WWW.DISS.SELUK.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА
(Авторефераты, диссертации, методички, учебные программы, монографии)

 

Pages:     | 1 || 3 | 4 |   ...   | 10 |

«СИСТЕМОТЕХНИКА ИННОВАЦИОННОЙ ПОДГОТОВКИ ПРОИЗВОДСТВА В МАШИНОСТРОЕНИИ Москва Машиностроение 2012 УДК 621:658.5 ББК 34.4:65.23 С29 Рецензенты: ген. директор ОАО НИИТ, д-р техн. наук, проф. ...»

-- [ Страница 2 ] --

В дополнение к сказанному можно отметить, что на основании статистического анализа результатов испытаний самолетов и авиационных двигателей второго поколения для сверхзвуковых самолетов-истребителей получены закономерности распределения частот временных лагов (интервалов) летных испытаний самолетов и двигателей. На этой основе установлено, что для самолетов и двигателей второго поколения выборка по самолетам и двигателям, летные испытания по которым прекращены, существенно превышает значения выборки по самолетам и двигателям, принятым в серийное производство.

Этот факт позволяет сделать вывод о решающем значении этапа НИР по обоснованию «технологической готовности к созданию»

новой техники, без которого следующий этап инновационного проектирования, связанный с НИОКР по технической разработке и вводу в эксплуатацию изделий становится высокорисковым.

Сказанное позволяет констатировать, что для снижения инновационных рисков создания самолетов и авиационных двигателей нового поколения, уменьшения финансовых затрат и сроков их проектирования принципиально важное значение имеют работы по созданию на основе использования критических и высоких технологий машиностроительного назначения ключевых (высоких и критических) авиационных технологий.

Эти задачи решают в ходе НИР по обоснованию технологической готовности к созданию конкурентоспособных самолетов и авиационных двигателей.

Базовые технологии изготовления изделий авиационной техники в современных условиях отличает от других важных технологий (высоких, критических, проектных, перспективных, директивных, типовых и групповых, стандартных, рабочих технологических процессов и креативных технологий) комплексная увязка не только технологических процессов основного, но и вспомогательного производства.

Так, например, известно, что базовые технологии постановки на производство новой авиационной техники на основе бесплазовой увязки деталей и технологической оснастки летательных аппаратов обеспечивают на основе разработки автоматизированных систем технологической подготовки производства и математического моделирования объектов и процессов производства не только многократное снижение погрешностей изготовления, например:

формблоков с 0,8 до 0,26 мм;

пуансонов с 2,2 до 0,26 мм;

рубильников с 2,0 до 0,7 мм, в сравнении с плазовошаблонным методом, но и широкое применение мехатронных станков путем разработки управляющих программ на основе аналитических методов задания обводов самолетов, использования координатографов и других высокоавтоматизированных средств технологической подготовки производства.

В авиадвигателестроении такими базовыми технологическими процессами, в которых в концентрированной и комплексной формах обеспечиваются:

параметры качества изделия (например, для авиационного реактивного двигателя по показателям роста температуры газа перед турбиной (Т*г) и роста степени повышения давления в компрессоре (*к));

критерии эффективности технологической подготовки производства техники новых поколений на основе разработки новых технологических процессов, как основного, так и вспомогательного производства, являются технологии изготовления лопаток газотурбинного двигателя.

В технологических процессах изготовления лопаток авиационных двигателей обеспечивается не только жаропрочность в обеспечение роста тяги двигателя за счет применения специальных легирующих элементов, охлаждения лопаток, предусматривается возможности использования критических технологий производства авиационной техники:

нанотехнологий и наноматериалов, нанометрических и прецизионных технологий обработки;

мехатронных технологий;

лазерных и электронно-ионно-плазменных технологий;

технологий керамических материалов, композитов, металлов и сплавов со специальными свойствами, синтетических сверхтвердых материалов;

технологических совмещаемых модулей для металлургических мини-производств;

технологий биметаллов, термодиффузионного сращивания деталей, сварки трением деталей блисков роторов ГТД.

Этот перечень в приложении к технологиям изготовления других деталей можно дополнить иными высокими технологиями:

литейного производства (литья под низким давлением, получения высокоточных отливок в формы на основе электрокорунда, литья под регулируемым давлением, технологии жидкой штамповки, технологии литья в графитовые и керамические формы, литья под электромагнитным давлением, литья методом направленной кристаллизации, литья выжиманием, литья в вакуумированные пресс-формы, технологии плазменно-индукционной плавки, электронно-лучевой плавки, литья в вакуумно-пленочные формы, литья в замороженные формы и т.д.);

высокоскоростной обработки, которые обеспечивают многократное увеличение производственных мощностей предприятий (например, а) высокоскоростной: лазерной и гидроабразивной резки заготовок, обработки металлов резанием, термообработки, химико-термической обработки и гомогенизирующего отжига в условиях низкочастотных акустических воздействий, химико-термической обработки отливок в жидкофазовом состоянии, химико-термической обработки в условиях энергетической поляризации, ультразвукового и электрических полей, с использованием реагентосодержащих шаржированных материалов, лазерной химико-термической обработки; б) скоростного: нанесения износостойких металлофторуглеродных покрытий в условиях ультразвуковых воздействий, термодеформационного борирования, высокоскоростной плавки металлов, глубинного шлифования) и т.д.

Приведенные выше закономерности, зависимости, математические модели, перечни высоких и критических технологий, обеспечивающие технологические сдвиги, показывают, что традиционные методы технической подготовки производства уже не в состоянии быстро и эффективно решать задачи ускорения научно-технического прогресса и обеспечения конкурентоспособности продукции и технологий. В современных условиях на первый план должны выходить новые методы и системы инновационной подготовки машиностроительного производства, ориентированные на инновационное обеспечение конкурентоспособности машиностроительной продукции и предприятий.

Они регламентированы ЕСКД, ЕСТД, ЕСТПП, СРПП и другими разработанными в конце XX в. системами технической подготовки производства Глава 2. Законы инновационного развития Циклы развития в инновационной деятельности.

Развитие инновационной экономики в системе глобальных экономических связей в настоящее время уже превратилось в один из важнейших факторов, определяющих конкурентоспособность каждой из национальных экономик. В инновационной экономике наиболее динамично развивается обмен технологиями и услугами. Развитые страны по существу уже «оккупировали» этот самый быстрорастущий и поэтому наиболее перспективный (с точки зрения экспортных доходов) инновационно-технологический сегмент мирового рынка, где главными действующими лицами являются транснациональные корпорации ведущих индустриальных стран. Из общего числа самых передовых макротехнологий, обеспечивающих производство наукоемкой продукции (в области аэрокосмической техники, автоматизированного оборудования и информационной техники, электроники, фармацевтики, точных и измерительных приборов, электрооборудования и т.д.), подавляющее число принадлежит сегодня развитым странам, которые контролируют примерно 4/5 мирового производства наукоемких изделий. Для исследования закономерностей развития таких технологий и управления инновационной деятельностью следует воспользоваться научными законами инноватики.

Инноватика как самостоятельная наука зародилась в ходе исследования причин экономических кризисов капитафакторов волновой листической экономики, объяснения динамики экономического роста и поиска научных методов антикризисного регулирования экономики.

Описание жизненного цикла (рис. 1.2) и волновой динамики тенденций развития (рис.1.3) относится к циклическим закономерностям преобразования большинства созданных человеком в рамках той или иной цивилизации или государства систем:

Петров В. К., Селиванов С. Г. Устойчивость государства. М.: Экономика, 2005. 491 с.

1) идеологических (идеологические триэрии развития государств – Хазарии, Золотой Орды, христианизации Руси, вмешательства церкви в светскую жизнь государств средневековой Европы);

2) социально-политических (циклы цивилизаций Освальда Шпенглера; циклы этногенеза Л. Н. Гумилева; историометрические циклы А. Л. Чижевского; социальные и культурологические циклы Питирима Сорокина; социальные циклы китайских мудрецов);

3) экономических (институциональные циклы развития экономики, циклы экономической конъюнктуры Н. Д. Кондратьева;

циклы деловой активности Самуэльсона – Хикса);

4) технологических (среднесрочные циклы обновления технологий Й. Шумпетера; циклы смены технологических укладов С. Ю. Глазьева; циклы смены поколений техники и технологий).

Каждый из таких циклов, как правило, завершался кризисом, после чего следовало изменение принципов системы и организация ее перехода на новую S-образную кривую развития до очередного кризиса.

Все циклы развития – и идеологические, и социальнополитические, и технологического развития (от технологических укладов энеолита, бронзового и железного веков до современных технологических укладов) сказывались и сказываются на волновой динамике экономического роста, которую на примере экономических кризисов в новое время впервые статистически исследовал Николай Дмитриевич Кондратьев2.

Эмпирическая волновая модель Н. Д. Кондратьева. Циклические колебания или К-волны Н. Д. Кондратьева (1892–1938) представляют собой следующие друг за другом подъемы и спады уровней деловой активности на протяжении некоторого периода времени. «Считая пока невозможным определить совершенно точно годы перелома в развитии больших циклов и учитывая неточность определения моментов таких переломов (на 5–7 лет), проистекающую из самого метода анализа данных, можно все же наметить следующие наиболее вероятные границы больших циклов:

Кондратьев Н. Д. Большие циклы конъюнктуры // Вопросы конъюнктуры. 1925. Т. I.

Вып. 1. С.28–79.

1) Повышательная волна первого цикла – с конца 80-х начала 90-х гг. ХVІІІ в. до периода 1810…1817 гг.;

2) Понижательная волна первого цикла – с 1810…1817 гг.

по 1844…1851 гг.;

3) Повышательная волна второго цикла – с 1844…1855 гг.

по 1870 …1875 гг.;

4) Понижательная волна второго цикла – с 1870…1875 гг.

по 1890…1896 гг.;

5) Повышательная волна третьего цикла – с 1891…1896 гг.

по 1914…1920 гг.;

6) Вероятная понижательная волна третьего цикла – с 1914…1920 гг.»

Периодичность таких циклов составляла 54±5 лет. В теоретически обобщенном виде основные элементы внутреннего механизма длинного цикла по Н. Д. Кондратьеву таковы:

1. Капиталистическая экономика представляет собой движение вокруг нескольких уровней равновесия. Равновесие «основных капитальных благ» (производственная инфраструктура плюс квалифицированная рабочая сила) со всеми факторами хозяйственной и общественной жизни определяет данный технический способ производства.

Когда это равновесие нарушается, возникает необходимость в создании нового запаса капитальных благ.

2. Обновление «основных капитальных благ» происходит не плавно, а толчками. Решающую роль при этом играют научно-технические изобретения и нововведения. Замена «основных капитальных благ» и выход из длительного спада требуют накопления ресурсов в натуральной и денежной форме. Когда это накопление достигает достаточной величины, возникает возможность радикального инвестирования, что выводит экономику на новый подъем.

3. Продолжительность длинного цикла определяется средним сроком жизни производственных инфраструктурных сооружений, которые являются одним из основных элементов капитальных благ общества.

Циклические факторы развития Й. Шумпетера. Австроамериканский экономист Йозеф Шумпетер3 в своих исследованиях причин возникновения «К-волн» Н. Д. Кондратьева выделил импульсы нововведений, которые задают колебания всей экономической системе. К ним в 70-е гг. ХХ в. Г. Менш добавил фактор «технологического пата», который возникает при использовании пропорционального инвестирования всех отраслей экономики, без выделения приоритетных инновационных направлений в виде «точек экономического роста», «критических технологий», которые обеспечивают технологические прорывы в производстве конкурентоспособной продукции.

Методы преодоления кризисных явлений в экономике, которые связаны с наличием экономических волн, определяются различными способами. Главные из таких путей связаны с адаптацией экономики к высшим технологическим достижениям мирового уровня экономического развития. Сущность применения таких методов антикризисного регулирования состоит в том, что они приводят к смене технологического уклада в экономике согласно инновационной теории экономического роста, созданной российским экономистом С. Ю. Глазьевым5.

Из сказанного можно сделать главный вывод – для профилактики кризисных явлений в экономике или выхода из кризиса решающую роль играют перманентные (лат. permanens – постоянный, непрерывный), своевременные и высокоэффективные:

инновации – научно-технические изобретения и другие новации в виде осваиваемых в производстве новых видов продукции, технологий, услуг и инвестиции – долгосрочное вложение капитала в предприятия с целью получения дохода.

Scumpeter J. Business Cycles: A Theoretical, Historical and Statistical Analysis of the Capitalist Process. N.Y.-L., 1939.

Mensh G. Stalemate in Technology: Innovation Overcome the Depression. Cambridge, Mass., 1979.

Глазьев С. Ю., Львов Д. С., Фетисов Г. Г. Эволюция технико-экономических систем:

возможности и границы централизованного регулирования. М.: Наука, 1992.

Глазьев С. Ю. Теория долгосрочного технико-экономического развития. М.: ВлаДар, 1993.

В современном понимании экономический цикл представляет собой периодические колебания фактических объемов производства относительно их потенциальной величины (определенного уровня валового национального продукта ВНП – Y), рис. 2.1.

Рис 2.1. Фазы экономического цикла по Й. Шумпетеру Рыночная экономика по Й. Шумпетеру не может развиваться без научно-технического прогресса и инновационной деятельности, обеспечивающих постоянные изменения в технике и технологии, реорганизации производственных и организационных структур. Результаты исследования этих процессов он изложил в работе «Экономические циклы» (1939 г.). В ней он обосновывал причины экономических циклов и периодов внедрения изобретений. Каждая крупная инновация по Й. Шумпетеру вызывает волну экономического роста. Нововведения на их основе изменяют не только технику и технологии, но и оказывают влияние на структуру спроса, условия формирования производственных издержек, цен, конкуренции.

Нововведения по Й. Шумпетеру меняют комбинацию факторов производства путем создания новых продуктов, технологий и новой организации производства, это позволяет открывать новые рынки сбыта и источники сырья. Такие комбинации факторов производства называют нововведениями.

По Й. Шумпетеру «нововведение» не является синонимом слова «изобретение», а сама предпринимательская деятельность связана не столько с созданием новых средств производства, сколько с эффективным применением уже имеющихся средств.

В настоящее время имеется много точек зрения о первопричинах экономических циклов, их видах и фазах развития.

Йозеф Шумпетер одним из первых выдвинул идею о трехцикличной схеме колебательных процессов в экономике. Каждый уровень циклов Шумпетер назвал именами ученых, открывших их. Самыми длительными, по Й. Шумпетеру, являются циклы Н. Д. Кондратьева – периодичность их колебания может достигать от 47 до 60 лет. Следующий уровень циклов – циклы Жугляра, они имеют длительность десять лет. Третий уровень представляют циклы Китчина продолжительностью три года и четыре месяца. Все три уровня циклов взаимосвязаны и взаимозависимы – они характеризуют только разные гармоники сложного волнового процесса.

Циклическое движение этих трех составляющих сказывается на занятости и объеме выпуска продукции, рис. 2.2.

Цикличное развитие экономики, независимо от того какими моделями Н. Д. Кондратьева или Й. Шумпетера она описана, сопровождается высоким уровнем экономической активности в течение длительного времени, а затем спадом этой активности до уровня ниже допустимого. Периодическая повторяемость экономических спадов при достижении фазы депрессии может привести к тяжелым социальным последствиям. Вот почему профилактика экономических кризисов средствами инновационной экономики имеет решающее значение для обеспечения процветания государства и общества.

Рис 2.2. Фазы экономического цикла по Бернсу и Митчеллу Модель делового цикла «Самуэльсона – Хикса». На основе теории длинных циклов Н. Д. Кондратьева и экономических циклов Й. Шумпетера в 70–80 гг. ХХ в. нобелевскими лауреатами были разработаны специальные экономические теории, обеспечивающие политику экономического роста средствами инновационной экономики, например, модель делового цикла «Самуэльсона – Хикса». В этом случае закономерности волнообразного характера экономической динамики средней продолжительности формулируются как проблема делового цикла. Для анализа повышающей полуволны инновационной экономики (рис. 2.1) в этом случае можно воспользоваться так называемым «счетоводством экономического роста»6. Его сущность определяется из уравнения производственной функции линейного вида:

Самуэльсон Пол А., Нордхаус Вильям Д. Экономика. М.: Изд-во « Бином-КноРус», 1997. 800 с.

где Q – прирост выпуска;

L – увеличение рабочей силы;

K – прирост капитала;

НТП – эффект научно-технического прогресса, или общий прирост производительности факторов.

Научно-технический прогресс имеет следствием сдвиг производственной функции вверх (рис. 2.3).

выработка на 1 рабочего производительности труда заработной Рис 2.3. Сдвиг производственной функции вверх под воздействием научно-технического прогресса Из приведенных закономерностей и математических моделей следует необходимость решения на общегосударственном уровне конкретных задач развития инновационной экономики, ориентированной на смену технологических укладов:

развитие технологического и научно-технического потенциала промышленности (повышения удельного веса расходов на инновационную деятельность; разработки государственных научно-технических программ развития производства техники новых поколений; поддержки развития технологий, освоение которых обеспечивает формирование точек «экономического роста» и прорывы на мировые рынки; улучшения использования инновационного потенциала различных секторов науки; пресечение несанкционированного вывоза высоких и критических технологий за рубеж; создания национальной инновационной системы, поддержки инфраструктуры научноисследовательских работ, опытных производств);

стимулирование инновационной активности (создание систем инновационной подготовки производства, стимулирования инновационной деятельности предприятий путем предоставления налоговых льгот; трансферта технологий, например, из военного в гражданское производство;

технологического перевооружения производства; внедрения новых технологий; государственной защиты интеллектуальной собственности и стимулирование их первоочередного использования на внутреннем рынке).

Сказанное позволяет усовершенствовать государственную инновационную политику, обеспечивающую конкурентоспособность страны. Вместе с тем, такие действия желательно сочетать с научными исследованиями законов и закономерностей инноватики, которые позволяют обоснованно выстроить систему мероприятий по инновационной подготовке производства.

Модель развития инновационной экономики П. Ромера.

Другим важным примером моделирования процессов инновационной деятельности кроме модели Самуэльсона – Хикса является модель П. Ромера7. В ее основу положена трехсекторная математическая модель экономического роста (рис. 2.4), которая включает следующие предпосылки:

важнейшим фактором экономического роста являются технологические изменения;

технологические изменения происходят благодаря целенаправленной деятельности людей, реагирующих на возникающие рыночные стимулы;

Romer P. M. Endogenous Technological Change // Journal of Political Economy.1990. Vol.

98. №5.

Инновационный менеджмент: концепции, многоуровневые стратегии и механизмы инновационного развития: учеб. пособие / под ред. В. М. Аньшина, А. А. Дагаева. М.:

Дело, 2006. С.114.

создание новых технологий эквивалентно постоянным издержкам производства – дальнейшее использование этих технологий не требует дополнительных затрат со стороны производителя.

П. Ромер разделил экономику на три сектора следующим образом. В первом «исследовательском секторе» в результате концентрации в нем «человеческого капитала» (НА) и существующего запаса знаний (А) получается новое знание, которое затем материализуется в виде новых технологий8.

Прирост нового знания можно выразить зависимостью:

где – параметр научной продуктивности.

Организации (предприятия, учреждения) следующего сектора экономики приобретают полученные в исследовательском секторе экономики научные знания для изготовления средств производства (технологического оборудования, создания запасов средств технологического оснащения). Практика показывает, что каждое предприятие данного сектора является монополистом, так как оно обладает патентом (патентной греч. techne – искусство, ремесло, наука + logos – слово, понятие, мысль, разум защитой) на выпуск новой продукции и, следовательно, может извлекать монопольную прибыль от ее реализации.

Третий сектор экономики на основе средств производства (x), созданных во втором секторе экономики, затрат труда L и человеческого капитала HY обеспечивает выпуск конечной продукции (предметов труда) потребительского назначения Y.

Аналитически модель Ромера можно представить следующей производственной функцией:

где i – индекс, приписываемый каждому отдельному виду средств производства;

x = x – список средств производства, используемых организаi = циями (предприятиями, фирмами) для выпуска конечной продукции;

, – некоторые технологические параметры.

Модель Ромера отличается от рассмотренной выше производственной функции Кобба-Дугласа тем, что капитал К представлен в ней не в виде одной переменной, а как сумма его составляющих – х, затраченных на приобретение необходимых средств производства.

Модель Ромера предполагает, что человеческий капитал распределяется (H= HY + HA) между исследовательским сектором и сектором, который выпускает продукцию.

Организации (предприятия, учреждения) промежуточного сектора, обеспечивающие производство средств труда, согласно этой модели, не располагают своим человеческим капиталом – они оплачивают труд ученых по созданию новых технологических разработок в первом секторе и используют конечную продукцию третьего сектора.

Достигнутому уровню знаний А в модели Ромера соответствует определенный уровень технологического развития.

Его показателем служит количество используемых технологий.

Этот показатель также обозначается через А. Величина А меняется по мере увеличения объема новых знаний и появления новых технологий. Соответственно изменяется и количество различных средств труда (технологий). Технологический компонент знания А является, согласно модели, неконкурентным товаром в отличие от конкурентной компоненты знания в виде человеческого капитала H.

Однако если в исследовательском секторе каждый специалист имеет доступ к известному объему знаний А, то во втором и третьем секторах использование той или иной разработки регулируется действующим патентным законодательством. После того, как организация (предприятие, учреждение) второго сектора приобретает и осваивает новую технологию (технологическую идею), она стремится защитить патентом свое монопольное право на ее использование и налаживает выпуск соответствующих средств труда (средств производства) для организаций третьего сектора, которые специализируются на выпуске конечной продукции.

Из математической модели П. Ромера следует, что решение о разработке и выпуске нового технологического оборудования (средства труда) принимается организацией второго сектора в результате сопоставления затрат на приобретение новой технологической разработки PA и дисконтированного потока чистого дохода от ее тиражирования и последующей сдачи в аренду организациям третьего сектора.

Из математической модели П. Ромера следует и другой важный вывод о том, что темп экономического роста находится в прямой зависимости от величины человеческого капитала НА, сосредоточенного в сфере получения нового знания. Это означает, что сфера НИОКР влияет на экономику не только непосредственно через новые прикладные разработки. Само ее существование является в модели П. Ромера необходимым (но не единственным) условием экономического роста, поскольку обеспечивает накопление человеческого капитала.

Закон смены технологических укладов. Для обеспечения экономического роста на основе управления технологическими изменениями рассмотрим следующую концептуальную модель, которая обеспечивает управление сменой технологических укладов, рис. 2.5.

Технологические уклады – это целостные комплексы технологически сопряженных производств, периодический процесс последовательного замещения которых определяет «длинноволновой» ритм современного экономического роста9. Смена инновационными средствами доминирующих технологических укладов сопровождалась серьезными сдвигами в международном разделении труда, обновлением состава наиболее преуспевающих стран (табл. 2.1).

Каждая из длинных экономических волн формировала свой технологический уклад:

1. Новых текстильных технологий (в этом технологическом укладе зародилась паровая энергетика – основа следующего технологического уклада);

2. Широкого применения технологий паровой энергетики (развития связанного с ней машиностроения паровых двигателей, пароходов, паровозов, металлорежущих станков и зарождения электроэнергетики – основы следующего уклада);

3. Технологий электроэнергетики (в этом технологическом укладе зародились автомобилестроение, самолетостроение и нефтехимия, появилась радиосвязь, т.е. появились технологии следующего технологического уклада);

4. Энергетики двигателей внутреннего сгорания и нефтехимических технологий (появление компьютерных информационных технологий и атомной энергетики – основы следующего технологического уклада);

5. Информационных технологий и микроэлектроники (в этом технологическом укладе зародились биотехнологии, генная инженерия, технологии освоения космического пространства).

Технологический уклад обладает сложной производственной структурой:

у него есть технологическое ядро, которое формируется совокупностью (кластером10) взаимосвязанных новых (высоких, критических, ключевых, креативных и базовых) Глазьев С. Ю. Теория долгосрочного технико-экономического развития. М.: ВлаДар, 1993.

англ. сluster – кисть, рой технологий, которые способны вызвать длинную волну экономического роста;

в нем происходит замкнутый производственный цикл, который включает получение первичных ресурсов, технологические переделы по их переработке и выпуск конечных продуктов, удовлетворяющих потребителя;

технологический уклад развивается по рассмотренным выше S-образным кривым жизненного цикла (рис. 1.2, 1.3), которые завершаются кризисом развития;

в его недрах, для обеспечения непрерывного хода научнотехнического прогресса, зарождается новый технологический уклад;

фаза роста нового технологического уклада сопровождается технологическим перевооружением производства, созданием кластеров предприятий на основе строительства новых и расширения предприятий, реконструкции и технического перевооружения производства для обеспечения интенсивного типа расширенного воспроизводства. В результате быстро повышается эффективность производств, составляющих новый технологический уклад.

В целях анализа переходного процесса от четвертого к пятому технологическому укладу для моделирования процесса развития современных технологических укладов, в данном исследовании показана новая11 концептуальная модель управления процессами технологического развития производства.

Селиванов С. Г., Паньшина О. Ю. Методы и модели управления сменой технологических укладов в системе научно-технологической подготовки производства // Вестник УГАТУ. 2010. Т.14. №1 (36). С.74–79.

Хронология и характеристики технологических укладов по С. Ю. Глазьеву технологического уклада Период 1770–1830 годы 1830–1880 годы 1880–1930 годы 1930–1980 годы от 1980–1990 годов лидеры Развитые Германские Италия, Нидерланды, Россия, Италия, страны государства, Швейцария, Австро- Дания, Австро-Венгрия, уклада выплавка чугуна, строительство, стали, линии Формиру- Паровые ющееся ядро нового уклада Эту модель отличают исследования на основе применения апериодического закона переходного процесса смены технологических укладов и наличие пяти компонентов вместо трех у П. Ромера: одного в виде блока регулирования НТП и четырех в виде объектов управления (рис. 2.5). Она в отличие от модели П. Ромера включает следующие блоки:

1. Академический сектор – обеспечивает расширенное воспроизводство знаний мирового уровня, способствующих технологическому, экономическому и социальному развитию производственных систем. Первоочередная задача академического сектора науки состоит в обеспечении высокого уровня фундаментальных и прикладных исследований, обеспечивающих развитие производства, а также форсирование тех направлений науки, ответственность за прогресс которых берет на себя государство. Структура академического сектора науки, в свою очередь, может включать следующие блоки:

научно-исследовательский сектор (научные учреждения академической науки; научно-технологические центры, отделы, лаборатории и другие научные организации при университетах);

сектор проблемно-ориентированных научных исследований и инноваций (включающий в себя службы и учреждения коммерциализации фундаментальных разработок, в том числе технопарки, инкубаторы высокотехнологичного бизнеса, технологические центры, центры нововведений, венчурные организации, центры промышленных технологий);

научно-образовательный сектор (включающий высшие учебные заведения их базовые кафедры, учебно-научные лаборатории, специализированные образовательные подразделения высшего профессионального образования);

эксплуатационно-производственные подразделения, в том числе опытные предприятия, полигоны, государственные научно-производственные предприятия;

административно-управленческие подразделения.

L0 – численность населения, поступившего в академический сектор; L j – численность населения j-го сектора, не имеющего высшего образования; Hj – высокопрофессиональная рабочая сила («человеческий капитал») j-го сектора;

Kj – объем основных фондов j-го сектора, выделенных государством; А – запас знания; А2 – прирост знания;

Аo – новые знания, сформированные академическим сектором; хi – средства производства, используемые организациями для выпуска конечной продукции; РА – плата за создание новых технологий в исследовательском секторе; рi – арендная плата за оборудование, предоставляемое заинтересованным организациям; n- количество конечной продукции, расходуемой на выпуск одной единицы производственного оборудования; Y – выходная 2. Сектор государственного управления инновационной деятельностью – это блок управления, стимулирующий инновационную деятельность в рамках государства. К основным функциям государственных органов управления в инновационной сфере относятся:

аккумулирование средств на научные исследования и инновации;

координация инновационной деятельности;

стимулирование инноваций и конкуренции в данной сфере, страхование инновационных рисков, введение государственных санкций за выпуск устаревшей продукции;

создание правовой базы инновационных процессов, особенно системы защиты авторских прав новаторов и охраны интеллектуальной собственности;

кадровое обеспечение инновационной деятельности;

формирование научно-инновационной инфраструктуры;

институциональное обеспечение инновационных процессов в отраслях государственного сектора;

обеспечение социальной и экологической направленности инноваций;

повышение общественного статуса инновационной деятельности;

региональное регулирование инновационных процессов;

регулирование международных аспектов инновационных процессов.

Центральное место в системе прямого государственного регулирования занимает финансирование НИОКР и крупных инновационных программ и проектов из бюджетных средств.

Предложенная на рис. 2.5 система не противоречит основным направлениям инновационной политики государства и позволяет:

исследовать переходные процессы смены технологических укладов;

построить систему управления инновационной подготовкой машиностроительного производства.

Для исследования переходных процессов смены технологических укладов на основании изложенных предпосылок в данной работе12, предложена производственная функция (2.4).

Она основана на функции Р. Солоу и исследованиях П. Ромера, Г. Манкива и Д. Вейла, ее отличает от других математических моделей производственных функций одновременный учет инвестиций и в основные производственные фонды, и в «человеческий капитал». Эта особенность характерна для современного этапа развития инновационной экономики передовых стран:

где К – объем основных фондов; L – число занятых людей; H – функция изменения состава высокопрофессиональной рабочей силы с учетом вложений в «человеческий капитал» за счет формирования систем профессионального образования, основанных на инновационных образовательных технологиях и креативной педагогике; – коэффициент эластичности производства по K; – коэффициент эластичности производства по H; и отражают роль названных факторов в приросте конечного продукта; A(t) = Ae jt – функция, отражающая влияние научно-технического прогресса на эффективность ресурса (ресурсов); А – константа по объекту анализа (коэффициент эффективности производства); j – вклад НТП; t – текущее время.

Функцию изменения «человеческого капитала» можно представить в виде (2.5) согласно:

где e – функция, учитывающая эффективность единицы рабочей силы, имеющей профессиональное образование, с учетом соотношения численности высокопрофессиональной рабочей силы и общей численности, занятых в экономике кадров.

На основе указанных выше условий можно построить математическую модель процесса смены технологических укладов, где инвестиции в смену технологических укладов Селиванов С. Г., Паньшина О. Ю. Методы и модели управления сменой технологических укладов в системе научно-технологической подготовки производства // Вестник УГАТУ. 2010. Т.14, №1 (36). С.74–79.

можно осуществить в отношении названных трех этапов:

накоплений, отдачи накоплений и завершения переходного процесса к новому технологическому укладу.

При этом важно иметь ввиду начальные условия для построения производственных функций: + 1; 0 1.

Накопления связаны в первую очередь с изменением капитальных вложений. Это изменение (К) во времени происходит за счет износа и выбытия основных фондов старого технологического уклада и инвестиций в инновационные (инвестиционно-инновационные) проекты развития производства новых технологических укладов за определенный промежуток времени t:

где – доля выбывших за год основных производственных фондов предшествующего технологического уклада;

K – капитальные вложения в технологическом укладе;

а – коэффициент прямых затрат (доля промежуточного продукта в валовом выпуске);

р – норма накопления (доля валовых инвестиций во внутренний валовой продукт).

Функция ф(t) (2.5) описана с помощью линейной зависимости и представлена в общем аналитическом виде следующим образом (t) = b + q t.

Справочные данные. Для дальнейшего математического моделирования процесса смены технологических укладов13 рассмотрим названные выше этапы смены i-го технологического уклада на (i+1) технологический уклад более подробно.

Паньшина О. Ю. Методы и модели управления сменой технологических укладов в машиностроении: дис. на соискание ученой степени канд. техн. наук. Спец. 05.13.01 – Системный анализ, управление и обработка информации (в промышленности). Уфа, 2009. 178 с.

Первый этап – это этап накоплений (0 t 1). Накопления происходят за счет сокращения удельного потребления в старом технологическом укладе до минимально допустимого уровня сmin, отдачи от вложений в новый способ еще нет, поэтому в этих условиях действует преимущественно старый способ производства – предшествующего технологического уклада.

где c0 – удельное потребление на начало процесса смены технологического уклада;

1 – продолжительность первого этапа;

L0 – число занятых людей в предшествующем технологическом укладе.

Второй этап – это этап отдачи накоплений (1 t 2).

Накопления старого способа производства (предшествующего технологического уклада), инвестированные в новый технологический уклад, начинают давать отдачу. Старый способ при этом постепенно прекращает накопления для нового, а новый способ начинает осуществлять накопления для своего самостоятельного развития, 2 – продолжительность первого и второго этапов.

Темпы роста основных производственных фондов с учетом (2.6) и (2.7) удовлетворяют следующему дифференциальному уравнению получим где k – фондовооруженность, показывающая объем основных фондов, приходящихся на одного работника (занятого).

Разделив уравнение (2.9) на k, получим с учетом (2.5) dL при этом начальное условие формирования нового технологического уклада L1 ( 1 ) = 0, где L1(1) – численность профессионально подготовленной рабочей силы нового технологического уклада на конец первого этапа, так как на этот момент в системе профессионального образования еще не сформированы новые инновационные образовательные технологии для широкомасштабной подготовки специалистов, ориентированных в своей профессиональной деятельности на развитие данного технологического уклада.

Преобразуем уравнение (2.10) dL Введем обозначение Проинтегрировав уравнение (2.11), определим его общее решение с учетом (2.12) и (2.13):

Определим частное решение (2.14), удовлетворяющее начальному условию L1 t = = таким образом, получим При t = 2 уравнение (2.16) примет вид:

Фильчаков П.Ф. Справочник по высшей математике. Киев: Наукова думка,1974.743 с.

Третий этап – этап завершения переходного процесса (2 t Т).

На этом этапе полностью закончен ввод основных фондов нового способа производства (нового технологического уклада) за счет накопления средств старого способа производства (предшествующего технологического уклада), далее новый способ производства развивается за счет собственных накоплений и инвестиций.

Переходный процесс заканчивается, как только основные фонды нового способа производства (нового технологического уклада) смогут поглотить все трудовые ресурсы L анализируемого кластера производственных предприятий.

Подставив известное соотношение K 2 = k L2 в (2.18) и разделив на k, уравнение изменения численного состава трудовых ресурсов получим с учетом (2.5):

Интегрируя (2.19), ln L преобразуем с учетом (2.12) и (2.13) получим где L2 (2) находится по (2.17).

Момент окончания переходного процесса Т определяется из уравнения (2.21).

Условие (2.21) позволяет определить согласно (2.20) следующее уравнение для времени окончания переходного процесса Из уравнения (2.22) момент окончания переходного процесса определяется следующим образом (2.23):

тогда После полного вытеснения старого технологического уклада новым укладом с момента t=T начинается обычный процесс развития производства в модели для нового технологического уклада.

В данной работе математическое моделирование переходного процесса осуществлено на основе анализа трудовых ресурсов. Аналогично можно разработать модель описания переходного процесса на базе анализа инвестиций.

На основании изложенного выше, график вида L = (t) для смены технологических укладов представляет апериодический сходящийся процесс для старого уклада, и комбинированный переходный процесс и апериодический переходный процесс для нового уклада (рис. 2.6).

Рис 2.6. Графическое построение математической модели для различных этапов развития инновационной деятельности:

1 – бифуркационная схема завершающей стадии жизненного цикла старого уклада; 2 – экспоненциальная схема завершающей стадии жизненного цикла старого уклада; t – текущее время С помощью производственной функции (2.4) в сочетании с методами математического моделирования, математического анализа и статистических данных можно оценить влияние всех перечисленных выше факторов на экономический рост и повышение производительности труда средствами управления научно-техническим прогрессом (инновационной деятельностью). Для решения такой задачи можно использовать математическое моделирование переходных процессов смены технологических укладов в среде Matlab 7.0.1.

Рис 2.7. Продолжительность переходного процесса Таким образом, продолжительность переходного процесса смены технологических укладов составляет 43,7 года, что соответствует k-волнам Кондратьева, продолжительность которых 45–60 лет. Таким образом, после завершения переходного процесса смены технологических укладов начинаются этапы стагнации и деградации, продолжительность которых согласно kволнам Кондратьева должна составлять от 2,3 до 16,3 лет.

Определив продолжительность переходного процесса, можно построить графическую модели переходного процесса к пятому технологическому укладу (рис. 2.8).

Представленная на рис. 2.8 модель позволяет определить точку завершения переходного процесса, то есть год и численность экономически активного населения, которое использует технологии данного технологического уклада, при которой начинается стагнация жизненного цикла устаревающего технологического уклада. График (рис. 2.8) получен путем построения линии тренда через математически рассчитанные значения численности населения, которое использует технологии данного технологического уклада, и продолжительности переходного процесса по каждому из вышеприведенных этапов.

Для исключения площадки стагнации и деградации уклада в его жизненном цикле развития и ограничения, тем самым, непрерывного развития научно-технического прогресса (инновационной экономики) из-за непринятия мер по своевременному началу управления развитием (i+1) технологического уклада необходимо, чтобы шестой технологический уклад начал зарождаться на третьем этапе переходного процесса развития пятого технологического уклада (или в процессе технического перевооружения предприятий 5 технологического уклада).

Рис 2.8. Графическое представление апериодического закона переходного процесса смены технологических укладов Из результатов рассмотренного выше математического моделирования можно сделать вывод, что при увеличении численности высокопрофессиональных специалистов Н, сокращается продолжительность переходного процесса.

Из анализа полученных выше математических моделей можно сделать и другие выводы. Конкурентоспособность предприятия на мировом рынке в настоящее время уже определяется не столько дешевизной продукции, рабочей силы или технологического оборудования, сколько инновационной привлекательностью продукции, качеством труда – уровнем профессионального образования работников и конкурентоспособностью персонала, способного быстро осваивать новые изделия и технологии, конкурентоспособные на любых рынках. В связи с этим, важную роль в современной инновационной экономике играет не только научно-технический прогресс в традиционном его понимании, но и система профессионального образования, которая должна быть ориентирована на подготовку специалистов, способных создать и поставить на производство технику новых поколений.

Согласно теории технологических укладов С. Ю. Глазьева (см. табл. 2.1) в настоящее время формируется пятый технологический уклад и происходит начало перехода к активному освоению производителями компонентов шестого технологического уклада.

Сказанное выше позволяет констатировать, что в современной рыночной экономике основная часть прироста национального дохода за длительные промежутки времени не может быть объяснена только увеличением объема труда либо капитала: ее следует приписать роли инновационной деятельности. Для долговременного экономического роста государственное регулирование инновационной деятельности имеет большее значение, чем регулирование только инвестиций или численности работающих.

Технологическая (инновационная) политика развития инновационной экономики должна предусматривать управление процессом замещения устаревшего технологического уклада новым, более конкурентоспособным. Управление сменой технологических укладов предполагает перераспределение ресурсов для развития нового технологического уклада не только методами создания техники и технологий новых поколений, но и путем строительства, расширения, реконструкции и технического перевооружения производств.

Рассмотренные выше закономерности, зависимости и математические модели можно обобщить в виде научного закона смены технологических укладов, который гласит: «Большие циклы экономического роста определяет волновая динамика смены технологических укладов, действие которой превышает сумму результативности факторов роста капитала и труда на величину эффекта инновационной деятельности по замене технологий».

Закон эволюционного развития нововведений. Основанием закона эволюционного развития нововведений являются Sобразные закономерности начальных стадий жизненного цикла техники и технологий одного принципа (способа) действий.

Впервые статистическое подтверждение зависимостей такого типа было обнаружено15 в первых работах по инноватике в отношении транспортных технологий (рис. 2.9), сельскохозяйственных технологий, технологий электроэнергетики и других16.

Рис 2.9. Рост средней эксплуатационной скорости После появления артефакта (от лат. arte – искусственно + factus – сделанный), т.е. самого первого образца новой техники или технологии, все технические системы в своем развитии проходят несколько стадий: рождение, развитие, зрелость, старость, гибель. Этот жизненный цикл существует как для конкретного объекта, так и для всей технической системы объектов определенного вида. Участок от зарождения до Patterns of Technological Innovation./ D.Sahal. New York University.1981. 366 p.

Сахал Д. Технический прогресс: концепции, модели, оценки. М.: Финансы и статистика, 1985. 366 с.

Инновационная экономика / под ред. А. А. Дыдкина и Н. И. Ивановой. М.: Наука, 2001. 294 с.

«старости» в развитии описывается S-образной кривой, абсциссой которой являются затраты времени и средств на развитие технологии, а ординатой – результаты в виде технического уровня, показателей качества и конкурентоспособности, эффективности новой техники или технологии.

Первая точка на S-образной кривой характеризует появление артефакта, т.е. первого выдающегося образца техники и технологии, например, в технологиях российского происхождения:

1) в авиационных технологиях – это первый самолет, первый вертолет, первый космический аппарат, 2) в технологии машиностроения – это самый первый сварочный агрегат, первый станок с числовым программным управлением, первые: групповая поточная линия, гибкая производственная система, роторная автоматическая линия и другие образцы новой техники и Многие из таких артефактов являются предметом национальной гордости. Например, первые:

двигатели внутреннего сгорания и автомобили; воздушнореактивные двигатели и реактивные самолеты на их основе (Германия);

поточные и автоматические линии, промышленные роботы паровые машины (разработана И. И. Ползуновым в 1763 г., Россия, построена Дж.Уаттом в 1774 году, Англия);

паровозы (Р. Тревитик,1803 г. и Дж. Стефенсон,1814 г., Англия);

компас, порох и бумага (Китай);

авторучки (Хорватия) и т.д.

Крупнейшие артефакты российского происхождения характеризует следующий перечень, который может быть дополнен:

1) Авиация и космонавтика – первые самолет, вертолет, цельнометаллический и сверхзвуковой пассажирские самолеты, искусственный спутник Земли, пилотируемый комический корабль, луноход;

2) Транспортные средства – первый гусеничный трактор, тепловоз, теплоход, ледокол, корабль-атомоход, корабль на подводных крыльях, экраноплан;

3) Электроника – первый радиоприемник, первая «сота»

мобильного радиотелефона, телевизор, лазер;

4) Электротехника – первые атомная электростанция, источники электрического освещения, электродвигатели трехфазного тока, электросварка;

5) Технологическое оборудование – первые групповые поточные линии, гибкие производственные системы, роторные автоматические линии и роторно-конвейерные комплексы;

6) Материалы – первый искусственный каучук, лавсан.

Общее, что объединяет все эти крупнейшие научнотехнические изобретения мирового уровня значимости, в том, что Россия с их помощью не смогла занять лидирующее положение в мировой экономике на рынке сложной научнотехнической продукции. Многие из крупнейших российских изобретений широкое применение впервые нашли за рубежом (радиосвязь, электрическое освещение, телевизоры, вертолеты и самолеты), после чего получили широкое применение и в нашей стране.

Возвращаясь от приведенных примеров к теоретическому обобщению закономерностей развития техники и технологии следует отметить, что по мере эволюционного развития названных и других технических систем во времени характеристики технологии непрерывно улучшаются за счет изобретательской, рационализаторской деятельности и проведения локальных НИОКР, что приводит к продвижению технологии вверх по S-образной кривой в область так называемых «высоких технологий». При этом для оценки технического уровня или качества каждого из анализируемых видов техники технологии данного принципа действия (в целях оценки их прогрессивности, конкурентоспособности) нужно строить свои, локальные S-образные закономерности развития, которые определяют пределы совершенствования той или иной конкретной технологии. Проиллюстрируем сказанное путем построения S-образных закономерностей развития шлифовальных станков (рис. 2.10).

Из рис. 2.10 можно сделать вывод о том, что рассматриваемые шлифовальные станки 5-го типоразмера на нижней линии регрессии (°) по показателю максимальной частоты вращения шпинделя (nmax, об/мин), который характеризует предельно возможные скоростные характеристики обработки (производительность), пока еще не достигли уровня высоких технологий (пунктирный участок линии), т.е. в ходе исследования мы столкнулись с неполной S-образной закономерностью развития технической системы.

Рис.2.10. S-образные закономерности развития шлифовальных станков17:

Модельный ряд шлифовальных станков 5-го типоразмера (°):

3153; 3Е153;3Б153У;3М152В; 3Б153У; 3М153; 3М153У; 3М153А; 3М153Е.

Модельный ряд шлифовальных станков 2-го типоразмера ():

3Б12; 3Е12; 3Б12; 3К12; 3К12М; 3У12УА; 3У12ВРФ11; ВШ-152РВ; BNKK Примечание к рис. 2.10: точки 15, 16, 19 – это неконкурентоспособные модели шлифовальных станков, которые существуют внутри множества моделей данного вида техники и технологий, ограничиваемой S-образной кривой Новые станки 2-го типоразмера () находятся в верхней части S-образной кривой (полная S-образная кривая развития), что свидетельствует о достижении уровня «высокой технологии»

шлифования на таких станках и требует выполнения НИОКР, направленных на разработку «критических технологий», т.е.

принципиально новых технологий высокоскоростного шлифования и смены на этой основе поколений анализируемых шлифовальных станков.

Возвращаясь к описанию закона эволюционного развития технических систем, необходимо отметить следующее важное обстоятельство. Известно, что научный закон, в том числе и рассматриваемый закон эволюционного развития технических систем, является теоретическим обобщением частных закономерностей. К ним в данном случае относятся закономерности прогрессивной эволюции технологических систем, закономерности возрастания их сложности и ресурсосбережения.

Обобщить названные закономерности позволяет научный закон эволюционного развития нововведений: «Техническую систему, которая основана на неизменном принципе данной технологии, для обеспечения ее долговечности и/или конкурентоспособности совершенствуют путем модификации и замены образцов данной генерации18 систем, что обеспечивает ее эволюцию19 в область высоких технологий».

Закон смены поколений техники и технологий.

Исследование первых S-образных кривых развития техники и технологии (рис. 2.11) первыми специалистами по теории инноваций20 позволило установить, что в ряде случаев происходило наложение нескольких S-образных кривых на единое поле экспериментальных точек, полученных, например, по данным паровых угольных электростанций прошлого века.

лат. generator – родитель; производитель лат. evolutio – развертывание.

Patterns of Technological Innovation./ D.Sahal. New York University. 1981. 366 p.

Сахал Д. Технический прогресс: концепции, модели, оценки. М.: Финансы и статистика, 1985. 366 с.

Рис 2.11. Рост эффективности производства (Э, кВт·ч / фунт угля) электроэнергии на парогенераторных станциях при смене поколений Аналогичные результаты мы получили в первой главе при описании закономерностей смены поколений авиационной техники, в частности самолетов-истребителей (см. рис. 1.9 и рис. 1.15).

Этот и другие факты позволяют сформулировать закон смены поколений техники и технологий, принципиально различающихся методом (способом) выполнения технологии одного и того же назначения. Он гласит: «Для обеспечения долговечности и/или конкурентоспособности технических систем их поколения обновляют путем принципиального изменения технологий данной генерации21 систем».

Объяснение закона смены поколений техники и технологий, как способа дальнейшего развития технологий, основывается на описании отличий нескольких волн развития. Основные причины появления таких волн, как правило, следующие.

Любая техническая система в рамках любого постоянного принципа действия выполняет следующие функции:

1) технологические – Т, их сущность сводится к заданному методу (способу) преобразования материального потока в системе, изменения предмета труда, основанному на применении того или иного физического, химического, биологического и т.п. эффекта в технологии;

2) энергетические – Э, связанные с энергообеспечением технологии и механизацией процесса;

3) информационно-управляющие – И, связанные с управлением и автоматизацией процесса.

Отсюда смена поколений техники и технологии сводится не только к изменению способа выполнения технологических функций с помощью замены их на более совершенные путем создания технологий нового принципа действия22, но и к смене поколений техники и технологий путем:

механизации (тепловоза или электровоза вместо паровоза, теплохода вместо парохода, автомобиля вместо пароконных фургонов и т.д.) и автоматизации (станков-автоматов вместо механизированных станков, промышленных роботов вместо рабочихоператоров, например, сварщиков, маляров, сборщиков).

Этот второй путь изменения технологического метода предполагает изменение принципов выполнения и энергетической, и информационно-управляющей функции в технологическом процессе.

лат. generator – родитель; производитель Например, люминесцентного освещения вместо ламп накаливания, реактивной авиации вместо поршневой, мехатронных технологий вместо технологий обработки на станках с цикловым программным управлением, цифрового телевидения вместо аналогового, сотовой связи вместо проводной телефонной связи и т.д.

Задача разработки и постановки на производство техники новых поколений заключается не только в быстроте занятия предприятием того или иного сегмента рынка конкурентоспособной научно-технической продукции, но и в удержании изделия:

либо в зоне интенсивного развития высокой технологии на восходящей части S-образной кривой развития, либо путем эффективного перехода на принципиально новую, т.е. «критическую» технологию (рис. 2.11), что соответствует процессу смены поколений техники и технологий, которые достигли пределов своего развития.

При этом следует иметь в виду, что «кризис» – это не фатальное деструктивное явление, приводящее к простому разрушению старой технологии. Дословный перевод термина «кризис»23 означает только то, что изменение принципиальной основы технологического метода (способа) позволяет решительно перейти к новой, более конкурентоспособной технологии, которая приходит на смену стареющей технологии того же назначения. Этот факт позволяет принять профилактические меры во избежание фатального перехода технической системы к стадиям ее деградации и гибели.

Построение S-образных кривых развития (сигмоид) (рис. 2.11) и другие методы описания закономерностей смены поколений техники и технологий позволяют осуществлять укрупненное прогнозирование24 развития технологий, но не всегда отвечает на многие вопросы решения задач повышения технического уровня и качества анализируемой технической системы. В этой связи нередко требуется разработка многофакторных математических моделей, которые позволяют более точно оценивать динамику изменения не одного, а нескольких важных показателей технического уровня и качества анализируемой техники и технологии. Требование разработки многофакторных моделей определяется тем, что критерий технического уровня – это многогранное понятие, включающее в от гр. crisis – решение, решительный исход, приговор Никифоров А. Д., Ковшов А. Н., Схиртладзе А. Г. Теоретические основы прогнозирования в технике и технологии. М.: Высшая школа, 2010. 518 с.

себя большой спектр показателей: от показателей назначения (производительности, мощности, точности) и надежности до эргономических показателей и коэффициентов, характеризующих технологичность конструкции изделия.

В качестве примера построения многофакторной модели развития рассмотрим S-образные закономерности развития расточных станков, рис. 2.12. В этой закономерности критерий технического уровня (Ут) определен по правилам расчета обобщенного показателя, где каждый из частных показателей технического уровня (производительность, точность, функциональность и др.) приведен к безразмерному виду по правилам многокритериальной оптимизации.

Рис. 2.12. S-образные закономерности смены поколений расточных станков по обобщенному показателю технического уровня:

А) ряд 1– универсальные расточные станки и станки с позиционной СЧПУ;

Б) ряд 2 – быстроходные расточные станки с контурной СЧПУ;

В) ряд 3 – мехатронные обрабатывающие центры на базе расточных станков Также как и закон эволюционного развития нововведений, закон смены поколений техники и технологий теоретически обобщает не только закономерности принципиального изменения технологии, но и специальные закономерности:

циклического изменения объемов производства продукции;

многостадийного развития технологических систем;

специализации производства;

скачкообразного увеличения производственной мощности предприятий, осваивающих технику и технологии новых поколений.

инноваций). Использование рассмотренных выше законов и закономерностей позволяет целенаправленно модифицировать технику и переходить на принципиально новые технологии, повышать конкурентоспособность продукции, технологий и услуг, что обеспечивает продвижение таких технологий на рынок, к потребителям с учетом следующей закономерности диффузии технологии (рис.2.13).

Рис 2.13. Вид закономерности для анализа диффузии технологии При этом диффузия инноваций – это процесс их распространения в ходе коммерциализации новых технологий. Sобразные кривые в данном случае приобретают другой смысл – их называют «кривыми замещения» технологий. Они характеризуют уже не изменение показателей технического уровня объектов инновационного проектирования в границах развития той или иной генерации техники и/или технологии во времени, а распространенность этой техники и/или технологии в пространстве. Такие «кривые замещения» техники и/или технологий характеризуют ее применяемость на предприятиях, в учреждениях и других организациях определенного вида деятельности в сравнении с другими техническими системами того же назначения. Рассмотрим аналитическое доказательство одной из таких закономерностей25.

Допустим, на рынке существует «n» организаций (предприятий, учреждений, фирм) и если в некоторый момент «t»

mt из них используют новую технологию, а (n–mt) соответственно не применяют ее, то можно определить закономерность распространения инновации на рынке в виде S-образной кривой замещения технологий.

Гипотеза состоит в том, что число организаций (предприятий, учреждений), осваивающих новую технологию в следующем периоде, например, путем применения новых мехатронных станков или другой техники и технологии, можно измерить как долю от общего количества предприятий, еще не освоивших ее. При этом расчет авторы данного метода начинали из следующего соотношения:

где – константа. Тогда приблизительно справедливо:

Интегрируя это выражение с учетом того, что начальное значение mt было равно «0», получено:

где k – константа интегрирования.

Хэй Д., Моррис Д. Теория организации промышленности. В 2 т. / пер. с англ. под ред.

А. Г. Слуцкого. СПб.: Экономическая школа, 1999. Т.1. 384 с.

В долю организаций (предприятий, учреждений) отрасли данное соотношение можно преобразовать следующим образом:

где k, – константы, их значения определяются:

а) степенью преимущества инновации в затратах над существующими методами, б) неопределенностью, в) скоростью, с которой неопределенность устраняется, г) размером необходимых первоначальных инвестиций;

n – число организаций в некоторый момент «t»;

mt – число организаций, которые используют новую технологию.

Данное соотношение дает S-образную логистическую кривую замещения технологий, которая хорошо согласуется с наблюдаемой картиной распространения инноваций во времени:

медленный старт, быстрая средняя фаза и длинный медленный «хвост» (рис. 2.13) кривой замещения.

Причем чем большее число предприятий использовало данную инновацию, тем существенне экономические потери тех предприятий, которые ее не использовали. Более того, чем раньше предприятие начнет вести инновационную деятельность, тем быстрее (и дешевле) оно сможет догнать лидеров.

Скорость диффузии технологии зависит в основном от эффективности технологической инновации: при высоких показателях эффективности на стадиях интенсивного развития диффузия происходит преимущественно на внутреннем рынке, более того, государство в этот момент может даже наложить запрет на трансферт таких технологий или экспорт высокотехнологичной продукции.

Смысл таких кривых развития (кривых замещения технологий) определяется тем, что затраты на разработку новшества на начальной стадии его жизненного цикла дают обычно низкую отдачу, результативность новой технологии несущественно превышает результативность техники и технологии предшествующего поколения. Затем за счет научноисследовательских работ, НИОКР, развития изобретательской и рационализаторской деятельности появляются новые модели, промышленные образцы, устройства и способы, которые существенно повышают конкурентоспособность технологии данного принципа действия. По этой причине распространенность инновации начинает резко повышаться. На заключительных стадиях жизненного цикла инновации происходит «старение»

технологии данного принципа действия, что проявляется в несущественном повышении параметров качества, технического уровня, конкурентоспособности новой техники и технологии данного принципа действия. Этот факт сказывается не только на необходимости смены поколений техники и технологии, но и на переходе логистических кривых диффузии технологии в пологую фазу, характеризуемую сокращением скорости распространения технологии, основанной на данном принципе действия.

В инноватике математические модели диффузии технологий определены многими специальными закономерностями: ФишераПрая, Гомпертца, Перла, Каменева и другими логистическими зависимостями. В последующих научных работах по инновационной деятельности используют и другие не логистические закономерности и зависимости распространения технологий. Так, например, в книге26 Д. Сахала приводятся не только рассмотренные выше сигмоидальные закономерности логистического вида, но и более сложные кроссковариационные функции анализа и Фурье-анализа. В этой работе обоснованы также и упрощенные методы анализа трендов развития техники только по описанию начальных фрагментов S-образных кривых распространения технологий. При таком рассмотрении нижнюю часть S-образной кривой развития удобно описывать экспоненциальными функциями различного вида. Д. Сахал для упрощения описания логарифмирует кривую и получает еще более простую – линейную модель, отражающую относительную долю внедрения новой техники или технологии.

Обобщая сказанное выше, можно следующим образом сформулировать закон распространения инноваций:

«Конкурентоспособные инновации нового поколения техники и/или технологии распространяются на рынке по логистической форме процесса коммерциализации нововведений, характеPatterns of Technological Innovation / D. Sahal. New York University. 1981. 366 p.

ризуемого медленным стартом, последующим ускоренным распространением и завершающей фазой насыщения рынка на уровне, определяемом результативностью данной генерации новшеств».

2.2. Закономерности инновационного развития Из анализа хронологии и характеристик технологических укладов (см. табл. 2.1) видно, что ключевым фактором прогресса любого технологического уклада всегда является развитие машино- и приборостроения. В этой связи необходимо в дополнение к сказанному выше более подробно остановиться на специальных закономерностях развития технологий машино- и приборостроения для обоснованного управления процессами инновационной деятельности в рамках разрабатываемой системы инновационной подготовки машиностроительного производства.

Для определения закономерностей развития техники и технологий могут быть использованы не только рассмотренные выше научные законы инноватики, но и специальные закономерности27 в приложении к конкретным направлениям инновационной деятельности. В частности в данном параграфе на примере развития авиационной техники и технологий показаны специальные S-образные закономерности развития авиационных двигателей. Они получены с помощью обобщенной нейронной регрессионной сети (GRNN), которая решает задачи определения регрессий путем аппроксимации различных функций (рис. 2.14).

Для описания работы названной нейронной сети вначале предположим, что имеется обучающая выборка ((x1,y1), (x2,y2)…, (xN,yN)) (пары данных «вход-выход»), которая генерируется неизвестной функцией F(x), искаженной шумом.

Selivanov S. G., Poezalova S. N. Neural –Fuzzy management Method of Development of High and Critical Technologies in Engine –Building Manufacture. CSIT2010 Proceedings of the 12th International Workshop on Computer Science and Information Technologies. Russia.

Moscow – St.Peterburg. September 13…19.2010. Volume 1. p.102… Поезжалова С. Н., Селиванов С. Г. Управление развитием высоких и критических технологий в авиадвигателестроении // Технология машиностроения. 2011. №6 (108).

С.31–37.

Задача аппроксимации с помощью сети состоит в нахождении оценки неизвестной функции F(x) и определения ее значений в других точках28.

GRNN-сеть копирует внутрь себя все обучающие наблюдения и использует их для оценки отклика в произвольной точке (2.28). Окончательная выходная оценка регрессионной зависимости в искусственной нейронной сети получается29 как взвешенное среднее выходов по всем обучающим наблюдениям:

где Xk, yk – точки обучающей выборки.

Дьяконов В. П., Круглов В. В. MATLAB 6.5 SP1/7/7 SP2+Simulink 5/6. Инструменты искусственного интеллекта и биоинформатики. М.: СОЛОН-ПРЕСС, 2006. 456 с.

Кук Д. Компьютерная математика / пер. с англ. Г. М. Кобелькова. М.: Наука, 1991.

383 с.

Рис 2.14. Виды сигмоид и их применение в нейронных сетях Таким образом, искусственная нейронная сеть GRNN является обобщенной моделью развития:

отдельного инновационного проекта;

множества инновационных проектов анализируемого поколения техники и технологий;

процессов диффузии новых технологий.

Для «сглаживания» значений параметров анализируемых инновационных проектов часто применяют30 гладкие монотонные нелинейные S-образные функции в виде сигмоиды. Ранее в научной литературе по инновационной деятельности под сигмоидом чаще всего понимали только логистическую функцию развития техники и технологий. В данной публикации показано, Селиванов С. Г., Поезжалова С. Н. Управление развитием высоких и критических технологий в авиадвигателестроении // Технология машиностроения. 2011. №6 (108).

С.31–37.

что применявшиеся ранее логистические закономерности – это только частные случаи локальных логистических зависимостей Фишера-Прая, Перла, Морриса и других зарубежных авторов31.

Логистическая функция (2.29) или логистическая кривая – это сигмоидальная S-образная кривая32,33, изображенная на рис.2.15. Она моделирует кривую роста вероятности некоего события, по мере изменения управляемых параметров развития.

Простейшая логистическая функция может быть описана формулой:

где переменную P можно рассматривать как численность некоторых объектов (изделий, технологий, численности людей и т.д.), а переменную t – как время. Хотя область допустимых значений t совпадает с множеством всех действительных чисел от минус до плюс бесконечности, практически, из-за сущностной природы показательной функции exp(t), достаточно вычислить значения только в сравнительно узком интервале.

Рис 2.15. Логистическая функция (сигмоида) общего вида Селиванов С. Г., Гузаиров М. Б., Кутин А. А. Инноватика: учебник для вузов. 2-е изд.

М.: Машиностроение, 2008. 721 с.

Кук Д. Компьютерная математика / пер. с англ. Г. М. Кобелькова. М.: Наука, 1991.

383с.

Шипачев В. С. Высшая математика: учебн. для вузов. 4-е изд. М.: Высш.школа, 1998.

479 с.

Логистическую функцию в общем виде можно представить как решение простого нелинейного дифференциального уравнения первого порядка (2.30). Это уравнение, также известное как уравнение Ферхюльста (по имени впервые сформулировавшего его бельгийского математика), изначально появилось при рассмотрении модели роста численности населения, имеет вид34:

где P – переменная, зависящая от времени t и с граничным условием P (0) = 1/2. Решение этого уравнения позволяет получить две наиболее распространенных формы записи логистической зависимости после интегрирования (2.31 и 2.32):

или (выбирая постоянную интегрирования):

Логистическая сигмоидальная функция тесно связана с гиперболическим тангенсом следующим соотношением (2.33 и 2.34):

Функция гиперболического тангенса с использованием экспоненциальной записи35 выглядит следующим образом:

где – эмпирический коэффициент.

Шипачев В. С. Высшая математика: учеб. для вузов. 4-е изд. М.: Высш.школа, 1998.

479 с.

Кроме рассмотренной типовой логистической зависимости можно также рассмотреть двойную логистическую сигмоидальную кривую (рис. 2.16).

Двойной логистической является функция (2.35), подобная логистической функции (рис. 2.15) с многочисленными проявлениями сигмоид36. Её общая формула имеет вид:

где d – локальный центр, s – фактор крутизны.

Здесь «sign» представляет функцию знака. Эта кривая основана на Гауссовском распределении и графически подобна двум идентичным логистическим сигмоидам, соединенным вместе в пункте x = d.

В семейство функций класса сигмоиды также входят такие функции, как арктангенс, гиперболический тангенс37 и другие функции подобного вида (2.36 и 2.37), например:

1) функция Ферми (экспоненциальная сигмоида) имеет следующий вид:

Кук Д. Компьютерная математика / пер. с англ. Г. М. Кобелькова. М.: Наука, 1991.

383 с.

2) рациональная сигмоида:

Сигмоидальные функции находят применение в обширном диапазоне областей знания, включая искусственные нейронные сети, биологию, биоматематику, экономику, химию, математическую психологию, вероятность и статистику. В книге рассмотрены возможности их применения в инновационном проектировании. Рассмотрим применение изложенных теоретических положений для определения регрессионных зависимостей развития инновационных проектов.

Известно, что методы инновационного проектирования влияют на график смещения как дат наступления контрольных событий, так и на расхождение фактических и запланированных затрат38 (рис. 2.17).

Рис 2.17. Графики изменения стоимости проекта и хода его расписания Селиванов С. Г., Гузаиров М. Б., Кутин А. А. Инноватика: учебн. для вузов. 2-е изд. / М.: Машиностроение, 2008. 721 с.

Сопоставительный анализ инвестирования отдельно взятого инновационного проекта (рис. 2.18) позволил установить лучшие результаты по использованию функции Ферми в сравнении с логистической зависимостью (2.382.41).

Рис. 2.18. Изменение затрат инновационно-инвестиционного проекта:

Полученные по статистическим данным сигмоидальные закономерности подчиняются следующим уравнениям регрессии:

а) логистическая кривая суммарных отчислений:

б) логистическая кривая бюджетных отчислений имеет вид:

в) функция Ферми суммарных отчислений имеет вид:

г) функция Ферми бюджетных отчислений:

Как видно из представленных уравнений, функция Ферми (2.40, 2.41) обладает лучшей сходимостью в сравнении с логистической функцией общего вида (2.38, 2.39), поэтому она является более рациональной для использования в задачах графического отображения и обоснования инновационно-инвестиционных проектов.

Анализ второго класса задач инновационного проектирования (рис. 2.14) по использованию методов моделирования развития техники и технологий по параметрам технического уровня также показывает на меньшую предпочтительность логистических зависимостей для анализа инновационных проектов.

Рассмотрим в этом плане вначале возможности применения искусственной нейронной сети GRNN39 (рис. 2.19) для анализа закономерностей развития авиационных двигателей40.

Дьяконов В. П., Круглов В. В. MATLAB 6.5 SP1/7/7 SP2+Simulink 5/6. Инструменты искусственного интеллекта и биоинформатики. М.: СОЛОН-ПРЕСС, 2006. 456 с.

Селиванов С. Г., Поезжалова С. Н. Управление развитием высоких и критических технологий в авиадвигателестроении // Технология машиностроения. 2011. №6 (108).

Селиванов С. Г., Поезжалова С. Н. Нейронечёткий метод управления развитием высоких и критических технологий в авиадвигателестроении // Инновации. 2011. №10.

Рис. 2.19. Общий вид обобщенно-регрессионной сети (GRNN) Ниже представлен фрагмент текста программы для нахождения аппроксимации функции арктангенса для двигателей дозвуковых самолетов-истребителей первого поколения (х – годы первого полета самолета с новым двигателем, у – значение максимальной тяги реактивного двигателя41, кг):

x = [1942; 1942; 1946; 1946; 1947; 1947; 1947; 1947; 1947; 1947; 1947;

Баргатинов В. А. Крылья России: полная иллюстративная энциклопедия. 2-е изд.

испр. и доп. М.: Эксмо, 2007. 1072 с.

y = [442.748; 442.748; 720.352; 720.352; 1019.580; 1019.580; 1019.580;

1019.580; 1019.580; 1019.580; 1019.580; 1750.000; 1750.000; 2480.420;

Имя нейронной сети, запрашиваемой в системе42 MATLAB 6.5:

В результате нейронная сеть определяет промежуточные значения точек по заданному оператором множеству точек оси абсцисс:

y1 = sim (b, [1943; 1945; 1944; 1951; 1952]).

В результате работы искусственной нейронной сети GRNN получаем значения функции на оси ординат:

y1 = 1.0 e + 003 * {0.4427 0.7204 0.5815 2.7796 3.0273}.

Полученный ряд чисел определяет первую регрессионную зависимости (1) на рис. 2.20 для авиационных двигателей дозвуковых самолетов-истребителей первого поколения. В данном случае в качестве главного показателя, определяющего совершенство двигателя, выступает тяга (кг). Её изменения с течением времени подчиняются рассмотренным в предыдущем параграфе общим законам инноватики и имеют вид, представленный на рис. 2.20.

Аналогичным образом можно получить сигмоидальные закономерности для авиационных двигателей:

истребителей-перехватчиков (3) в виде билогистической многофункциональных, высокоманевренных самолетовистребителей (истребителей-бомбардировщиков) (4);

самолетов вертикального взлета и посадки (5).

Анализ зависимостей рис. 2.20 позволяет также сделать вывод, что типовая регрессионная зависимость в виде арктангенса (кривая 2, пунктирная линия) в виде пунктирной линии неудовлетворительно описывает закономерность развития авиационных двигателей для самолетов-перехватчиков. Это связано со смещением кривой из-за отрицательных результатов летных испытаний ряда самолетов и двигателей данного типа (Р-11Ф-300, Р-15, Р-15-300, Р-21Ф-300, Р-13Ф-300, Р-11Ф2-300) Дьяконов В. П., Круглов В. В. MATLAB 6.5 SP1/7/7 SP2+Simulink 5/6. Инструменты искусственного интеллекта и биоинформатики. М.: СОЛОН-ПРЕСС, 2006. 456 с.

в начале 60-х годов XX в., что вызвало задержку по времени в развитии сигмоиды данного поколения техники путем образования небольшой горизонтальной площадки. Дальнейшее развитие авиационных двигателей43 для данного типа самолетов характеризуется использованием газотурбинных двигателей с форсажной камерой с крылатых ракет на истребителяхперехватчиках, что продолжило развитие сигмоиды, но уже в виде билогистической зависимости (кривая №3). Полученные закономерности (рис.2.20) выражаются уравнениями, представленными в табл.2.2.

Закономерности развития реактивных авиационных двигателей Закон распространения инноваций теоретически обобщает многие частные закономерности, зависимости и математические модели диффузии технологий (рис. 2.14), часть из которых приведена в табл. 2.3. Их специфика определяется не принципиальными различиями, а отраслевыми особенностями распространения той или иной техники и технологии.

Для понимания таких закономерностей диффузии технологий желательно сравнивать S-образные кривые имеющейся технологии и той, которая идет к ней на смену и является конкурирующей. Расхождение между двумя смежными S-образными кривыми (рис. 2.21) называется технологическим разрывом.

Баргатинов В. А. Крылья России: Полная иллюстративная энциклопедия. 2-е.изд.

испр. и доп. М.: Эксмо, 2007. 1072 с.

Рис. 2.20. Обобщенные сигмоидальные закономерности развития авиационных двигателей отечественной истребительной авиации Рис. 2.21.Технологические разрывы по затратам (а) и результатам (б) Технологический разрыв – это расстояние между параметрами результативности (по вертикальной оси) и времени или затрат (по горизонтальной оси) замещаемой и замещающей S-образных кривых технологий, которое не может быть сокращено путем увеличения затрат на развитие отстающей технологии.

Инновационный менеджмент: концепции, многоуровневые стратегии и механизмы инновационного развития: учеб. пособие / под ред.

В. М. Аньшина, А. А. Дагаева. М.: Дело, 2006. С. 29, 86, 499.

Главная задача инновационного проектирования в случае (рис. 2.21, б) сводится к своевременному определению таких технологических разрывов и переориентации инвестиций с разработки технологий старого принципа действия на принципиально новые технологии. Сказанное позволяет получить конкурентное преимущество одним организациям перед другими – теми, которые не смогли своевременно определить наметившиеся технологические разрывы быстрого развития «критических технологий». Другим пониманием технологического разрыва является определение периода перехода от старой концепции технологии к новой (рис. 2.21, а), более прогрессивной.

Анализ S-образных кривых развития и замещения технологий позволяет разрабатывать новые стратегии инновационной деятельности, определять государственные, отраслевые и региональные научно-технические приоритеты, способы налогового и кредитного регулирования в прорывных областях инновационной деятельности, создавать условия повышения инновационной и предпринимательской активности, менять отношение к инновациям.

Кроме рассмотренных выше случаев известны и другие математические модели замещения или диффузии технологий, которые отличаются только особенностями.

2.3. Законы инновационной деятельности Лингвистический подход. Кроме рассмотренных выше научных законов инновационного развития, которые обобщены в виде математических моделей, в практике инновационной деятельности находят также применение законы в виде постановлений государственной власти. Такие законы в виде нормативных актов, заданных в вербальной46 форме, устанавливают общеобязательные правила организационного поведения в данном случае в области инновационной деятельности.

Вербальная форма законов об инновационной деятельности предполагает в перспективе канонизацию понятий и правил лат. verbalis – устный, словесный такой инновационной деятельности и реализацию лингвистического подхода, применение математической лингвистики на основе тезаурусного47 анализа для описания структуры языка инноватики. Использование лингвистического подхода к системотехническому анализу и проектированию систем инновационной подготовки производства в машиностроении на основе разработки:

языков моделирования, языков автоматизации проектирования, структурно-лингвистических моделей, уровней системы подготовки производства, применяемых на этапе предварительного описания системы инновационной подготовки производства и разработки принципиальных положений или концепции инновационных проектов позволяет в перспективе использовать средства искусственного интеллекта в виде методов нечеткой логики и экспертных систем для определения наиболее рациональных (оптимальных) процессов инновационной деятельности.

Вместе с тем в настоящее время в инноватике приходится работать не столько с тезаурусами, сколько с глоссариями48, что далеко не одно и тоже. Эта особенность нередко делает многозначными и неустойчивыми положения правовых подзаконных актов и самих законов, заданных в вербальной форме. Приведем в качестве иллюстраций отдельные примеры из таких законов, которые весьма часто видоизменяются по результатам правоприменительной практики.

Например, Закон «Об инновационной деятельности в городе Москве» определяет следующие понятия:

инновационная деятельность – деятельность, направленная на внедрение научно-технических или научно-технологических достижений в технологические процессы, новые или усовершенствованные товары, услуги, реализуемые на внутреннем и внешнем рынках;

От греч. тезаурус – полный систематизированный набор данных с указанием семантических отношений между лексическими единицами От лат. glossarium – словарь глосс (диалектических слов, заметок, вставленных в текст для толкования непонятных слов, или собрание непонятных слов и выражений с толкованием или переводом на другой язык) продукция инновационной деятельности – внедренные научно-технические или научно-технологические достижения, освоенные в производстве новые или усовершенствованные товары, услуги или технологические процессы;

инновационная программа (проект) – увязанный по цели, задачам, ресурсам, исполнителям и срокам осуществления комплекс мероприятий, обеспечивающий разработку, производство и реализацию инновационной продукции.

Закон Республики Казахстан «Об инновационной деятельности» дает определения основных понятий в несколько иной редакции:

инновация – результат научной и научно-технической деятельности, являющийся объектом интеллектуальной собственности, внедрение которого в различные сферы производства и управления обществом является экономически эффективным и (или) социально, экологически значимым;

инновационный грант – трансферт из бюджета, предоставляемый на условиях, предусмотренных договором между грантодателем и грантополучателем для выполнения опытно-конструкторских разработок, подготовки техникоэкономического обоснования инновационного проекта, патентования объекта промышленной собственности в иностранных государствах и (или) международных патентных организациях;

инновационный проект – комплекс мероприятий, направленных на внедрение инноваций и предусматривающих инвестиции, реализуемых в течение определенного срока времени и имеющих завершенный характер;

инновационная деятельность – использование инноваций путем их внедрения в различные сферы производства и управления обществом.

Закон Республики Башкортостан «Об инновационной деятельности в Республике Башкортостан» дает свою трактовку основополагающих понятий:

1) инновационная деятельность – выполнение работ и (или) оказание услуг, направленных на:

а) создание и организацию производства принципиально новой или с новыми потребительскими свойствами продукции (товаров, работ, услуг);

б) создание и применение новых или модернизация существующих способов (технологий) ее производства, распространения и использования;

в) применение структурных, финансово-экономических, (нововведений) при выпуске и сбыте продукции (товаров, работ, услуг), обеспечивающих экономию затрат или создающих условия для такой экономии;

2) инновация (нововведение) – конечный результат инновационной деятельности, получивший реализацию в виде нового или усовершенствованного продукта, реализуемого на рынке, нового или усовершенствованного технологического процесса, используемого в практической деятельности;

3) инновационная продукция – результат инновационной деятельности (товары, услуги), предназначенный для реализации;

4) субъекты инновационной деятельности – физические и юридические лица, осуществляющие инновационную деятельность на территории Республики Башкортостан;

5) объекты инновационной деятельности – новые технологии, новые процессы в различных сферах деятельности человека, обеспечивающие социально-экономические и экологические эффекты от их реализации, новые и значительно улучшенные продукты (товары, работы, услуги) различного характера;

6) инновационная инфраструктура – юридические лица и индивидуальные предприниматели, способствующие осуществлению инновационной деятельности (инновационно-технологические центры, технологические инкубаторы, технопарки, учебно-деловые центры и другие специализированные организации);

7) инновационный проект – система мероприятий, обеспечивающих в течение заданного периода времени создание, производство и реализацию нового вида продукции или технологии с целью получения прибыли или иного полезного эффекта;

8) инновационная программа – комплекс инновационных проектов и мероприятий, согласованный по ресурсам, исполнителям и срокам их осуществления и обеспечивающий эффективное решение задач по освоению и распространению принципиально новых видов продукции (технологий).

Закон Томской области «Об инновационной деятельности в Томской области» устанавливает несколько иные положения:

Инновационная деятельность – процесс, направленный на реализацию результатов законченных научных исследований и разработок либо иных научно-технических достижений в новый или усовершенствованный продукт, реализуемый на рынке, в новый или усовершенствованный технологический процесс, используемый в практической деятельности, а также связанные с этим дополнительные научные исследования и разработки.

Инновация (нововведение) – конечный результат инновационной деятельности, получивший реализацию в виде нового или усовершенствованного продукта, реализуемого технологического процесса, используемого в практической деятельности.



Pages:     | 1 || 3 | 4 |   ...   | 10 |
 


Похожие работы:

«Российская академия наук Кольский научный центр Мурманский морской биологический институт Н. М. Адров ДЕРЮГИНСКИЕ РУБЕЖИ МОРСКОЙ БИОЛОГИИ к 135-летию со дня рождения К. М. Дерюгина Мурманск 2013 1 УДК 92+551.463 А 32 Адров Н.М. Дерюгинские рубежи морской биологии (к 135-летию со дня рождения К. М. Дерюгина) / Н.М. Адров; Муман. мор. биол. ин-т КНЦ РАН. – Мурманск: ММБИ КНЦ РАН, 2013. – 164 с. (в пер.) Монография посвящена научной, организаторской и педагогической деятельности классика морской...»

«A POLITICAL HISTORY OF PARTHIA BY NEILSON C. DEBEVOISE THE ORIENTAL INSTITUTE THE UNIVERSITY OF CHICAGO THE U N IV E R SIT Y OF CHICAGO PRESS CHICAGO · ILLINOIS 1938 РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАУК ИНСТИТУТ ИСТОРИИ МАТЕРИАЛЬНОЙ КУЛЬТУРЫ Н. К. Дибвойз ПОЛИТИЧЕСКАЯ ИСТОРИЯ ПАРФ ИИ П ер ево д с ан гли йского, научная редакция и б и б л и о г р а ф и ч е с к о е п р и л о ж ен и е В. П. Н и к о н о р о в а Филологический факультет Санкт-Петербургского государственного университета ББК 63.3(0) Д Д ибвойз...»

«МИНИСТЕРСТВО ЗДРАВООХРАНЕНИЯ И СОЦИАЛЬНОГО РАЗВИТИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ГОУ ИРКУТСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ МЕДИЦИНСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИКСОДОВЫЕ К Л Е Щ Е В Ы Е ИНФЕКЦИИ В ПРАКТИКЕ УЧАСТКОВОГО ВРАЧА Иркутск - 2007 1 МИНИСТЕРСТВО ЗДРАВООХРАНЕНИЯ И СОЦИАЛЬНОГО РАЗВИТИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ИРКУТСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ МЕДИЦИНСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ MINISTRY OF PUBLIC HEALTH AND SOCIAL DEVELOPMENT OF RUSSIAN FEDERATION IRKUTSK STAT MEDICAL UNIVERSITI I.V. MALOV V.A. BORISOV A.K. TARBEEV...»

«http://tdem.info http://tdem.info Российская академия наук Сибирское отделение Институт биологических проблем криолитозоны Институт мерзлотоведения им. П.И. Мельникова В.В. Стогний ИМПУЛЬСНАЯ ИНДУКТИВНАЯ ЭЛЕКТРОРАЗВЕДКА ТАЛИКОВ КРИОЛИТОЗОНЫ ЦЕНТРАЛЬНОЙ ЯКУТИИ Ответственный редактор: доктор технических наук Г.М. Тригубович Якутск 2003 http://tdem.info УДК 550.837:551.345:556.38 Рецензенты: к.т.н. С.П. Васильев, д.т.н. А.В. Омельяненко Стогний В.В. Импульсная индуктивная электроразведка таликов...»

«РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАУК ИНСТИТУТ ЛИНГВИСТИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ Л. З. Сова АФРИКАНИСТИКА И ЭВОЛЮЦИОННАЯ ЛИНГВИСТИКА САНКТ-ПЕТЕРБУРГ 2008 Л. З. Сова. 1994 г. L. Z. Sova AFRICANISTICS AND EVOLUTIONAL LINGUISTICS ST.-PETERSBURG 2008 УДК ББК Л. З. Сова. Африканистика и эволюционная лингвистика // Отв. редактор В. А. Лившиц. СПб.: Издательство Политехнического университета, 2008. 397 с. ISBN В книге собраны опубликованные в разные годы статьи автора по африканскому языкознанию, которые являются...»

«РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАУК СИБИРСКОЕ ОТДЕЛЕНИЕ ИНСТИТУТ ФИЛОЛОГИИ М. А. Бологова Современная русская проза: проблемы поэтики и герменевтики Ответственный редактор чл.-корр. РАН Е. К. Ромодановская НОВОСИБИРСК 2010 УДК 821.161.1(091) “19” “20” ББК 83.3(2Рос=Рус)1 Б 794 Издание подготовлено в рамках интеграционного проекта ИФЛ СО РАН и ИИА УрО РАН Сюжетно-мотивные комплексы русской литературы в системе контекстуальных и интертекстуальных связей (общенациональный и региональный аспекты) Рецензенты...»

«Г.М. Федоров, В.С. Корнеевец БАЛТИЙСКИЙ РЕГИОН Калининград 1999 Г.М. Федоров, В.С. Корнеевец БАЛТИЙСКИЙ РЕГИОН: СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ РАЗВИТИЕ И СОТРУДНИЧЕСТВО Калининград 1999 УДК 911.3:339 (470.26) Федоров Г.М., Корнеевец В.С. Балтийский регион: социальноэкономическое развитие и сотрудничество: Монография. Калининград: Янтарный сказ, 1999. - 208 с. - ISBN Книга посвящена социально-экономическому развитию одного из европейских макрорегионов – региона Балтийского моря, на берегах которого...»

«МИНИСТЕРСТВО ЭКОЛОГИИ И ПРИРОДНЫХ РЕСУРСОВ УКРАИНЫ Н.А. Козар, О.А. Проскуряков, П.Н. Баранов, Н.Н. Фощий КАМНЕСАМОЦВЕТНОЕ СЫРЬЕ В ГЕОЛОГИЧЕСКИХ ФОРМАЦИЯХ ВОСТОЧНОЙ ЧАСТИ УКРАИНЫ Монография Киев 2013 УДК 549.091 ББК 26.342 К 18 Рецензенти: М.В. Рузіна, д-р геол. наук, проф. (Державний ВНЗ Національний гірничий університет; В.А. Баранов, д-р геол. наук, проф. (Інститут геотехничной механики им. П.С. Полякова); В.В. Соболев, д-р техн. наук, проф. (Державний ВНЗ Національний гірничий університет)....»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования ПЕРМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ В. Л. Чечулин, В. С. Леготкин, В. Р. Ахмаров Модели безынфляционности экономики: произведённая инфляция и вывоз капитала Монография Пермь 2013 УДК 330; 519.7 ББК 65; 22.1 Ч 57 Чечулин В. Л., Леготкин В. С., Ахмаров В. Р. Модели безынфляционности экономики: произведённая...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ КАЛИНИНГРАДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ А.А. Девяткин ЯВЛЕНИЕ СОЦИАЛЬНОЙ УСТАНОВКИ В ПСИХОЛОГИИ ХХ ВЕКА Калининград 1999 УДК 301.151 ББК 885 Д259 Рецензенты: Я.Л. Коломинский - д-р психол. наук, проф., акад., зав. кафедрой общей и детской психологии Белорусского государственного педагогического университета им. М. Танка, заслуженный деятель науки; И.А. Фурманов - д-р психол. наук, зам. директора Национального института образования Республики...»

«И. Н. Рассоха  Исследования по ностратической   проблеме Южно­Украинский центр неолитической  революции * * * Методика выявления древнейшего родства  языков путем сравнения их базовой лексики с  ностратической и сино­кавказской  реконструкциями Харьков  ХНАМГ  2010 1 Рецензенты:  Ю. В. Павленко – профессор Национального  университета Киево­Могилянская академия, доктор  философских наук А. А. Тортика — доцент Харьковской государственной  академии культуры, доктор исторических наук...»

«Н.А. Березина РАСШИРЕНИЕ АССОРТИМЕНТА И ПОВЫШЕНИЕ КАЧЕСТВА РЖАНО-ПШЕНИЧНЫХ ХЛЕБОБУЛОЧНЫХ ИЗДЕЛИЙ С САХАРОСОДЕРЖАЩИМИ ДОБАВКАМИ МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ - УЧЕБНО-НАУЧНО-ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ КОМПЛЕКС Н.А. Березина РАСШИРЕНИЕ АССОРТИМЕНТА И ПОВЫШЕНИЕ КАЧЕСТВА РЖАНО-ПШЕНИЧНЫХ ХЛЕБОБУЛОЧНЫХ ИЗДЕЛИЙ С САХАРОСОДЕРЖАЩИМИ ДОБАВКАМИ...»

«И Н С Т И Т У Т П С И ХОА Н А Л И З А Психологические и психоаналитические исследования 2010–2011 Москва Институт Психоанализа 2011 УДК 159.9 ББК 88 П86 Печатается по решению Ученого совета Института Психоанализа Ответственный редактор доктор психологических наук Нагибина Н.Л. ПСИХОЛОГИЧЕСКИЕ И ПСИХОАНАЛИТИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ. П86 2010–2011 / Под ред. Н.Л.Нагибиной. 2011. — М.: Институт Психоанализа, Издатель Воробьев А.В., 2011. — 268 с. ISBN 978–5–904677–04–6 ISBN 978–5–93883–179–7 В сборнике...»

«Ju.I. Podoprigora Deutsche in PawloDarer Priirtysch Almaty • 2010 УДК 94(574) ББК 63.3 П 44 Gutachter: G.W. Kan, Dr. der Geschichtswissenschaften S.K. Achmetowa, Dr. der Geschichtswissenschaften Redaktion: T.B. Smirnowa, Dr. der Geschichtswissenschaften N.A. Tomilow, Dr. der Geschichtswissenschaften Auf dem Titelblatt ist das Familienfoto des Pawlodarer Unternehmers I. Tissen, Anfang des XX. Jahrhunderts Ju.I. Podoprigora П 44 Deutsche in Pawlodarer Priirtysch. – Almaty, 2010 – 160 с. ISBN...»

«Министерство образования Республики Беларусь Учреждение образования Витебский государственный университет имени П.М. Машерова БИОЛОГИЧЕСКОЕ РАЗНООБРАЗИЕ БЕЛОРУССКОГО ПООЗЕРЬЯ Монография Под редакцией Л.М. Мержвинского Витебск УО ВГУ им. П.М. Машерова 2011 УДК 502.211(476) ББК 20.18(4Беи) Б63 Печатается по решению научно-методического совета учреждения образования Витебский государственный университет имени П.М. Машерова. Протокол № 6 от 24.10.2011 г. Одобрено научно-техническим советом...»

«МЕДИЦИНСКАЯ АКАДЕМИЯ ПОСЛЕДИПЛОМНОГО ОБРАЗОВАНИЯ В. В. Афанасьев, И. Ю. Лукьянова Особенности применения цитофлавина в современной клинической практике Санкт-Петербург 2010 Содержание ББК *** УДК *** Список сокращений.......................................... 4 Афанасьев В. В., Лукьянова И. Ю. Особенности применения ци тофлавина в современной клинической практике. — СПб., 2010. — 80 с. Введение.................................»

«Р.И. Мельцер, С.М. Ошукова, И.У. Иванова НЕЙРОКОМПРЕССИОННЫЕ СИНДРОМЫ Петрозаводск 2002 ББК {_} {_} Рецензенты: доцент, к.м.н., заведующий курсом нервных Коробков М.Н. болезней Петрозаводского государственного университета главный нейрохирург МЗ РК, зав. Колмовский Б.Л. нейрохирургическим отделением Республиканской больницы МЗ РК, заслуженный врач РК Д 81 Нейрокомпрессионные синдромы: Монография / Р.И. Мельцер, С.М. Ошукова, И.У. Иванова; ПетрГУ. Петрозаводск, 2002. 134 с. ISBN 5-8021-0145-8...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСТИТЕТ ЭКОНОМИКИ, СТАТИСТИКИ И ИНФОРМАТИКИ (МЭСИ) КАФЕДРА УПРАВЛЕНИЯ ЧЕЛОВЕЧЕСКИМИ РЕСУРСАМИ КОЛЛЕКТИВНАЯ МОНОГРАФИЯ ИННОВАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ УПРАВЛЕНИЯ ЧЕЛОВЕЧЕСКИМИ РЕСУРСАМИ Москва, 2012 1 УДК 65.014 ББК 65.290-2 И 665 ИННОВАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ УПРАВЛЕНИЯ ЧЕЛОВЕЧЕСКИМИ РЕСУРСАМИ: коллективная монография / Под редакцией к.э.н. А.А. Корсаковой, д.с.н. Е.С. Яхонтовой. – М.: МЭСИ, 2012. – С. 230. В книге...»

«ЕСТЕСТВЕННОНАУЧНАЯ КАРТИНА МИРА (Часть 1) ОТЕЧЕСТВО 2011 УДК 520/524 ББК 22.65 И 90 Печатается по рекомендации Ученого совета Астрономической обсерватории им. В.П. Энгельгардта Научный редактор – акад. АН РТ, д-р физ.-мат. наук, проф Н.А. Сахибуллин Рецензенты: д-р. физ.-мат. наук, проф. Н.Г. Ризванов, д-р физ.-мат. наук, проф. А.И. Нефедьева Коллектив авторов: Нефедьев Ю.А., д-р физ.-мат. наук, проф., Боровских В.С., канд. физ.-мат. наук, доц., Галеев А.И., канд. физ.-мат. наук, Камалеева...»

«Министерство здравоохранения Российской Федерации Тихоокеанский государственный медицинский университет В.А. Дубинкин А.А. Тушков Факторы агрессии и медицина катастроф Монография Владивосток Издательский дом Дальневосточного федерального университета 2013 1 УДК 327:614.8 ББК 66.4(0):68.69 Д79 Рецензенты: Куксов Г.М., начальник медико-санитарной части УФСБ России по Приморскому краю, полковник, кандидат медицинских наук; Партин А.П., главный врач Центра медицины катастроф Приморского края;...»







 
© 2013 www.diss.seluk.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Авторефераты, Диссертации, Монографии, Методички, учебные программы»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.