загрузка...
Event-менеджмент / Адміністративний менеджмент / Бренд-менеджмент / Інноваційний менеджмент / Інформаційний менеджмент / Контролінг / Лідерство / Менеджмент в галузі / Менеджмент ресторанного та готельного бізнесу / Менеджмент (іспит) / Організаційна поведінка / Організація виробництва / Основи менеджменту / Практика з менеджменту / Виробничий менеджмент / Ризик-менеджмент / Стратегічний менеджмент / Теорія управління / Управління організацією / Управління персоналом / Управління проектами / Управлінські рішення
Головна >
Менеджмент >
Інноваційний менеджмент >
« Попередня Наступна »
В. В. Глухов, С. Б. Коробко, Т. В. Мариніна .. Економіка знань - СПб.: Пітер. - 528 с: ил. - (Серія «Навчальний посібник»)., 2003 - перейти до змісту підручника

15.2. Статистичне прогнозування

загрузка...

Того, хто не замислюється про далекі труднощі, неодмінно чекають близькі неприємності.

Конфуцій

Процедура статистичного прогнозування включає такі етапи: вибір типу функції (пряма, експоненціальна або 5-подібна); розрахунок параметрів рівняння за методом найменших квадратів; екстраполяція тенденцій.

Прямі у = - уа + а1 переважніше для опису функціональних характеристик, рівномірно розвиваються у часі.

Експоненціальні криві у - у0е ^ добре описують лавиноподібне зростання, коли приріст залежить в основному від досягнутого рівня. Якщо разом із зростанням досягнутого рівня зростає вплив обмежуючого чинника, то хороший опис цього процесу можна отримати за допомогою модифікованої експоненти у =?, - (? -

Якщо обмежуючий фактор починає впливати тільки після деякого моменту (точки перегину), то найкраще наближення дають?>-образні криві (Перла, Гомперца і Айзенсон).

27-180

Крива Перла (рис. 15.2) описується рівнянням

У

L

і має вигляд: Lf2

ina / b

Рис. 15.2. Крива Перла

L Тут Ь - верхня межа змінної у, визначений для конкретного технологічного рішення фізичними обмеженнями; параметр а визначає місце кривої на тимчасової осі; параметр Ь - крутизну серединній частині.

Змінна у змінюється від 0 при (= - «> до Ь при (= +». Крива симетрична щодо точки перегину. Параметри <я і 6 визначаються за методом найменших квадратів з виразу:

де У = Ina - bt. Значення ^ тносящіеся ко временіполучают з наявних даних про минуле розвитку.

Крива Гомперца (рис. 15.3) має вигляд:

У

L

Рис. 15.3. Крива Гомперца

та / к

Як і крива Перла, крива Гомперца простягається від нуля при t ** - «> до верхньої межі L при t = +«, Крива несиметрична. Точка перегину припадає на (lnb) / k і у = L / e. Параметри k і Комерсант визначаються за методом найменших квадратів з виразу:

- »min,

де У = 1п6 + кг. Значенням, тносящіеся до часу I., отримують з наявних даних про минуле розвитку.

Модель Айзе неону припускає, що значення функціональної технологічної характеристики пропорційно станом знання (інформації). При цьому прирощення інформації в часі залежить від кількості дослідників і розпізнаного верхньої межі зростання. Передбачається, що фактор комунікації між вченими залежить виключно від кількості вчених.

Без розпізнаного межі і комунікаційних факторів стан знання може бути виражено як:

де / - інформація (стан знання), д - середній коефіцієнт продуктивності одного дослідника в одиницю часу , - число дослідників, зайнятих в момент часу I = О, с - постійний коефіцієнт (кутовий коефіцієнт прямої на логарифмічному графіку), Т - оцінюваний часовий інтервал.

Для наближення до верхньої межі I вводиться коригуючий фактор (1 - 1/Ьу.

Що призводить до 5-подібної кривої для стану знання:

Фактор комунікації між вченими грунтується на допущенні, що кожна зв'язок між N дослідниками - при максимальному числі зв'язків Л ^ (N - 1) / 2 - викликає настільки ж продуктивний внесок, як і внесок кожного вченого зокрема. Тоді рівняння набуває вид:

Інтегрування в межах від t = О до t = Г дає:

Прирощення інформації та стан знання ростуть за експоненціальним законом, але з подвоєним показником при е.

Крива росту функціональних характеристик пристрою в кінцевому рахунку прагне до деякого верхньої межі. Однак на цьому розвиток не закінчується. Та ж функція може виконуватися іншим механізмом, який досягає більш високого рівня функціональних характеристик.

Таким чином, при підході, який обмежується прогнозуванням розвитку одного технологічного рішення, неможливо вийти за межі, властиві даному пристрою, і тому недооцінюється майбутнє зростання.

Прогноз конкретних технічних областей (рівня функціональних характеристик, що досягаються серією нововведень) здійснюється екстраполяцією по обвідної кривої, яка приймає форму 5-подібної кривої, описаної навколо «малих» Б-образних кривих.

Більш глибоке вивчення технологій ще на ранній стадії їх розвитку може привести до раннього розпізнаванню перспективної технології.

Малюнок 15.4 ілюструє як можливі вигоди, так і виникаючі небезпеки. Компанія, що використовує технологію Г,, може отримати значні переваги, якщо своєчасно розпізнає і почне розробляти технологію Т2 задовго до того, як можливості Г, почнуть сходити нанівець. З іншого боку, пряме порівняння тенденцій Г, і Т2 в момент ^ може призвести до помилкових довгостроковим висновків, якщо воно буде проводитися без урахування обвідної кривої. Технологічні Лк **'' можливості Огинаюча г крива \ х / У / / Зона У

х критичного УЇ \ рішення * 1 ^ 2 Час

Рис. 15.4. Прогноз технічних областей

« Попередня Наступна »
= Перейти до змісту підручника =

енциклопедія  біфштекс  індичка  мус  наполеон