, располагающую прогнозом относительно самолетов, которые появятся в будущем. Некоторые из таких самолетов будут обладать большей скоростью и дальностью полета без дозаправки, вследствие чего авиакомпания может прогнозировать использование таких самолетов на маршрутах, которые ранее не были беспосадочными. При этом возникнет необходимость управлять полетом таких самолетов с максимально допустимой ошибкой, величина которой ограничивается установленными правилами воздушных сообщений. Авиакомпания может рассмотреть возможности приобретения навигационного оборудования для таких самолетов и потребовать доказательств, что это оборудование обеспечивает требуемую точность управления на предполагаемой дальности полета и при ожидаемой скорости. Для получения таких доказательств необходимы определенные виды испытаний и оценки. Другим примером может служить фирма, предоставляющая услуги по передаче данных различной клиентуре и использующая при этом разнообразные наземные средства связи. Можно предположить, что для этой фирмы составлен прогноз, в котором указано, что к определенному моменту времени в будущем получат распространение радиорелейные спутники Земли, которые позволят фирме предоставлять обычные услуги за значительно меньшую плату. Вполне естественно, что эта фирма будет заинтересована в использовании спутников и ей потребуются наземные передающие и приемные станции, расположенные вблизи каждого из ее. клиентов. Ей нужны будут доказательства, что приобретаемые ею наземные станции удовлетворяют ее потребности с точки зрения продолжительности работы станций, допустимой максимальной ошибки, надежности й т. д. Для получения таких доказательств потребуются определенные испытания и оценка.
Необходимость проведения испытаний и опенок не ограничивается потребностями аэрокосмической или аналогичной специализированной техники. Можно рассмотреть фирму, занятую грузовыми автомобильными перевозками, которой выдается прогноз относительно того, что к определенному моменту времени в будущем получат распространение грузовые электромобили с питанием от аккумуляторных батарей, которые представят собой экономически целесообразную замену грузовикам для местных и междутородных перевозок, используемым фирмой в настоящее время. Срок службы грузовых электромобилей будет, безусловно, превышать срок службы аккумуляторных батарей, которые время от времени придется заменять. Периодически на рынке будут появляться усовершенствованные аккумуляторные батареи, и фирма будет заинтересована в изучении возможностей замены используемых аккумуляторных батарей. Для того чтобы убедиться в том, что аккумуляторные батареи нового
485
типа отвечают требованиям, необходимо провести определенные испытания и оценку.
В каждом случае, когда прогноз относительно новой технологии связан с проблемой удовлетворения той или иной потребности, необходимо определить уровень функциональных характеристик, необходимый для удовлетворения этой потребности. Полученные данные должны быть трансформированы в технические условия на испытания. Если испьггания должны. быть проведены заказчиком в условиях эксплуатации, в технических условиях на испытании следует охарактеризовать окружающие условия по месту их -проведений .или привести аналогичные определяющие параметры. Например, авиакомпания может провести ’испытания навигационной аппаратуры в процессе реального полета по заданному маршруту. Если заказчик планирует провести испытания с помощью моделирования, в технических условиях на .испытания должны быть указаны физические и химические параметры условий эксплуатации, и эти параметры должны быть .указаны с высокой степенью точности. Например, вышеупомянутая фирма, занятая грузовыми автомобильными перевозками, может подвергнуть аккумуляторную батарею нескольким циклам зарядки—разрядки для определения ее срока службы, общей емкости, максимальной скорости разрядки и т. -д. Если такие испытания должны привести к результатам, имеющим существенное значение, скорость зарядки—разрядки должна .соответствовать ре-альньм условиям эксплуатации. Если испытания окажутся не слишком реалистичными, фирма может принять ошибочное решение. Если испытания для заказчика должны быть проведены разработчиком, точное определение технических условий на испытания -имеет исключительно важное значение. Разработчик и заказчик должны прийти к соглашению относительно .точного содержания и характера испытаний, а также и относительно того, какие результаты испытаний являются приемлемыми или неприемлемыми.
Например, фирма, предоставляющая услуги в области передачи данных, может предоставить определенные технические условия фирмам, выпускающим наземные станции, поставив перед ними задачу, чтобы доставляемое ими оборудование отвечало этим техническим условиям. Фирмы, использующие такое оборудование, и фирмы, являющиеся потенпиальными поставщиками, должны прийти к соглашению относительно характера испытания, которое должно быть проведено для установления факта действительного соответствия оборудования .принятым техническим условиям. Несогласованность в этом вопросе ’может -привести к разногласиям между заказником и разработчиком относительно действительного соответствия изделия предполагаемому его использованию. В любом случае, независимо ют -того, каким-образом и кто проводит испытания, учет потребностей заказчика в технических условиях на испытания имеет существенное значение. Если технические условия на испытания неадекватны, может случиться, что изделие пройдет испьггания. но в условиях эксплуатации не будет функционировать должным
486
образом. Если условия испытаний излишне жесткие, может случиться, что Изделие, которое с успехом функционировало бы в условиях эксплуатации, не пройдет испытания и будет забраковано или Же изделие будет изготовлено с излишним запасом прочности в целях удовлетворения требованиям испытаний й, следовательно, будет излишне дорогостоящим.
Прогноз, в котором указывается перспективные потребности, может обеспечить для Заказчика достаточно большое опережение во времени, с тем чтобы Определить, какие потребуЮтсй испытания, и выработать соответствующие технические условия на испытания: Такие технические условия имеют 'Важное значение в тех случаях, когда испытания должны проводиться заказчиком или разработчиком. Более того, если испытания должны проводиться с поМощыо моделирования или в реальных услбййях эксплуатации, такое опережение во времени может быть Использовано для создания соответствующих возможностей и оборудования для проведений испытаний.
Контролирующее ведомство ответственно за обеспечений безопасности и эффективности вновь разрабатываемых изделий, которые вхбдйт в сферу деятельности этого ведомства. В этом отношении ответственность данного Ведомства носит дйдякий характер. Прежде всего необходимо обеспечить, Чтобы нойЫе йзделйя были безопасны в эксплуатации. Очевидно, эта сторона ответственности может быть осуществлена Путем обоснованного отказа в признании любого нового изделий в качестве безопасного. Следовательно, вторая сторона ответственнРсти данного ведомства является столь же ваЖной, как И первая, и заключается в устранений даже Минимальных помех для эксплуатации и использований изделий, Которые дают Определенные выгоды. Здесь перепйетаютсй две опасности, а -именно Ошибочное признание опасной) изделия безснасным и ошибочный отказ в разрешений использования безопасного йздеййя. На любом уровне испытаний снижение одной из таких опасностей 'приводит к повышению другой. Единственным способом одновременного уменьшения обеих опасностей Является использование более совершенных методов проведения испытаний И оценки. Следовательно, контролирующее ведомство обязано предусмотреть, чтдб'Ы в необходимый момент времени были разработаны адекватные Методы проведения испытаний и оценки. Планированию разработки таких методов способствует использование результатов технологического прогнозирования.
В качестве Иллюстрации использования технологических прогнозов как основы для определений технических условий на Испытания и оценки целесообразно рассмотреть проблему, имеющую отношение к атомным электростанциям. Комиссия по атомной oncpi ии ответственна за установление (йо Состойййю 'на 1970 г.) норм на интенсивность радиации, которую эти атомные электростанции могут излучать в окружающую среду в условиях нормальной эксплуатации. В бО-е года существовала тенденция рассматривать каждую новую атомную электростанцию так, словно она существовала изолированно от Всех Остальных атомных электростанций. Йормы на радио
487
активное излучение были установлены для каждой отдельной атомной электростанции при незначительном учете совокупного влияния нескольких атомных электростанций, не говоря уже о влиянии атомных электростанций совместно со всеми другими искусственными и природными источниками радиации в окружающую среду. Однако очевидно, что, если несколько атомных электростанций сбрасывают охлаждающую воду в один и тот же речной бассейн, их нельзя рассматривать изолированно. В некоторой точке вниз по течению совокупное влияние всех атомных электростанций может превысить безопасный уровень радиации. Таким образом, весьма полезным был бы прогноз, в котором указана общая мощность производимой энергии в некотором заданном районе в последовательные моменты времени в будущем. Такой прогноз можно было бы прежде всего использовать для определения максимально допустимого уровня радиации выбросов для каждой атомной электростанции в заданном районе. Если установлен этот уровень, то должны быть созданы и устройства (именно это представляет интерес в настоящее время) для контроля. Следовательно, прогноз может служить в качестве основы для определения возможностей проведения испытаний и оценки, которые должны быть созданы прежде, .чем будет разрешено ввести атомные электростанции в эксплуатацию на полную мощность.
Аналогичным образом прогноз числа используемых автомобилей с двигателем внутреннего сгорания на какой-либо год в будущем мог бы послужить основой для определения максимального уровня допустимого загрязнения окружающей среды каждым автомобилем, а также и необходимой чувствительности контрольной аппаратуры, которая использовалась бы для определения того, соответствует ли тот или иной автомобиль установленным нормам. Насколько эта проблема может оказаться сложной, показала кампания «За чистый воздух на автогонках», проведенная в августе 1970 г. по инициативе значительного числа основных университетов страны. В правилах проведения автогонок указывалось, что участвующие в гонках автомобили должны отвечать федеральным нормам 1975 г. на загрязнение' воздуха. Однако оказалось весьма затруднительным определить, отвечают ли участвующие в гонках автомобили установленным требованиям. Объясняется это нечеткостью самих норм. Такая нечеткость не была очевидной до тех пор, пока не предпринимались попытки их применения. Проблема заключалась в том, что, хотя и существовали некоторые методы измерения количеств определенных загрязняющих воздух веществ, не все они давали одинаковые результаты. Если бы эта нечеткость не была обнаружена до появления на рынке автомобилей моделей 1975 г., возникли бы. значительные разногласия между изготовителями автомобилей и федеральным правительством США относительно действительного соответствия выпускаемых автомобилей установленным нормам. Этот пример иллюстрирует важность согласованности методов проведения испытаний и оценки в обеспечении действенности норм, устанавливаемых контролирующими ведомствами. Прогноз, в котором указываются
488
потребности в установлении конкретных норм, также служит предупреждением относительно того, что для проведения испытаний и оценки изделий на соответствие установленным нормам должны быть заранее разработаны соответствующие методы.
Упомянутые выше примеры имеют отношение к проблеме обеспечения безопасности изделий, иными словами, к первому аспекту ответственности того или иного контролирующего ведомства. Однако вторая сторона ответственности этого ведомства также имеет существенное значение. Можно предположить, что запрогнозировано некоторое явно целесообразное техническое усовершенствование, которое обеспечивает удовлетворение повсеместно признанной потребности. Если же ведомство не в состоянии четко установить безопасность этого усовершенствования, то многим людям в течение длительного периода необоснованно не была бы предоставлена возможность воспользоваться преимуществами этого усовершенствования. Наиболее ярким примером данного положения является, по-видимому, разработка новых медицинских препаратов. —
В статьях Джерасси [3, 4] рассматриваются проблемы, связанные с появлением на рынке новых противозачаточных средств. Управление продовольственных и фармацевтических товаров настаивает на сложной процедуре их испытаний. Эта процедура явно задерживает широкое использование эффективных медицинских препаратов, хотя целесообразность этой процедуры для достижения поставленной цели может быть подвергнута сомнению. Например, Джерасси цитирует один правительственный источник, в котором указывается, что для проверки факта увеличения вдвое случаев заболевания раком груди при использовании некоторого медицинского препарата необходимо провести испытания на 85 тыс. женщин. Однако испытания медицинских препаратов, как правило, не проводятся в столь широких масштабах. В действительности проводимые испытания не обладают достаточной чувствительностью для выявления даже 100% случаев заболевания раком груди. Требуется рост числа заболеваний на несколько сот процентов, прежде чем окажется возможным установить это с помощью существующих методов испытаний.
Джерасси утверждает, что существующие методы проведения испытаний обусловливают, задержку применения полезных медицинских препаратов, не обеспечивая соответствующей защиты от опасных медицинских препаратов. Приведенные выше соображения не означают критику деятельности УПФ и не свидетельствуют о согласии автора настоящей книги со всеми или с большинством выводов Джерасси. Они означают, что неадекватные методы проведения испытаний могут задержать использование целесообразных усовершенствований. Следовательно, если запрогнозировано какое-либо явно целесообразное техническое усовершенствование, обязанность ответственного контролирующего ведомства заключается в разработке целесообразных методов проведения Испытаний и оценки, которые были бы достаточно чувствительны для определения опасности этого технического усовершенствования. В этом случае
489
населению не будет отказано в использовании потенциально полезного изделия только потому, что существующая неадекватная процедура проведения испытаний не позволяет определить безопасность или опасность данного изделия. Чем позже появится прогноз потребности в подобных методах проведения испытаний и оценки, тем больше потребуется ведомству времени для разработки таких методов. Следовательно, соответствующее использование прогнозов о потенциально целесообразных технических усовершенствованиях может оказать непосредственную помощь в ускорении использования этих усовершенствований населением.
С точки зрения всех трех групп организаций — разработчиков, заказчиков и контролирующих ведомств,—заинтересованных в проведении испытаний и оценке новых изделий, важная задача планирования заключается в обеспечении того, чтобы соответствующие методы проведения испытаний были разработаны тогда, когда они необходимы. При таком планировании существенную роль могут играть технологические прогнозы, указывающие на характер функционирования изделий, которые должны быть подвергнуты испытаниям и оценке. Столь раннее предупреждение о необходимости в проведении испытаний и оценки обеспечивает требующееся для разработки соответствующей процедуры проведения испытаний и оценки время, а также и время для строительства необходимых сооружений для проведения испытаний, включая в случае необходимости разработку нового оборудования для проведения испытаний.
З.КАКИЕ ИСПЫТАНИЯ ВОЗМОЖНЫ?
В предыдущем разделе мы рассмотрели испытания и оценку с точки зрения прогнозирования появления тех изделий, которые должны быть подвергнуты испытаниям и оценке. В данном разделе рассматривается проблема прогнозирования техники, которая позволяет проводить такие испытания и оценку. Отдельно рассматривается прогнозирование техники, позволяющей проводить испытания в условиях эксплуатации, и техники, необходимой для проведения испытания с применением моделирования. Несмотря на некоторое сходство таких видов техники, разделение их представляется целесообразным, поскольку во многих случаях они являются альтернативными друг другу. После рассмотрения прогнозирования техники, предназначенной для проведения испытаний и оценки, ниже описывается порядок использования этих прогнозов каждой из упомянутых выше трех заинтересованных групп.
Вначале целесообразно рассмотреть проведение испытаний в условиях эксплуатации. Внимание сосредоточено на тех случаях, когда предпринимаются попытки провести испытания и оценку с использованием приборов. Однако в их число следует включать и такие случаи, когда в качестве «контрольно-испытательной аппаратуры» исйользуется должным образом составленная анкета, пред
490
назначенная для сбора специфической информации об испытываемых объектах, касающейся функционирования устройства, или о рассматриваемой процедуре. И наоборот, исключаются те испытания и оценка, ‘ когда единственной' получаемой информацией является, по существу, оценка «удовлетворительно» или «неудовлетворительно». Несмотря на то что подобные процедуры испытаний могут быть адекватными для испытаний предметов потребления, они не подходят для проведения испытаний и оценки технических усовершенствований, появившихся в результате технического развития или деятельности по разработке различных изделий.
Ограничения, налагаемые на испытания в условиях эксплуатации, определяются свойствами имеющейся техники сбора данных, последствиями выхода изделия из строя во время проведения испытаний и затратами на проведение испытаний. Техника для проведения испытаний может быть усовершенствована, в некоторых условиях влияние выхода изделия из строя во время проведения испытаний может быть'сведено до минимума, а затраты на проведение испытаний могут быть сокращены благодаря внедрению технических усовершенствований.
Поскольку цель испытаний и оценки состоит в сборе информации относительно эффективности функционирования некоторого устройства или осуществления какой-либо процедуры, испытания целесообразны только тогда, когда они обеспечивают получение заданной информации. Испытания же в условиях эксплуатации сталкиваются со значительными трудностями в сборе информации. Это наиболее очевидно при проведении испытаний какого-либо нового самолета или космического корабля, который может осуществлять полет с большими скоростями на значительных высотах и даже на значительном удалении от Земли. Эта проблема имеет место даже при проведении испытаний любого, подвижного или переносного устройства. Даже когда испытываемое устройство или проверяемая процедура связаны с фиксированным местоположением в той среде, где они должны функционировать, сбор информации также сталкивается с рядом проблем. Одна из таких серьезных проблем заключается в том, чтобы процесс сбора данных не создавал помех для нормальных видов деятельности, составляющих условия эксплуатации. Например, если на каком-либо заводе устанавливается новый станок для проведения испытаний и оценки, приборы и процедура для сбора данных не должны создавать значительных помех для деятельности самого завода. Если такие помехи достаточно велики, испытания оказываются неадекватными, а выводы — не заслуживающими внимания. Таким образом, во всех случаях» когда испытания проводятся в условиях эксплуатации, контрольно-измерительная аппаратура не должна создавать помехи. Более того, когда испытываемое изделие является переносным или подвижным, контрольно-измерительная аппаратура должна обеспечивать сбор необходимых данных в соответствующей удобной форме. Это может потребовать записи данных с целью последующего воспроизведения или передачи их
491
с помощью телеметрических систем в пункт управления испытаниями или использования дистанционных датчиков (например, использование наземной радиолокационной станции для определения положения и измерения скорости самолета в полете).
При планировании .испытаний в условиях эксплуатации существенную помощь могут оказать прогнозы в отношении будущих средств для сбора данных. Прогноз такого рода представлен на рис. 107 На нем показано развитие техники телеметрических измерений для космических кораблей в прошлом. В верхней части рисунка представлено возрастание значения добротности систем управления космическим кораблем, определяемой как произведение усиления антенны и мощности наземного передатчика. Правая шкала указывает дистанцию, на которой возможно осуществление управления испытаниями с использованием существующих или прогнозируемых характеристик. В нижней части рисунка представлено возрастание значения добротности систем, способных осуществлять прием данных с борта космического корабля, определяемой как отношение коэффициента усиления к уровню шумов приемника, умноженное на ширину полосы сигнала. Правая шкала указывает дистанцию, на которой возможен прием телеметрических сигналов при условиях, указанных в левом нижнем углу рисунка. Следует заметить, что оба значения фактора добротности даны в децибелах (дБ), что представляет собой логарифм, отношения действительного значения фактора добротности к некоторому стандартному значению или «порогу» этой величины.
Таким образом, можно полагать, что оба значения фактора добротности имеют тенденцию к экспоненциальному росту1. Несмотря на то что данный пример взят из техники проведения испытаний и оценки в аэрокосмической промышленности, его следует рассматривать как концепцию прогнозирования испытаний и оценки не только в аэрокосмической промышленности. Напротив, эта методика прогнозирования испытаний и оценки может быть применена практически в любой отрасли. Однако может случиться, что в других отраслях сбор данных о предшествующих уровнях функциональных характеристик окажется более затруднительным.
Как указывалось выше, одним из недостатков проведения испытаний в условиях эксплуатации является проблема последствий выхода из строя испытываемого изделия. Это также налагает ограничение на проводимые испытания. Если известно, что выход изделия из строя происходит по мере возрастания значения какого-либо или совокупности напряжений, то следует избегать порога разрушающих напряжений.
Например, если испытывается новый самолет, одним из видов информации, подлежащей сбору при проведении испытаний, является величина скорости, при которой на различных высотах возникает флаттер крыла. Флаттер крыла представляет собой колебания крыла,
1 Эти прогнозы заимствованы из статьи Класса [6].
492
50
40
30
20
10
О
Предштгаемые, iipednomcae^uijapuKrK?ucmwy,__ 2lOMt, 100 км ~
__”H?P^e-P ________ '
1 1 | ’ "]2104i^0kw
Яоринвр 2“ ,Маринер_ХгИ-
.РейнЗжер-Ш
85-ft,10kw
85-ft, 200 Vi
Параметры типичной командной системы:
1. скорость передачи, команд, 1 Sum/c | _2. всенаправленная- антенна космического корадля.
3.температура поверхноати\коомического
корадля, 1=1500°К I I I I, 4. величина относительной ошибки, 1/КР 5. величина обратных допусков, 10 дБ j
1"Я^.
•Уран | avg •Сатурн J
•Юпитер 1
I' I.
Марс, I ™ *Меркурий\ •Венера J
•Луна
1958 60 62 64 66 68 70 72 74 76
104
103
102
101
10°
10~1
Год
----„ Маринер" полет]--- на Марс В 1969г.
50 -__„Пионер^____|______
----J1apuHep-12,I“;„Cep0euep', корабли на лунной орбите;
30лПирне^1________! I __ I
40
20____„Маринер-Ди____
Ю L__„РейнЭжер-ЬД.1^
О
И ! ' 1 S~ BAND,21041, 25°K,3Hz
IO4
айран avg о Сатурн \
S-B^NO,S5-ft, 55°K,12Hz .I J
L~BMD,85-ft, 60°K,20Hz
^BMO,S5-ft,150°K,20Hz
tMiumep}
I !
Марс шт *4 Меркурии нВенера)
,,nuonep-Ig“ , t
85-ft,150OK, 20 Hz
n I I . I I I I .
Параметры типичной телеметрической системы: I I I I I I
системы: I I I I I I
- 1.скорость передачи телеметрических данных, Sdwnt:-
7 Пппматп ЯПпГПлЙпН numauULi ’l
Луна
2. диаметр аортовой антенны космического корабля- 2 фута, мощность -Ювт ,
З.вепичина относительной oujuSku.5/1Oj 4.вепичина обратнь1х допусков, ЗдБ |
10 1
1958 60 62 64 66 68 70 72 74 76 Тод
103
10°
10г
101
Рис. 10 7. Прогноз дальности действия наземных систем управления и бортовых телеметрических систем космических кораблей (источник: «Aviation Week & Space Technology») •
На верхней части рисунка: характеристики добротности фильтров выравнивания сигналов, значения величины «GT Рт»* для бортовой всенаправленной антенны космического корабля.
На нижней части рисунка: характеристики добротности фильтров выравнивания сигналов, значения величины «Gp/N В »** при передаче сигналов с антенны- космического корабля, имеющей постоянную площадь.
которые, если позволить им усиливаться, могут привести к разрушению конструкции крыла. Если скорость, при которой возникает флаттер, заранее известна, предполагается, что во всех нормальных условиях эксплуатации скорость самолета должна быть ниже этого значения. В случае необходимости подвески бомб или других объектов под крыльями нового боевого самолета испытания на флаттер проводят, как правило, путем постепенного подхода к порогу флаттера. Поскольку порот флаттера может быть определен сравнительно легко, а у пилота достаточно времени для снижения скорости при возникновении флаттера, такая процедура не является практически опасной: Она может быть связана со значительными затратами средств и времени, требуя большого числа испытательных полетов. В других условиях испытаний самолетов или других видов техники предупреждающие сигналы о выходе из строя могут не поступать. Критические условия выхода из строя могут оказаться катастрофическими. В таких условиях для испытаний устанавливаются соответствующие пределы безопасности. Испытания должны исключать возможность подхода к порогу выхода изделия из строя — точное значение которого, безусловно, неизвестно —- на некоторую предельную величину, признанную отвечающей целям безопасности. Чем выше неопределенность значения порога выхода изделия из строя, тем больший предел безопасности должен быть предусмотрен. В некоторых случаях возможно предсказать точность определения значения порога выхода изделия из строя. Такая возможность, как правило, зависит от степени познания явления, определяющего выход изделия из строя. Чем выше степень этого познания, тем более точно может быть определен порог выхода изделия из строя и тем меньший предел безопасности необходим при проведении испытаний. Следовательно, такие прогнозы могут оказать значительную помощь в планировании создания возможностей, которые могут быть использованы для проведения испытаний в условиях эксплуатации.
Затраты на проведение испытаний в условиях эксплуатации могут оказаться весьма высокими. Это особенно справедливо, например, для тех случаев, когда испытательные полеты осуществляются для проведения испытаний какого-либо отдельного компонента. В качестве такого примера выше приведено описание испытаний навигационного оборудования воздушного лайнера с помощью полетов по маршруту, на котором он будет впоследствии эксплуатироваться. Планирование испытаний и оценки может быть осуществлено значительно проще, если имеются прогнозы относительно затрат на одно испытание, затрат на час испытаний, на каждый полет самолета и т. д. И в данном случае технологическое прогнозирование может оказать существенную помощь составителю плана., если функционирование оборудования, используемого для проведения испытаний в условиях эксплуатации, может быть выражено в затратах, а прогнозы разрабатываются в отношении таких затрат.
Ограничения, налагаемые на испытания с помощью моделирования, обусловлены главным образом условиями, которые поддаются
494
моделированию, а также затратами на осуществление моделирования. По мере совершенствования техники моделирования может быть моделирован более широкий диапазон различных параметров, прочие затраты на моделирование конкретной окружающей среды, как правило, снижаются.
Моделирование заключается в создании в некотором контролируемом объеме пространства физических и химических условий, которые в нормальной обстановке в этом пространстве не существуют. Для каждого момента времени существует определенный предел для диапазона физических и химических условий, которые могут быть искусственным путем созданы в целях моделирования. Такие ограничения могут быть выражены в виде максимального объема, в котором могут быть созданы моделируемые условия, или максимальных и минимальных значений некоторых параметров, которые обеспечиваются внутри контролируемого объема пространства, или времени моделирования, т. е. периода времени, в течение которого моделируемые условия поддерживаются внутри заданного контролируемого объема пространства. Каждые из таких ограничений представляют собой уровни функциональных характеристик техники моделирования и, как таковые, должны быть спрогнозированы. Составитель прогнозов должен иметь представление, например, об объеме вакуумных камер, используемых для испытаний высотного или космического оборудования. Иными словами, он может быть заинтересован в прогнозе изменения характеристик таких камер по глубине вакуума и по излучениям. Чем больше объем космической камеры, тем, безусловно, большего размера изделие может быть помещено в эту камеру. Размер изделия имеет важное значение, если процесс испытаний и оценки осуществляется на изделии в натуральную величину. Чем больше испытательная камера, тем в большей степени размер испытываемой модели может приближаться к натуральной величине. Следовательно, «масштабное» преобразование результатов испытаний для изделия в натуральную величину может быть осуществлено с большей точностью. Могут быть также запрогнози-рованы максимальные или минимальные значения определенных параметров, таких, как давление, температура, напряженность магнитного поля и т. д., которые могут быть достигнуты с помощью имеющегося оборудования для моделирования (и возможно, заданного размера).
Следует заметить, что время моделирования всегда связано с требованиями, предъявляемыми к моделированию. Некоторые виды испытательного оборудования, такие, как ядерные реакторы, предназначенные для измерения характера воздействия радиации на материалы и компоненты, могут функционировать неопределенно долго, тогда как другие виды, такие, как аэродинамические трубы, предназначенные для испытаний моделей управляемых ракетных снарядов и космических кораблей при сверхзвуковых скоростях, обладают временем действия, измеряемым миллисекундами. Для некоторых целей время действия, измеряемое миллисекундами, может оказаться
495
достаточным, тогда как для других испытаний недостаточен период в несколько месяцев. Следовательно, прогноз времени функционирования для различного испытательного оборудования может быть выражен в единицах (например, в миллисекундах, часах, днях, месяцах и т. д.), которые имеют смысл с точки зрения характера проводимых испытаний.
Помимо размеров испытательного оборудования, диапазона условий, которые могут быть на нем моделированы, необходимо также рассмотреть значение точности моделирования. Например, в статье Харфорда [5] указано, что в то время, как некоторые сооружения для проведения испытаний обеспечивают моделирование окружающих условий в более широком диапазоне параметров, чем другие, их точность моделирования может быть не столь высока. В статье «Пусковые шумы, моделируемые в крупных реверберационных камерах» [8] рассмотрено повышение точности конкретного метода моделирования. Оно касается проблемы акустического моделирования окружающей среды при прохождении космического корабля и крупных управляемых ракетных снарядов сквозь атмосферу. Интенсивность звука, воздействующего на верхние ступени таких ракет, составляет порядка 145 дБ во время взлета при запуске и достигает 160 дБ при падении. Шумы во время подъема обусловливаются отраженными возмущениями. Шумы во время падения и при входе в атмосферу вызываются ударными волнами и движением пограничных слоев. Несмотря на то что такие шумы не являются по своей природе полностью акустическими, воздействие таких вибраций проще всего может быть моделировано с помощью акустических средств.
В первые годы космических полетов испытания верхних ступеней ракет проводились с помощью сотрясения отдельных компонентов на вибрационных столах. Однако такие испытания в действительности не обеспечивали моделирования акустических эффектов, поскольку они не учитывали тот факт, что вибрация передается по воздуху, а не через механическую связь с источником вибрации.' Позже точность моделирования была повышена за счет применения электрических генераторов шумов, выходной сигнал которых усиливался и с помощью рупоров направлялся непосредственно на испытываемые компоненты. Это обеспечивало реальное акустическое моделирование, но этот метод мог быть использован лишь для испытания отдельных компонентов. Такое моделирование не давало никакой информации относительно поведения всей ракеты в сборе. Впоследствии были построены реверберационные испытательные камеры, достаточно крупные для помещения в них. верхних ступеней и даже космических кораблей в сборе, вследствие чего в 1970 г. стало возможным моделирование с более высокой точностью. В таких камерах могло быть моделировано акустическое поле, аналогичное тому, которое воздействует на ракету в полете. При помещении всей ракеты в такое акустическое поле представилась возможность определить воздействие шумов на всю ракету в целом, а не только на отдельные ее 496
компоненты. Несмотря на то что в упомянутой выше статье не рассматривается повышение точности моделирования в количественных параметрах, по-видимому, это осуществимо. Исходя из этого, представляется возможным прогнозировать последующее повышение точности моделирования, а также и будущее увеличение размеров реверберационных камер.
Нередко функционирование техники моделирования может быть выражено в категориях стоимости. Например, в статье Карена [1] описываются методы моделирования условий отсутствия силы тяжести для испытаний компонентов ракетных снарядов и космических кораблей. Для моделирования таких условий, как отсутствие силы тяжести, могут быть использованы герметические вакуумные башни большой высоты, внутри которых совершают свободное падение испытываемые компоненты. Во время падения на такое изделие практически не действуют силы гравитации. В действительности это падение аналогично движению испытываемого компонента по орбите. Единственным исключением является замедление падения под воздействием незначительного количества оставшегося в башне воздуха. Как правило, силы замедления составляют до 10“5 или ИГ6 сил гравитации. Уравнение, описывающее время свободного падения в зависимости от высоты башни S, выглядит следующим образом:
Следовательно, увеличение времени падения вдвое требует увеличения высоты башни в четыре раза. Альтернативным по отношению к использованию башни свободного падения методом является проведение испытаний компонента в ракете, полет которой осуществляется по траектории, близкой к вертикали. Во время падения ракеты после прохождения вершины траектории на испытываемый компонент практически не воздействует сила тяжести g до тех пор, пока плотность воздуха не станет достаточной для замедления, вызываемого силами трения о воздух. Испытания с использованием ракет во много раз дороже испытаний в башнях свободного падения, однако они обеспечивают значительно более длительное свободное падение за одно испытание. Прогноз возможностей моделирования условий отсутствия силы тяжести позволяет разработчику планов испытаний определить объем затрат на проведение конкретных испытаний, требующих определенной длительности отсутствия силы тяжести за одно испытание.
Приведенные выше примеры вновь взяты из техники моделирования в аэрокосмической промышленности. Однако это обусловлено наличием соответствующих данных, а не ограниченностью применения такого подхода. Прогнозы техники моделирования могут разрабатываться в любой сфере, где проводятся испытания и оценка. Однако в некоторых сферах сбор исторических данных может оказаться более сложным.
17 165
497
Техника проведения испытаний и оценки как для испытаний в условиях эксплуатации, так и с помощью моделирования поддается прогнозированию с использованием тех же средств, которые применяются для прогнозирования любого другого вида техники. Цель подобного прогнозирования заключается в подготовке данных для принятия решения и планирования. В этом отношении прогнозы используются для того, чтобы при планировании опытно-конструкторских разработок учитывались преимущества наиболее экономичных средств для проведения испытаний, особенности и усовершенствования техники испытаний. Ниже кратко рассматриваются некоторые конкретные способы применения и особенности техники испытаний для каждой из упомянутых выше трех групп организаций, проводящих испытания и оценку.
Разработчик может использовать прогнозы развития техники проведения испытаний и оценки несколькими способами. Наиболее очевидным является, вероятно, использование самых экономичных из имеющихся методов испытаний. Этот принцип имеет особенно важное значение, когда для создания или модификации сооружений с целью проведения испытаний и оценки требуется значительное время опережения. Однако, помимо этого, разработчик может планировать осуществление своих проектов с учетом использования знаний, накапливаемых в ходе проведения испытаний и оценки при осуществлении проекта разработок. Если затраты на проведение испытаний сокращены, разработчик может быть заинтересован в изменении взаимосвязи между излишним запасом прочности в связи с неопределенностью и разрешением этой неопределенности с помощью большего объема испытаний. Если в значительной степени возросла точность испытаний, он может получить возможность с большей точностью указать или описать функционирование разрабатываемого им изделия. Наконец, если изменилась относительная простота проведения испытаний компонентов по сравнению с испытаниями всей системы в целом вследствие модификации техники проведения испытаний и оценки, разработчик может быть заинтересован в изменении своей стратегии разработок в целях изменения акцента на каждый из этих видов деятельности.
Заказчик может воспользоваться преимуществами прогнозирования техники проведения испытаний и оценки для того, чтобы изделия, которые будут приобретаться в будущем, удовлетворяли его потребности. Он может использовать прогнозы относительно усовершенствованной техники проведения испытаний и оценки для более точного определения своих потребностей с некоторой уверенностью в том, что проведение испытаний новых изделий с требуемой точностью возможно. Он также может использовать такие прогнозы для обеспечения уверенности в том, что возводимые им сооружения для проведения испытаний и выдаваемые им разработчику технические условия на испытания являются наиболее экономичными.
Контролирующее ведомство, как правило, сталкивается с проблемой необходимости значительного опережения во времени измене-498
ний как собственных указаний, так и законодательства, в рамках которого оно функционирует. Свои собственные указания ведомство обычно изменяет под давлением той отрасли промышленности, которой эти указания касаются. Аналогичным образом изменение законодательства осуществляется только после широкого обсуждения, а отрасль, которой оно касается, получит возможность представить свою точку зрения в пользу или против изменений. Усовершенствования, касающиеся испытаний и оценки, могут остаться неиспользованными до внесения изменений в указания ведомства или в законодательство. Однако ведомство может использовать прогнозы относительно техники проведения испытаний и оценки, с тем чтобы избежать некоторых потерь времени.
В целях выявления проблем, которые могут быть связаны с введением новых методов проведения испытаний и оценки в соответствующей регулируемой отрасли, можно рассмотреть пример, приведенный в статье Ласанья [7]. Ласанья рассматривает проблему обеспечения того, чтобы новые медицинские препараты и модифицированные формы существующих медицинских препаратов усваивались бы организмом человека в достаточной степени быстро в целях обеспечения их эффективности. Затем он делает следующие замечания: «В последнее время было установлено, что полиморфизм и кристаллическая структура в значительной степени связаны с усвоением некоторых медицинских препаратов, однако в настоящее время официальные руководства не предусматривают нормы на эти свойства. Очевидно, этот недостаток обусловливается тем фактом, что фармацевтическая промышленность пока «не оснащена» средствами для использования явлений дифракции рентгеновского излучения или оптической кристаллографци, чтобы обеспечить повседневную оценку. Тем не менее в будущем в стандарте «NF» будут указаны технические условия на кристаллическую структуру медицинских препаратов, в которых полиморфизм играет важную роль в обеспечении физиологической ценности соединения». («NF» является сокращением от названия «Национальный формуляр» (National Formulary), представляющий собой официальный сборник стандартных медицинских препаратов, издаваемый правительством США.) Если известен прогноз, касающийся усовершенствованной техники проведения испытаний и оценки, такой, как аппаратура для определения дифракции рентгеновского излучения, может представиться возможным в более короткие сроки изменить правила и использовать новую технику.
В качестве примера проблем, которые могут возникнуть в отношении законодательства, можно привести поправку Делани к закону США о чистоте продовольственных и фармацевтических товаров. В этой поправке указывается, что «...никакая (пищевая) добавка не должна считаться безопасной для здоровья, если обнаружено, что она вызывает раковые заболевания при употреблении в пищу человеком или животным...». Существует прогноз, согласно которому в ближайшем будущем представится возможным
17*
499
выявлять канцерогенные свойства пищевых добавок достаточно быстрым и дешевым способом, а испытания будут достаточно чувствительны, чтобы определять присутствие таких канцерогенных добавок даже в количествах 1:109. Иными словами, при испытаниях была бы признана канцерогенной даже такая добавка, которая при употреблении ее в пищу всем населением земного шара вызвала бы заболевание раком у трех человек. Согласно поправке Делани, такая пищевая добавка должна быть выявлена. Могут иметь место случаи, когда выгоды, получаемые при использовании пищевой добавки, превысят значение столь малого риска заболевания раком. Этот пример носит несколько искусственный характер, поскольку, как упомянуто выше, применяемые в настоящее время методы испытаний не позволяют определять даже удвоение числа заболеваний раком груди, не говоря уже о таком увеличении раковых заболеваний, как 1:109. Испытания столь высокой чувствительности смогут проводиться в весьма отдаленном будущем. Тем не менее этот пример иллюстрирует тот факт, что то или иное законодательство, будучи эффективным в какой-либо период, может стать устаревшим в результате усовершенствования техники проведения испытаний и оценки. Контролирующее ведомство может использовать прогнозы, касающиеся усовершенствования техники проведения испытаний и оценки, чтобы потребовать внесения поправок в теряющее свою эффективность законодательство. Иными словами, контролирующее ведомство может использовать такие прогнозы для того, чтобы приступить к изменению действующих правил и законодательства, которые больше не соответствуют новым возможностям.
4. ВЫВОДЫ
Испытания и оценка представляют собой составную часть процесса опытно-конструкторских разработок. Они являются этапом указанного выше процесса и предназначены для подтверждения того, что создаваемые изделия обеспечивают достижение поставленных целей. Испытания и оценка могут осуществляться и в ходе выполнения проектов, с тем чтобы подтвердить конструкторские расчеты и теоретические решения.
Испытания и оценки осуществляются тремя группами организаций: разработчиками, заказчиками и контролирующими ведомствами. Каждая из этих групп должна осуществлять планирование своей будущей деятельности в области проведения испытаний и оценки для обеспечения того, чтобы они осуществлялись наиболее эффективным способом и чтобы в необходимый момент времени были созданы необходимые возможности для проведения испытаний. Каждой из этих групп в деле составления планов могут оказать помощь прогнозы относительно подлежащей испытаниям техники и техники, предназначенной для проведения испытаний.
Прогнозы относительно техники, подлежащей испытаниям, могут быть использованы для подтверждения того, что соответствующие
500
возможности для проведения испытаний будут в наличии в необходимый момент времени. Эти прогнозы могут быть также использованы при планировании строительства и приобретении сооружений, предназначенных для проведения испытаний, с тем чтобы они не устарели до истечения экономически целесообразного срока их службы.
Прогнозы относительно техники, предназначенной для проведения испытаний и оценки, могут также оказать существенную помощь в совершенствовании планирования. Они могут оказать помощь в том, чтобы при принятии решений о строительстве и приобретении сооружений для проведения испытаний были выбраны наиболее экономичные из них. Они также могут обеспечить разработку таких технических условий, которые в свою очередь обеспечивают максимальное использование преимуществ сооружений для проведения испытаний, имеющихся на момент завершения программ опытноконструкторских разработок. В таких технических условиях с возможно большей точностью, поддающейся измерениям, указываются характер функционирования создаваемых изделий, способы достижения соглашений между разработчиком и заказчиком или между разработчиком и контролирующим ведомством в отношении технических условий на вновь разрабатываемые изделия, а также и средства выполнения принятых технических условий. Для этого необходимы прогнозы относительно техники для проведения испытаний как в условиях эксплуатации, так и с помощью моделирования.
ЛИТЕРАТУРА
1. Caret, R. Р. Environmental simulation. Space Aeronautics Research and Development issue, Mid-July 1966.
2. Critical parameters of aerospace Research and Development issue, Mid-July 1966.
3. D j e r a s s i C. Prognosis for the development of new chemical birth control agents. Science, 1969, № 166, p. 468-474.
4. Djerassi C. Birth control after 1984. Science, 1970, №169, p. 941-952.
5. Harford J. J. ICAS in Rome. Astronautics and Aeronautics №18, 19, December 1970.
6. Klass P. J. Mariner data rate rising 2,000-fold. Aviation Week & Space Technology, July 8, 1968.
7. Lasagna L. The pharmaceutical revolution: Its impact on science and society. Science, 1969, № 166, p. 1227-1233.
8. Launch acoustics simulated in large reverberant chambers. Space Aeronautics R&D Forecast & Guide Issue, July 1970.
9. Y a f f e e M. L. Navy combines engine test units. Aviation Week & Space Technology, 1970, № 54-58, November 9.
ГЛАВА 16
ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
ДЛЯ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ПРОМЫШЛЕННЫХ ФИРМАХ
1. ВВЕДЕНИЕ
В настоящей главе рассматривается использование технологических прогнозов при принятии решений в промышленных фирмах. Иными словами, рассматривается деятельность частных организаций, которые продают свою продукцию на рынке или предоставляют различные услуги. Во многих случаях они конкурируют с другими фирмами, продающими аналогичную продукцию или предоставляющими аналогичные услуги. При этом во всех случаях упомянутые первыми фирмы конкурируют с другими промышленными организациями, предпринимающими попытки выйти на рынок сбыта с альтернативными товарами или услугами. Даже такая фирма, как телефонная компания, занимающая монопольное положение в каком-либо районе, должна вести конкурентную борьбу с фирмами, производящими альтернативные товары и предоставляющими другие услуги, на которые потребитель может расходовать свои денежные средства. Если доход потенциального потребителя настолько ограничен, что ему приходится затрачивать его полностью на питание, одежду и жилье, он не будет пользоваться телефоном. Ниже рассматриваются такие организации, которые должны привлекать потребителей, продавать товары и предоставлять необходимые услуги, добиваясь, чтобы потребитель не покупал товары и не пользовался услугами других фирм.
С экономической точки зрения существенной особенностью промышленной фирмы является то, что в перспективе объем доходов, получаемых ею от реализации товаров и услуг, должен превышать издержки производства этих товаров и услуг. Промышленные фирмы, которым не удается сохранить эту особенность, прекращают своё существование. Как указывают многие исследователи, в частности Питер Дракер, одной из важнейших особенностей промышленной фирмы является ее «потребляемость». С точки зрения общества не существует никаких оснований для того, чтобы та или иная промышленная фирма продолжала свою деятельность. Она не имеет никаких «духовных связей» с обществом, как университет, не обладает никакой стабильностью положения, как какое-либо правительственное ведомство. Даже если университет или правительственное ведомство 502
не выполняют своих обязанностей и не удовлетворяют больше потребностей тех, кто «оплачивает счета», ликвидировать их весьма трудно. Промышленная же фирма, которая не удовлетворяет требования своих потребителей, вероятно, прекратит свое существование.
С точки зрения отдельной фирмы «потребляемость» не рассматривается как нечто постоянное. Персонал той или иной промышленной фирмы, включая наемных работников, управляющих и владельцев, предпочитает видеть фирму действующей. Для них банкротство фирмы означает утрату личного экономического благополучия. Следовательно, этот персонал заинтересован в обеспечении по меньшей мере минимального уровня удовлетворения потребностей, который привлекает достаточно большое число потребителей для того, чтобы фирма продолжала свою деятельность. Существует множество причин, по которым фирме не удается обеспечить свой минимальный уровень. Ниже основное внимание уделяется подобной неудаче, обусловленной техническим развитием. Поскольку работники, управляющие и владельцы фирмы заинтересованы в продолжении существования фирмы, они неизбежно заинтересованы в техническом развитии, которое может оказать воздействие на данную фирму.
В нашем случае фирма, как и любая другая организация, всякий план или принятие решения, связанные с распределением ресурсов и учетом будущих непредвиденных обстоятельств, должна согласовывать с результатами прогнозирования. В частности, ей необходим прогноз природы и значения предстоящего технического развития. Следовательно, принимаемые в промышленной фирме решения должны учитывать технологические прогнозы в явной форме. Чем больше степень учета перспектив в решении, принятом сегодня, тем больший период должно охватывать прогнозирование, используемое при принятии решения.
В настоящее время большинство планов и принимаемых решений в промышленных фирмах не учитывают данные подробных технологических прогнозов. Это нецелесообразно, поскольку без четкого прогнозирования представляется затруднительным определить необходимость пересмотра того или иного плана в свете изменившихся условий. Однако более неблагоприятным фактом является то, что нечеткие прогнозы, лежащие в основе многих решений фирм, представляют собой прогнозы статического состояния или весьма медленного изменения техники. Прогноз статического состояния техники подразумевает, что в технике, оказывающей влияние на деятельность фирмы, не происходит никаких изменений вообще. Следовательно, нет необходимости учитывать какие-либо изменения. Прогноз, предусматривающий медленные изменения техники, имеет в виду, что фирма может позволить себе выжидать тот момент, когда произойдут реальные изменения, и только тогда реагировать на них. Темпы технического развития признаются достаточно низкими, и создается впечатление, что в период между признанием изменений и временем, необходимым для реакции фирмы, для нее не существует никакого риска.
503
Значение любого из таких прогнозов сегодня состоит в том, что следует ожидать технических усовершенствований, ничего не предпринимая: в одном случае потому, что не будет наблюдаться никаких изменений; во втором случае потому, что будет достаточно времени для того, чтобы фирма смогла отреагировать на происшедшие изменения. Если приведенные выше допущения нереальны, фирма столкнется, очевидно, с серьезными трудностями. Быстрые технические изменения могут застать ее врасплох и не оставить ей времени для принятия мер, они могут попросту привести к ее ликвидации. Возможно, что с точки зрения общества фирма заслуживает такой участи. Те, кто не желает или не способен разглядеть технические изменения, которые могут ликвидировать их область деятельности, заслуживают того, чтобы их лишили производственных ресурсов и передали эти ресурсы тому, кто продемонстрировал свои способности к более эффективному использованию возможностей технического развития. Однако с точки зрения работников самой фирмы, этот результат является трагическим, особенно если ликвидации фирмы можно было избежать при более эффективном использовании технологического прогнозирования.
Целесообразно напомнить некоторые примеры прогнозов, в которых утверждалось статическое состояние или медленное изменение техники. Такие составленные предпринимателями прогнозы оказались катастрофическими не только для отдельных фирм, но и для целых отраслей промышленности. Оба приводимых ниже примера взяты из работы Гамарра [1].
В 1907 г. У. У. Дин, президент фирмы «Дин телефоун компани», сказал Ли де Форесту: «...Вы, де Форест, можете в этой комнате (он имел в виду свой кабинет) поместить все радиотелефонные аппараты, которые когда-либо понадобятся в нашей стране!» Этот прогноз утверждал, что радио никогда не достигнет такого уровня развития, который обеспечит его целесообразное использование. Даже если в то время невозможно было представить себе характер радиовещания, должно было быть очевидно, что неизбежно дальнейшее значительное совершенствование функционирования радиотелефона и то, что он должен найти применение.
В том же 1907 г. на собрании акционеров фирмы «Уэстерн телеграф компани» сэр Джон Вулф-Барри заявил следующее: «...Насколько я могу судить, нельзя рассматривать любую систему беспроволочного телеграфа в качестве серьезного конкурента нашим кабельным линиям связи. Несколько лет назад я утверждал то же самое, и с тех пор не произошло ничего, что изменило бы мои взгляды». Это пример прогноза, согласно которому изменения техники происходят медленно, если и происходят вообще. Оратор полагал, что будет достаточно времени, чтобы среагировать на изменение техники, если оно произойдет, а пока изменения не произошли, ничего не следует предпринимать.
Несмотря на то что ни подводные телеграфные кабели, ни телефоны не были вытеснены радио, справедливо также и то, что фирмы,
504
которые в настоящее время получают прибыль благодаря использованию радио, предвидели возможность получения преимуществ в результате технического развития. Те фирмы, которые не замечали «угрозы» со стороны радио, не получили ту прибыль, которую оно могло обеспечить, или были приобретены или поглощены конкурирующими фирмами, проявившими проницательность в предвидении возможностей радио. Ошибочные прогнозы упомянутого выше свойства могут не причинить вреда обществу в целом, поскольку другие предприниматели разрабатывают более удачные прогнозы, но они действительно наносят ущерб работникам, управляющим и владельцам, которые осуществляют свою деятельность на основе подобных прогнозов.
Можно утверждать, что даже при использовании четких и рациональных методов прогнозирования, которые мы рассматривали выше, не существует никакой гарантии в том, что та или иная промышленная фирма примет правильные решения относительно ожидаемого технического развития. Нет гарантии также и в том, что фирма примет правильные решения независимо от используемых методов прогнозирования. Предпринимательская деятельность всегда связана с определенным риском. Однако применение четких и рациональных методов прогнозирования может повысить способности предпринимателя прибегнуть к оправданному риску для повышения вероятности выживания и процветания фирмы.
2. В КАКОЙ ОТРАСЛИ ПРОМЫШЛЕННОСТИ
НАХОДИТСЯ ФИРМА?
В гл. 10 рассмотрена функция, которую та или иная организация осуществляет в обществе. Эта функция может быть также названа целью существования организации. В случае отдельной фирмы эта цель чаще может рассматриваться в качестве вида деятельности, которой она занята. Джибсон [2] утверждает: «Редко управляющий в промышленности четко представляет свою задачу». На первый взгляд это звучит абсурдно. В самом деле, можно утверждать, что управляющий какой-либо фирмы знает, каким видом деятельности занимается его фирма. Что же имел в виду Джибсон? Далее он продолжает: «Например, суть деятельности фирмы «ИБМ» состоит не в производстве ЭВМ, пишущих машинок или других изделий. Более тонкий ответ — «ИБМ» извлекает прибыль» — также является неудовлетворительным. В конечном счете фирма «ИБМ» предоставляет услуги по обработке некоторых данных и информации для различных организаций. Электростанция не просто вырабатывает и распределяет электроэнергию, она распределяет эту энергию в удобной для организаций и отдельных потребителей форме. Автомобильные фирмы не только выпускают автомобили, они разрабатывают и производят частные и личные средства транспорта».
Иными словами, Джибсон подчеркивает, что у многих управ-
505
ляющих промышленных фирм существует чересчур буквальное представление о своей деятельности. Они рассматривают свои обязанности с точки зрения текущего производства продукции или предоставления услуг или с точки зрения действующего технологического процесса. Джибсон, может быть, слишком резок в своем высказывании о том, что «редкий» управляющий выходит за рамки своих узких представлений о виде деятельности, которой занята его фирма, однако действительно определенное число управляющих имеет более узкие представления, чем следует.
Можно также утверждать, что в задачу Джибсона или любого другого постороннего лица не входит определение того, каким видом деятельности занята та или иная конкретная фирма. Может случиться, например, что одна нефтеперерабатывающая компания придет к выводу, что она занята в области энергетики, тогда как другая подобная фирма будет полагать, что ее задача заключается в получении полезных химических веществ из сырой нефти. С точки зрения стороннего наблюдателя, может показаться невозможным в какой-либо данный момент времени определить различия между этими двумя фирмами. Обе они осуществляют один и тот же вид деятельности, используют идентичные исходные материалы, идентичные технологические процессы и реализуют на рынке сбыта одну и ту же продукцию. Именно от управляющих зависит принятие решения о том, к какой отрасли относятся их фирмы. Положение, на которое указывает Джибсон, может иметь место в действительности. Однако это не отрицает и другого положения: взгляды управляющих на свои фирмы могут быть достаточно широкими и выходить за пределы отдельных ситуаций, в которых оказываются фирмы в конкретный момент.
Почему важно определить, в какой отрасли действует та или иная фирма? Джибсон отвечает на этот вопрос следующим образом: «При таком определении задача состоит в том, чтобы перенести акцент с конкретного изделия или устройства на ту непрерывно выполняемую фирмой функцию, которая может представлять интерес для общества. Излишнее внимание, уделяемое выпускаемой в настоящее время продукции, может привести к тому, что корпорация не заметит технического развития. Изготовители автомобилей вытеснили изготовителей повозок, а первые в свою очередь могут быть вытеснены, если они не смогут понять своей действительной функции».
Этот момент имеет важное значение. Фирма, в которой бытует узкий взгляд на характер своей деятельности, неспособна использовать преимущества технического развития. Фирма может реализовывать на рынке продукцию, которая обеспечивает выполнение какой-либо конкретной функции, используя определенный технологический принцип. Если фирма рассматривает свою деятельность как изготовление этой продукции, она заинтересована в усовершенствовании продукции в рамках того технологического принципа, который она использует. Фирма не будет рассматривать альтерна -506
тивные средства осуществления той же функции с использованием других и, возможно, более совершенных технологических принципов. Если какой-либо более совершенный технологический принцип будет реализован, эта фирма обречена. Она неспособна будет вовремя и в достаточной степени среагировать на такое изменение, поскольку она заранее не представляла себе надвигающуюся опасность и не приняла необходимых мер.
Чем отличается более широкий взгляд на деятельность фирмы? Каким образом фирма, в которой имеет место более широкий взгляд на собственную деятельность, реагирует на техническое развитие? Чем отличается эта реакция от реакции фирмы, в которой бытует более узкий взгляд на собственную деятельность? Для получения ответа на поставленные вопросы целесообразно рассмотреть две нефтеперерабатывающие фирмы, упомянутые выше. Значительную долю объема их текущих продаж составляет бензин. Представим, что по некоторой причине отказались от использования бензина в качестве топлива для транспортных средств в результате, например, разработки соответствующих батарей, которые быстро перезаряжаются и обладают длительным сроком службы. Каким образом будут реагировать на это событие указанные фирмы, деятельность которых в настоящее время идентична? Фирма, которую причисляют к нефтехимической промышленности, предпримет ряд попыток найти рынки сбыта для нефтехимических продуктов, изменив в случае необходимости технологические процессы. Фирма, которую причисляют к энергетической промышленности, предпримет попытки найти другие способы производства энергии для своих потребителей, возможно даже не связанные с использованием нефти. Существуют достаточно большие шансы, что эти фирмы достигнут определенных успехов при новом подходе к характеру своей деятельности. В противоположность этому шансы фирмы, деятельность которой состоит исключительно в продаже бензина, окажутся незначительными, если потребности в бензине исчезнут. Такая фирма сможет выжить только в том случае, если она резко изменит характер своей деятельности. Это непростая задача, которая оказывается значительно сложнее тогда, когда фирма заблаговременно не рассматривала альтернативные возможности, и еще в большей степени сложнее, если не предпринимались современные попытки подготовиться к использованию этих возможностей.
Приведенный выше пример двух нефтеперерабатывающих фирм показывает, что не всегда представляется возможным определить характер деятельности, осуществляемой фирмой извне. Две разные фирмы с совершенно различным подходом к оценке характера собственной деятельности в определенный момент времени могут оказаться неотличимыми с точки зрения типа их продукции, технологических процессов, организации сбыта продукции и т. д. Одна из имеющих важное значение функций лиц, ответственных за принятие решений в фирмах, заключается в определении характера деятельности фирмы. Однако такое решение не может носить произвольный ха-
507
рактер. Для подтверждения этого можно вновь обратиться к примеру с двумя нефтеперерабатывающими фирмами. Та фирма, которая приняла решение о развитии своей деятельности в нефтехимической промышленности, при ликвидации рынка бензина могла бы воспользоваться преимуществами, обеспечиваемыми ее прежним опытом деятельности в отношении вида и поставщиков исходных материалов, а также и в отношении применяемых технологических процессов. При этом может потребоваться определенная модификация ее заводов в целях обеспечения производства отличных от бензина нефтепродуктов, однако она начнет новое производство, имея по крайней мере некоторую базу в виде оборудования и квалифицированного персонала. Придется лишь изменить организацию и структуру рынка сбыта. Фирма, которая приняла решение о развертывании своей деятельности в сфере энергетики, может столкнуться со значительно большими трудностями, поскольку ей пришлось бы внести изменения как в существующие технологические процессы, так и в структуру рынка сбыта.
Суть состоит в том, что лицо, ответственное за принятие решений, не является полностью свободным в определении вида деятельности, осуществляемой его фирмой. Это лицо находится в рамках многих ограничений, которые зависят от существующей организационной структуры и характера деятельности фирмы. Даже если бы это лицо пожелало придерживаться широкого взгляда на характер деятельности фирмы, ему пришлось бы учитывать реальную окружающую обстановку, в которой она действует. Если бы было принято решение о построении слишком узкой структуры фирмы, а фирма занималась бы тем видом деятельности, который может быть полностью ликвидирован в результате технического развития, возникла бы необходимость в модификации самой фирмы для расширения характера ее деятельности. Однако такое расширение характера деятельности не может быть осуществлено за «один день»: оно должно быть начато на основе существующих реальных условий, включая выпускаемую в данный момент продукцию, технологические процессы, организацию сбыта продукции, существующий персонал, финансовые ресурсы и т. д. Наконец, решение о расширении характера деятельности фирмы должно учитывать будущие условия, которые создаст окружающая фирму обстановка. В противном случае такие решения бросят фирму из одной крайности в другую.
Ниже рассматриваются некоторые методы, с помощью которых фирма может определить вид осуществляемой ею деятельности. Выбор характера деятельности фирмы должен быть основан на некоторых аспектах осуществляемых операций. Существует множество способов классификации и определения категории таких операций для установления характера деятельности. Однако в данной книге фирмы рассматриваются с точки зрения их функций, вида выпускаемой продукции, применяемых технологических процессов, действующей системы распределения продукции, квалификации персонала и используемых исходных материалов. Любой из упомянутых пара-508
метров может быть выбран в качестве основы для определения характера деятельности фирмы.
Характер деятельности фирмы может быть определен как осуществление специфической функции независимо от вида продукции, с помощью которой осуществляется данная функция, или от типа технологического процесса, применяемого для изготовления этой продукции. Примером такой фирмы, которая определяет характер своей деятельности как осуществление некоторой специфической функции, является фирма «ИБМ». Одно время фирма «ИБМ» изготавливала оборудование для обработки данных, функционирующее на основе использования перфокарт. Изготавливаемое фирмой «ИБМ» оборудование обеспечивало перфорирование, дублирование, сортировку перфокарт различными способами и печатание информации, содержащейся в отсортированных перфокартах. Фирма «ИБМ» могла бы продолжать заниматься этим видом деятельности, но она никогда не превратилась бы в столь преуспевающую гигантскую корпорацию, если бы придерживалась такой стратегии. Фирма «ИБМ» полагала, что она занята производством и сбытом оборудования для обработки данных, типы которого не ограничиваются только оборудованием на перфокартах, которое лежало в основе первоначальной деятельности фирмы. В результате этого в начале 50-х годов фирма «ИБМ» смогла приступить к производству ЭВМ, выпустив на рынок электронно-вычислительную машину «1ВМ-701», являющуюся одной из первых распространенных ЭВМ на вакуумных лампах. В настоящее время электронно-вычислительные машины обеспечивают наибольший объем продаж и прибылей фирмы «ИБМ». Первоначальный вид деятельности фирмы, связанный с производством оборудования на перфокартах, все еще является прибыльным, но составляет лишь незначительную долю объема производства фирмы.
Характер деятельности фирмы может быть определен на основе типа выпускаемой продукции. Такая продукция может быть продана различным потребителям для разных целей и может быть изготовлена многочисленными способами. Однако акцент в деятельности этой фирмы делается на производство и сбыт конкретных изделий. Такой вид деятельности характерен для многих так называемых основных отраслей промышленности. Одной из таких отраслей является сталелитейная промышленность. Фирмы в этой отрасли характеризуются по виду специфической продукции, которой является сталь. Такая продукция может иметь некоторые модификации в целях удовлетворения нужд различных потребителей (к примеру, кремнийсодержащая сталь для электромашиностроения, нержавеющая сталь для использования в коррозионных средах, тугоплавкие сплавы для газотурбинных двигателей и т. д.), но в основном это — продукция одного вида. Фирмы сталелитейной промышленности могут быть заинтересованы в поисках новых месторождений железной руды и других минералов, разработке новых технологических процессов выплавки стали, поисках новых способов использования
509
стали и т. д., но все их интересы всегда сосредоточиваются на единственном виде продукции, поскольку они заняты производством и сбытом стали.
Еще одним способом определения характера деятельности фирмы является определение на основе используемого технологического процесса, иными словами, на основе осуществляемых в фирме операций или видов деятельности. Эти операции могут осуществляться с использованием различных материалов для изготовления различных изделий, применяемых для достижения различных целей, но всегда с использованием какого-либо конкретного технологического процесса.
Например, отраслью, использующей единый технологический процесс, являются телеграфные фирмы. С момента своего возникновения они были заняты передачей сообщений от одного лица к другому с использованием кода, с помощью которого буквы алфавита преобразуются в электрические сигналы. Уже давно основной объем деятельности телеграфных фирм не связан с передачей сообщений между отдельными лицами. Большинство передаваемых сообщений носят специальный характер и касаются, например, информации о рынке ценных бумаг или о результатах спортивных состязаний. Помимо этого, ряд телеграфных фирм в настоящее время все в большей степени занят передачей данных между ЭВМ. Таким образом, характер передаваемых сообщений и особенности обслуживаемой клиентуры могут значительно измениться со времени создания этой отрасли, однако технологический процесс остался тем же самым Записанный текст преобразуется в электрические сигналы, которые передаются в пункты, удаленные на значительное расстояние, где восстанавливается или воспроизводится первоначальный текст. Акцент на используемый технологический процесс, а не на вид функции (например, на осуществление связи в целом) является результатом воздействия комбинации факторов.
В 1876 г. фирма «Уэстерн юнион» не воспользовалась возможностями приобрести патенты Белла на телефонную связь. Тогда Белл основал свою собственную фирму и приступил к строительству телефонных станций. К 1877 г. управляющие фирмы «Уэстерн юнион» поняли, что развивающаяся телефонная связь берет на себя часть функций фирмы «Уэстерн юнион». Они приняли решение создать конкурирующую телефонную фирму и прибегли к услугам Томаса Эдисона, который изобрел угольный микрофон и более эффективное телефонное передающее устройство по сравнению с таким же устройством Белла. Однако фирме «Уэстерн юнион» не удалось создать более совершенного, чем у Белла, принимающего устройства. В течение последующих двух лет обе фирмы в значительной степени расширили свои телефонные сети, «незаконно используя» технические особенности систем другой фирмы.
В конце концов в 1878 г. Белл возбудил против фирмы «Уэстерн юнион» судебное дело, обвинив ее в нарушении патентных прав. Вскоре стало очевидно, что патентные права Белла будут подтверж-510
дены. Это заставило фирму «Уэстерн юниои» полностью отказаться от телефонной связи и позволило фирме «Белл» продолжать свою деятельность с использованием менее совершенного, но работоспособного передающего устройства. В результате обе заинтересованные стороны пришли к соглашению, согласно которому фирма «Уэстерн юнион» продала все свои права «Белл» и отказалась от предоставления услуг в области телефонной связи. Это соглашение было впоследствии подкреплено мероприятиями различных контролирующих ведомств, которые были направлены на развитие конкуренции между техническими средствами обеспечения связи, а не на развитие конкуренции между отдельными фирмами, каждая из которых может использовать все технические средства.
Характер деятельности той или иной фирмы может быть также определен на основе используемой этой фирмой системы распределения. Одним из наиболее впечатляющих примеров в этом отношении является фирма «Сиарс роубак», которая занимается сбытом товаров по системе заказов, осуществляемых по почте. Характер деятельности этой фирмы определяется не конкретным видом продукг ции или типом потребителя, но конкретным способом распределения и сбыта товаров. Несмотря на то что фирма «Сиарс» содержит в крупных городах свои склады реализуемых в розничной продаже товаров, основной объем ее деятельности всегда был связан с пересылкой товаров по почте и характер ее деятельности в основном определяется способом распределения товаров. Безусловно, существуют и другие фирмы, осуществляющие пересылку товаров по почте, но фирма «Сиарс» является наиболее известной. До тех пор пока руководство фирмы «Сиарс» продолжает полагать, что характер деятельности фирмы определяется характером распределения товаров, а не видами изделий или особенностями конкретной функции, до тех пор фирма может реагировать на техническое развитие в той мере, в которой оно оказывает влияние на пересылку товаров по почте отдельным заказчикам.
Фирмы могут быть охарактеризованы уровнем квалификации и специальностями их работников. В данном случае деятельность фирмы заключается в использовании квалифицированного персонала для обслуживания разнообразной клиентуры. Старейшими фирмами такого типа являются адвокатские фирмы. Такая фирма не производит продукцию. Ее деятельность не ограничивается узким кругом клиентов или какой-либо функцией, помимо ее собственного выбора, и не связана с использованием какого-либо конкретного сырья или технологического процесса. Ее реализуемым на рынке активом является только квалификация ее работников. Другим примером фирмы этого типа, который, вероятно, более всего подходит в данном случае, является фирма, осуществляющая системный анализ или исследование операций. Подобная фирма состоит из персонала, имеющего подготовку в области исследований операций и связанных с ним дисциплин, таких, как системный анализ, а также вспомогательного персонала, такого, как редакторы, программисты для ЭВМ.
511
служащие и т. д. Многие из этих фирм были впервые созданы в целях предоставления услуг различным ведомствам министерства обороны в области анализа. Прототипом фирмы этой категории является, по-видимому, фирма «РЭНД корпорейшн», однако вслед за ней было создано множество других. Работники этих фирм разработали и создали заново многие методы системного анализа с целью применения их для решения военных проблем. Впоследствии эти многочисленные методы нашли свое применение для решения проблем в рамках программ исследования космического пространства. В кон-пе 60-х годов, когда военный бюджет был сокращен, а темпы осуществления программы исследования космического пространства снизились, эти фирмы стали вести поиск другой клиентуры, для обслуживания которой они могли бы использовать свой высококвалифипи-рованный персонал. Расширение рынка так называемых «гражданских систем», повышение внимания к загрязнению окружающей среды и признание того факта, что эта проблема должна рассматриваться как системная задача, а не изолированно и т. д., обеспечили занятость высококвалифицированного персонала этих фирм при решении невоенных проблем. Таким образом, возникла ситуация, при которой фирмы, столкнувшись со значительными изменениями в экономике, предприняли мероприятия по поиску новых проблем, на решение которых они могли бы направить усилия своего высококвалифицированного персонала. Эти фирмы характеризуются наличием персонала, ориентированного на решение проблем, независимо от их класса и типа заказчиков.
Наконец, характер деятельности фирмы может определяться использованием конкретного вида сырьевых ресурсов. Это не относится к фирмам, которые производят тот или иной вид сырья, используемого другими фирмами, поскольку они характеризуются по виду продукции. В данном случае имеются в виду фирмы, которые сами используют сырье. Типичным примером фирмы такого типа является деревообрабатывающая фирма. Многие из таких фирм выращивают собственные леса, однако это, безусловно, не имеет отношения к их классификации. Их цели состоят в поиске потребителей и заказчиков продуктов деревообработки. Такие фирмы не характеризуются конкретными видами продукции, например, такими, как пиломатериалы для строительства. Они также не характеризуются конкретными технологическими процессами, используемыми для превращения лесоматериалов в конечную продукцию. Деятельность таких фирм определяется использованием лесоматериалов и тем, что они могут быть превращены в различные изделия, которые используются в разнообразных целях. Если лесоматериалы в каком-либо конкретном случае заменяются на некоторый другой материал, реакция этих фирм заключается в поисках других способов использования лесоматериалов, но не в изготовлении изделий из заменяющего дерево материала.
Фирма должна определять реальный или основной вид своей деятельности на базе любой из упомянутых выше характеристик 512
текущих операций и должна заниматься этим видом деятельности независимо от технологических усовершенствований. Другие стороны деятельности фирмы, не относящиеся к основному виду деятельности, могут при необходимости изменяться с учетом технологических усовершенствований. Например, фирма, которая в качестве своей основной деятельности осуществляет какую-либо конкретную функпию, может изменить свою продукцию, свои технологические процессы, квалификацию своих работников и т. д. для того, чтобы продолжать осуществление функции в изменившейся обстановке. И наоборот, фирма, которая в качестве основной своей деятельности занята изготовлением конкретного вида продукции, изменит свою функцию для того, чтобы продолжать изготовление и сбыт этой продукции в изменившейся обстановке. Определение основного вида деятельности фирмы должно осуществляться на базе прогноза, который утверждает, что этот вид деятельности будет существовать. Фирма, которая стремится осуществлять какую-либо конкретную функцию, должна быть уверена в том, что обществу будет необходима эта функция. Фирма, которая намерена использовать какой-либо определенный технологический процесс, должна быть уверена в том, что этот технологический процесс в будущем обеспечит изготовление некоторой продукции, необходимой обществу. Фирма, которая основывает свою деятельность на конкретной совокупности специальностей, должна быть уверена в том, что потребность в этих специальностях будет существовать.
Однако та или иная фирма может прийти к выводу о том, что в определенные моменты времени целесообразно изменить характер своей деятельности. Может быть установлено, что, исходя из существующего положения фирмы и прогноза развития общества, было бы целесообразно отклониться от пути, по которому фирма следовала в прошлом, и в будущем стать на некоторый новый путь. Это решение, безусловно, в свою очередь должно базироваться на соответствующем прогнозе.
Несмотря на то что подробное рассмотрение слияния промышленных фирм и приобретение одной фирмы другой фирмой выходит за рамки настоящей книги, следует заметить, что технологические прогнозы могут играть важную роль в принятии решений относительно слияний и приобретений. Слишком часто слияния и приобретения рассматриваются только с финансовой точки зрения. Чересчур мало внимания уделяется проблеме целесообразности слияния или приобретения в будущем в изменившихся технических условиях. Однако справедливо и то, что будущие прибыли, ожидаемые от слияния или приобретения в условиях технического развития, следует принимать во внимание. Влияние технического развития на фирмы, осуществившие слияние или приобретение, может быть определено таким же образом, как и его влияние на отдельную фирму.
При принятии решения о продолжении одного вида деятельности или переходе к другому виду лица, ответственные за это решение, делают вывод: оставить неизменными или модифицировать функ
513
цию, организационную структуру, распределение ресурсов или размещение персонала фирмы. Как показано в гл. 10, принятие таких решений основано на прогнозах будущего состояния окружающей фирму обстановки. В следующем разделе рассматривается метод системного анализа для определения влияния технического развития на ту или иную промышленную фирму. Если такое влияние определено, можно принять правильные решения относительно изменений деятельности фирмы и относительно необходимости изменения всего характера деятельности фирмы.
3. ПЛАНИРОВАНИЕ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ФИРМЫ
С УЧЕТОМ ТЕХНИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ
Если характер текущей деятельности фирмы определен правильно, необходимо поставить несколько вопросов, ответы на которые составляют основу для планирования деятельности фирмы. Будет ли данный вид деятельности существовать в будущем? Каким образом он будет осуществляться? Намерена ли фирма продолжать осуществление данного вида деятельности, если он действительно будет существовать? Если данный вид деятельности прекратит свое существование или фирма не пожелает осуществлять его в будущем, то каким другим видом деятельности фирма предпочтет заниматься, имея в виду текущее состояние дел? Ответы на эти вопросы требуют получения информации относительно возможных альтернатив и вероятности свершения возможных различных ситуаций в будущем. В настоящей книге рассматривается роль технологического прогнозирования при получении ответов на поставленные выше вопросы. В частности, ниже рассматривается прогнозирование технического развития и оценивается его влияние не только на характер текущей деятельности фирмы, но также и на характер возможных альтернативных видов деятельности, которые фирма может попытаться осуществлять.
Для получения возможно более полных ответов на поставленные выше вопросы необходимо рассмотреть влияние технического развития на все аспекты организационной структуры и деятельности фирмы. Эта задача оказывается сложной, и решение ее может быть невозможно, если не ведется системное изучение этой задачи. Таким образом, было. бы целесообразно использовать какой-либо метод, который позволял бы учитывать все технические изменения, которые могли бы оказать влияние на характер деятельности фирмы. Такой метод должен также обеспечивать рассмотрение всех аспектов деятельности фирмы, на которые может оказать влияние техническое развитие. Наконец, этот метод должен обеспечить рассмотрение всех аспектов организационной структуры и деятельности фирмы, не допуская случайного опущения любого из них. Нельзя гаранти ровать, что тот или иной метод, безусловно, обеспечит учет всех упомянутых выше положений. Однако поскольку использование
514
какого-либо метода необходимо, то такой метод должен быть выбран на том основании, что он обеспечивает «удовлетворительную» уверенность в учете всех имеющих важное значение факторов. Тот факт, что не существует совершенного метода, не может служить оправданием отказа от использования таких методов вообще или использования заведомо неудовлетворительного метода.
Существует и обратная сторона медали. В гл. 9 было указано, что нормативные методы, используемые при попытке полного охвата какой-либо конкретной проблемы, могут привести к отсутствию гибкости в ее решении. Сама проблема, так же как и ее возможные решения, может быть упрощена для того, чтобы соответствовать системе, которая описывает ситуацию. Более того, использование методов, принимаемых за совершенные, может помешать тому, кто пользуется этим методом, выходить за его рамки в поисках неучтенных факторов. Несмотря на то что упомянутые выше возражения столь же справедливы и в отношении того или иного метода системного анализа для определения влияния технического развития на фирму, они не исключают использование этих методов. Они служат предупреждением, что применение негибких методов никогда не обеспечивает эффективность. Как и в случае с нормативными методами, использование той или иной системы для определения влияния технического развития создает основу для размышлений, а не подмену интеллекта.
Существует некоторое число возможных подходов к системному анализу фирмы и ее деятельности с точки зрения воздействия на нее технического развития. Рассматриваемый ниже метод может быть применен к широкому диапазону видов деятельности фирм. Тем не менее он может быть модифицирован для учета специфических условий. Помимо этого, могут быть использованы и другие методы, если они в большей степени соответствуют деятельности той или иной конкретной фирмы. Рассматриваемый метод базируется на классификации видов деятельности, приведенной в предыдущем разделе. Иными словами, этот метод обеспечивает рассмотрение фирмы с точки зрения ее функции, производимой продукции, используемого технологического процесса, системы распределения продукции, требующейся квалификации персонала и применяемых исходных материалов. Помимо этого, включены еще два других вида деятельности. К ним относятся управление и вспомогательные службы. В данном случае под управлением понимается функция планирования и принятия решений на всех уровнях структуры фирмы. К вспомогательным службам относятся все виды деятельности и операции фирмы, которые не являются составной частью производственного пропесса, такие, как наем персонала, начисление заработной платы, бухгалтерский учет, обработка данных, эксплуатация и обслуживание автомобильного парка фирмы и т. д.
Техническое развитие может оказать непосредственное воздействие на каждый из упомянутых восьми видов деятельности. Таким образом, фирма, которая заинтересована в долгосрочном планиро
515
вании, должна рассматривать каждый из этих видов деятельности с точки зрения его возможного или необходимого изменения в результате технического развития. Такая заинтересованность носит двоякий характер. С одной стороны, фирма заинтересована в выявлении всех существенных воздействий конкретных результатов технического развития. С другой стороны, она заинтересована в выявлении всех тех результатов технического развития, которые окажут воздействие на тот или иной конкретный вид деятельности. Фирма может попасть в сложное положение, если не будет учитывать любой из этих аспектов, в результате игнорирования важных последствий научно-технического развития, воздействие которого в других аспектах было выявлено, и в результате неспособности предвидеть какую-либо особенность технического прогресса, которая окажет определенное воздействие на тот или иной конкретный вид деятельности, даже если другие особенности, оказывающие воздействие на тот же вид деятельности, и были выявлены.
Ниже рассматриваются некоторые исторические примеры, которые показывают характер воздействия технического развития на каждый из видов деятельности фирмы. Эти примеры не следует рассматривать в качестве действующих в любой форме, полагая, что характер воздействия на данный вид деятельности должен быть аналогичным для всех примеров. Напротив, возможен многообразный характер воздействия технического развития на каждый вид деятельности фирмы. Разработчик прогноза, являющегося источником информации для принятия решений в фирме, должен иметь в виду и такое воздействие, которое совершенно отлично от упомянутого выше. Данные примеры приведены только для указания возможного воздействия, а не определения диапазона вероятных видов такого воздействия.
Функция. Функцией фирмы может быть такая функция, которую фирма осуществляет непосредственно и специально, если она занята предоставлением услуг, а не производством продукции, или функция, осуществляемая с помощью продукции, выпускаемой фирмой. Например, телефонная фирма осуществляет функцию связи непосредственно, тогда как автомобильная фирма осуществляет функцию транспортировки посредством предоставления своей продукции. Техническое развитие может предложить альтернативные пути выполнения существующей функции или же расширить возможности какой-либо продукции или технологического процесса в такой степени, что их использование станет целесообразным для осуществления функции, которая не могла быть выполнена с их помощью прежде. В конце ХЬХ в., например, наиболее распространенным способом освещения домов в крупных городах было освещение с помощью газовых светильников. Такое освещение было настолько распространено, что этот период иногда называют «эрой газового света». Значительный объем производства сосредоточивался на изготовлении и распределении газа, изготовлении газовых горелок, газокалильных сеток и других изделий, применявшихся при газовом освещении.
516
Однако к 1910 г. газовый свет почти полностью был вытеснен электрическим освещением. Функция, осуществлявшаяся газовыми фирмами, была взята на себя другими фирмами, использовавшими отличный технологический подход к осуществлению данной функции. Более того, электричество, первоначально использовавшееся для освещения домов, в настоящее время осуществляет самые разнообразные функции, включая отопление, приготовление пищи, кондиционирование воздуха и обеспечение энергией многих экономящих труд и создающих удобства устройств.
Продукция. Продукция, выпускаемая фирмой, продается ряду потребителей, которые используют ее для достижения некоторой цели. В результате технического развития может оказаться, что эта продукция будет заменена другой продукцией, которая осуществляет ту же функцию, но с помощью в какой-либо степени иного технического подхода. С другой стороны, техническое развитие может привести к изменениям формы или конструкции продукции, оставляя практически неизменной осуществляемую ею функцию. Одним известным примером замены прежней продукции продукцией новой для осуществления конкретной функции являются появившиеся в начале 1970 г. заменители сливок, изготавливаемые не из молочных продуктов. Некоторые из этих заменителей представляли собой жидкости, но большинство было выпущено в виде сухих порошков. В некоторых сферах, например при приготовлении блюд в пассажирских самолетах или в кофейных машинах и т. д„ эти продукты заменили собой как жидкие сливки, так и другие порошкообразные молочные продукты, приготовляемые из сливок. Таким образом, продукты, производимые в основном из растительных или из животных жиров, получаемых в качестве побочных продуктов при разделке мяса, вытеснили традиционные сливки из процесса приготовления кофе. Эти продукты оказались не только дешевле, но во многих случаях и легкосохраляемыми. Поскольку непосредственным заказчиком являлась крупная организация, такая, как авиационная компания или фирма, выпускающая машины для приготовления кофе, то вкусы потребителя играли весьма незначительную роль в принятии решения относительно замены сливок немолочным продуктом. Преобладающее значение имели экономические и технические соображения. Другим примером технического развития, оказавшего влияние на характер самой продукции, является переход от вакуумных ламп к транзисторам в радиотехнике. С точки зрения потребителя, радиоприемник все еще оставался радиоприемником. Он стал легче, дешевле, а срок службы батареи значительно возрос по сравнению с ламповым приемником с подобными характеристиками, но работал он аналогичным образом и выполнял практически ту же функцию. С точки зрения изготовителя, характер выпускаемой продукции также оставался практически тем же, и она реализовывалась на том же рынке сбыта. Однако конструкция радиоприемника стала иной, процесс его изготовления несколько изменился, а некоторые компоненты стали поставляться другими поставщиками. Ниже про
517
цесс изготовления таких радиоприемников будет рассмотрен несколько подробнее. Сущность проблемы заключается в том, что, несмотря на указанные выше различия как с точки зрения потребителя, так и с позиции изготовителя, данная продукция все еще остается радиоприемником, хотя его внутренняя структура претерпела существенные изменения.
Технологический процесс. В данном разделе рассматривается весь технологический процесс в целом, с помощью которого изготавливается продукция или предоставляется та или иная услуга, включая все отдельные способы и операции. В некоторых случаях один технологический процесс может быть заменен другим при обеспечении изготовления практически той же самой продукции и незначительном влиянии на остальные стороны деятельности фирмы. В других случаях изменение технологического процесса оказывает воздействие на характер изготавливаемой продукции и может потребовать внесения изменений в другие аспекты деятельности фирмы. Примером отрасли промышленности, в которой произошло несколько 'замен технологического процесса, является сталелитейная промышленность. Впервые массовая выплавка стали осуществлялась в устройстве, известном под названием бессемеровского конвертера. Расплав чугуна заливался в конвертер, представлявший собой выложенный изнутри кирпичом стальной ковш, высота которого, как правило, была вдвое больше диаметра. Через форсунки в донной части конвертера продувался сжатый воздух. Кислород воздуха вступал в реакцию с содержащимися в чугуне примесями, главным образом с углеродом, благодаря чему происходило их удаление. Этот процесс происходил с выделением тепла, обеспечивая повышение температуры расплавленного чугуна вместо его охлаждения. После выжигания примесей полученный металл представляет собою сталь, которая может быть разлита в изложницы. Впоследствии большая часть стали производилась в мартеновских печах. В мартеновском процессе расплавленный чугун заливался на подлечи. Над расплавом сжигался газ, обеспечивающий нагрев ванны и окисление некоторых примесей. Остальные вредные примеси удалялись с помощью химических реакций с минеральными добавками, вводимыми в расплав чугуна, и выведения их вместе со шлаками, содержащими связанные примеси. В настоящее время большинство новых сталеплавильных заводов строится с использованием так называемого основного кислородного процесса. При применении такого процесса используется печь, аналогичная мартеновской, с той разницей, что для выжигания примесей в пространство над расплавом металла вдувается чистый кислород. Помимо упомянутых выше трех различных процессов, использовавшихся последовательно один за другим для массового производства стали, периодически внедрялся ряд специализированных процессов, таких, как выплавка стали в электрических дуговых печах, электрических индукционных печах и в тиглях, которые все предназначались для выплавки небольших количеств легированных сталей для специального применения. Несмотря на некоторое повышение качества
518
продукции, в результате последовательного применения упомянутых выше процессов производства стали, основной причиной смены технологических процессов являлись экономические соображения. Каждый из этих новых технологических процессов обеспечивал получение более дешевой стали. В данном случае мы сталкиваемся с последовательностью технологических процессов, с помощью которых по
лучают практически одну и ту же продукцию, причем их изменение оказывает незначительное воздействие на остальные стороны деятельности фирм, использующих эти технологические процессы. Все эти процессы могут начинаться с использования расплава чугуна, который продолжают получать в доменной печи, независимо от следующей операции технологического процесса выплавки стали. Также независимо от того, выплавлена ли сталь в бессемеровском конвертере или в мартеновской печи, она разливается в изложницы, затем слитки режутся, прокатываются, штампуются и подвергаются другим операциям практически аналогичными способами. Следовательно, несмотря на то что последовательно использовавшиеся
технологические процессы выплавки стали существенно отличаются по типу применяемого оборудования и- относительным затратам, они могут быть заменены друг другом при незначительном воздей
ствии на предшествующие или последующие операции на сталепла
вильных заводах.
Ниже рассматривается еще один пример изменения процесса изготовления изделий, который в отличие от предыдущего оказал воздействие на все остальные стороны деятельности соответствующих фирм. Одно время фирмы электронной промышленности можно было разделить на три категории. Фирмы первой категории были
заняты производством «электронных материалов», которые могли быть классифицированы на металлы, изоляторы и полупроводниковые материалы. Фирмы второй категории производили из этих материалов различные компоненты, которые могли бы быть классифицированы на проводники (различных типов, разных диаметров, с различными изоляционными материалами и т. д.), пассивные компоненты (сопротивления, конденсаторы, трансформаторы и т. д.) и активные компоненты (вначале вакуумные лампы, а затем транзисторы). Эти компоненты затем собирались в устройства фирмами третьей категории. Такими устройствами могли быть различные схемы, входящие в состав более сложных устройств, или готовые изделия, которые выполняли ту или иную функцию, например обеспечение связи. Какая-либо фирма могла осуществлять более одного из
упомянутых выше технологических процессов, к примеру, она могла быть занята получением материалов и изготовлением из них компонентов. Тем не менее указанное выше различие могло быть установлено. Даже в том случае, когда одна и та же фирма была связана
с осуществлением более чем одного технологического процесса,
отличие этих процессов могло быть установлено недвусмысленно. Однако с появлением интегральных* схем различие между этими
технологическими процессами исчезло. В ходе технологического
519
процесса больше не использовались отдельные компоненты. Вместо этого технологический процесс стал начинаться с использования материала, известного под названием «подложка». На эту подложку наносятся с помощью различных операций другие материалы, например нанесение маски, нанесение химическим путем некоторого материала, химическое травление, нанесение материала с помощью испарения и т. д. Когда такой технологический процесс завершен, «пластинка» подложки содержит сотни или тысячи транзисторов, сопротивлений и других компонентов, а также соединений между ними. Таким образом, технологический процесс начинается с изготовления материала и завершается изготовлением схем и даже целых узлов устройств. В электронной промышленности стала наблюдаться тенденция к вертикальной интеграции фирм, использующих технологические процессы, включающие в себя две или даже три «классические» операции. Вполне естественно, что операции по изготовлению изделий полностью изменились, начиная с ручной или машинной сборки изделий до полностью автоматизированного производства целых схем или устройств из электронных компонентов. Такое изменение технологического процесса в электронной промышленности не представляло собой, безусловно, простую замену одного технологического процесса другим, оставляя остальные аспекты деятельности фирмы практически неизмененными. В отрасль проникали новые фирмы; старые фирмы прекратили свое существование; многие фирмы, оставшиеся в данной отрасли, изменили характер своей деятельности: (Более подробное описание этих изменений см. в статье Сурана [3].)
Распределение. Техническое развитие в области распределения продукции может оказать решающее влияние на структуру и деятельность той или иной фирмы. Например, развитие воздушных грузовых перевозок привело к изменению размеров географического района, на территории которого действуют некоторые фирмы. Фирмы, занятые сбытом скоропортящихся продуктов, получили возможность продавать свою продукцию в весьма отдаленных пунктах, используя грузовые воздушные перевозки. Одним из примеров такой продукции являются гавайские орхидеи, которые в настоящее время продаются на Восточном побережье США благодаря доставке их с Гавайских островов за несколько часов на самолетах. Это означает, что цветоводы, выращивающие орхидеи, должны приспособить свою деятельность к изменившимся условиям. Они должны обслуживать покупателей в отдаленных пунктах, должны осуществлять рекламу на тех рынках, где ранее не реализовывали свою продукцию; должны увеличить количество выращиваемых орхидей; должны обеспечивать «пиковый» спрос на орхидеи на новых рынках сбыта и т. д. Другим примером влияния развития грузовых воздушных перевозок является ситуация, рассмотренная в гл. 14, когда фирмам ранее приходилось хранить на складах, расположенных вблизи их рынков сбыта, крупные запасы материалов. Омертвленный капитал, вложенный в такие запасы, обусловливал для этих фирм значительные 520
издержки производства. Помимо этого, имели место и другие затраты, связанные со страхованием, потерями от хищений и пожаров, а также издержки, связанные с устареванием продукции и другими причинами. При организации ночных грузовых воздушных перевозок между большинством крупных городов США необходимость в содержании таких складов вблизи рынков сбыта существенным образом уменьшилась. Если некоторое количество продукции требуется в каком-либо городе завтра, оно может быть доставлено туда по воздуху ночью с центрального склада или предприятия. Даже принимая во внимание тот факт, что стоимость воздушных перевозок в несколько раз превышает стоимость перевозок наземным транспортом, экономия, получаемая от сокращения объема или ликвидации материально-производственных запасов на складах, может сделать грузовые воздушные перевозки экономически целесообразными. Такая же экономия может быть обеспечена при поставке товаров за границу, когда общие затраты на перевозки по воздуху оказываются меньше общих затрат на перевозки тех же грузов морским транспортом, поскольку стоимость материально-производственных запасов, перевозимых на транспорте, практически сводится к нулю. Таким образом, в области распределения продукции фирмы техническое развитие может привести к радикальному изменению всех остальных сторон деятельности, начиная с проникновения на новые рынки сбыта и кончая ликвидацией региональных складов и централизацией производства.
Квалификация персонала. Техническое развитие может оказать влияние на характер спепиальностей и уровень квалификации требующегося фирме персонала. Может появиться потребность в новых специальностях и в ликвидации прежних профессий или может возникнуть необходимость в сочетании двух упомянутых выше факторов, включая замену старых спепиальностей новыми. Внедрение цифровых ЭВМ в промышленные фирмы привело к осуществлению всех трех типов таких изменений. Приобретение ЭВМ требует, чтобы фирма наняла операторов ЭВМ, программистов и операторов перфорирующих устройств. Необходимо или нанять новых работников таких специальностей, или организовать переподготовку персонала. В любом случае в фирме появляются новые специальности и новый уровень квалификации персонала. Приобретение ЭВМ может обусловить также ликвидацию прежних специальностей. Если предположить, что ЭВМ используется для составления отчета, который прежде подготавливался вручную с использованием хранения и ручного поиска данных, то специалисты, которые составляли отчеты, больше не нужны. Может случиться, что такие специалисты все еще будут нужны для выполнения работ, не поддающихся автоматизации, однако общая численность этих специалистов будет сокращена. Нельзя утверждать, что эти работники или их специальности в любом случае будут заменены специалистами, необходимыми для программирования и эксплуатации ЭВМ. Эти специальности полностью исключаются из определенных видов деятельности фирмы и, возмож
521
но, вообще оказываются ненужными в фирме. Наконец, ЭВМ может обеспечить непосредственную замену ряда специальностей. Примером может служить внедрение ЭВМ в конструкторский отдел. До внедрения ЭВМ инженеры отдела пользовались техникой конструирования, которая давала приемлемые результаты и отличительной особенностью которой является выполнение расчетов вручную в допустимый отрезок времени. После внедрения ЭВМ инженеры применяют другую технику конструирования, которая обеспечивает получение лучших результатов на основе расчетов, производимых на ЭВМ в достаточно короткий промежуток времени. В таком случае происходит непосредственная замена одной специальности другой. Инженеры получают новую квалификацию для решения той же задачи, которую они решали раньше с помощью прежней квалификации. Внедрение ЭВМ не является только таким изменением, которое обусловливает устаревание прежних специальностей и создание спроса на новые специальности. Практически всякое техническое изменение, упомянутое в примерах, приведенных в данной главе, за исключением, возможно, изменений в процессах выплавки стали, требует совершенно новых специальностей и уровней квалификации персонала, работающего в фирмах, где произошли такие изменения. В действительности значительно чаще техническое развитие обусловливает замену специальностей, имеющихся в фирме, в особенности на те, которые необходимы для эксплуатации оборудования, созданного на основе научно-технических нововведений.
Исходные материалы. Научно-техническое развитие может обусловить смену исходных материалов, используемых фирмой для осуществления какого-либо технологического процесса или изготовления какой-либо продукции. Часто это выражается в замене природного сырья синтетическими материалами, обладающими более высокими характеристиками или теми же характеристиками, но более дешевыми. Замена шелка нейлоном и хлопка целым рядом искусственных волокон — характерный пример подобных изменений. Однако возможны и другие изменения, такие, как замена сырой нефти или природного газа на уголь в результате в определенной степени технологических изменений, которые обусловливают меньшую стоимость этих видов топлива и более целесообразное их использование в некоторых целях. В других случаях техническое развитие может непосредственно не воздействовать на исходные материалы, но касаться самой продукции, обусловливая косвенные изменения исходных материалов. Например, по мере развития авиации и повышения скоростей самолетов некоторые из используемых в самолетостроении материалов должны были быть заменены. Впервые это случилось при замене деревянно-тканевых конструкций на цельнометаллические и вновь произошло тогда, когда для изготовления некоторых компонентов алюминий был заменен титаном для снижения их веса шли нержавеющей сталью для обеспечения высокой термостойкости.
Управление. Техническое развитие может также оказать воздействие на характер управления фирмой. Это воздействие может быть 522
обусловлено непосредственно изменениями в технике управления. Например, внедрение методов исследования операций обусловило преобразование многих решений, принимавшихся ранее на основе оценок управляющих, в простые расчеты. К числу таких решений относятся: установление уровней материально-производственных запасов и времени заказов на пополнение складов; выбор порядка наиболее экономичного распределения изделий, находящихся в ряде складов, между потребителями, расположенными в разных пунктах; определение числа окон, численности служащих, телефонисток и других специалистов, необходимых для обеспечения требуемого .соотношения затрат и предоставляемых услуг посетителям/ ожидающим в очереди. В других случаях характер управления изменяется в результате технического развития, который делает возможным или необходимым повышение или уменьшение степени централизации. Например, внедрение телеграфа на железных дорогах США в 1851 г. для осуществления диспетчерского управления движения поездов позволило в большей степени централизовать управление движением поездов в случае задержки какого-либо поезда. Прежде при задержке одного поезда задерживались также все другие поезда, осуществлявшие пересечение или использовавшие тот же путь. При этом возможен был только местный контроль, и диспетчеры на местах не могли отправить поезд до тех пор, пока они не убеждались в том, что путь свободен, т. е. до прибытия опаздывающего поезда. Это только один из самых ранних примеров явления, которое к настоящему времени стало обычным. Усовершенствованные средства связи позволяют осуществлять более централизованное управление движением грузов и товаров, перемещением грузов между различными пунктами, движением транспортных средств и т. д. Такое более централизованное управление, как правило, более экономично, поскольку позволяет более эффективно использовать все ресурсы фирмы и уменьшает необходимость в создании «гарантийных запасов» для удовлетворения необычно высокого спроса в отдельных районах.
Вспомогательные службы. К вспомогательным службам относятся многочисленные и разнообразные виды деятельности. Следовательно, в данной области возможны различные формы влияния технического развития. Например, изменения в науке о поведении людей, проявляющиеся в новых видах проверки способностей, применяющейся для определения тех рабочих мест, на которых наиболее целесообразно использовать потенциального работника, оказывают влияние на практическую работу по найму персонала. Внедрение ЭВМ оказало решающее воздействие на многие вспомогательные функции, включая начисление заработной платы, выписывание чеков, сортировку данных и ведение учета, автоматическое составление периодических отчетов на основании хранящихся данных и т. д. Разработка быстродействующих и простых копировальных машин на основе использования «сухого» процесса, первоначально осуществленная фирмой «Ксерокс», за которой последовали многочисленные другие
523
фирмы, оказала существенное влияние на многие вспомогательные функции, включая обработку и хранение корреспонденции, ведение учета и распределение в фирме печатных сообщений.
Приведенные выше примеры показывают, что каждый из восьми видов деятельности фирмы может претерпеть изменения в результате технического развития и что такие изменения происходят во многих случаях. Помимо того, под воздействием какого-либо одного результата технического развития могут происходить изменения более чем в одном виде деятельности. Например, при изменении производственного процесса может иметь место вторичное воздействие на требуемые для его осуществления специальности, которое в свою очередь может оказать влияние на вспомогательные службы, которым придется или нанимать новых работников, или осуществлять переподготовку имеющихся работников, или одновременно осуществлять оба эти мероприятия. Удобным методом прослеживания такого последовательного воздействия является использование матрицы взаимодействия событий, описанной в гл. 8. Ряды и колонки матрицы представляют восемь видов деятельности фирмы, на базе которых рассматривалось влияние технического развития на фирму. Отметка в ячейке матрицы показывает, что изменение в ее ряду вызывает изменение в колонке. Последующие воздействия этого изменения могут быть затем прослежены с помощью указания каждой колонки, которая соответствует влиянию этого изменения, и последующего входа в матрицу по ряду, наименование которого соответствует наименованию колонок. В целях более подробного пояснения матрицы ниже приводится простой пример.
Однако прежде всего следует заметить, что выше рассмотрены восемь видов деятельности фирмы лишь в самом общем виде. Для какой-либо конкретной фирмы может, по-видимому, оказаться целесообразным подразделить каждый из этих видов деятельности на соответствующие подвиды. Например, фирма может выпускать несколько образцов продукции, которые должны рассматриваться в отдельности. В другой фирме могут применяться несколько различных технологических процессов (примером может служить сталеплавильная фирма, которая выпускает обычную сталь, выплавляя ее в основной кислородной печи, и специальные сплавы, выплавляемые в электропечах), которые также должны рассматриваться в отдельности. Таким образом, для этой или иной отдельной фирмы упомянутая выше матрица может содержать значительное число рядов и колонок по сравнению с матрицей, составленной для восьми обобщенных видов деятельности. Если фирма достаточно крупна, матрица может оказаться столь сложной, что работать с ней будет неудобно. В таком случае прогнозист должен попытаться разделить фирму в целях удобства анализа на практически независимые подразделения, которые можно анализировать отдельно (например, на отдельные предприятия или отделения, производственные потоки и т. д.). Задача состоит в том, чтобы свести в одну матрицу те виды деятельности., которые определенным образом воздействуют друг на друга, в целях
524
системного анализа их взаимодействия. Следует избегать чрезмерной детализации и включения тех видов деятельности, которые не связаны с другими видами деятельности. Если в законченной матрице большинство ячеек окажется незаполненными (при малом числе взаимодействий), тогда необходимо рассмотреть возможность разделения ее на несколько отдельных матриц. Если большинство ячеек матрицы будут заполнены (при значительном числе взаимодействий), то, вероятно, виды деятельности разделены излишне подробно и следует перестроить матрицу, предусмотрев более высокий уровень обобщения. Как правило, если число рядов и колонок составляет от тридцати до сорока, размеры матрицы должны быть сокращены или же матрица должна рассчитываться с помощью ЭВМ. Считать такие матрицы ручным способом практически невозможно.
В целях иллюстрации применения матрицы взаимодействия и прослеживания влияния на фирму технического развития ниже рассматривается упрощенная модель небольшой фирмы. Эта гипотетическая фирма занята исследованием операций. В интересах конкретности рассуждений фирма названа «ORACLE». Фирма занята определенным видом деятельности, связанной с применением методики системного анализа к конкретным проблемам. Иными словами, деятельность фирмы основана на квалификации ее персонала, а не на производстве и сбыте какой-либо продукции. Прежде чем начинать анализ фирмы, следует дать определение каждому виду ее деятельности.
Функция. Функция фирмы «ORACLE» заключается в выдаче мелким фирмам и местным органам власти, которые не могут позволить себе содержать постоянный штат специалистов, занятых исследованием операций, информации для принятия решений.
Продукция. Продукцией фирмы «ORACLE» является информация для принятия решений, соответствующая потребностям заказчика и информирующая его относительно имеющихся вариантов для выбора, затратах и выгодах каждого варианта и возможных изменениях, включая изменения выгод в зависимости от варьирования затрат. Эта продукция может быть представлена в виде некоторого сообщения, однако действительной продукцией является информация для принятия решений, содержащаяся в этом сообщении, а не само-сообщение.
Технологический процесс. Этот процесс состоит из следующих операций: выявление проблем заказчика; сбор данных относительно проблем и деятельности заказчика; проведение анализа; повторение упомянутых выше операций, если анализ показывает неадекватность операций, выявления проблем или сбора данных; предоставление результатов анализа заказчику.
Система распределения. Распределение состоит в заключении контракта с конкретным заказчиком с указанием того, какая работа должна быть выполнена и кому должны быть представлены результаты.
525
Функция Продукция Процесс Распределение , Квалификация персонала Аналитики Программисты Конторские служащие Юристы Исходные материалы Управление Вспомогательные виды деятельности Программирование Конторские служащие •Юридические операции Работа с кадрами
Функция /// X X /// X X /// X
Продукция X /// X /// X X /// X X
Процесс /// /// X /// X
Распределение /// /// /// X
Квалификация персонала /// /// /// /// /// /// /// /// /// /// /// /// /// /// /// ///
Аналитики X X X /// /// /// X X X 1
Программисты /// /// /// X
Конторские служащие III /// /// X
Юристы /// /// /// X
Исходные материалы X X /// X /// /// X
У правление X X /// /// /// X X
Вспомогательные виды деятельности /// /// /// /// /// /// /// /// /// /// /// /// /// /// /// ///
Программирование /// X /// /// X
Конторские служащие /// X /// /// /// X
Юридические операции /// X /// /// X
Работа с кадрами /// X /// ///
Квалификация персонала. В штате фирмы «ORACLE» имеются следующие специалисты: аналисты в области исследования операций (осуществляют исследования); программисты ЭВМ (преобразуют задачи в форму, удобную для обработки на ЭВМ, принадлежащих расположенной поблизости фирме, предоставляющей услуги в области вычислительных операций); редакторы и канцелярские работники (подготавливают сообщение); юристы и специалисты по контрактам (подготавливают и пересматривают контракты).
Исходные материалы. «Сырьем» для фирмы являются данные, собранные в ходе осуществления исследований.
Управление. Управленческими операциями в фирме «ORACLE» являются: выбор исследований; распределение персонала по задачам; установление очередности выполнения задач в случае недостаточности ресурсов или необходимости одновременного решения двух или более задач; выявление потенциальных заказчиков, которым следует выдвинуть предложения о проведении исследований.
Вспомогательные службы. Основными видами вспомогательной деятельности фирмы являются: программирование ЭВМ; редактирование; канцелярские операции; юридические операции и заключение контрактов в соответствии с отношениями с клиентурой; работа с кадрами (наем персонала, продвижение по службе, повышение квалификации, увольнение и т. д.).
Диагональные ячейки матрицы, безусловно, вычеркнуты, поскольку здесь не наблюдается никакого взаимодействия. Если существует какое-либо взаимодействие внутри любого вида деятельности, это служит указанием на то, что этот вид деятельности не был в достаточной мере детально разделен. Ряды и колонки, соответствующие «квалификации персонала» и «вспомогательным службам», также вычеркнуты, поскольку эти входы представляют собой простые заголовки для указанных под ними подвидов деятельности. Выбор индекса «X» для заполнения ячеек, указывающего на взаимодействие видов деятельности, пояснен ниже. Анализ матрицы по рядам осуществляется следующим образом.
Функция. Поскольку фирма «ORACLE» занимается использованием совокупности специальностей, всякое изменение функции означало бы смену рынка сбыта или типа заказчиков для использования имеющихся специальностей. Такое изменение функции могло бы привести и к изменению продукции, учитывая характер требуемой информации. Оно может потребовать новых или дополнительных специальностей аналистов для решения проблем, возникающих па новом рынке сбыта. Оно может обусловить изменение структуры управления фирмой. Оно также может вызвать необходимость в осуществлении новых конторских операций и изменении порядка редактирования при подготовке сообщений, соответствующих потребностям новых заказчиков, и может потребовать внедрения новой системы распределения.
Продукция. Изменение характера продукции, заключающееся в выдаче информации иного типа, обусловливает изменение функции
527
фирмы, поскольку она будет предоставлять другие услуги. Изменение характера продукции может потребовать нового способа распределения. Оно может также потребовать новых или дополнительных специальностей аналитиков в целях выработки информации нового типа. Оно может вызвать также необходимость изменения структуры управления фирмой. Оно может оказать влияние на характер конторских операций и вспомогательных служб с точки зрения потребностей в сообщениях новых форм. Оно может повлиять также и на характер юридических операций, поскольку выдача информации другого типа может обусловить изменение юридической ответственности фирмы перед заказчиками.
Технологический процесс. Применяемый в фирме технологический процесс претерпевает лишь незначительные изменения в отношении каждого заказчика. Единственным существенным изменением технологического процесса могло бы оказаться изменение порядка предоставления результатов исследований заказчику. Оно могло бы потребовать изменений в порядке редактирования и во вспомогательных службах и могло бы оказать влияние на структуру управления фирмой.
Распределение. Изменение способа распределения результатов исследований может потребовать изменений в юридических операциях.
Квалификация персонала. Изменение квалификации персонала ана-листов, имеющегося в фирме, привело бы к изменениям ее функции, продукции и, возможно, применяемого в фирме технологического процесса. Оно, вероятно, обусловило бы изменение и структуры управления фирмой. Оно могло бы также вызвать изменения программирования и необходимых канцелярских операций и, по-видимо-му, потребовало бы изменений в кадровой работе. Изменение квалификации работающих в фирме программистов, конторских служащих и юристов могло бы также обусловить изменения вспомогательных операций в этих сферах, а также и в работе с кадрами, но не имело бы, по-видимому, никакого другого воздействия.
Исходные материалы. Изменение типов используемых данных означало бы изменение характера осуществляемой фирмой деятельности. Это вызвало бы изменение функции фирмы и, возможно, ее продукции. Оно могло бы также оказать определенное влияние на потребности в аналитиках и программистах.
Упрае,ление. Изменение структуры управления фирмой может привести к изменениям применяемого технологического процесса и оказать влияние на юридические операции и на работу с кадрами.
Вспомогательные службы. Изменение характера программирования для обеспечения работы аналитиков фирмы может потребовать изменения квалификации программистов. Изменение порядка осуществления конторских операций и редактирования может обусловить изменения квалификации конторских служащих и редакторов. Изменение характера юридических операций может вызвать изменение квалификации юристов. Все упомянутые выше изменения могут 528
оказать воздействие на работу с кадрами, а последняя, вероятнее всего, повлияет на характер управления фирмой.
Представляет интерес проследить воздействие технического развития на один из видов деятельности фирмы. В настоящее время фирма арендует рабочее время ЭВМ у расположенной рядом фирмы, предоставляющей услуги в области вычислительных операций. Проблемы должны быть сформулированы аналитиками, программисты преобразуют их в соответствующую форму, а программы затем передаются на обработку в фирму, предоставляющую услуги в области вычислительных операций. Такая процедура иногда сталкивается с отсутствием уверенности в том, что программист составил программу для ЭВМ, обеспечивающую решение именно той проблемы, которую имел в виду аналитик, а не программу, отражающую ошибочное представление об этой проблеме. Более того, если в понимании проблемы программистом или в постановке самой проблемы имеют место какие-либо ошибки, то аналитик не в состоянии обнаружить их до окончания обработки программы на ЭВМ и получения результатов, что может потребовать нескольких часов. В этих условиях не удивительно, что работники фирмы «ORACLE» чрезвычайно заинтересованы в техническом развитии, которое обеспечило бы им непосредственный доступ к ЭВМ. Таким усовершенствованием может быть наличие одного или нескольких терминальных устройств, подключенных к крупной центральной ЭВМ, которая может быть расположена на любом расстоянии от фирмы. Эти терминальные устройства функционируют в режиме разделения времени, обеспечивая эффективное взаимодействие абонента с ЭВМ, словно в каждый данный момент времени ЭВМ используется только одним абонентом. Машинный язык достаточно эффективен для решения любой задачи, которую может поставить аналитик, но и достаточно прост для того, чтобы аналитики смогли овладеть им в короткий отрезок времени.
Можно проследить воздействие влияния этого технологического нововведения на фирму и последствия устранения необходимости в использовании программистов. С точки зрения деятельности фирмы это изменение приводит к устранению такой вспомогательной службы, как программирование. Каково воздействие такого изменения в программировании? Из матрицы можно установить влияние этого изменения на квалификацию программистов (в данном случае полное их устранение) и на работу с кадрами (в данном случае работа с кадрами программистов полностью исключается). Если рассмотреть эти две колонки матрицы, которые указывают на происходящее изменение, и обратиться к рядам матрицы, обозначенным этими видами деятельности, можно увидеть, что изменения в квалификации программистов оказывают обратное воздействие на программирование. Получается замкнутый круг, который указывает на то, что этим воздействием можно пренебречь. Изменения в работе с кадрами оказывают в свою очередь воздействие на управление (в данном случае управление может не предусматривать функцию программирования при превышении спроса над предложением, но должно предусмат
18—165
529
ривать время для работы на имеющихся терминальных устройствах). Изменения в управлении оказывают воздействие на применяемый технологический процесс (в данном случае это воздействие, по-види-мому, незначительно; объем итеративных операций сократится по мере того, как аналитики получат возможность проверки своих идей более быстрым способом и в меньшем объеме с использованием терминального устройства, чем это было возможно прежде). Как показано на матрице, изменения в управлении оказывают воздействие на юридические операции и на работу с кадрами. Однако в данном случае воздействие на юридические операции практически равно нулю и им можно пренебречь; воздействие же на работу с кадрами вновь приводит к замкнутому кругу, и им также можно пренебречь. Изменения технологического процесса оказывают обратное воздействие на управление. Этим воздействием также можно пренебречь. Изменения технологического процесса оказывают воздействие на конторские операции и редактирование. В данном случае это воздействие, по-видимому, будет минимальным, поскольку конторские служащие и редакторы будут иметь дело с материалом, напечатанным с помощью терминального устройства и являющимся практически идентичным материалу, печатавшемуся ранее с помощью ЭВМ. Однако такое изменение может потребовать некоторых изменений в квалификации конторского персонала, как показано на матрице. Все остальные показанные на матрице воздействия вновь образуют замкнутый круг, и их можно не учитывать.
В приведенном выше примере рассмотрено единственное первичное воздействие технологического нововведения на фирму и прослежены вторичные воздействия с помощью матрицы взаимодействий. Этот пример показывает, что влияние технического развития может охватить всю фирму, поскольку изменения в одном виде деятельности обусловливают изменения в другом. Оц также показывает, что такие последовательные воздействия не могут распространяться неограниченно, а постепенно затухают, замыкаясь на себе, по мере того как интенсивность таких воздействий становится все меньше и меньше.
Следует помнить, что не существует такой универсальной матрицы взаимодействия событий, которая соответствовала бы всем фирмам. Для каждой фирмы эта матрица будет своя, и матрица для какой-либо конкретной фирмы изменится, если изменится характер деятельности этой фирмы. Таким образом, для каждой фирмы необходимо определить вид или виды деятельности, которые она осуществляет, определить принадлежность фирмы к отрасли или отраслям промышленности и построить для нее матрицу. Как только такая матрица построена, представляется возможным проследить последовательность воздействий в результате изменений в одном или в нескольких видах деятельности.
Если известен прогноз технического развития и последовательность его воздействий на фирму представлена матрицей взаимодействия событий, управляющий фирмой в состоянии принять соот
530
ветствующее решение. Он может изменить цели фирмы или свое положение в ней, изменить организационную структуру находящегося в его ведении подразделения фирмы, перераспределить имеющиеся в его распоряжении ресурсы и персонал. Однако нельзя утверждать, что технологический прогноз, даже подкрепленный построенной для фирмы матрицей взаимодействия событий, заставляет управляющего принимать то или иное конкретное решение. Прогноз может показать необходимость некоторых изменений. С его помощью возможно определить даже затраты и выгоды, связанные с каждым вероятным изменением. Однако оценка соотношения затрат и получаемых выгод и выбор внедряемого изменения все еще входят в обязанности управляющего и специалиста, ответственного за принятие решений. Последний, вероятно, примет лучшее решение, если будет располагать информацией, предоставляемой прогнозом. Однако сам прогноз не вызывает изменений; он служит лишь предупреждением о том, что в связи с предстоящими специфическими техническими изменениями может оказаться целесообразным внести какое-либо изменение в деятельность фирмы.
Несмотря на то что рассмотренный выше метод обеспечивает выдачу предпринимателю предупреждения о предстоящих изменениях, он не должен быть заинтересован только в сохранении осуществляемой в данный момент времени деятельности фирмы вопреки происходящему техническому развитию. Он должен быть в той же мере заинтересован в том, чем должна заниматься фирма в будущем, и, в частности, ему следует определить, должна ли фирма осуществлять какую-либо другую деятельность в отличие от того, чем она занята в настоящее время. Таким образом, технологические прогнозы находят более широкое применение, чем обеспечение внедрения минимально возможных изменений, необходимых в условиях технического развития. Прогноз позволяет выявлять больше новых возможностей, оценивать и строить программу научных исследований и опытно-конструкторских разработок в фирме. Информация по упомянутым выше проблемам позволяет руководителю фирмы внедрять такие изменения в своей фирме, которые оказываются более важными, чем изменения, внесенные под давлением окружающей фирму обстановки.
Помимо того, что технологическое прогнозирование позволяет предпринимателю предвидеть внешние условия и предупреждает о появлении новых возможностей, оно выполняет также и еще одну функцию. Оно имеет отношение к проектам, в ходе разработки которых следует учитывать будущие выгоды. При традиционном финансовом анализе учитывают, как правило, прибыли при текущей норме процента на вложенный капитал. Если рассматривать эту проблему с другой стороны, при осуществлении анализа ставится вопрос, каким должен быть объем капиталовложений в настоящее время при текущей норме процента, чтобы он был равен объему прибылей, ожидаемых от осуществления проекта? Однако при таком обычном анализе часто не удается учитывать техническое развитие. Этот ана
18’'
531
лиз базируется на прогнозе о статичном состоянии техники. Если научно-техническое развитие оказывает какое-либо влияние на прибыльность проекта, его необходимо учитывать. Простой учет на основе текущей нормы процента на вложенный капитал оказывается неадекватным. Если окупаемость проекта или получение некоторой прибыли от него требуют длительного времени, предпринимателю следует проявлять вдвое большую бдительность и предпринять особые усилия для получения прогнозов в отношении представляющей интерес техники. Такие прогнозы, если их принимать во внимание, могут полностью изменить картину прибыльности рассматриваемого проекта. Если проект действительно требует статичного состояния техники для своей окупаемости, прогнозы могут служить предупреждением о вероятном техническом развитии и позволяют предпринимателю с большей точностью оценить степень риска, при которой проект окончится полным провалом. И наоборот, если проект для своей окупаемости требует технического развития особенно конкретных технологических нововведений, прогноз может обеспечить получение информации относительно того, насколько вероятны необходимые изменения. Сущность заключается в том, что всякий проект, который требует затрат в настоящее время и обеспечивает получение прибыли в отдаленном будущем, не должен осуществляться без предварительного изучения прогноза относительно соответствующей техники в целях определения вероятности окончательной окупаемости.
4. ВЫВОДЫ
Многие промышленные фирмы понесли значительные потери и даже прекратили свое существование в результате технического развития, которое они не предвидели. С точки зрения интересов общества можно утверждать, что они получили то, что заслуживали. Однако с точки зрения интересов вовлеченных в этот процесс людей ситуация складывается гораздо менее благоприятно. Ликвидация той или иной промышленной фирмы всегда представляет собой трагедию для тех, кто теряет работу или свои сбережения. Таким образом, с точки зрения интересов отдельной промышленной фирмы предвидение технического развития имеет существенное значение, с тем чтобы свести к минимуму воздействие неблагоприятных изменений и полностью использовать преимущества целесообразных изменений.
Одна из наиболее важных потребностей фирмы, которая надеется выжить в условиях технического развития, заключается в том, что она должна определить, в какой именно отрасли она действует. Только тогда, когда фирме известен этот решающий момент, она в состоянии определить воздействие технического развития. Именно тогда можно поставить вопрос, будет ли в дальнейшем существовать эта отрасль и следует ли фирме остаться в этой отрасли или заняться
532
каким-либо другим видом деятельности? Фирма, которая невольно придерживается слишком узких взглядов на характер своей деятельности, может обнаружить, что этот вид деятельности ликвидирован в результате технического развития. Для нее оказывается слишком поздно предпринимать какие-либо действия, если обнаружится, что тот вид деятельности, которым она занята, больше не существует.
Как только фирма определила, в какой отрасли она действует, она может систематически оценивать воздействие конкретных изменений, обусловленных техническим развитием. Один из методов такой оценки состоит в анализе фирмы по составляющим компонентам ее деятельности, образующим ряды и колонки матрицы взаимодействия событий. Если техническое развитие оказывает воздействие на один из таких видов деятельности, последующие вторичные воздействия могут быть прослежены во всей фирме с использованием матрицы взаимодействий. Если таким образом были установлены все воздействия некоторого конкретного технического усовершенствования, управляющие фирмы могут принять соответствующие решения относительно действий, которые они считают необходимым предпринять в ответ на результаты технического развития.
Изменения, внедряемые в фирме, не должны ограничиваться только такими, которые позволяют фирме осуществлять прежние виды деятельности независимо от технического развития. Управляющие фирмы должны изыскивать новые возможности, возникающие в новых предполагаемых ситуациях. Путем эффективного использования технологических прогнозов фирма в состоянии установить, в какой области обеспечиваются наибольшие преимущества. Фирма может внедрить такие изменения в характер своей деятельности, в свою организационную структуру, в распределение ресурсов и размещение персонала, которые в наибольшей степени соответствуют окружающей фирму обстановке, изменившейся в результате технического развития.
ЛИТЕРАТУРА
1. G a m а г г a N. Т. Erroneous Predictions and Negative Comments Concerning Exploration. Territorial Expansion and Technological Development. Library of Congress Legislative Reference Service, Washington, D. C., 1967.
2. G i b s о n J. E. Plannirig the Coordination of Ground Transport. IEEE Spectrum, October 1970, p. 79-86.
3. S u r a n J. J. A Perspective of Integrated Electronics. IEEE Spectrum, January 1970, p. 67-79.
ГЛАВА 17
ОЦЕНКА ПРОГНОЗОВ КАК ИНФОРМАЦИИ ДЛЯ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
1. ВВЕДЕНИЕ
В предыдущих главах отмечалось, что качественность прогноза может быть мало связана с вопросом о том, сбудется он или нет. Это утверждение основано на двух соображениях. Важнейшее из них — парадокс самоосуществления или само аннулирования. Специалист, принимающий решения на основе прогноза, в какой бы степени он ни контролировал ситуацию, попытается предотвратить неблагоприятный прогноз или увеличить вероятность благоприятного прогноза. Другое соображение заключается в том, что критерий «сбылся ли прогноз?» можно применять только после того, как событие произошло. Критерий «сбудется ли про1ноз?» применять невозможно, так как «единственная определенность» прогноза состоит в том, что он в некоторой степени будет неправильным.
Однако мы хотим располагать методом оценки прогноза, который можно применить до завершения событий и использовать тогда, когда прогноз выступает в роли входной информации для принятия решения. Следует признать, что невозможно обойти проблему оценки прогноза. Даже некритическое принятие или категорическое отрицание прогноза — акции, представляющие собой оценку. Поскольку нельзя избежать оценки прогноза, нам хочется располагать рациональным методом оценки, который можно применять к любому прогнозу и правильность применения которого в свою очередь можно опенить.
Как подчеркивалось в предыдущих главах, подходящий критерий для определения качества прогноза — его полезность для лица, принимающего решения (т. е. помогает ли прогноз принять правильные и своевременные решения). На основе этого критерия был разработан метод оценки, известный под названием «опросная модель» [3].
Следует отметить, что модель построена с точки зрения лица, принимающего решения, а не с точки зрения прогнозиста. Первоначально модель была разработана для того, чтобы помочь лицам, принимающим решения, оценить представленные им прогнозы. Хотя в настоящей книге изложение ведется главным образом с точки зрения прогнозиста, в данной главе мы встанем на точку зрения специалиста, принимающего решения.
534
2. ОПРОСНАЯ МОДЕЛЬ
Этот метод оценки называется «опросом», потому что в нем используется специально составленный ряд вопросов. Такой подход был выбран сознательно, с целью избежать априорных определений, что относится и что не относится к оценке прогноза. В конструкции модели сделана попытка максимально повысить вероятность учета всех соображений, имеющих отношение к делу.
Структура модели, а именно определенный ряд вопросов, задаваемых в установленном порядке, дает следующие результаты:
1) вопросы косвенно выражают критерии, использованные при оценке;
2) порядок вопросов помогает с самого начала выявить проблему;
3) по выявлении проблемы порядок вопросов дает возможность систематически выяснять ключевые элементы проблемы;
4) ключевые элементы проблемы служат затем критериями поиска дополнительной информации;
5) как только таким образом выявлены соответствующие относящиеся к делу данные, можно проверить их достоверность, т. е. модель позволяет вести эффективный поиск тех элементов, которые оказываются существенными в каждом конкретном случае.
Модель включает следующие этапы:
1) опрос относительно потребности;
2) опрос относительно основной ‘причины;
3) опрос относительно уместности;
4) опрос относительно достоверности.
Опрос относительно потребности. Этот этап должен выявить те аспекты будущего, которые необходимо знать. Соответственно вопросы направлены на определение пели или назначения прогноза. Следующие конкретные вопросы относятся к данному этапу опроса:
а) Кому нужен данный прогноз? Этот вопрос направлен на выявление конкретного лица, организации, ведомства, компании, страны и т. д., которые должны применять или для которых должно быть принято рассматриваемое решение. В решении должны учитываться ценности, которых придерживается данное лицо или организация, так как человеческие ценности не универсальны. Все последующие вопросы должны иметь отношение к этому специально определенному лицу (организации), которое ниже будет обозначено как «мы».
б) Что нам интересно знать о будущем? Это зависит не только от действующего лица «мы», но и от конкретного решения, которое надо принять. Рассматриваемая область вначале должна быть как можно более широкой, с тем чтобы избежать опасности исключения элементов, которые впоследствии оказались бы существенными, но которые можно упустить при слишком узком определении «нашей» области.
в) Насколько настоятельна потребность в данном прогнозе? Этот вопрос направлен на выяснение структуры ценностей, которых придерживается действующее лицо. Ответ зависит от того, что мы
535
стремимся получить или чего избежать и насколько это для нас ценно. Он зависит также от настоятельности принимаемого решения, как, например, повлияет ли оно на существование действующего липа, или на эффективность его деятельности в будущем, или просто на его удобства и комфорт. Ответ на этот вопрос даст критерий, который определит, насколько точен должен быть прогноз, и сколько усилий должно быть затрачено на его оценку.
г) Какова должна быть глубина составляемого прогноза? Ответ на этот вопрос зависит от рода нашей деятельности и принимаемого решения. Что касается деятельности, то следует уделить внимание темпам изменений, их последовательности, запаздываниям и отсрочкам. Мы должны рассмотреть весь период времени, прошедший с момента поступления информации, через принятие решения и до окончательного его осуществления. Сюда должно входить выполнение решений с помощью такого рода деятельности, как программирование, конструирование, обучение, доводка и период освоения вплоть до полномасштабной эксплуатации. Одним словом, в сколь отдаленное будущее нужно нам заглянуть, зависит от того, что мы собираемся делать и сколько на это потребуется времени. Среди всего прочего ответ на данный вопрос будет использован для исключения факторов, которые не могут иметь никакого влияния или влияние которых, по существу, неизменно в течение рассматриваемого периода времени.
Опрос относительно основной причины. Данный этап предназначен для выявления факторов, которые могут вызвать изменения в тех вещах, которые мы желаем знать о будущем интересующей нас отдаленности. Опрос на этом этапе проводится итеративным образом, а именно каждый раз выявляется фактор, способный вызвать изменение, а затем спрашивается, что может быть причиной изменения данного фактора. Конечным результатом данного этапа после проведения итераций будет дерево целей. Это будет, в частности, дерево целей, специфическое для рассматриваемой области в течение интересующего нас периода времени. Однако в отличие от большинства других деревьев целей самый нижний уровень «основополагающих причин» должен состоять из небольшого числа многократно повторяемых элементов. Последние суть ключевые элементы, которые детально изучаются на последующих этапах опроса. В проведении данного этапа опроса могут помочь следующие специальные вопросы.
а) Каким образом может измениться данная общая изучаемая область? При этом мы исследуем интересующую нас область или предмет и пытаемся выявить формы их изменения. Эти формы можно разделить на изменение величины, состава и характера. Изменение величины относится к таким показателям, как численность, физический размер, уровень возможностей и т. п. Изменения состава могут включать изменения пропорций различных компонентов, добавление или исключение компонентов. Изменения характера означают изменения в организации или взаимосвязей компонентов. По выявлении
536
возможных форм изменений мы подготовлены к следующему шагу.
б) Что может вызвать данные изменения? Теперь мы изучаем каждую из возможных форм изменений с целью выявления возможных причин изменений. Следует указать, что многие возможные причины изменений сами по себе могут оказаться недостаточными и даже не необходимыми для того, чтобы изменение произошло. Они могут оказаться лишь способствующими изменению. И тем не менее их следует включить в рассмотрение. В помощь выявлению таких причин мы принимаем в расчет тот факт, что техника не существует в вакууме, а связана с окружающей обстановкой. Каждый элемент окружающей обстановки может оказаться причиной или препятствием для изменения. Следовательно, нам будет легче выявить причины изменений путем расчленения окружающей обстановки на ряд аспектов. Мы воспользуемся совокупностью аспектов, впервые введенных в гл. 3. В гл. 3 мы касались сходства ситуаций в отношении каждого аспекта; здесь же, наоборот, мы будем определять возможные изменения в каждом из аспектов существующей окружающей обстановки. Ниже мы рассмотрим каждый аспект отдельно и определим, каким образом он может вызвать изменение или помешать ему.
Технологический аспект. Каждая технология связана с конкурирующими, поддерживающими, дополняющими областями технологии. Мы уже знакомились с примерами конкурирующей технологии, которая может вызвать исчезновение конкретной рассматриваемой области технологии. Изменения в поддерживающей или дополняющей технологии также могут оказать воздействие, либо позволяя, либо требуя изменений рассматриваемой технологии. При опросе Относительно технологического аспекта полезно задать следующие вопросы. Произойдут ли изменения в конкурирующей технологии? Если да, то как это повлияет на конкурентоспособность прогнозируемой и конкурирующей технологии? Имеется ли возможность практической реализации технологии, ныне находящейся в эмбриональном состоянии? Может ли оказать воздействие комбинация достижений в нескольких областях? Требуются ли для обеспечения прогнозируемой технологии другие виды технологии (например, для ее производства, технического обслуживания, энергоснабжения, транспортировки)? Если да, то каковы возможные изменения в поддерживающей технологии? Должна ли прогнозируемая технология оставаться совместимой с существующими видами технологии (например, в отношении частоты энергоснабжения, ширины полосы частот, физических размеров)? Если да, то какие изменения могли бы произойти в этой дополняющей технологии?
Экономический аспект. Данный компонент окружающей обстановки имеет отношение к затратам и доходам. Изменения абсолютного или относительного уровня издержек или доходов могут вызвать изменения в технике. Например, устойчивое снижение издержек воздушного сообщения внесло перемены в технику «трансокеанского передвижения людей».
537
В отношении этого аспекта полезно задать следующие вопросы. Изменятся ли издержки производства, использования или эксплуатации данного вида техники? Изменится ли общий экономический климат? Будет ли обеспечено финансирование в масштабах, необходимых для осуществления интересующего нас потенциального изменения? Будут ли установлены, увеличены, уменьшены или прекращены правительственные субсидии? Изменится ли размер потенциального рынка?
Управленческий аспект. В любой данный момент времени существует лучший уровень техники управления, который ограничивает размер и сложность предприятий, которые поддаются управлению. Изменения в уровне управления могут либо заставить, либо произвести, сделать возможным изменения в технике. Уже упоминалось изобретение усовершенствованного метода управления — метода ПЕРТ, связанного с проектом ракеты «Поларис». В отношении управленческого аспекта можно задать следующие полезные вопросы. Потребовал бы возможный научно-технический сдвиг организации предприятий, по своим масштабам выходящим за пределы возможностей современной техники управления, или специальных управленческих групп, ответственных за его возникновение? Произойдут ли изменения в возможностях управления, которые заставят отказаться от современной технической практики? Произойдут ли такие изменения в управлении, которые дадут возможность принять виды техники, прежде не поддававшиеся управлению?
Политический аспект. Политический аспект неизбежно влияет на техническое развитие. Некоторые из его эффектов зачастую косвенные и неожиданные. Уже упоминались ограничения, наложенные на проект «Плаушер», предназначенный для разработки техники ядерных взрывов в мирных целях, таких, как проведение каналов и сооружение гаваней. Осуществление проекта было задержано потому, что успешность проекта могла бы представить угрозу для гораздо более важных целей, таких, как запрещение атомных испытаний и договор о нераспространении ядерного оружия. С другой стороны, исследования и разработки в области сейсмологии и ее приложений стимулировались в 60-х годах поисками средств контроля за соблюдением запрещения подземных ядерных испытаний. Другим примером является проект «Орион», целью которого была разработка «космического летательного аппарата, приводимого в движение атомными бомбами». Это должен был быть космический летательный аппарат, который периодически взрывал бы позади себя «ядер-ную капсулу». Сила взрыва передавалась бы системе «толкающей платформы» и пружин и использовалась бы для ускорения аппарата. Уже одних проблем испытания аппарата было бы достаточно, чтобы возбудить сомнения людей, заинтересованных в запрещении ядерных испытаний. Еще более угрожающей была идея создания хотя бы и малого числа этих аппаратов, летающих в космосе и несущих десятки или сотни «ядерных капсул», каждая из которых эквивалентна ядерной бомбе небольшой мощности. Проект движимого бомбами кос
538
мического корабля просто неосуществим в условиях нынешнего политического климата. Однако не все примеры влияния политики на техническое развитие связаны с использованием атомной энергии. Разработка большегрузного вертолета, известного под названием «летающий кран», была ускорена крупномасштабными наземными военными операциями США во Вьетнаме. В течение некоторого времени этот вид техники находился в состоянии технической осуществимости. Для перевода его в состояние практического использования потребовалось возникновение политической проблемы войны. И наконец, Симмондс указал, что рост размеров нефтеналивных танкеров имел легко прогнозируемую тенденцию до Суэцкого кризиса в 1956 г., после чего он резко подскочил до новой кривой тенденции, которая была на 70% выше первой, но шла параллельно ей [2]. В связи с закрытием Суэцкого канала и желанием нефтяных компаний не зависеть от него возрос спрос на танкеры с большим радиусом действия. Это требование вызвало увеличение размеров танкеров примерно на 70%, после чего темп роста вновь вернулся к прежнему значению.
В отношении политической среды можно задать два основных вопроса. Кто получает выгоду? Кто несет убытки? Однако эти вопросы полезно было бы несколько конкретизировать. Произойдут ли изменения в задачах и обязанностях существующих организаций? Будут ли созданы новые организации, выполняющие задачи и обязанности, в настоящее время ни на кого не возложенные? Изменятся ли позипии политического руководства? Существует ли возможность изменения политического руководства, особенно в результате смерти или выхода в отставку длительно работающих руководителей ведомств? Какова вероятность, что новое руководство займет другую позицию? Вероятны ли изменения государственного стимулирования или ограничения технического развития? Существует ли личная заинтересованность либо в сохранении современного научно-технического уровня, либо в его изменении? Если да, то кто получит выгоду от этого сохранения? А кто от изменения? Кто понесет убытки при сохранении уровня? А кто при изменении его? Будут ли изменения в технике способствовать или угрожать достижению определенных политических целей, которые сами по себе не имеют отношения к технике? Будет ли поддерживать или угрожать каким-нибудь политическим целям признание изменений в технике, имеющих некоторый определенный источник?
Социальный аспект. Техника используется обществом и будет подвергаться его воздействию. Поэтому необходимо исследовать социальный аспект окружающей обстановки, с тем чтобы выявить возможные социальные причины изменений в технике. Например, рост населения США повлиял на многие области техники, включая транспорт, связь и электроэнергетику. Как абсолютный размер, так и приспособляемость этих видов техники возросли в результате увеличения численности населения. Полезно задать следующие вопросы относительно данного аспекта. Произойдут ли изменения
539
в численности населения? Изменится ли возрастная структура населения? Изменится ли географическое размещение населения? Произойдут ли изменения в основных общественных институтах, таких, как семья, школа, деловой мир, правительство? Произойдут ли изменения в «идеальном образе» общества, которое оно составило само о себе?
Культурный аспект. Здесь мы касаемся ценностей, которых придерживается общество в целом или его основные группы. Эти ценности могут оказать огромное влияние на степень научно-технических сдвигов. Ценностная ориентация на успех, экономический рост, прогресс, вероятно, будет выражаться в ускорении темпа технического развития. Если общество придает этим ценностям небольшое значение, то, вероятно, техническое развитие будет осуществляться замедленно. Относительно данного аспекта окружающей обстановки полезно задать следующие вопросы. Имеются ли признаки возможного крупномасштабного изменения в системе ценностей всего общества или какой-либо из его основных составных частей? Существуют ли различия в ценностях, которых придерживаются различные общественные группы? Могут ли демографические или иные сдвиги изменить относительный вес групп, придерживающихся различных систем ценностей?
Интеллектуальный аспект. Здесь мы коснемся ценностей, которых придерживаются интеллектуальные лидеры общества. Признанные этими интеллектуальными лидерами ценности могут существенно повлиять на ход развития науки и техники, поскольку интеллектуальные лидеры могут оказывать непосредственное воздействие на процессы принятия решений и распределения ресурсов, а также могут мобилизовать общественное мнение на решение вопросов, по которым общественность еще не сформулировала своего мнения.
Полезно задать следующие вопросы относительно данного аспекта. Произойдут ли изменения в ценностях, признанных интеллектуальными лидерами общества? Изменится ли. состав интеллектуального руководства общества по таким причинам, как смерть, выход в отставку, провал при назначении на новую должность, географическое перемещение или переезд отдельных лиц и т. д.? Произойдут ли изменения в ценностях, принятых интеллектуальным руководством, по причинам преходящего характера?
Этический аспект. Как индивидуумы, так и группы склонны к суждению о правильности и неправильности событий и положений. Это суждение основывается на этических соображениях. Поэтому эти соображения надо учитывать при оценке вероятности перемен. Например, многие возможности, обрисованные Тейлором в его книге «Биологическая бомба замедленного действия» [4], поднимают серьезные этические вопросы о том, следует ли их разрешать или они должны быть обязательными.
Относительно данного аспекта полезно задавать следующие вопросы. Возможны ли изменения в этической позипии, которая поддерживала или терпела современную практику? Какова вероят
540
ная реакция этических групп на конкретные возможные изменения? Вероятно ли отступление от этических позиций, которые до сих пор препятствовали переменам?
Экологический аспект. До недавнего времени соображения экологического характера не имели принципиального значения при рассмотрении возможности научно-технического развития. Однако весьма вероятно, что эти соображения будут играть более важную роль в будущем, причем они становятся более существенными, чем чисто научно-технические соображения. Например, к 1970 г. беспокойство о загрязнении атмосферы автомобилями и реактивными самолетами достигло такого уровня, что за счет увеличения стоимости и ухудшения функциональных характеристик оба типа транспортных средств пришлось оборудовать устройствами, ограничивающими загрязнение. Это явление вполне может повториться в будущем и по отношению к другим видам техники.
Относительно данного аспекта полезно задать следующие вопросы. Вероятно ли, что экологический эффект современной практики вызовет перемены? В чем будет состоять экологический эффект конкретного возможного изменения? Первоначальный эффект? Долгосрочный эффект, если техника будет эксплуатироваться в широких масштабах? Имеется ли альтернатива с меньшим экологическим эффектом при относительно небольших дополнительных издержках и незначительном снижении уровня функциональных характеристик?
Проведя анализ каждой формы изменений в отношении рассмотренных аспектов окружающей среды, мы выявили несколько факторов, которые, по-видимому, могут вызвать изменения в прогнозируемой технологии. Далее мы переходим к следующему шагу.
в) Для каждого из выявленных факторов мы повторяем данный процесс. Мы спрашиваем, что может вызвать изменение данного фактора? Затем следует изучить каждый фактор с точки зрения соответствующих компонентов окружающей среды для того, чтобы определить, какие именно факторы могут вызвать изменения рассматриваемого фактора. Эта итеративная процедура повторяется для стольких уровней, сколько необходимо для достижения в опросе совокупности «основополагающих» причин, которые не считаются заслуживающими дальнейшего изучения.
г) Каковы ключевые элементы в рассматриваемой области? При достижении конца итеративного процесса опроса относительно основных причин, а именно совокупности «основополагающих» причин, обычно случается, что эти причины по нескольку раз встречаются на самом нижнем уровне дерева целей. Тогда эти повторяющиеся причины и являются ключевыми элементами рассматриваемой области. Конечно, тот фактор, который встречается только один раз, также может быть ключевым элементом, если эффект его достаточно велик.
Опрос относительно уместности. На предыдущем этапе мы выявили ключевые элементы изучаемой области. Теперь же мы впервые
541
рассматриваем фактический прогноз, который пытаемся опенить. Имеется три тийа ключевых элементов: 1) уместные и учтенные, т. е. элементы, которые оказались ключевыми и были включены в прогноз; 2) уместные, но неучтенные, т. е. те элементы, которые являются ключевыми, но которые упущены; 3) неуместные, но учтенные. т. е. те элементы, которые не имеют отношения к делу, но включены в прогноз. Затем элементы, оказавшиеся уместными и учтенными, на следующем этапе оцениваются на предмет их достоверности. Следует указать, что наличие неуместного или отсутствие уместного материала не обязательно говорит об ошибке в прогнозе. Первоначально прогноз мог быть составлен с какой-то иной целью или для другой исследуемой области, которая только частично совпадает с интересующей нас областью.
Опрос относительно достоверности. Вся информация, оказавшаяся как уместной, так и учтенной в прогнозе, должна быть теперь оценена на достоверность. Это касается не только подразумеваемых фактов, но также и допущения и использованных методов. Никакой прогноз не следует принимать за чистую монету.
а) Воспроизводим ли метод? Воспроизводимый метод — это процедура, этапы которой может повторить любой человек, а не только автор прогноза. Если какие-нибудь этапы методики включают интуитивные или экспертные суждения, то метод не воспроизводим. Это утверждение не означает, что не следует пользоваться интуицией, а означает то, что достоверность интуиции не может служить предметом внешней оценки. Лицо, принимающее решения, которое использует прогноз, имеет право знать, какая часть методики невоспроизводима.
б) Формально непротиворечива ли использованная логика? Раз было определено, что метод воспроизводим, то единственный полезный вопрос, который еще можно задать относительно его, — это является ли метод формально непротиворечивым. Это связано с тем, что основной критерий формальной непротиворечивости состоит в том, что выводы должны быть необходимым следствием посылок или допущений. Если использован воспроизводимый метод, его следует проверить с точки зрения правил формальной логики. В методике или в ее конкретных приложениях могут быть обнаружены такие логические ошибки, как логический круг, уклонение от сути вопроса, недостаточное основание и т. д. Наличие логической ошибки сделает недостоверными все выводы, следующие за тем местом, где она совершена. Этот вопрос не касается эмпирических логических умозаключений, таких, как индукция, поскольку сделанные в них выводы не следуют из данных с необходимостью, а всего лишь вероятны.
в) Каковы допущения? Термин «допущение» относится ко всем законам, принципам, аксиомам, гипотезам, теориям и посылкам, положенным в основу прогноза. В случае использования воспроизводимых методов такое выявление допущений специально предназначено для учета допущений, связывающих прошлые данные с будущим
542
поведением. Если, например, предполагается конкретный закон роста, то факт принятия данного допущения должен быть сделан явным. Особенно важны любые допущения, только подразумеваемые в прогнозе, но не высказанные явно. Необходимо выявить их и сделать явными.
г) Охарактеризованы ли допущения должным образом? На следующем шаге будет проверяться обоснованность допущений. Это можно сделать только в отношении допущений, охарактеризованных должным образом. В частности, в допущении должны быть определены условия, при которых оно применимо или неприменимо, и данные, необходимые для подтверждения или опровержения его. Если допущение охарактеризовано недостаточно, то невозможно определить достоверность выведенных из него заключений. Ниже даны некоторые вспомогательные вопросы, которые могут помочь выяснить, адекватны ли определения.
1) Данное допущение — статическое или динамическое? Статические допущения относятся к состояниям или условиям, и для них должен быть конкретно определен момент времени, на который они справедливы. К динамическим допущениям относятся утверждения относительно темпа, ускорения, последовательности, задержки или причинной связи. Для всех динамических допущений должен быть конкретно определен вид изменения и период времени, в течение которого происходит данное изменение. Статическое допущение, верное для одного момента времени, может оказаться недостоверным в применении к некоторому другому моменту времени. Динамическое допущение, справедливое в течение некоторого периода времени, может оказаться ненадежным в применении к другому периоду времени.
2) Данное допущение — реалистическое или гуманистическое? Реалистические допущения относятся к явлениям, по существу независимым от человеческого мнения. К ним относятся данные о физическом мире или прошлых действиях человеческих существ. Гуманистические допущения относятся к ценностям, представлениям, будущим действиям, намерениям, целям человека и т. д. В гуманистическом допущении должна быть конкретно определена группа или индивидуум, к которым оно относится, поскольку допущение может оказаться неверным по отношению к другой группе или индивидууму. Для допущений относительно стоимости, ценности, издержек или риска должно быть точно определено, к кому они применяются.
д) Насколько обоснованы допущения? Выявив допущения, лежащие в основе прогноза, и охарактеризовав их надлежащим образом, мы теперь можем приступить к проверке их обоснованности. Существует два способа такой проверки: подтверждение авторитетом и подтверждение данными.
1) Является ли данное допущение необходимым следствием соответствующих законов, принципов и аксиом или оно поддерживается неким экспертом в рассматриваемой области? Ответ «нет» означал бы, что допущение отклонено и поэтому несостоятельно. Ответ
543
«да» означал бы только, что мы перенесли вопрос на шаг назад. Законы, принципы и аксиомы или экспертное суждение предлагаемого специалиста должны быть подвергнуты сомнению. Хотя вопрос о том, насколько «далеко зайти» в исследовании последовательности законов или экспертов, решается на основе субъективного суждения, мы приходим к положению, в котором обоснованность закона или экспертизы либо принимается на веру, либо может быть определена эмпирически. В последнем случае подтверждение авторитетом превращается в подтверждение данными, что мы ниже и рассматриваем.
2) Какие имеются данные для подтверждения или опровержения допущения? Мы сделали явными допущения, лежащие в основе прогноза, и обеспечили себе их адекватную характеристику. Теперь их надо подвергнуть эмпирической проверке. Заметим, однако, что мы пытаемся оценить прогноз. Полное подтверждение возможно только в будущем и даже тогда может оказаться невозможным (например, парадокс самоосуществления или самоаннулирования). Поэтому вопрос о достаточности имеющихся данных для обоснования допущения решается на основе суждения. Например, общепринятые научные законы обычно можно считать обоснованными. Предполагаемые изменения ценностей, которых придерживаются другие люди, могут оказаться, однако, чрезвычайно недостоверными. Суждению относительно достаточности данных может оказать помощь ряд дополнительных вопросов, представленных ниже.
е) Имеют ли отношение данные факты к рассматриваемому допущению? Иными словами, следует поставить вопрос о том, соотносятся ли имеющиеся данные с характером допущения. Здесь применены следующие критерии:
1) Данные для подтверждения или опровержения статического допущения должны быть получены для конкретного момента времени, определенного данным допущением (этот момент может быть определенным этапом динамического процесса).
2) Данные для подтверждения или опровержения динамического допущения должны собираться последовательно по ходу времени или процесса. Частота наблюдений и длительность периода времени для сбора данных должны соответствовать характеру допущения.
3) Данные для подтверждения или опровержения реалистического допущения (факта) должны собираться, обрабатываться и представляться таким образом, чтобы по возможности исключить опенку человека и его предубеждений. Это важно, потому что вера или неверие людей не имеют отношения к реальной действительности. Включение человеческих оценок послужит только уменьшению достоверности предполагаемых фактов.
4) Данные для подтверждения или опровержения гуманистического допущения (например, относительно ценностей или представлений некоторого лица или группы) должны быть получены на основе изучения поведения, письменных и устных высказываний или группы, к которым относится данное допущение. Различные группы людей
544
могут истолковывать одни и те же действительные факты по-разному и могут иметь различные взгляды насчет того, что желательно и что нежелательно. Единственным действенным способом определения того, во что верят другие люди и что они представляют, является изучение их образа действия. В особенности следует избегать ошибки, приписывая другим свои собственные ценности или предполагая, что они воспринимают действительность точно так же, как мы.
ж) Насколько точны данные? Этот вопрос ставит проблему, насколько хорошо мы знаем то, что нам кажется известным. Существует два источника ошибок: неопределенность наблюдения или измерения и сознательное или невольное искажение.
1) Неопределенность наблюдения. Присуща любому воспринимающему устройству. Но в естественных науках эту неопределенность обычно можно оценить. В социальных науках оценка ее может оказаться сложнее, так как акт измерения может изменить объект измерения (человеческие ценности, представления и т. п.). В каждом случае необходимо оценивать эту неопределенность конкретных имеющихся данных.
2) Неопределенность измерений. Может возникнуть даже при точно наблюдаемых данных. Источники ошибок: округление, агрегирование, выборка из большей совокупности и т. д.
3) Сознательное искажение. В данном случае результаты наблюдений искажают так, чтобы они соответствовали существующим человеческим ценностям. Следует выявить ведомство (лицо или группу), которое собирает данные, и изучить его прошлую деятельность с целью определения возможных «пристрастий», которые можно потом соотнести с результатами наблюдений.
4) Невольное искажение. Вызывается философией, культурой, идеологией и т. п. наблюдателя. Имеет своим источником такие факторы, как «самоочевидная правда» культуры, бесспорные аксиомы научной дисциплины или скрытые допущения популярной философии. Подобное бессознательное искажение проявляется как в отборе, так и в классификации данных, и его чрезвычайно сложно выявить, особенно в том случае, когда лицо, оценивающее прогноз, само разделяет бессознательные предположения собирателей данных. Однако в этом необходимо разобраться особенно тогда, когда прогноз касается действий людей, которые могут и не разделять бессознательных предположений других.
з) Подтверждают или опровергают рассматриваемое допущение имеющиеся данные? Предположения о будущих условиях никогда нельзя опровергнуть или подтвердить на основе имеющихся данных. Лицо, оценивающее прогноз, должно по своему мнению определить, принять ему или отвергнуть допущение, исходя из имеющихся данных. Предположения о прошлых и нынешних условиях в принципе можно подтвердить абсолютно точно, но может оказаться неоправданным сбор «всех» необходимых данных. Кроме того, данных о прошлом может больше не быть в наличии (в результате смерти очевидцев, уничтожения записей и т. д.). И здесь вновь
545
следует воспользоваться субъективным суждением для ответа на вопрос, достаточно ли имеющихся данных для принятия решения относительно рассматриваемого допущения. В некоторых случаях всех данных, которые можно было получить в пределах отведенного времени или выделенных средств, может оказаться все еще недостаточно для определения достоверности предположения. В этом случае предположение и все его следствия должны быть оценены как имеющие неопределенную достоверность.
На этом мы завершаем описание опросной модели. Напомним четыре основных этапа.
1. Опрос относительно потребности. Решение анализируется с целью определения того, какой прогноз нужен, что он должен включать, насколько точен он должен быть и на какой период времени должен быть сделан прогноз.
2. Опрос относительно основной причины. Элементы, которые на предыдущем этапе были определены как необходимые части прогноза, анализируются с целью выявления причин изменений.
3. Опрос относительно уместности. Анализируется сам прогноз с целью определения того, сколько в нем содержится информации относительно факторов, которые были ранее определены как влияющие на прогнозируемые объекты.
4. Опрос относительно достоверности. Элементы информации, прежде определенные как необходимые, так и фактически наличествующие в данном прогнозе, оцениваются на предмет их достоверности.
Задавая эту упорядоченную последовательность вопросов относительно изучаемой области и данного прогноза, мы проводим оценку уместности и достоверности последнего. Весьма уместный для изучаемой области и весьма достоверный (т. е. дающий обоснованные выводы из лучших имеющихся данных) прогноз чрезвычайно полезен в качестве входной информации для принятия решения. Заметим, что это не претензия на обоснованность прогноза в любом отношении. Этим утверждением мы советуем руководителю воспользоваться этим прогнозом при принятии решения относительно прогноза. Иными словами, лицу, принимающему решения, вероятно, будет лучше использовать прогноз, чем отвергнуть или проигнорировать его. Если прогноз оказался неуместным или недостоверным или и тем и другим, то мы советуем руководителю отвергнуть его. Если предмет достаточно важен, а имеющийся прогноз недостаточно уместен или достоверен, то мы очень советуем руководителю начать подготовку другого, более полезного прогноза.
3. СЦЕНАРИЙ
Ниже мы рассмотрим применение опросной модели на конкретном примере. В реальном случае мы, конечно, находим лицо, принимающее решения, которое связано с данной ситуацией и столкнулось
546
с проблемой оценки представленного ему прогноза. В нашем же примере—ситуация обратная. Был выбран прогноз для оценки, главным образом исходя из соображений его пригодности и удобства, и нужно определить гипотетическое лицо, принимающее решения, и гипотетическую ситуацию, чтобы провести оценку прогноза. Таким образом, проведенный анализ носит несколько искусственный характер. Об этом свидетельствует в первую очередь то, что невозможно привести фактические данные того объема и характера, которые были бы доступны реальному лицу, принимающему решения. С другой стороны, именно искусственность примера позволяет нам представить его в виде, при котором на первый план выдвигается оценка, а не принятие решения, поэтому пример может сослужить хорошую службу.
Мы взяли следующий сценарий. Один из руководителей самолетостроительной компании «Хайфлай» ответствен за принятие решения в недалеком будущем относительно числа и времени разработки и производства новых моделей самолетов, которые компания будет поставлять на внутренние авиалинии США. Его решением может быть отсрочка в принятии решения на определенный срок до тех пор, пока не появится дополнительная информация. Этот руководитель должен оценить рынок для различных моделей самолетов, которые могут быть разработаны, момент времени, в который они должны быть выброшены на рынок, норму производства и длительность выпуска серии, которые следует планировать компании. Он проявляет интерес к одному из видов поступающей информации для принимаемого им решения, а именно к сведениям относительно рынка воздушных сообщений, и особенно к сведениям о количестве рентабельных пас-сажиро-миль, налетанных на внутренних коммерческих авиалиниях США. Прогноз этого рынка выпускает ежегодно Федеральное авиационное агентство (ФАА) США, и нужно оценить последнее его издание (для 1969—1980 финансовых годов). Прогноз ФАА следует оценить исключительно с точки зрения его полезности для самолетостроительной компании «Хайфлай» при принятии конкретного решения .
Сразу же следует оговорить, что ни одно из нижеследующих замечаний не было сделано с целью опорочить сам прогноз или ФАА. ФАА публикует ежегодный прогноз и предоставляет информацию о данных, которые вошли в него, а также о допущениях, на которых основан прогноз. Прогнозы публикует ряд государственных ведомств, но при этом читателям не сообщаются ни лежащие в его основе данные, ни основные предположения. Другие государственные ведомства публикуют серии прогнозов, причем каждый прогноз основан на различной комбинации допущений, но не сообщается, какую из этих комбинаций ведомство считает наиболее вероятной. Прогноз ФАА из-за его недвусмысленности в большей мере открыт для критики по конкретным пунктам, но тем самым он представляет большую ценность для потребителя. «Бесстрашный прогноз» ФАА следует считать одним из самых полезных прогнозов, выпускаемых правительством США.
547
Оценка прогноза будет проведена путем поэтапного прохождения через опросную модель: определения того, какая информация нужна, каковы причины изменений, сколько относящейся к делу информации содержится в прогнозе, насколько достоверна эта информация. Это дает возможность сделать вывод о полезности прогноза лицу, принимающему решения, в самолетостроительной компании «Хайф-лай».
Опрос относительно потребности. Здесь мы попытаемся точно определить, какой характер прогноза требуется с тем, чтобы в дальнейшем сравнить эти требования с оцениваемым фактическим прогнозом.
1. Кому нужен прогноз? Этот прогноз требуется самолетостроительной компании «Хайфлай».
2. Что нам интересно знать о будущем? Мы хотим знать потребности в новых самолетах для того, чтобы в соответствии с прогнозом мы могли составить календарный план внедрения и производства новых моделей. Мы допустим, что эти потребности авиалиний будут основаны, по крайней мере частично, на спросе путешествующей публики на воздушные сообщения. Таким образом, мы будем заинтересованы узнать количество рентабельных пассажиро-миль, которые будут налетаны на внутренних коммерческих авиалиниях США.
3. Насколько сильна наша потребность в прогнозе? Для этого нужно, с точкр зрения компании «Хайфлай», оценить издержки как переоценки, так и недооценки спроса на новые самолеты со стороны авиакомпаний.
а) Издержки недооценки потребностей. В настоящее время мы создаем оборудование, необходимое для производства конкретных моделей самолетов. Значительная недооценка рынка новых самолетов, вероятно, означала бы, что мы слишком задержались с внедрением новых моделей вместо тех, которые мы производим в настоящее время. Перед лицом конкуренции со стороны более новых моделей других производителей мы не смогли бы продавать ныне производимые нами самолеты. Это значило бы не только потери продаж и прибылей, но и увольнение квалифицированных рабочих, поскольку мы не могли бы предоставить им работу. Это представило бы угрозу существованию компании в будущем. Умеренная недооценка потребностей означала бы, что мы имели бы готовые новые модели, но, возможно, не совсем вовремя. Мы запаслись бы оборудованием для меньших норм производства, чем фактически требовалось. Это привело бы к некоторым потерям в продажах в пользу конкурентов, сумевших удовлетворить требованиям на более ранние даты поставки. Попытка ускорить производство привела бы к увеличению издержек, тем самым сократив прибыль от проданных самолетов. Таким образом, умеренная недооценка повлекла бы сокращение прибылей по сравнению с правильной оценкой.
б) Издержки переоценки потребностей. Умеренная переоценка опроса означала бы, что новые модели, возможно, были бы готовы
548
слишком рано и, таким образом, в техническом отношении уступали бы моделям конкурентов, которые внедряют свои новые модели своевременно. В результате этого произойдут некоторые потери в объеме продаж и сократится прибыль от одного проданного самолета, так как мы вынуждены будем несколько уменьшить цену, чтобы выдержать конкуренцию со стороны технически более совершенного самолета. Кроме того, мы поставим оборудование в расчете на гораздо большие нормы производства, чем будет требоваться фактически, что означало бы эксплуатацию его при недогрузке мощности с возросшими накладными расходами. Это также сократило бы нашу прибыль. Значительная переопенка означала бы, вероятно, что мы разработали слишком много новых моделей и поставили оборудование для производства намного большего объема, чем фактически требуется. Мы никогда не возместим расходов на разработку некоторых моделей. Это означало бы также списание значительной части оборудования задолго до его полной амортизации. Все это нанесло бы значительный ущерб прибылям компании. Кроме того, мы набрали бы лишних рабочих, которых пришлось бы уволить. И наконец, потери, возможно, затруднили бы нам выделение средств для разработки следующего поколения коммерческих транспортных самолетов, что представляло бы угрозу для наших долгосрочных перспектив.
Таким образом, как недооценка, так и переоценка плохи, а возможно, что недооценка хуже. В любом случае оправданы значительные усилия с целью составления более точного прогноза, так как потенциальные дополнительные прибыли от точного прогноза могут быть очень большими.
Следует отметить, что в реальном случае у руководителей самолетостроительной компании «Хайфлай» имелись бы данные, которые можно было бы использовать для количественной оценки ожидаемых потерь из-за определенной ошибки прогноза. В реальном случае следует получить эти количественные оценки. На их определение следует затратить усилия, достаточные для того, чтобы их точность оказалась сравнимой с точностью, требующейся от прогноза.
4. На какой период времени нам нужен прогноз? Его определяют, исходя из двух соображений. Во-первых, исходя из времени, необходимого для перевода самолета с этапа проектирования, через этапы создания прототипа, выдачи свидетельства ФАА, вплоть до этапа производства. Во-вторых, исходя из длительности периода времени, в течение которого самолет все еще будет конкурентоспособным, что частично определяет запланированную длительность выпуска серии и норму производства. В прошлом в компании «Хайфлай» затрачивалось в среднем четыре года, начиная от проектирования и кончая коммерческим внедрением, а период производства новой модели продолжался в среднем примерно пять лет после коммерческого внедрения. Таким образом, мы имеем дело с периодом времени по крайней мере в девять лет, если решение относительно начала проектирования новой модели должно быть принято именно сейчас.
549
Если же такое решение должно быть отложено на некоторое время, то это время следует прибавить к периоду прогнозирования. (Следует заметить, что, хотя эти временные интервалы не являются неразумными для авиационной промышленности в целом, они могут не иметь силы для отдельных компаний. В качестве отправного момента для этих оценок в каждом конкретном случае следует использовать собственные фактические данные.)
Опрос относительно основной причины. Здесь мы попытаемся выявить причины изменений в прогнозируемых объектах, а именно в количестве рентабельных пассажиро-миль, налетанных на внутренних коммерческих авиалиниях США.
Мы начнем с выявления двух типов изменений, возможных у рассматриваемой переменной: изменение величины и изменение состава. Общее количество рентабельных пассажиро-миль может изменяться по абсолютной величине, а также в отношении распределения его по различным типам перевозок. Затем мы попытаемся выяснить факторы, которые могли бы повлиять на каждую из этих разновидностей изменений. Мы также выявим причины изменений этих факторов и будем продолжать подобный процесс до тех пор, пока не достигнем некоторого фактора, который мы можем считать основополагающим в том смысле, что далее не стоит продвигаться в деле определения причин изменения более низкого уровня.
Результатом этой последовательности итераций опроса относительно основной причины будет два дерева целей, изображенные на рис. 108 и 109. На рис. 108 показана последовательность факторов, вызывающих изменение обшего количества рентабельных пассажиро-миль. На рис. 109 показана последовательность факторов, вызывающих изменение состава этого общего количества.
В качестве примера проследуем по одной из ветвей дерева целей. На количество рентабельных пассажиро-миль оказывает влияние общая численность населения (чем больше людей, тем больше тех, которые, вероятно, пожелают летать), пропускная способность системы (недостаточная пропускная способность ограничит число полетов), величина и тип конкуренции со стороны других видов транспорта и связи (их можно использовать вместо воздушных перевозок). На конкуренцию со стороны других видов сообщения влияют современный уровень телевизионной связи (которую в некоторой степени можно использовать вместо воздушного сообщения), государственная транспортная политика и структура налогообложения (поскольку субсидии и налоги, как, например, налог на право собственности на полосу отчуждения железных дорог, оказывают различное влияние на различные виды транспорта), степень содействия воздушным перевозкам с помощью рекламы и других средств, современный уровень скоростного наземного транспорта (который может в некоторых случаях заменять воздушный транспорт). На скоростной наземный транспорт в свою очередь оказывает воздействие деятельность конгресса США, министерства транспорта и администрации железных дорог.
550
Население 1.1.1
Пропускная способность
1.1.2
Г7777
11.1.2.3 И.1.2.4
РентаВель1, ные пасса-\1.0 жиро-мили |
Количество 1.1
ШП
Конкуренция со стороны других 1.1.3 видов транспорта
17Ш
Величина [Пассажир- №зропорты\ [РегцпшВа- пп„,наа \ Транспорт-] [Содействие впздишнп- гкирпзпгР число й про- Hite Воз- дальняя наяполити1, воздишным
пискнаяспо1. душного связь каистрик-\ rnnSH,„M
лд>лота\ вокзалы ёр^ость)| движения] ]mypaHttmt сооощениям
I [' I |' I \l.124.1 \t1.2.4.2
[Точность
HoeoS№] оамолето-ния с земли вождей и я
rara»J«
Скоростной наземный транспорт
Вождения
НИОКР Установка
Города
Авиалинии
Конгресс
ФАА
Конгресс
ФАА
Конгресс
АВиали-нии
Железные дороги
АОиали-нии
Конгресс
Города Конгресс
ФАА
Конгресс
Авиапи-
Кинистерство
ни и транспорта
Конгресс
Министерство транспорта
Рис. 10 8. Дерево целей, показывающее факторы, вызывающих изменение общего количества рентабельных пассажиро-миль
Рис. 10 9. Дерево целей, показывающее факторы, влияющие на изменение
количества частных авиапутешествий
Точно таким же образом можно проследить и все прочие ветви деревьев, изображенных на обоих рисунках. На каждом шагу задают вопрос: «Какой фактор может вызвать изменение в данном элементе?» На самом нижнем или «основополагающем» уровне дерева целей мы обнаружим одинаковые элементы, повторяющиеся несколько раз. В нашем случае это авиакомпании, конгресс США, ФАА, ВНП, население. В общей картине все они оказались весьма значимыми факторами.
Полный анализ дерева целей приведен в приложении к настоящей главе. Читателю следует заметить, что в гипотетическом примере приведенного вида остается мало места для детального анализа. Поэтому анализ в приложении предназначен больше для иллюстрации метода и подхода, чем для сообщения читателю каких-либо сведений относительно авиационного транспорта. Однако в реальном случае следует предпринять гораздо более исчерпывающий анализ, чтобы гарантировать выявление всех существенных факторов на всех уровнях причинной обусловленности. Приведенный в приложении анализ будет совершенно недостаточным для случая принятия решения, касающегося нескольких сотен миллионов долларов и возможного продолжения существования крупной корпорации.
Если бы мы намеревались составить нашу собственную прогнозную модель, то мы бы далее выявили истинную сущность причинных зависимостей на каждом уровне дерева целей и выявили бы данные о величине и направлении воздействий различных факторов. Но вместо этого мы оцениваем рассматриваемый прогноз. Поэтому мы интересуемся, в какой степени в этом прогнозе учтены различные
552
факторы, которые мы нашли связанными с определением величины и состава рентабельных пассажиро-миль.
Опрос относительно уместности. Здесь мы исследуем прогноз на предмет определения таких элементов, которые 1) уместны и учтены, 2) уместны, но не учтены, 3) неуместны, но учтены.
Сам прогноз представлен в табл. 34. В правом столбце показан прогноз ФАА, составленный в январе 1969 г. и охватывающий 1969— 1980 финансовые годы. Можно увидеть, что в нем действительно дается прогноз интересующей нас величины — количества рентабельных пассажиро-миль, налетанных на авиалиниях, и что он охватывает период времени, который мы ранее сочли необходимым.
Таблица 34
Прогнозы рентабельности пассажиро-миль, налетанных на внутренних коммерческих авиалиниях США*
Год, на который составлен про1ноз Финансовый год, котором составлен прогноз
1962 1964 1965 1966 1967 1968 1969
1957 23,8
1958 25,5
1959 26,8
1960 30,0
1961 30,5
1962 32,0 33,0
1963 35,0 35,1
1964 38,0 38,2 41,3
1965 41,5 40,0 46,0 47,3
1966 44,0 42,5 49,0 54,2 57,9
1967 45,0 45,0 52,0 59,6 66,1 65,7
1968 47,0 55,0 64,6 74,0 80,2 81,6
1969 49,0 58,0 70,0 81,0 89,5 91,2
1970 51,0 61,0 75,9 89,4 100,0 100,5
1971 82,3 100,0 110,0 111,8
1972 112,0 123,0 125,0
1973 126,0 136,0 139,0
1974 151,0 155,0
1975 61,0 170,0
1976
1977 200,0
1978
1979 258,0 - 260,0
1980 288,0
* Числа над чертой в каждом столбце — фактические данные; под чертой — прогнозы
Методика подготовки прогноза ФАА заключается в следующем. Во-первых, прогнозируется рост ВНП США. Принято, что ВНП будет возрастать с постоянным темпом в 4,25% в год (в постоянных ценах). Затем оценивается доля ВНП, израсходованная на воздушное
553
сообщение. Она получена путем экстраполяции тенденций по прошлым данным и, по предположению, возрастет с 0,6% в 1969 до 0,85% в 1980 финансовом году. Произведение спрогнозированного ВНП и доли ВНП, израсходованного на воздушное сообщение, даст общий доход от пассажирских авиаперевозок в год. Затем оценивается рентабельность на пассажиро-милю, исходя из некоторых допущений относительно структуры оплаты за проезд, уменьшения полетов по первому классу в пользу туристского класса и т. д. В рассматриваемом прогнозе было принято специальное допущение о том, что плата за пассажиро-милю (в постоянных ценах) уменьшается ежегодно на 3% в течение прогнозируемого периода. Затем ежегодный суммарный доход от пассажирских авиаперевозок делят на рентабельность пас-сажиро-миль за каждый год и получают общее ежегодное количество рентабельных пассажиро-миль в каждом году.
Таким образом, мы видим, что в прогнозе учитывается рост ВНП, но специально не учитывается ни рост численности населения, ни позиции ведомств, ответственных за обеспечение необходимых средств. Конкуренция со стороны других видов транспорта учтена лишь неявно в предположении о захвате авиаперевозками все большей доли ВНП. Вся проблема состава перевозок затронута лишь косвенно в предположениях о сдвигах в доходе на пассажиро-милю в результате изменений в предпочтении пассажирами тех или иных мест на самолете. Таким образом, мы находим, что, хотя прогноз и не содержит неуместной информации, в нем содержится только часть уместной информации.
Опрос относительно достоверности. Определив полученную в прогнозе относящуюся к делу информацию, мы затем исследуем достоверность этой информации.
1. Воспроизводимы ли методы? Представленная методика может быть воспроизведена полностью. Всю информацию, необходимую для повторения вычислений, можно получить либо из письменного прогноза, либо из общедоступных источников.
2. Логика формально непротиворечива? Положительный ответ на этот вопрос тривиален. В формально сформулированной модели используется только логика арифметики, которую можно счесть непротиворечивой.
3. Каковы допущения? В методике содержится множество допущений, часть которых сделана явно, а часть подразумевается.
а) ВНП будет продолжать расти на 4,25% ежегодно (в постоянных ценах).
б) Плата за пассажиро-милю на внутренних авиалиниях будет падать ежегодно на 3% (в постоянных ценах) в течение прогнозируемого периода.
в) Доля ВНП, израсходованная на авиаперевозки, будет устойчиво возрастать с 0,6% в 1969 г. до 0,85% в 1980 г.
г) Рост не замедлится из-за перегрузки аэропортов или контрольных ограничений воздушных перевозок.
д) Направление сдвига в перевозках от других видов транспорта
554
в пользу авиационного не изменится в течение прогнозируемого периода.
4. Надлежащим ли образом сформулированы допущения? Пять приведенных выше допущений, по-видимому, сформулированы должным образом для их проверки.
5. Насколько обоснованы допущения? Хотя каждое допущение и можно было бы исследовать весьма подробно, мы ограничимся лишь кратким рассмотрением каждого из них.
а) Рост ВНП. Как следует из представленной в прогнозе информации, очевидно, что ФАА воспользовалось наилучшей имеющейся информацией для выбора именно этого значения темпа роста. Вероятно, это наиболее достоверное значение, которое можно получить.
б) Плата за пассажиро-милю. Это допущение нельзя оценить на основе информации, представленной в прогнозе. Предположительно, у ФАА имеются более детальные данные, которые можно было бы использовать для определения того, приемлемо ли допущение или следует допустить какое-то иное изменение платы.
в) Доля ВНП, израсходованная на авиаперевозки. Это допущение в свою очередь основано на нескольких других допущениях о благосостоянии потенциальных туристов, потребностях в деловых поездках, конкуренции со стороны других видов транспорта. На основе представленных в прогнозе данных невозможно определить обоснованность настоящего допущения.
г) Ограничения на рост, вызванные недостаточной пропускной способностью. Это одно из решающих допущений, лежащих в основе всего прогноза, особенно его долгосрочного аспекта, но оно не затрагивается вовсе. Прогноз не дает возможности оценить его достоверность.
д) Конкуренция со стороны других видов транспорта. Это допущение, хотя оно фактически входит в допущение (в), выделено специально ввиду большого интереса к нему в настоящее время. Наблюдается очевидная концентрация усилий по усовершенствованию наземного транспорта, успешное завершение которых значительно повлияет на воздушное сообщение.
В настоящем примере мы рассмотрели допущения очень кратко. В реальном случае следует потратить большие усилия на проверку допущений, так как мы выше видели, что высокая степень точности прогноза оправдана с точки зрения избавления от крупных потерь. Вероятно, обоснованность только допущения (а) нельзя увеличить с помощью дополнительных усилий. Следует тщательно исследовать допущения (б) и (в). Следует собрать и в максимально возможной степени исследовать отраслевые данные и данные ФАА, так как числовые ошибки, допущенные в отношении этих факторов, непосредственно выразятся в виде ошибок прогноза. Допущения (г) и (д) ставят несколько иную проблему. Фактически в этих допущениях утверждается, что не будет существовать определенных ограничений на рост воздушного сообщения или эффект их будет незначительным. Если эти допущения справедливы, то они фактически не будут учи
555
тываться при расчете прогноза авиаперевозок. Однако если допущения неверны, то следует тщательно оценить их эффект. Ими, по существу, пренебрегли при подготовке прогноза ФАА, а они могут сильно повлиять на рост воздушного сообщения.
Фактическая проверка. Как показывает вышеприведенный анализ, было принято два допущения, не учтенных должным образом в прогнозе. Если эти предположения не осуществятся, то это приведет к сокращению объема воздушных перевозок, в результате чего прогноз переоценит его. Однако в прошлом не наблюдалось значительного ограничения роста воздушных сообщений из-за перегрузки пропускных способностей. Кроме того, железные дороги, автобусные линии, личные автомобили не конкурируют сильно с авиалиниями по тем типам перевозок, для которых обычно используются самолеты. Рост благосостояния привел к увеличению перевозок, и значительная часть этого увеличения приходится на авиалинии, а не на конкурирующие виды транспорта. Поскольку эти потенциальные ограничения роста воздушного сообщения не существовали в прошлом, мы имеем благоприятную возможность проверить фактическую обоснованность первых трех допущений (взятых вместе) и предсказаний, базирующихся на них. Нам известно, что ВНП действительно растет, что средняя плата за проезд падает и что все большая доля ВНП расходуется на авиационные перевозки. Насколько точны были прошлые прогнозы, в которых использовались эти подтвердившиеся допущения? Ряд данных нанесен на рис. 110, который дает возможность срав-
ФинансоВый год
□ Фактические
° Прогнозные
Рис. 110. Исторический рост количества авиаперевозок в сравнении с прогнозом ФАА
556
что прошлым прогнозам свойственна тенденция недооценивать будущий рост воздушных сообщений, причем иногда весьма значительно. Однако это сравнение не совсем законно, так как использованная ФАА методика была значительно усовершенствована с тех пор, как были сделаны первые прогнозы, и возможно, что более «свежие» прогнозы будут лучше. Тем не менее представляется, что если допущения (г) и (д) справедливы, то прогноз, вероятно, даст недооценку фактического объема воздушных перевозок.
Укажем, что на практике исторические данные, использованные в настоящей фактической проверке, были бы в действительности употреблены на пятом шаге опроса относительно достоверности. Однако в данном примере это не дало бы нам возможности проверить эффективность опросной модели.
4. ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Оценка прогноза неизбежна, в крайнем случае она может выражаться в решении использовать или отвергнуть прогноз. Поэтому желательно иметь некоторый рациональный и ясный метод оценки прогноза, который можно было бы применить до того, как прогноз будет использован в качестве основы для решений. Был разработан один из таких методов, названный опросной моделью. Эта модель предназначена для оценки лицом, принимающим решения, представленных ему прогнозов. Ей могут воспользоваться также прогнозисты для оценки полезности собственных прогнозов.
Для определения полезности прогнозов в опросной модели используется упорядоченная серия вопросов. Эти вопросы делятся на четыре группы: опрос относительно полезности, опрос относительно основной причины, опрос относительно уместности и опрос относительно достоверности.
Применив данный метод к реальному прогнозу, мы увидели, что модель приводит к решающим допущениям, лежащим в основе прогноза, и дает нам возможность оценить уместность и достоверность прогноза в отношении требований, предъявленных конкретным решениям. В частности, модель позволяет выявить множество ограничивающих факторов, которые могут стать действующими и которые, следовательно, заслуживают более тщательной оценки, чем та, которая проводилась в первоначальном прогнозе. Модель также позволяет выявить некоторые допущения, достоверность которых неопределима на основе данных, имеющихся в прогнозе.
Следует отметить, что, хотя по замыслу метод представляется рациональным и, по-видимому, окажется эффективным в применении к реальному прогнозу, серия вопросов, включенных в модель, требует знания изучаемой области. Опросная модель не механическая процедура, которую можно провести, выучив ее наизусть, чтобы добиться успеха в оценке полезности прогноза. Модель позволяет проводить оценку упорядоченно и эффективно и дает возможность зада
557
вать специальные вопросы, которые можно упустить при менее ясном или более интуитивном подходе к оценке прогнозов. При оценке особенно полезно было бы знать о том, какие неудачи постигли прошлые прогнозы в изучаемой области. Применение опросной модели для систематизации и уточнения такого знания ошибок прошлых прогнозов даст возможность гораздо эффективнее и тщательнее использовать прошлый опыт для оценки современных прогнозов.
ПРИЛОЖЕНИЕ. ДЕРЕВО ЦЕЛЕЙ
В данном разделе подробнее, чем в основной части главы, описано построение дерева целей для изменения воздушного сообщения. Настоящее объяснение скорее является примером рассуждений, которым должно руководствоваться при построении дерева целей, чем для освещения внутренней динамики авиационного транспорта. Объяснение ведется последовательно по уровням.
1,0. Общее количество рентабельных пассажиро-миль, налетанных на внутренних коммерческих авиалиниях США, может изменяться в двух отношениях — по абсолютному объему перевозок и по составу этих перевозок.
1.1. Наблюдаемый объем перевозок может изменяться в результате изменения таких факторов, как численность населения, пропускная способность системы, уровень конкуренции со стороны других видов транспорта. При прочих равных условиях чем большая численность населения, тем больше абсолютное число людей, пользующихся всеми видами транспорта, включая и воздушный. Пропускная способность системы оказывает лишь ограничивающее воздействие. Увеличение пропускной способности при неперегруженной системе не приведет к увеличению объема перевозок, а неудача в деле увеличения пропускной способности ограничит перевозки уровнем насыщения. Конкуренция со стороны других видов транспорта будет влиять на абсолютный объем воздушных сообщений, поскольку другие виды транспорта, по крайней мере потенциально, способны предоставить услуги, частично или полностью эквивалентные авиаперевозкам.
1.2. Состав рынка воздушного сообщения может измениться в отношении доли, которую занимают в нем деловые поездки и туризм.
1.1.1. Для целей настоящего анализа население представляет собой основополагающую причину. (Мы не будем рассматривать причины изменения численности населения.)
1.1.2. Пропускная способность системы в свою очередь может быть изменена в результате изменений следующих факторов: величины коммерческого воздушного флота, имеющегося в наличии, размера и эффективности пассажирских аэровокзалов, числа и пропускной способности аэропортов, эффективности регулирования воздушного движения.
Каждый из этих факторов может оказаться узким местом всей системы. Несоответствие требованиям любого из этих факторов мо
558
жет ограничить сверху абсолютный объем воздушного сообщения, который можно фактически достичь.
1.1.3. Конкуренция со стороны других видов транспорта может измениться в результате изменения следующих факторов: дальней связи, транспортной политики и структуры налогов, содействия воздушным сообщениям, скоростного наземного транспорта. Дальняя связь в некоторой степени заменяет поездки. Это верно как в отношении деловых поездок, так и развлекательных путешествий. Постоянные телефонные разговоры с живущими в другом городе родственниками могут заменить периодические визиты к ним. Точно так же проведение совещаний по телефону, пересылка документов с помощью электронного фотокопирования и т. п. могут частично заменить деловые поездки. По мере усовершенствования этих возможностей может сокращаться потребность в поездках. Транспортная политика и структура налогообложения влияют на конкуренцию со стороны других видов транспорта в той мере, в какой с различными видами транспорта «обращаются» по-разному. Например, налоги на полосу отчуждения железных дорог налагают на железные дороги издержки, которые не ощущаются авиалиниями, автобусными линиями и т. д. Субсидии авиакомпании в некоторой степени могут компенсировать неблагоприятные экономические факторы. Политика, поощряющая или препятствующая росту других видов транспорта, влияет на степень их конкурентоспособности по сравнению с воздушным сообщением. Поэтому изменение политики и практики налогообложения может изменить уровень конкурентной борьбы, которую приходится вести авиаперевозкам с другими видами транспорта. Скоростной наземный транспорт рассматривается отдельно, потому что он в значительной степени финансируется Федеральным правительством и его сознательно предполагают использовать в качестве замены воздушному движению в таких районах с интенсивным движением, как Северовосточный коридор. Успех усилий по развитию быстродействующей и удобной системы скоростного наземного транспорта привлечет к нему некоторое число людей, которые в настоящее время совершают поездки по воздуху.
1.2.1. Деловые поездки могут изменяться в зависимости от степени географической распыленности корпораций и от «общегосудар-ственности» рынков. Если корпорации стремятся расширить географическую сферу размещения своих подразделений, филиалов и т. п., то это приведет к увеличению объема поездок между данными элементами корпораций. Аналогичным образом, если «местные» корпорации обнаружат, что они могут вести продажу на общегосударственном рынке, то это приведет к увеличению объема поездок персонала, занятого сбытом и продажами, производителей работ и т. п.
1.2.2. Изменения в туристических поездках могут произойти в результате изменений продолжительности рабочей недели, времени, выделенного на каникулы и выходные дни, уровня благосостояния населения, который приблизительно характеризуется отношением ВНП к численности населения, т. е. ВНП на душу населения.
559
1.1.2.1. Величина коммерческого воздушного флота может измениться в результате действий, предпринимаемых авиакомпаниями в области приобретения новых и сохранения или продажи старых самолетов. В нашем анализе авиакомпании будут считаться основополагающей причиной и не будут исследоваться причины изменений в их деятельности.
1.1.2.2. Размер и эффективность пассажирских аэровокзалов может изменяться в результате деятельности муниципалитетов тех городов, которые они обслуживают, ассигнований конгресса на их сооружение и расширение, деятельности авиакомпаний не только в отношении расходов на материальное оборудование, но и в отношении линии поведения и процедур при продаже билетов, обработке багажа и т. д. Эти факторы будут считаться основополагающими.
1.1.2.3. Число и пропускная способность аэропортов может изменяться в результате деятельности муниципалитетов городов, которые обслуживают данные аэропорты, и ассигнований конгресса на сооружение и расширение новых аэропортов. Эти причины изменений будут считаться основополагающими.
1.1.2.4. Эффективность системы регулирования воздушного движения зависит от изменений способности системы управлять самолетом с земли и от навигационной точности самолета. Непосредственное управление самолетом с земли увеличивает нагрузку системы регулирования движения. Существует некоторый уровень максимальной нагрузки для данного числа авиадиспетчеров, снабженных данным типом оборудования. Увеличение точности навигации самолета уменьшит нагрузку диспетчерского персонала и даст возможность использовать больше самолетов в том же самом воздушном пространстве. Оба результата приведут к увеличению мощности системы регулирования движения.
1.1.3.2. Транспортную политику и структуру налогообложения может изменить конгресс или министерство транспорта. Они считаются основополагающими причинами.
1.1.3.3. Уровень содействия воздушному сообщению могут изменить авиалинии, увеличивая или сокращая рекламу, принятые поощрительные платежи и т. д. Это будет считаться основополагающей причиной.
1.1.3.4. На воздействие скоростного наземного транспорта может повлиять деятельность конгресса, администрации железных дорог и министерства транспорта. Они считаются основополагающими причинами.
1.2.1.1. Географическое распространение корпораций зависит от слияний территориально рассеянных небольших компаний, а также от сооружения новых заводов вблизи рынков сбыта, источников сырья или в других благоприятных местах, отличающихся от современных местоположений заводов.
1.2.1.2. Степень, в которой корпорация, имеющая одно“йли более производственных предприятий в одном районе, может вести сбыт продукции на общегосударственном рынке, зависит от издержек про-560
никновения на общегосударственный рынок с помощью рекламы к от транспортных издержек. Сокращение этих издержек облегчает проникновение на общегосударственный рынок, рост их затруднит проникновение. В нашем анализе мы будем считать это основонола тающей причиной.
1.2.2.1. Для настоящего анализа свободное время работников, зависящее от продолжительности рабочей недели и степени, в которой рост производительности труда выливается в дополнительные каникулы и выходные дни, будет считаться основополагающей причиной.
1.2.2.2. Изменение дохода на душу населения зависит оз изменений как ВНП, так и численности населения. В данном анализе эти факторы будут считаться основополагающей причиной.
1.1.2.4.1. Способность регулировать с земли все возраст акиций объем воздушного движения зависит от объема НИОКР, проводимых для проектирования средств увеличения производительности авиадиспетчеров и от установки этого разработанного оборудования в больших масштабах.
1.1.2.4.2. Точность навигации самолета будет зависеть оз сюкш-ности авиакомпаний закупать и устанавливать усовершенствованное-навигационное оборудование и от готовности ФАА и кош ресся финансировать установку наземных частей усовершснствочаннь гационных систем. В настоящем анализе это считается основополагающей причиной.
1.2.1.1.1. Слияние корпораций, в результате i
более географически рассеянные организации, будет зависеть о: антитрестовской политики министерства юстиции. В н ’
это считается основополагающей причиной.
1.2.1.1.2. Уровень строительства новых заводов зависит от ожидаемой деловой конъюнктуры и наличия капитала для финанейрогания нового строительства. На то и на другое влияют изменения ВНП Последнее считается основополагающей причиной
1.1.2.4.1.1. НИОКР средств увеличения производительности на земных авиадиспетчеров зависит от готовности ФАА и выделить средства на эти цели. Эти факторы считаются оснозоеола 1ающей причиной изменения.
1.1.2.4.1.2. Установка усовершенствованного оборудования для наземных авиадиспетчеров зависит от готовности ФАА и к, выделять средства на эти цели. Эти факторы буду! считаться осноьо полагающими причинами изменений.
Как мы продемонстрировали, можно проводить опрос огиоси-тельно основной причины с пелью анализа интересующею нас язле ния. Опрос можно проводить итеративно, причем с кажщой выделенной причине можно задавать одинаковые вопросы. В конечном счете анализ приведет нас к основополагающему уровню причинной зависимости, дальнейший анализ которой не оправдан В общем, одни и те же основополагающие причины появляются несколько раз, т. е. небольшое число основополатающих причин влияет ча интересующий нас фактор через посредство множества ветвей дерева. Во
36!
19-165
многих случаях вполне может оказаться, что эффекты, вызванные одной и той же причиной, но прослеженные по различным ветвям, имеют тенденцию компенсировать друг друга.
ЛИТЕРАТУРА
1. Simmonds W. Н. С. Institutional Behavior Patterns for Prediction. Technological Forecasting Conference. Industrial Management Center, January 1970.
2. Swett В. H. Fundamental Theory and Problems Related to Long Range Forecasting. Report ORA-68-0013. Office of Research Analyses. U. S. Air Force, December 1968
3. T а у 1 о r G, R. The Biological Time Bomb (New York: New American Library;. 1968.
ПОСЛЕСЛОВИЕ
Основополагающей концепцией марксистско-ленинской науки является сознательное и целенаправленное управление процессами развития общества. Функции предвидения, прогнозирования, планирования являются важнейшими элементами процесса управления. Полому в системе управления народным хозяйством прогнозы всегда предшествовали составлению перспективных планов и были направлены на повышение их научной обоснованности.
Гениальным образцом прогноза является ленинский «Набросок научно-технических работ», составленный в апреле 1918 г. История современного научно-технического и экономического прогнозиро-иия в нашей стране начинается с этого документа. «Набросок тана научно-технических работ» сыграл огромную роль в подготовке плана ГОЭЛРО — первого единого перспективного хозяйственною плана, который был охарактеризован В. И. Лениным, как план «....переорганизации самых основ экономики России...»1
Разработка довоенных пятилетних планов, крупных народнохозяйственных задач, которые ставила партия перед народом, всегда базировалась на прогнозных оценках как возможного развития науки >: техники, так и возможностей экономики, социальных процессов и других факторов.
В современных условиях значение прогнозирования развития науки и техники для планирования общественного производства особенно возросло.
Роль прогнозирования заключается в следующем:
1. В своевременной подготовке данных о возможной экономии общественных ресурсов, когда возникает противоречие между расширением сферы научно-технической деятельности и ограниченностью ресурсов. В подобных случаях прогнозирование способствует получению данных о возможной концентрации средств на общественно полезных направлениях.
2. В учете факторов, которые в будущем могут вызвать качественные и количественные изменения объектов управления.
В. И. Ленин. Поли. собр. соч., т. 42, с. 141.
563
3. В предотвращении или в ограничении масштабов негативных последствий научно-технического прогресса. Как свидетельствует исторический опыт, допущение стихийного элемента в развитии общественного производства неизбежно порождает противоречие между поставленными целями и достигнутыми результатами. Эти противоречия выражаются в побочных последствиях, связанных с достижением цели (например, создание экономичного ядерного топлива — появление атомной бомбы, развитие химического производства — загрязнение окружающей среды и т. д.).
Научно-техническое прогнозирование при планировании развития народного хозяйства решает следующие задачи:
1. Выявление и перспективная оценка тенденций развития в данной области науки и техники.
2. Предвидение крупных научных достижений и технических решений, определяющих качественные и количественные изменения в общем научно-техническом и производственном потенциале страны, в социальных процессах, в политике и других сферах общественного развития.
3. Подготовка рекомендаций о предпочтительности тех или иных направлений прогресса науки и техники, об их эшелонировании во времени; рекомендаций о распределении ресурсов между отдельными направлениями и во времени.
4. Подготовка предложений об организации работ, направленных на осуществление предпочтительных направлений научно-технического прогресса, и необходимых для этого мероприятий и ресурсов.
До 50-х годов прогнозирование и планирование были тесно связаны между собой и не возникала потребность рассматривать прогнозирование как самостоятельное направление, выделять его как самостоятельный процесс, предшествующий планированию. Это было обусловлено прежде всего невысокими темпами научно-технического прогресса того времени. В современных условиях положение принципиально изменилось.
Если раньше моральный износ технических средств, используемых в народном хозяйстве, происходил в течение двух-трех пятилетий, то в настоящее время этот процесс ускорился. Например, технические средства вычислительной техники морально устаревают через пять лет после начала их производства.
Значит, намечая создание новых технических средств, необходимо учитывать эти особенности. А для этого требуется знать, что нового в будущем может дать наука и каким образом те или иные технические средства будут совершенствоваться в перспективе.
Марксизм, отмечал В. И. Ленин, ставит вопросы на «историческую почву, не в смысле одного только объяснения прошлого, но и в смысле безбоязненного предвидения будущего и смелой практической деятельности, направленной к его осуществлению...»1.
’ В. И. Ленин. Поли. собр. соч., т. 26, с. 75.
564
Рациональное управление во всех сферах общественной деятельности всегда предусматривало предвидение последующих процессов как необходимое условие достижения поставленной цели. В настоящее время происходит постоянный рост финансовых, материально-технических и кадровых ресурсов, вовлекаемых в сферу науки. Наряду с этим все более расширяется и углубляется использование результатов научных исследований в материальном производстве, здравоохранении, образовании, сфере обслуживания и в других областях человеческой деятельности. Этот процесс сопровождается резким сокращением сроков воплощения научных идей в общественную практику.
Так, например, если от момента признания технической целесообразности телевидения (1911 г.) до начала промышленного освоения (1945 г.) прошло 34 года, то для ядерной энергетики этот период составил 14 лет, а для интегральных схем — 5 лет. Солнечные батареи прошли этот путь в два года.
Наука во все более широком масштабе превращается в непосредственную производительную силу общества. Научно-исследовательская деятельность представляет ныне одну из наиболее рентабельных сфер вложения средств.
Постоянный контроль за развитием науки и техники — это требование научно-технической революции, требование общественного развития. В нашей стране уже ведется работа, направленная на создание постоянно действующей системы прогнозирования, главным образом системы прогнозирования научно-технического прогресса.
Одним из первых шагов в этом направлении является создание единой системы научно-технической информации. Следующий шаг — создание автоматизированной системы управления научно-техническим прогрессом страны. Для развития единой системы научно-технической информации проводится оснащение важнейших центров научно-технической информации новой электронно-вычислительной техникой для обработки и подготовки информации соответствующим органам управления.
Единая система научно-технической информации и постояннодействующая система прогнозирования научно-технического прогресса будут включены как составные звенья в автоматизированную систему управления научно-техническим прогрессом (АСУНТ).
В настоящее время АСУ научно-техническим прогрессом находится в стадии разработки. Разработана концепция прогресса, определены основные положения этой системы, порядок ее функционирования, основные задачи, которые должны решаться этой системой, необходимая техническая база и т. д. В автоматизированной системе управления научно-техническим прогрессом будет создан прогнозный фонд. В нем будет сосредоточиваться вся информация о развитии научных исследований, все идеи о возможных путях развития науки и техники, все сведения о потребностях народного хозяйства, все данные о решении научно-технических проблем. Они будут соответ-
565
етвующим образом кдассифицироватъся, размешаться в памяти ЭВМ и затем исиоиъзоваться органами управления.
Коммунистическая партия Советского Союза требует: планирование должно базироваться на точном изучении общественных потребностей, на научных нрогиозах иаиих экономических возможностей, на всестороннем анализе и ожиже различных вариантов решений, с учетом их непосредственных и долговремениыж последствий.
Определяя взаимоотношения ирогиозов и планов, необходимо рассматривать прогноз как данные о том, что может произойти и ири каких условиях, а план как документ, который намечает то, что должно произойти и кому и что для этого необходимо.. Есин прогноз.— это возможные пути решения задач развития иауи и техники, те план — это уже иримтое технико-жжоыячежж рсиеиже. Если прогиоз только намечает возможные варианты развития той или иной альтернативы, то план по одвому вз них устанавливает конечный результат, срои вииолвения, объем работ, источииян финансирования, исполнителей и явиегся директивой.
Планяровайие развития народного хозяйства требует анализа тенденций развития различных областва науки и техники, разработки прогнозов по важиейишм направжняям научно-технического прогресса. В связи с этим можно сказать, что проткозиро-ваиие — это составная часть плакирования, предшествующая планированию и иредаазиачекная для подеото®™ исходных данных длж планов.
Критически используя методы прогивированжя, разработанные в каияталистмчжких странах, необходимо исходить из того, что иреджденяе будущего только тогда действительно, когда оно базируется т. научной методологии, на марксистсю-ленинской теория развития общества.
В настоящее время ирогяозированяе охватывает самые разнообразные области: соцнальные процессы (протнозжруются возможное демографическое развитие, структура кадров н другие социальные аспекты), международные отношения, экономика, наука, техника, системы улраяленвд и др.
Особенно большое значение приобретает ирогкозиронаиие ири подготовке исходных данных для дажосрочного планирования развития науки и техники.
Система планирования научно-техническво прогресса охватывает своеобразную сферу деятельности, связанную с открытием и созданием нового. Сложность шинирования научной деятельности заключается прежде всего в том, что природе научных исследовании присущ вероятностный характер и здесь не могут быть в полной мере использованы методы, давно применяемые для планирования материального производства. Трудно «планировать» научные открытия, но можно и нужно четко определить главные направления развития науки и технике, скоицентрировать усилия да этих направлениях и определить наиболее эффективные пути реализации научно-технических достижений в народном хозяйстве.
566
Для выбора наиболее перспективных направлений технического прогресса и используются научно-технические прогнозы, разрабатываемые на. 10—15 и более лет.
Существует три вида прогнозов: всследовательский, программный и организационный. Они осуществляются в приведенной последовательности, представляя взаимосвязанные этапы прогноза развития науки и техники.
За рубежом, принята аналогичная классификация прогнозов, только программный прогноз иногда называют нормативным, а организационный прогноз особо не выделяется, а включается в нормативный. Выделение организационного прогноза в самостоятельное направление было осуществлено в Институте кибернетики АН УССР.
Исследовательский прогноз, исходя из объективно существующих тенденций развития науки и техники, формулирует сведения о состоянии объекта прогнозирования в определенный будущий момент временя. Результатом такого прогноза является определение целей будущего научно-технического развития в ваде некоторой научно-технической проблемы либо ряда научно-технических проблем. подлежащих решению в течение прогнозируемого периода.
Приведем пример исследовательского прогноза. Если рассматривать прогнозирование возможного развития физики твердого тела, то здесь исследовательский прогноз может быть направлен на получение данных о научных достижениях, которые могут быть результатом проведения исследований за определенный срок. Например, об алюминии в прогнозе может быть сказано, что к 19£Ю г. улучшатся характеристики прочности, ковкости и т. д. Однако, получив такие данные о возможных новых характеристиках метам, еще нельзя установить все облает его использования. В результате исследовательского прогноза были установлены лишь возможные результаты научных достижений.
Для того чтобы конкретно рассмотреть возможности применения научных достижений в народном хозяйстве, необходимо составить программный (нормативный) .прогноз. То есть сопоставить данные исхледователъското ирогноза о тучных достижениях с научно-техническими проблемами, которые необходимо решить в интересах развития народного хозяйства.
На основе этого осуществляется прогноз путей возможного решения конкретных технических задач, связанных с развитий^ народного хозяйства, т. е. составляется нормативный (программный) прогноз, направленный на выявление возможного использования достижений науки при решении конкретных технических 'задач развития народного хозяйства. Например, если исследовательский прогноз развития физики полупроводников или онтоэлектроники установил, что при создания вычислительных машин появится возможность использовать большие интегральные схемы или новые принципы оптоэлектроники, то при прогнозе нормативном (программном) необходимо установить возможные конкретные технические параметры
567
ЭВМ, стоимость этих машин, возможные сроки создания, возможные области использования этих ЭВМ в народном хозяйстве.
Когда составлен нормативный (программный) прогноз, можно сделать организационный прогноз. Результатом организационного прогноза является определение возможных вариантов распределения имеющихся будущих ресурсов и комплекса организационно-технических мероприятий, необходимых для достижения целей будущего научно-технического развития.
Например, в результате исследовательского и программного прогнозов установлено, что можно создать электронно-вычислительные машины четвертого поколения. В организационном прогнозе необходимо наметить пути эффективного использования для решения данной задачи специалистов, имеющихся мощностей нашей промышленности, мероприятия по подготовке кадров в высших и средних учебных заведениях с учетом потребностей народного хозяйства, выпуска и эксплуатации вычислительной техники. На базе этих прогнозных данных должны разрабатываться предложения по организации работы при решении конкретных задач.
Таким образом, при осуществлении организационного прогноза необходимо сопоставить имеющиеся трудовые, материальные и финансовые ресурсы с задачами, которые необходимо решить, для того, чтобы обеспечить своевременное развитие и создание научно-иссле-дователь.ских учреждений или КБ, производственных мощностей И т. д.
Получаемые в результате такого трехступенчатого прогноза данные используют при разработке планов. Принципиальное значение в научно-техническом прогнозировании имеет выбор объектов прогноза. Определяющим условием для выбора объектов являются научно-технические и экономические критерии. Прежде всего объект прогнозирования должен иметь актуальное значение на длительный период времени; соответствовать об шественной потребности и содержать научные и технические предпосылки для решения задач, а также являться определяющим в развитии отдельных областей науки, техники или производства, которые могут оказать воздействие на структуру и рост важнейших частей общественного процесса воспроизводства.
Бытует мнение, что научно-технический прогноз может осуществляться независимо от экономического прогноза. Такое утверждение является ошибочным, так как будущее развитие науки и техники во многом зависит от выделенных ресурсов и социально-экономического прогресса. Отказ от рассмотрения экономического аспекта приводит к получению нереальных прогнозных данных.
Прогнозирование представляет собой итеративный процесс совмещения потребностей и возможностей, но первичными являются потребности, которым в этом диалектическом единстве принадлежит активная роль.
Правомерно рассматривать научно-технический прогноз как составной элемент в более широкой интегральной системе прогнозов,
568
включающей социальное, экономическое, политическое и другое прогнозирование1.
Методологическим принципом органического единства научно-технического и социально-экономического прогнозирования являются совмещение и взаимная корректировка обоих типов прогнозов.
Социально-экономические прогнозы дают целевую ориентацию для прогнозов научно-технического прогресса, а последние позволяют судить о реальности прогнозируемых целей социально-экономического развития путем оценки социальных и экономических последствий научно-технического прогресса.
Прогноз научно-технического прогресса как единая научно-техническая концепция получает полное обоснование только в том случае, когда перед его разработкой были сформулированы социально-экономические требования как к отдельным направлениям, так и в целом к научно-техническому прогрессу как системе.
Как составлять прогнозы? Как применять их в конкретных условиях? Как добиться, чтобы прогнозы были полезны при принятии решений? Попытку дать ответы на эти важнейшие для современной прогностики вопросы предпринял известный американский специалист Дж. Мартино в предлагаемой вниманию советского читателя книге «Технологическое прогнозирование».
В нашей стране опубликовано несколько работ зарубежных авторов (Дж. Брайта, Р. Эйреса, Э. Янча и др.) по вопросам прогнозирования. В этих работах довольно подробно рассматривались теоретические и практические вопросы прогнозных исследований в различных сферах деятельности, обобщался опыт прогнозирования. Особенность работы Дж. Мартино заключается в том, что основное внимание он уделил проблеме «технологического прогноза». При этом автор, считая, что «технологический прогноз» представляет собой предсказание будущих характеристик полезных машин, процедур или методов работ, рассматривает его в широком смысле слова, отличном от традиционного содержания термина «технология». Речь идет не о прогнозировании технологических и производственных операций, а о широком спектре явлений (от фундаментальных идей до практических решений).
Весьма специфично используются Мартино и некоторые другие термины. Так, например, под «функциональными характеристиками» он подразумевает способность технологии выполнять определенные функции. Это занятие несколько шире, чем понятие «технические характеристики машин». «Уровень функциональных характеристик» рассматривается как количественный показатель функциональных характеристик. «Технический подход» характеризует конкретные технические средства решения определенной проблемы или выполнения определенной функции. В книге встречаются и некоторые другие термины, отличающиеся от традиционных.
1 См.:Д. М. Гвишиани. Организация и управление. М., «Наука», 1972, с. 131.
569
По мнению Дж. Мартино, процесс создания «технологического устройства» состоит из ряда последовательных этапов: научные открытия; лабораторные исследования; разработка производственных образцов: коммерческое внедрение или использование в производственных условиях; широкое распространение в данной отрасли хозяйства; применение в других отраслях хозяйства; социальные и экономические результаты внедрения нововведения.
Мартино подчеркивает, что на практике этапы могут объединяться, вытекать один из другого, но все они должны рассматриваться в рамках технологического прогнозирования.
В технологическом прогнозирования выделяются следующие четыре элемента: период времени (прогнозируемый период), особенности технологии, характеристики (цели и показатели прогноза), выявляемые с помощью технологии, вероятность достижения этих характеристик. В некоторых случаях добавляется еще один элемент — затраты.
По мнению Дж. Мартино, показатель ценности технологического прогнозирования не только достоверность прогноза, но и его полезность для специалиста, способного принять правильное и своевременное решение.
Автор рассматривает целый ряд методов прогнозирования: коллективных экспертных оценок (метод Делфи), аналогии, экстраполяции, метод научно-технической оценки количественных данных на основе концепции дерева целей (Паттерн), аналитические методы и др.
Мы далеки от недооценки этих методов, но хотелось бы обратить внимание на то, что прогнозы, которые проводятся в США и других капиталистических странах, имеют принципиально иные цели, чем прогнозы, которые разрабатываются в социалистических странах. Это объясняется прежде всего коренным различием экономических и политических задач и целей.
Элементарным методом экспертных оценок, который уже Давно используется социологами, является анкетирование, то есть опрос экспертов ио заранее составленным анкетам или вопросникам. Проанализировав полученные данные и обработав их с помощью математических методов, получают обобщенное мнение экспертов. На наш взгляд, анкетный опрос даст возможность получить только первичную информацию о каком-либо явлении или процессе.
В США используется метод экспертного опроса, который имеет широкое распространение и получил название метода Делфи. Этот метод упорядочивает экспертный опрос.
В чем же заключается упорядочение экспертного опроса? В том, что опрос экспертов ведется по определенным правилам и в несколько туров. Этим методом в США проводили прогноз развития науки и техники до двухтысячного года. В первом туре опросили экспертов о том, какие, по их мнению, крупные научные проблемы могут быть решены в будущем. Получили сведения о большом количестве возможных научных проблем, причем весьма разнообразных, от управ-
570
иення погодой до вопросов передав мысжк на расстояме. Обработав результаты первого тура, составили сииеок этих проблем и во втором туре виоиь и уточнили. Таим путем были окончательно сфорвлсаировамн проблеми. Третий ж четвертый туры бъзля вязаны с уточнением втиможииж сроков ривення выявжиных проблем.
Одваи» использование метода .Делфи сопряжен© с заведомыми «достатками. Отсутствует убеждеянясть в 'том., та® в прогнозный сиииж включены все важиеймше иробяеми иаувя я техники. Каждый эисперт обилие занимается «инь иепэсреаствеиио интересующей его пробиемой или группой проблем, которые си и включает в список.
Z' *то, 1-’ мет Зон та дет тою оттого Оеуще-< ’ ' - - • е > та • то ’ от то того е- - те •.к' та
. й т~ы, елхиаииимиж три осяовиие особеяности метода _ с ’ - — авонвмиссть. жжэяьзожаиж результате® предыдущего тура опроса., стагтисмчесяяя тарактеристиаа. грушювого ответа;
Г югто-то а г т . „то стет от ю ьет то »' т.й стае уе-- , — .,-r -rD ..„от - -.-to ст bj ’ое тя (в имитаииомьи. играх)
для зсиэремиа ираиаоса ирегяота и выработки едииэго миеши и ясяолтоования его для далъжжиито этапа.; исключение обратной связи Уоообиэеися жж^пу паям© квартиль или дециль «ежж и ж сообяаааеет групповая ыедиаиаК та» отоообствуег пестучению ре-зутьтатив в жратчашЕие еров..
’’Y'TTO т>‘ ТОЛСТ I - гОТС L. относится к числу боже строги мениев. в ’меяьинкй стелет» зависании ©г ижгуишии эвсвертов.
По ©ирежлеиижэ Дж. Маргияа, аиалвгия — «жжрье-зиая воиитка раскрыто прочвие аодства дауж ©абъппий, как мимо между ними ©биарчжен© некое основное соответствие*. Такое ©иретклеиве с«эот-ветствуетт жаж извести©., фтеммыяай аналогии..
Иетюльзуэз дяеют аналотни. атообжазяямо обжзатеявыио учитывать ряд ©собениоетеи эияго ’меттази.. Прежде чем иожзоиаться выяжжя-иими ир>®гн®зир0»8на®м аиаиогяимж, смедует ирввести » пштель-и®е тоиоставлеиие, уставвжэпгь, чв® это сжодсив© ж&сит не случайный характер.. Если не тобикнитъ этот® требования, т© меикио донуститъ ©шшйэвзн при ирогиозирэиании.
Весьма -сгложи© также, учитывая ргзишк исгорижазаве условия, шоиучить аотийвервии ирагвиз о «вотмоисиом исаая-е иригнозируе-мйэй сятуащии яа оежже аиажмтичзиг© вежода прюшяэто сюбкгив»..
Тежножгия, пришиваемая в качестве аиа.а®пии тщряжвозируемой тетжлтгаи, .жижна иметь атреисшагатедыцж» выборку данный из всех возалжныж аинмивн танллогий. Если -этого вег, то результаты ирвгаюза метут бить иедостожриьами.
Таким ©бра том, сраивеаие .джух аяалтмтиииж вежиологий яа авдд-•см«э с вельнз получения' .достовЕржяю прогноза является сложиым нроязеок»®..
Дзи реаиения -этой яроблвми режоменжуется учитывать совожуи-ность фактор», отшвоииижя к ©кружатовиая тйотмж и условиям и ©казыаамщж стете; ь е- ’то - *’ляии“ pj прогг‘даруемую вежяоло-
5’8
гию, на возможность ее создания и внедрения. К таким факторам относятся: технологические, экономические, управленческие, политические, исторические, социальные, культурные, интеллектуальные, этические и экологические аспекты. Естественно, что каждый из этих факторов состоит из нескольких элементов.
В книге каждый фактор проанализирован достаточно подробно, и поэтому нам нет необходимости специально останавливаться на их рассмотрении.
В технологическом прогнозировании широко применяются две кривые роста Перла и Гомперца, являющиеся достаточно простыми и позволяющими использовать данные, характеризующие прошлое развитие технологий.
Основным преимуществом применения кривых роста являются относительная простота использования, большая точность по сравнению с методом Делфи или методом аналогии.
В книге также рассматривается метод прогнозирования на основе экстраполяции тенденций. При использовании этого метода предполагается, что существующий темп развития технологии сохранится и в будущем. При этом в зависимости от установленной закономерности, развития технологии (предшествующая — последующая) прогноз ведется по экспоненциальному или линейному закону.
Не трудно заметить, что в этом случае некоторые правила определения прогнозных данных аналогичны правилам, применяемым в методе с использованием кривых роста. Особое место при использовании метода экстраполяции тенденций занимает выбор и обоснование параметров (тенденций) развития прогнозируемого объекта. При выборе параметров обычно руководствуются следующими положе-НИЯМИ.
Прежде всего параметр должен быть измеримой характеристикой устройства, технического приема или процесса в единицах производительности или работы устройства метода или процесса. Параметр должен характеризовать по возможности обобщенную функцию и являться комбинированным (например — тонно-километров в час; операций в секунду на стоимость; пассажиро-километров в час и др.). Он должен быть приемлемым для характеристики различных видов технологических решений, выполняющих одну функцию. Прогнозист должен располагать также статистическими данными о прошлом развитии данного параметра. Наконец, еще одно требование к параметру — возможность сопоставимости.
Хотя метод экстраполяции тенденций является простым, полезным и широко применяется на практике, однако этот метод имеет и серьезные недостатки.
При применении данного метода не учитывают уже происшедшие изменения условий, определяющих прошлое поведение системы. Нет возможности предсказать результат в том случае, когда одно или несколько важных условий могут измениться. Не могут быть получены данные о том, какие условия следовало бы изменить, чтобы добиться желаемого изменения темпа внедрения технологии.
572
Самый же основной недостаток: если при экстраполировании взят слишком большой интервал времени, то получаются недостоверные прогнозные данные.
Дж. Мартино подробно разобрал в книге аналитические модели прогнозирования. При этом рассмотрел модели, где используются методы кривых роста, модели экспоненциального роста, а также структурные модели научно-технического развития. Интересно, что наряду с общей положительной оценкой моделей автор отмечает и недостатки причинно-следственных моделей.
Нам представляется, что на некоторые положения Мартино следует обратить особое внимание. В целом направление работ по аналитическим моделям он оценивает положительно. Вместе с тем считает, что современный уровень развития аналитических моделей технологического прогнозирования не очень высок. Существующие модели пока имеют весьма ограниченное применение. Вместе с тем рассмотренные Дж. Мартино модели наглядно показывают, какие результаты можно получать и что может дать применение этих моделей в будущем.
При выборе путей развития работ по разработке моделей технологического прогнозирования Дж. Мартино рассматривает опыт экономического прогнозирования. Как известно, в США считается, что экономическое прогнозирование развивается по этапам:
1) интуитивное, экспертное или «пророческое» прогнозирование;
2) «наивные» модели;
3) простые корреляционные прогнозные модели;
4) комплексные многомерные экономические прогнозы;
5) динамические причинно-следственные модели;
6) обучающиеся модели.
Если рассматривать технологическое прогнозирование в соответствии с этими этапами, то метод Делфи представляет собой усовершенствованный образец экспертного прогнозирования, а методы прогнозирования по аналогии и кривые роста попадают в категорию «наивных» моделей. «Наивность» заключается в предположении о том, что, какова бы ни была причина, вызвавшая определенное поведение технологии или процесса в прошлом, она будет вызывать подобное поведение и в будущем.
Метод экстраполяции тенденций можно отнести к типу корреляционных прогнозных моделей.
Существует мнение (Робертс, Ленц и др.), что в технологическом прогнозировании очередным практическим шагом должна быть разработка моделей, следующих за четвертым и пятым этапами. Предлагается также «перешагнуть» через промежуточные этапы и переходить непосредственно к пятому и шестому этапам. Некоторые же ученые считают, что промежуточные этапы нельзя пропускать, так как они необходимы для успеха последующих этапов.
Дж. Мартино предлагает идти по пути преодоления недостатков «наивных» прогнозных моделей, разрабатывать методы и модели,
573
которые бы дали возможность проникнуть во внутренние механизмы действий системы, в рамках которой зарождается технология. В этих методах должны использоваться знания взаимосвязей, причин и следствий внутри этой системы.
Естественно, прежде чем приступить к разработке -причинно-следственных моделей научно-технического развития, следует всесторонне оценить опыт экономистов по использованию подобных моделей. Необходимо также выяснить, оправдались ли претензии этих моделей на превосходство над «наивными» моделями.
Армстронг, Шефлер, Нортроп и некоторые другие считают, чго в определенных, случаях причинно-следственные модели предпочти тельны, так как точность прогнозирования в этом случае выше. Однако описание количественными показателями элементов модели, которые влияют на научно-техническое развитие, является сложным процессом.
Исходя из этого, Мартино, на наш взгляд, достаточно обоснованно предлагает использовать как «наивные» методы, уточняя и развивая их, так и причинно-следственные модели. В них, по его мнению, необходимы как «экзогенные переменные» (внешние для прогнозируемой системы экономические, психологические, социологические и другие факторы), так и «эндогенные переменные», которые являются внутренними для технологического прогноза и могут быть выведены исходя из описания прошлых состояний системы. Тогда при знании современного состояния системы и значений экзогенных (внешних) переменных, начиная от настоящего момента до некоторого момента времени в будущем, модель должна выдавать прогнозные данные о ходе научно-технического развития вплоть до заданного срока прогноза.
В модели должно учитываться число ученых и инженеров, число и типы научно-исследовательского оборудования, расходы на НИОКР, оценка современного уровня технологии и др., т. е. все факторы, влияющие на рост производительности прогнозируемой системы и позволяющие предсказать ее будущую производительность. Предпочтительнее разрабатывать такие модели, в которых экзогенные (внешние) переменные прогнозируются в первую очередь, а полученные о них прогнозные данные используются в качестве входных данных для прогнозирования технологии. В этом случае достигается совместимость прогнозируемых значений экзогенных и эндогенных переменных. Таким образом, Дж. Мартино приходит к комбинированным методам прогнозирования.
Необходимость комбинированных методов прогнозирования возникает в тех случаях, когда для решения определенной проблемы можно одновременно использовать несколько методов, а также тогда, когда осуществляется прогноз нескольких взаимодействующих технологий. Этим обеспечивается преодоление слабых сторон одного метода и использование преимуществ других методов. Оказывается также возможным всесторонне рассмотреть прогнозируемую технологию или взаимодействующие технологии. Полу
574
ченные таким путем данные прогноза являются более достоверными, и тем самым обеспечивается принятие решения на основе таких данных.
При комбинировании методов для прогноза одной и той же технологии обычно используются кривые роста и кривые общих тенденций и их аналогий. Существует несколько методов комбинирования прогнозов различных технологий. Здесь используется экстраполяция взаимосвязанных тенденций; прогноз тенденций отдельных компонентов и объединение их в целое; изучение взаимодействия между отдельными прогнозами. При системном методе изучения взаимодействия между несколькими прогнозами применяются матрицы взаимодействия событий. Матрица может быть использована также для обработки результатов прогнозов, полученных другими методами.
Помимо рассмотренных выше методов, используемых главным образом при «поисковом» («исследовательском») прогнозировании, применяется еще ряд так называемых нормативных методов, разработанных в США. Основу «нормативного» прогноза составляет системный анализ. С помощью «нормативных методов» рассматриваются все элементы прогнозируемой технологии или процесса, анализируются взаимосвязи между этими элементами, исследуются затраты, узкие места и т. д.
Цель такого прогноза заключается в том, чтобы определить уровень технологических характеристик и их соответствие тем функциям, для решения которых может создаваться прогнозируемая технология.
Особо следует подчеркнуть, что «поисковые» и «нормативные» прогнозы не заменяют друг друга. Они должны применяться совместно.
Тремя самыми распространенными методами нормативного прогноза являются: «деревья целей», морфологические модели и блок-схемы последовательности выполнения задач. Деревья целей используются тогда, когда анализируемую систему или процесс можно представить в виде уровней причинных взаимосвязей, уровней сложности или иерархических уровней. Морфологические модели применяются в тех случаях, когда систему или процесс можно расчленить на элементы, которые в свою очередь можно видоизменять независимо друг от друга. Блок-схема последовательности выполнения задач используется в тех случаях, когда систему или процесс можно представить в виде одной или нескольких цепочек последовательных этапов.
Большое значение в технологическом прогнозировании отводится изучению истории важнейших научно-технических достижений и открытий, слежению за тенденциями развития науки и техники, а также выявлению потребностей общества в решении научно-технических и других проблем. Для организации постоянного слежения Дж. Мартино предлагает иметь хорошо продуманную программу контроля за окружающей обстановкой для выявления событий-пред вест-
575
ников, которые могут служить сигналами будущих важных научно-технических достижений.
Следует, однако, помнить, что прогнозирование не является самоцелью. Каждый прогноз разрабатывают для использования на практике при составлении планов, для принятия решений в различных сферах деятельности.
Принятие решения является основным процессом в управлении. Решение основа управления. Вот почему представляет интерес, как Дж. Мартино рассматривает вопросы принятия решения. По его мнению, принятие решения — это выбор одного курса действий из множества осуществимых курсов действий.
Решения подразделяются на три категории: решения в условиях определенности, т. е. результат решения известен с полной определенностью; решения в условиях риска, т. е. результат решения неизвестен, но известны все возможные результаты и вероятность осуществления каждого из них; решения в условиях неопределенности, т. е. не известны ни вероятность результатов, ни, возможно, даже сами результаты.
Принятие решения во многом зависит от информации, которой располагает лицо, принимающее решение. Цель принятия решения всегда состоит в том, чтобы максимизировать общую отдачу суммарных ресурсов, которые требуется израсходовать. Раньше это делалось на основе интуиции, знаний и опыта. В современных условиях используются системный анализ, исследование операций, экономико-математические и другие методы и вычислительная техника. Общее назначение этих методов — оказание помощи принимающему решения: в определении сущности проблемы, по которой принимается решение; выявлении важнейших затрат и выгод, связанных с решением; определении достижимой комбинации «затраты — выгоды» и путей реализации решения.
Для подготовки данных для принятия решения используются различные методы (политическое, экономическое, демографическое, социальное и технологическое прогнозирование, системный анализ, изучение рынка, исследование операций и др.). Технологическое прогнозирование, по мнению Дж. Мартино, лишь один из многих методов. Однако этот метод следует рассматривать как составную часть всех методов, и прежде всего системного анализа.
Роль технологического прогнозирования заключается в обеспечении информацией о том, что может дать наука и техника, что может появиться в некоторый момент времени при затрате соответствующих ресурсов или должно появиться, если будут предприняты определенные действия или будут решены поставленные задачи научных исследований.
Таким образом, к проблеме принятия решения Дж. Мартино подходит системно, комплексно. Представленные в книге примеры такого подхода способствуют пониманию путей решения проблемы принятия решения с учетом технологического прогнозирования.
576
Книга Дж. Мартино «Технологическое прогнозирование» не лишена частных недостатков и спорных утверждений. Не со всеми определениями, терминами и классификацией, предложенными автором, можно согласиться. Тем не менее эта работа представляет интерес для широкого круга читателей и специалистов, поскольку автор попытался подробно рассмотреть основные особенности технологического прогнозирования и обобщить опыт применения методов прогнозирования для решения различных задач в системах управления.
В. И. Максименко, доктор экономических наук
Анализ патентный 99, 100
— регрессионный 145, 147, 150, 151, 154/155, 161, 164, 173, 204, 213, 468
— рыночный 453
— системный 224, 284, 295, 297, 345, 346, 349, 355, 511, 514, 515, 524, 525
— статистический 99
Аналогия 77—79, 83, 84, 86, 89, 100, 111, ИЗ, 114, 120, 183, 266
— историческая 104, 114
— потенциальная 90
— случайная 78, 79, 81, 82
— формальная 78, 79, 81, 86, 87, 89, 90, 92, 93, 95, 98, 102, 107, 110, ИЗ, 114, 266
Аспект интеллектуальный 83, 101, 109, 540
— культурный 83, 96, 109, 540
— политический 83, 91, 107, 538
— социальный 83, 84, 92, 108, 539
— технологический 83, 84, 105, 537
— управленческий 83, 89, 107, 538
— экологический 83, 103, 110, 541
— экономический 83, 86, 88, 89, 106, 537
— этический 83, 102, 109, 540
Баланс затрат и доходов 345
Блок-схемы последовательности выполнения задач 297, 317, 328—330
Взаимодействие, запаздывание 285, 286
— . сила 285, 286
— , характер 284, 286
Выборка 82, 99, 112, 219, 221
Волна кондратьевская (большая волна экономического цикла) 1 51
Глубина прогноза 55, 57, 58
Данные «календарного типа» 64
— точечные 155, 179, 180
Даты «равновозможности» 39
Дерево целей 297—312, 314, 316, 329, 407. 536, 541, 550—552, 558 ------- нормативное 301, 308, 309
Диаграмма замещения 122
Днсиерсия оценок жюри 52
Диффузия (распространение) нововведения 83, 186, 199, 202, 205, 206
«Допущение» 542—544, 547, 555, 556
— гуманистическое 543, 544
— динамическое 543, 544
— реалистическое 543, 544
— статистическое 543, 544
Достижение научно-техническое 230, 231. 246, 247, 257, 258, 260
«Единицы Эйреса» 164
Жюри 31, 32, 35, 37—39, 41—43, 45—52, 55, 56, 59—61, 63—66, 68—72, 74
Загрязнение окружающей среды 512
Запаздывание 285
— распределемное 427
Изучение рынка 353
Интеграция вертикальная 360, 36]
— горизонтальная 360, 361
Интервал доверительный 159, 181, 459, 46]
Интуиция 350, 351
Искажение невольное 545
— сознательное 545
Испытания и оценка 369, 370, 474—477, 479—481, 484, 487, 488, 490—492, 484 487, 501
Исследован™ генетического кода 403 — и разработки 366—368, 370, 371, 374—379, 383, 538
— нецелевые 391, 393, 401, 404, 410
— операций 353, 511, 523, 527
581
— мшмые 388
— рыжа 445
— яяок 391. 393, 394. «И. 4Й5. «в. 410
Изя^ачи «увга 53®
JCoyiPEiejK 59. 166
— иендеяияй 173
IX ->®вяет««ч м«ив -'- Ж'
— деирмиажгет 214, 215, 278, 219, ЗХ — жорреляижз 54. ’ • И ’
— ®мяахя® 54—56. Я». ‘62. 134. 145.
М6,'1Ж 351. ЗП. ИХ 219. *Я
— 466
Крякав Глив^» IM—ОЖ И4, J 31
— -«аа^евяя 121, 122. »3I. 3 34, 199
— шЖЖамшжад 263
— Пере 11". 124—154. №/. IS, 3№2 — регрнхжв 372. -46©
— роста 121, 123, 824. 126. IM. J37.
— — 5’Яиварсазква® ИХ 199
— — (ЖншпЕдесжжж ;ижжзж:ждт; 129
-----лвизгркалижм №9
— — вонэжаи 2В6
-----Ойжкшержетпиж' зевиив 12®.. 138. й®
— иекзжнвй 1Ж. 2Я. (1S(X 3911 199 234. 459
EjjwrefM# аваиааяя ашипк 65. (66 — Нщриржиа 185
— жпбрра 66
— «Жаыдсг. 7г? гджгждш 534
— «обжаетяж ли иршпиэз» 534
.Лаг 1(66—1'74. 2Ж. 414
Лиан ferpeaoe Зв. 52. 16®
Maijum 1в«йяжшежяи® меж 2S4— 287. 2»—295, 524. 325, 53©. 531. 533 — — —. мытая 295
Sferaa аиа-жпв 138, 2Ю'
— 45S
— >ф 2г Ж 31. М, 33-^4. 4В. ж 54, 55, Ж <®. 62 «5. S3. «Ж. 31 —74. 33. 133. ш. 1». 184.262.Till.Щ.285. Ж 29Я 458
----- ' ' : J(
-- 77, 366
-- ИКфВЖВИЯИмЙ 136
— 1Жиерзияпа —«Одява 165
— sазачаптевsb. ЖБзетпвянгайй 47'1
— виипж 2'7, 28
— ядаррггиЕпия таззЕвзй ИЗ
— тетзвгазвиог® иоажяЗяв 459
— м®р|ш1Ж5Пвгеваквй ЗВ I, 312
— 515
— жюгжа ярепмпа 534
— ярвг»омро.вжия Я, 2Я>, 262, 505 -----, иормэтиммв 2W, 312, 329, 33fi -- — жшиитвмпя 297, .312
— Фловда 195
— экстраэшяяии теииевдий 182, «84.
266. 458
Мутедикв ПАТТЕИН 313. ЗХ—З»
Ж: bfwazBta, 495—®7, (ЯМ
— Лружажииж: усяааяй ST9, 4JB
Мвяси, жяжнхи 'И Х S8X 1®9, 45® — Айэикжжа —Жаривжа 886, 19В, 2Яй> — д^яамнчос®®». в8рачяи®®-<с(вежсзжи-ия 184—рйб
— диф^ии <вето»ежяиж Мякфим «* 286
— sgaodlas^.^. 222, 225
— ЗЬивасиз 237, 225
— 'и®р|игз1«вгия<вси® 297. ЗИ, 314. ЗМ «29. 339
— «ззаиияа®» 184
— «жаетша&иа» IX 3®9
— етривмаижж М*
— явросвм 5.М. 535. 546, 5Л, 557
— »алжйи«®см®пг) аавпкла.. ищретаню-«сия 91
— яажчвииэчгжзстайжяая МИ—1®6,
Я'Й. Ж, 23». 225. 23В
вг. Ж
— —_ мжиарриаьиая. Чкаиайзи 186
— (ar.wt«wew иг;-,®®. rpawioawwBa^ И6
~ сг"5®гер®ая 211.. 225
— ажре-гигеагия 84—Ж. И. 92. ‘96. 2®2 — »язж©лиг»иесиж® лригажаиргаваивв
— гшри®(лежчвг®иг® асаакша. ntespramie-гжав 9®, 225
— а*и.«еи®1» &с®жша. ж(®5яеаж*1е-скаш «X Ж М7
-- Ж®авИ8«В8®® рИИН! ЗЙ6
— агяшгаа, шиареяизвока®
аде
Яви^ежлиииста < И, 56. ЗЖ 371., 373.
ИЯ 339. S8X 392, 4Ж «Ж «4, 41®. 423. 433.. -4Н.. «X 4»
— «шереннв 545 — яи©зз5>зг«®® 545
— ярвтж^пиетяиа я|р»иаз!эв 332
— етзгжегжая 372. 41X 434. 424. 432. .30
— жгяэа tessts тежезаяЕ®! 332
НИОИ* К. W. ИЗ. Л2. 236—22®, 225, ЗЖ 316, 561
Ifcmraeaswe Л, 33,, 15, 55, 77. 8Х 86, «7.
Ж 98—Ж «6, Ж ME, ИЯ ИХ 341.
5S1
176, 179, 199, 200, 202, 203. 205, 231. 235, 237, 425, 529, 532
Номограмма Файда 199
Окружающая среда S3, 103. ПО, Ш, ИЗ, 253
Овыт Майкеяьсова—Моршт 394
Опрос 32—34, 37, 38, 48, 49, 51, 60, 71, 535, 536 — относительно достоверности 535.
542, 54-6, 554, 557
— полезности 557
-----иотребиостк 535, 546, 548, 550 ----основной причины 535, 536, 546, 550, 557
(Мейса ирогаэзов 534, 557 — сароса 445
Овибга врвгизвровавет 295
Парадажс csMoecyeecraaems » еаме-аииугифоетиие 534, 544
Перемеаиые «эпитета»» 185, 186 — «эндогенные» 185
Планирование даагосровое 333, 337, 515 — исследований и разоаботок 366, 367, 373, «75, 376, 379. 380, 382. 383, 404 — краткосрочное 333, 337, 378 — опытно-конструкторских работ 424 — среднесрочное 333, 337, 378
Пеиж ямре|«ввосп1 141
Правдоиодобве событит 290
Пределы дояе]жтельж8е 158, 169 — достоверности прогноза 8
Прецессия Меркури® 394
Принятие реигеиий 9, 10, 28, 24, 177, 332, 333. 335, 339. 344. 346, 352, 360. 376, 389, 434, 458, 478, 498, 502, 508, 513 515, 525, 534, 540, 546. 547. 552
Проблеме исторически обусловленного с®-знаиия 80, 82—84, 103 — неопределенности 350, 461 — оптимальности 341 - оценки прогноза 534
— принятия решений 345, 347, 348, 351
— разброса 466
— разработки нового изделия 472, 473 — ценностей 349
Прогноз достоверный 20, 21, 546
— конкуренции 458
— комбинированный 353
— недостоверный 546
— неуместный 546
— нормативный 319, 408, 425, 426, 430 — политический 20
— рынка 20
— самоанализирующийся 21—23, 534 — самоосуществляющийся 21—23, 544 — статистического состояния 503
— технологический 8—10, 16, 17, 20.
22, 38, 228, 332, 355, 383, 434, 442^ 462, 4Й-472, 481, 484, 487, 490, 502, 503, 513, 531, 533
— уместный 546
— экономический 20
Ирвгжииромнве демвграфическае 353
— интуитивное 183, 184
— яаучно-техаичесгах достижений 230
— - ио аналогии 77
— поясковое 408
— эолитическое 353
— пророческое 184
— технологическое 6—8. И, 12, 15. 16, 19, 114, 121. 124. S37. 184—186. 206. 215, 220, 225. 226, 251, 332, 353—355. 358, 360. 363, 364, 366, 379. 388, 383. 394, 405, 406. 409, 417, 423, 427, 428. 431, 432, 434, 43-5, 438, 442. 445, 481, 483, 487, 494. 502, 504, 514, 531
-----, нормативное 299, 308, 313. 407, 408
— социальное 353
— экономическое 184, 185, 353
— экспертное 184
Программы нецелевых исследаивй 402, 404, 410
— создана баллистических ракет ВВС 375
-----ракеты «Поларис» 16, 375, 538
— опытяо-коисдрукторских работ 413—417, 419, 421—423, 425. 427, 435, 437, 438, 501
— целевых исследований 392. 404, 408. 410
Проект «Айоллои» 106, 375
— Гарвардский 465, 468
— Манхэттенский 375
— «Орион» 538
— «Плаушер» 538
— «Трейсиз» 425
— «Хивдсайт» 413, 4-25
Разработка понте издели 369, 370, 440
Разрежение Джоуля—Томпсона 165, 166
Регрессия дисперсия на глубину прогноза 52
— линейная 163
Решения в условиях неопределенности 343, 344, 374 --------- определенности 343, 344
Риск 123, 343, 379, 383, 431, 442, 462, 470, 471, 472, 505
Рост неэкспонеициальный 160
583
— экспоненциальный 155—158, 160— 162, 206—209, 211, 461, 492
Ряд Тейлора 156, 201
Сверхсходимость 45, 48
Система (метод) ПЕРТ 15, 16, 538
— распределения 525
Ситуация аналогичная 82, 83, 89, 91
— «модельная» 81—83, 85, 86, 90, 98, 114
— потенциально аналогичная 89, 91/ 92, 98, 102
— прогнозируемая 81—83, 91, 114
Смесь Фарадея 165
Совершенствование технологии 369, 370
Станки автоматические с адаптивным уп-
равлением 437
--------программным управлением
436
--------числовым программным управлением 436
Степень компетентности 66
— неопределенности 56
Схема Армстронга 246
— Дулитла 246
— интегральная 519
Сценарий 279, 280, 283, 292, 293, 295, 546. 547
Темп роста 120, 181, 209
— нововведения 77, 94, 95, 109, 181, 183
Тенденции качественные 174
— количественные 174
Теория относительности 322, 325, 394
Технология 7, 12, 18, 89, 92, 102, 109, ПО, 380, 414
— дополняющая 84, 85, 87, 105, 106, 262, 381, 382, 537
— конкурирующая 84—86, 95, 105, 537
— поддерживающая 84—87, 106, 537
Управление адаптивное 436, 437
— числовое программное 436
Уравнение запаздывающей тенденции 169, 170, 173
— интерполяции 172
— кривой Гомперца 126
------Перла 124
— поведения, эмпирическое 226
— регрессии 169, 226
— тенденции 168, 172, 173
Уровни вероятности 39
— достоверности 8
— надежности 372
— функциональных характеристик 11. 130, 137, 139, 141, 154, 155, 162, 163,
167, 168, 172, 176, 177, 180, 181, 186,
192, 194, 221, 222, 224, 225, 230, 262,
264, 290, 297, 315, 329, 373, 414, 424,
431, 453, 475, 485, 486, 492, 495, 541
Устройства терминальные 529, 530
Функциональные характеристики 11, 121, 123, 134, 136—138, 140—142, 144, 148, 163, 165, 173, 176, 177, 181, 191—194, 199, 208, 222, 230, 263, 265, 297, 398, 413, 429, 446, 454, 460, 541
Функция фирмы 516, 525
— производственная, Кобба—Дугласа 217
Характеристика «пАсЬ» 97, 98, 109
Число Маха 221—223, 407, 409
Шкала интервальная 467
— порядковая 467
— соотношений 467
— уровня используемой техники 468
Шумы 248, 260, 496
Эксперимент Гордона — Хелмера 56, 62
— Парсонса — Вильямса 56, 62
Экстраполяция взаимосвязанных тенденций 295
— «наивная» 141
— тенденций 139, 162, 181, 264, 288, 436, 459, 554
Этап нововведений 12—16
ИМЕННОЙ УКАЗАТЕЛЬ
Абериеж Я. Дж. 372. 373
Адмет Г. 157
Лиен 238
Авэеикоя F. С. 186
Алъвареи Л. В. 398
Аражтрюяг Д. С.. ИИ, 185,, 246
Асгои 240—242.
Беии» 51®
Беижр А. Д. 53, 55, 61
&РВЕ Ф. Е. 466
Бернштейн Д. Б. 53, 54, 59
Боятвуи 239
Блэкжв А. В. 454,. 456
EpaSr 53
Брауи В. 247
Вебстер 7
Вавсковф В. Ф. 389
ВаЙЕберг А. М. 389
Ва.зи*жя>И| 85
Вивьсои А. X. 244
Важ.»® 56, 62, 63
Вивер Н. 232, 38»
Вульф-Каррв. Дж. 564
Гатаерр Н. ТГ. 504
Гераклит 370, 371
Гиакыо 166
Гклфмав С. К. 235, 236
Гсивтерц. 126
Гордон Т Дж. 40, 53, 54,56,67—63,74, 285
Грабовский X. Д. 225
Гркяичс 213
Далки К. 41, 43, 61
Дежшп 499
Демигтер 240
Детармс Р. 109, 115
Джерасси К. 41й>
Д жсстис 311
Джибсон Дж. Е. 565, 506
Дин У. У. 504
Дракер П. Ф. 333 336, 502
Дрор У. 334, 336
Дулитл Ф. М. 245, 246
Джхоф К. X. III. 112
Жолно-Кюри Ф. 233
Жалив Юоря И 234
ЗЬльи О. 53, 55
Ирвииг Д, 233,, 234
Камериниг 165
Карет Р. П. 497
Кельвин 165
Класс. Р. Дж. 246, 482
Колмогоров А. И. 232
Корвмп 119
Кросби М. Дж 246
Курги 166
Кэррол Л. "8
Ласанья Л. 499
Леше В. И. 5-
Ленц Р. 19. 25, 129, 184-
Лильеяфеяьд 245
Лмстоуа Г. 31'7
Лоренс В. Л. 233
Мак-KoS 239
Мак- Клеяввд Д, К. 97, 99, 189
Маг-Кормв: С 88
Мартино Дж. 6, 2s, 75.
Марже Л. 169
Маркус И. М. 1S2
Маргваиш А. В 381,. 465
Мейзлиш Б. Ж, 90, 104
Мейтнер 234
Меклвнг В. X. 381, 465
Меллер Дж. 109. 115
Менделеев Д, И. 239
Мииасяв Дж. П. 216 219
Морисон Е. Е. 95, 96, 234
Мэнсфилд Е. 186, 199, 28®, 2Q2, 204 286,
225
Неиьот Р. F, 95. 244
Нордхейм 233
Нортроп 185
Ньюкомен 84, 119
Ньютон И. 196
Огберн В. Ф. 232, 236
587
Оруэлл Дж. 289
Оунс 165
Пайк Д. Л. 41, 54, 55, 367
Панчард Дж. 247
Парменид 370, 371
Парсонс Т. 56, 62, 63, 119
Пек М. Дж. 461, 465, 468
Перл Р. 124
Райт 174
Рамо С. 394
Резерфорд Дж. 239—243
Репке Л. А. 416
Решер Н. 96—98, 100
Робертс Е. Б. 184
Росс 239
Саммерс Р. 465, 466
Сандерс Б. С. 211, 212
Селсбери 90
Сименс Р. К. 207
Симмондс В. Г. 539
Содди 239
Суран Дж. 520
Сэвери 74, 119, 120
Тейлор Д. Р. 540
Теллер Э. 381
Тер-Магон А. 95
Тиринг 128
Томсон Дж. 239, 240
Тредголд 106
Уатт 85, 119
Уэллс Г. 242
Уэллс X. А. 41, 76
Фаренгейт 165
Ферми Э. 233, 234, 242
Финч Дж. 368
Флойд А. Л. 191, 194, 195
Форест Л. 504
Фултон Р. 233
Хаан 234, 243
Хаке Дж. 235
Харт Р. И. 445, 446
Хартман Л. М. 186
Харфорд Дж. 496
Хенкель 120
Хейзелтайн Б. 390
Хейл 245
Хейнлейн Р. 243
Хелмер О. 53, 54, 56, 61, 63, 74, 285
Холтон Дж. 207
Хьюс Т. П. 104—106
Цвикки Ф. 311—316
Чадвик 241
Чендлер 90
Шаффлер С. 23, 185, 225
Шерер Ф. М. 461, 465, 468
Шмуклер Дж. 105, 212—215, 236
Шокли 245
Шон Д. А. 22, 370, 371
Штрассман 234, 243
Эдисон Т. 510
Эйнштейн А. 239
Эйрес Р. Ю. 7 26. 164—166
Эллуд Дж. 7
Эш 311
Яффи М? Л. 482
СОДЕРЖАНИЕ
Г л а в а 1. Введение . ............................................ 7
Г Что такое технологическое прогнозирование?................... 7
2. Этапы нововведений......................................... 12
3. Альтернативы прогнозированию .............................. 16
4. Является ли прогноз достоверным?........................... 20
5. Как используется прогноз?................................ 24
Глава 2. Метод Делфи............................................... 27
1. Введение................................................... 27
2. Преимущества комиссий ............................ 27
3. Недостатки метода комиссий............................... 28
4. Метод Делфи ............................................... 30
5. Проведение исследований по методу Делфи.................... 31
6. Модификации метода Делфи .................................. 37
7. Точность метода Делфи...................................... 42
8. Точность оценок по методу Делфи ........................... 52
9. Надежность метода Делфи ................................... 60
10. Выбор групп экспертов...................................... 64
11. Основные принципы проведения опроса по методу Делфи ... 67
12. Заключение................................................. 74
Глава 3. Прогнозирование по аналогии............................... 77
1. Введение ................................................... 77
2. Проблемы, связанные с использованием аналогии............... 79
3. Условия, необходимые для проведения формальной аналогии ... 81
4. Некоторые аспекты применения аналогии....................... 83
5. Историческая аналогия.................-.................... 104
6. Отклонения от формальной аналогии.......................... 113
7. Заключение ................................................ 114
Глава 4. Кривые роста............................................. 116
1. Введение ................................................ 116
2. Кривые замещения . ........................................ 121
3. Кривая Перла............................................... 124
4. Кривая Гомперца ........................................... 126
5. Примеры ................................................... 128
6. Пример прогноза ........................................... 131
7. Подготовка прогноза ....................................... 134
8. Выводы .................................................. 137
Глава 5. Экстраполяция тенденций.................................. 139
1. Введение .................................................. 139
2. Некоторые тенденции ....................................... 142
589
3. Экспоненциальный рост ...................................... 155
4. Нсзкспоненциалъный рост . . . . ............................ 160
5. Тенденция е пределами ..................................... 161
6. Корреляция тенденций................................... . . 166
1. Качественные тенденции..................................... 174
8. Выбор параметра и интерпретаций прогноза ................. 176
9. Вь^воды . ............................................... 181
Глава 6. Аналитические модели...................................... 183
1. Введение . . ...................... , . .............. . 183
2. Модели е кривой роста ...................................... 186
3. Модели экспоненциального роста......................... . 206
4. Струк'гурные модели . ...................................... 211
5. Недостатки причинно-следственных моделей .............. . 225
6. Заключение '......................... 77у
Глава 1. Важные научно-технические достижения ..................... 730
1. Введение ................................................... 230
2. Неизбежность изобретения.................................... 231
3. Неожиданность изобретения ................................. 236
4. События-предвестники...................................... 238
5. Контроль за важными научно-техническими достижениями . . . 247
6. Осуществление контроля . ................................... 253
7.. Выводы .................................................. -260
Г л: а в а 8. Комбинирование прогнозов ........................... 262
L Введение .................................................. 262
2. Прогнозы одной технологии.................................. 262
3. Прогнозы различных технологий.............................. 266
4_ Матрицы взаимодействий событий ............................. 284
5. Выводы .................................................... 295
Глава 9. Нормативные методы прогнозирования ....................... 297
I. Введение ... ............................................... 297
2. Дерево целей . .......................................... 298
3. Морфологические модели .................................... 311
4. Блок-схемы последовательности выполнения задач ........ . 317
5. Заключение ............................................... 329
Глава !©. Планирование и принятие решений ......................... 332
I. Введение .................................................. 332
2. Процесс планирования ....................................... 333
3. Принятие решений ........................................... 339
4. Использование системного анализа....................... . . 345
5. Роль технологического прогнозирования....................... 353
6. Заключение ............................................... 364
Глава II. Планирование исследований и разработок................. 366
1. Введение ................................................... 366
2. Изменение и неопределенность................................ 370
3. Потребность в планировании исследований и разработок........ 373
4. Что необходимо планировать ?.............................. 377
5. Роль технологического прогнозирования ...................... 379
6. Заключение ............................................. 383
Глава 12. Исследования ............................................ 385
I. Введение ................................................. 385
2. Целевые и нецелевые исследования............................ 391
3. Планирование исследований, обусловленных потребностями самой науки........................................................ 394
4. Планирование исследований для удовлетворения спроса......... 404
5. Вывода ................................................ 409
590
Глава 13. Развитие технологии .................................. 412
1. Введение ................................................. -Я2
2. Планирование программы опытно-конструкторских работ .... 416
3. Технологическое прогнозирование опытно-конструкторских работ 423
4. Выводы................................................. 438
Глава 14. Разработка новых изделий............................. 440
1. Введение ................................................. 44G
2. Вопросы планирования.................................. . 442
3. Опенка спроса..................................... .... 445
4. Выбор целей проекта ........ ............. 457
5. Выводы................................................... 472
Глава 15. Испытания и оценка................................... 474
1. Введение ............................................. 474
2. Что должно быть подвергнуто испытаниям?............... . 481
3. Какие испытания возможны? ................................ 490
4. Выводы................................................... 5(Ю
Глава 16. Технологическое прогнозирование для принятия решений в промышленных фирмах.......................................... . 502
1. Введение ................................................. 502
2. В какой отрасли промышленности находится фирма? .......... 505
3. Планирование деятельности фирмы с учетом технического развития 514
4. Выводы................................................ 532
Глава 17. Оценка прогнозов как информации для принятий решений . 434
1. Введение ............................................... 535
2. Опросная модель ...................................... . 536
3. Сценарий ................................................ . 546
4. Заключение ............................................ 557
Приложение. Дерево целей........................................ 758
Послесловие- В. И. Максименко .... 563
Предметный указатель............................................. 574
Указатель имен ................................................ 585