Файл: 1. Подходы к определению инновационного цикла 5.docx

ВУЗ: Не указан

Категория: Реферат

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 11.01.2024

Просмотров: 51

Скачиваний: 2

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.


Продуктово-тематическое планирование инновационного цикла заключается в формировании перспективных направлений и тематики научных исследований и разработок, подготовке программ и мероприятий по обновлению продукции, совершенствованию технологии и организации производства на предприятии, а на производственной стадии инновационных процессов – разработке и оптимизации произ водственных программ предприятия и цехов.

Технико-экономическое планирование включает расчеты материальных, трудовых и финансовых ресурсов, необходимых для выполнения номенклатурно-тематических заданий, а также оценку экономических результатов и эффективности инновационной деятельности организации. Этот вид планирования включает финансовое планирование, составление бизнес-планов, бюджетное планирование и т.п.

Объемно-календарное планирование инновационного цикла заключается в планировании объемов работ, загрузки подразделений и исполнителей, построении календарных графиков проведения работ по отдельным проектам и всей совокупности планируемых работ, графиков, загрузки оборудования и исполнителей, распределении работ по отдельным календарным периодам. Процесс планирования независимо от вида планов распадается на три формальные фазы [7, с. 192]:

1. Постановка задачи планирования: формирование цели, анализ проблемы.

2. Разработка плана: поиск альтернативы, прогнозирование, оценка, принятие планового решения.

3. Реализация плана: доведение решения до исполнителей, реализация планового решения, контроль, анализ отклонения.

Важное значение придается формированию целей планирования, во время которого должны выполняться следующие общие требования: реальность целей, ясность формулировки цели, адресность, согласованность, ранжирование целей, их иерархическая структура, актуальность целей.

Прогноз – комплексная вероятностная оценка содержания, направлений и объемов будущего развития науки и техники в той или иной области. Процесс разработки прогнозов называется прогнозированием. Основная функция научно-технического прогнозирования заключается в поиске наиболее эффективных путей развития исследуемых объектов на основе всестороннего ретроспективного анализа и изучения тенденций их изменения. Прогноз сокращает количество вариантных проработок при формировании плана, повышает глубину и качество обоснования плана, формирует его конечные цели, определяет условия выполнения плана, моделирует возможные пути развития объекта, необходимые для осуществления мероприятия, и ожидаемые результаты. Таким образом, прогноз прежде всего служит для обоснования плановых решений. Однако прогнозные разработки могут использоваться и для определения возможных последствий выполнения или невыполнения плановых решений. Необходимость разработки различных видов научно-технических прогнозов предопределяется сложностью инновационной сферы как объекта управления.


С учетом широты тематических рамок и уровня разработки выделяют прогнозы [9, с. 130]:

1. Научно-технического развития страны и регионов;

2. Развития отдельных направлений науки и техники, а также решения межотраслевых научно-технических проблем;

3. Развития самостоятельных инновационных предприятий;

4. Развития отдельных видов техники, совершенствования элементов техники;

5. Изменения отдельных параметров и характеристик проектируемой техники и продуктов.

Все эти прогнозы связаны между собой отношениями подчиненности и образуют иерархическую систему прогнозирования, которая обеспечивает органическое сочетание прогностической деятельности на различных уровнях управления и по всем направлениям, областям науки и техники.

  1. Методы планирования и прогнозирования инновационных циклов


В целях глубокого обоснования подготавливаемых планов развития науки и техники предусматривается разработка трех типов прогнозов [11, с. 135]:

1. Краткосрочные (до 1 года).

2. Среднесрочные (от 1 года до 5 лет).

3. Долгосрочные (до 15 лет и более).

В новых, быстро развивающихся областях науки и техники периоды прогнозирования укорачиваются, а сами прогнозы обновляются чаще, чем в традиционных областях. По возможности воздействия на будущее прогнозы делятся на активные и пассивные, по степени вероятности будущих событий – на вариантные и инвариантные, по способу представления результатов – на точечные и интервальные. Разнообразие видов научно-технических прогнозов и задач, решаемых с их помощью в системе управления наукой и техникой, требует применения различных систем и методов построения самих прогнозов. Каждый прогноз возникает в результате многоступенчатого процесса получения необходимой информации, ее переработки с помощью специальных приемов и оценки достоверности полученных результатов. Собственно, совокупность этих трех элементов и характеризует собой конкретный метод разработки научно-технического прогноза. От того, какие конкретные данные необходимы для разработки прогноза, зависит выбор носителей информации, способ ее получения, последовательность и содержание выполнения специальных расчетов с целью объективной оценки перспектив развития исследуемого объекта.

Современная отечественная и зарубежная практика насчитывает более 130 различных методов разработки прогнозов. Все многообразие методических приемов научно-технического прогнозирования условно можно свести к трем важнейшим группам [2, с. 114]:



1) прогнозирование на основе экстраполяции;

2) экспертные методы прогнозирования;

3) методы моделирования.

Методы экстраполяции. Их сущность состоит в том, что, анализируя изменение отдельных параметров разрабатываемой техники в прошлом и исследуя факторы, обуславливающие эти изменения, можно сделать выводы о закономерностях развития и путях совершенствования техники в будущем. В научно-техническом прогнозировании принято выделять два вида задач, решаемых методами экстраполяции: задачи динамического и статистического анализа.

Прогнозирование параметров по факторам, влияющим на их развитие, осуществляется на основе методов корреляционного и регрессионного анализа (например, прогнозирование трудоемкости разработки машин и агрегатов по совокупности конструктивных, технологических и эксплуатационных факторов). Для прогнозирования быстроэволюционных процессов и объектов применяется метод экстраполяции переменных по огибающим кривым. Содержание этого метода заключается в построении огибающей кривой, приближенно отражающей общую тенденцию изменения прогнозируемого параметра по данным, характерным для различных поколений объектов одного функционального назначения. Прогнозирование по огибающей кривой сводится к экстраполяции точечных или интервальных значений параметра на тот или иной период.

Экспертные методы. Суть экспертных методов научно-технического прогнозирования состоит в том, что на основе априорных j оценок квалифицированного специалиста или группы специалистов делается заключение о путях развития науки и техники, перспективных направлениях научных исследований и разработок. В зависимости от формы работы различают индивидуальные (метод интервью, метод морфологического анализа) и коллективные методы экспертизы (метод комиссий, метод мозговой атаки, метод Дельфи и др.).

Нормативные методы. При таком подходе перспективы развития науки и техники определяются исходя из конкретных целей. В этом случае задача прогноза состоит в том, чтобы сформировать структуру взаимосвязанных элементов, обеспечивающих безусловное и наиболее рациональное достижение установленной цели. Структура взаимосвязанных элементов образует иерархическую систему, графическое изображение которой называют «дерево целей» [3, с. 203].

Методы моделирования – определение перспектив изменения техники на основе адекватных моделей ее развития. По характеру используемых моделей различают логические, информационные и математические модели. Логическое моделирование включает тщательное изучение внутренней логики развития прогнозируемого объекта и разработку на этой основе соответствующих исторических моделей (образцов).


Практический интерес представляют методы построения различных информационных моделей. Так, например, статистический анализ числа научных публикаций, научных журналов, частоты использования печатных работ и т. п. дает возможность судить о темпах и характере развития научных дисциплин, тех или иных видов техники.

Во многих странах использование патентной информации определяет техническую политику фирм и объединений. Математические модели прогнозирования представляют собой наиболее универсальные и достаточно строгие методы анализа тенденций развития техники. Они позволяют дать количественное описание динамики развития реальных объектов прогнозирования, изучить характер и направление влияния на них изменения различных факторов. Для моделирования процессов научно-технического развития особенно часто используются методы статистического анализа, исследование производных функций, динамическое программирование [2, с. 138].

Информационная база прогнозирования включает данные о структуре и объемах спроса на инновационный продукт или разработки организации, сведения о ранее законченных работах, детальные данные о состоянии отечественных разработок в исследуемой области, сведения о зарубежных достижениях, патентную информацию и сведения о конъюнктуре внешнего рынка и т. п. Организационное обеспечение системы прогнозов на инновационных предприятиях предусматривает создание специальных служб, осуществляющих сбор и систематизацию научно-технической информации, разработку прогнозов развития науки и техники, размножение результатов прогнозирования и обеспечение использования их в процессе формирования технических планов.

В завершении работы следует отметить, что планирование инноваций представляет собой процесс выбора целей, ориентированных на конечные результаты (рост прибыли, расширение ассортимента продукции, выход на новые рынки), распределения ресурсов и определения сроков решения инновационных задач вплоть до освоения и распространения нововведений. При планировании инноваций выделяют научно-технические направления, научно-технические проблемы, темы и подтемы.

Заключение
Развитие организаций происходит путем освоения разнообразных инноваций. Эти инновации могут затрагивать все сферы деятельности организации. Следует отметить, что любые достаточно серьезные инновации в одной сфере деятельности организации, как правило, требуют незамедлительных изменений в сопряженных участках, а иногда и общей перестройки организационных структур менеджмента.


Инновациями являются любые технические, организационные, экономические и управленческие изменения, отличные от существующей практики в данной организации. Они могут быть известны и использоваться в других организациях, но для тех организаций, в которых они еще не освоены, их внедрение является новым делом и может привести к немалым трудностям. Организации обладают различной восприимчивостью к инновациям.

В современных условиях, когда динамично и непредсказуемо изменяется внешняя среда организации, прогнозирование и планирование инновационного цикла становится жизненно необходимым. Именно оно позволяет организации не только увидеть свое будущее и наметить цели, но и разработать программу действий по их достижению. Наличие такой программы облегчает использование ресурсов организации и выбор наилучших средств для достижения цели, значительно снижает опасность, исходящую он внешней среды. Это положительно сказывается на результаты деятельности организации и способствует созданию здорового морально-психологического климата в организации, что также оказывает положительное влияние на эффективность. И напротив, отсутствие такой программы сопровождается колебаниями и отклонениями в развитии организации в нужном направлении. Непродуманность и непоследовательность действий чреваты тяжелыми отрицательными последствиями. Прежде всего, неэффективно используются ресурсы организации. Ресурсы организации (а они всегда ограничены) часто направляются не туда, куда нужно, и не на то, на что нужно. В итоге мероприятия по решению назревших проблем не выполняются и потребности потребителей не удовлетворяются. Все это отрицательно сказывается на положении дел, снижает эффективность, создает социальную напряженность в организации. Увеличивается возможность возникновения всякого рода конфликтов, возрастает текучесть кадров и т.п. Эти процессы также негативно влияют на деятельность всей организации.

Список использованных источников


  1. Абрамчикова Н.В. Сбалансированное развитие инновационного и инвестиционного циклов в экономических системах// В сборнике: Финансовые решения 21 века: теория и практика. сборник научных трудов 17-й международной научно-практической конференции. Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. - 2016. - С. 364-374

  2. Бабич Т.Н. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Учебное пособие. - М.: НИЦ ИНФРА-М, 2019. - 336 c.

  3. Беляев Ю.М. Инновационный менеджмент: Учебник для бакалавров Издательство: Дашков и К, 2019. - 416 с.

  4. Гохберг Л.М. Национальная инновационная система России в условиях «новой экономики» // Вопросы экономики. - 2003. - № 3. - С. 26–44

  5. Греков О.А. Управление инновационным развитием компаний на основе инновационных циклов// Экономика и управление в XXI веке: тенденции развития. - 2016. - № 26. - С. 65-70

  6. Ланская Д.В., Яковленко А.Е. Методы и модель развития инновационной инфраструктуры регионального кластера полного цикла исследований и инноваций // Естественно-гуманитарные исследования. - 2020. - № 3. - С. 178–183

  7. Медынский В.Г. Инновационный менеджмент: Учебник. - М.: ИНФРА-М, 2018. - 295 с.

  8. Мельников Р.М. Развитие методологии оценки эффективности научно-инновационных программ с учетом зарубежного опыта // Инновации. - 2016. - № 10. - С. 65–73

  9. Самолдин А.Н. Жизненный цикл инноваций // Вестник университета. - 2015. - № 2. - С. 127–132

  10. Тебекина А.А., Тебекин А.В. Эволюция развития моделей инновационного процесса // Вестник Московского университета имени С.Ю. Витте. Серия 1: Экономика и управление. - 2015. - № 3. - С. 15–20

  11. Ширяев В.И. Принятие решений: Прогнозирование в глобальных системах. - М.: КД Либроком, 2021. - 176 c.