Использование кластерного подхода для оценки перспективы развития статистики инноваций

Размещено на http://www.allbest.ru/

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ КЛАСТЕРНОГО ПОДХОДА ДЛЯ ОЦЕНКИ ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ СТАТИСТИКИ ИННОВАЦИЙ

Раков Дмитрий Леонидович - к.т.н., с.н.с. ИМАШ РАН

Современный период развития науки и техники характеризуется усложнением создаваемых технических средств, резким увеличением стоимости их разработки, производства, эксплуатации, а также быстрым моральным старением и снижением возможности одновременного существования нескольких изделий близкого назначения. В связи с этим особое значение приобретает решение задачи создания техники, воплощающей новейшие научно-технические достижения и открытия, имеющей высокий технический уровень и инновационный потенциал [1, 2]. Главным законом развития технических систем (ТС) является научно-технический прогресс. Соответственно, внедрение результатов научно-технического прогресса является определяющим условием создания новой техники. Возникают новые потребности, что приводит к возникновению новых требований к ТС и созданию более совершенных систем. Этот процесс описывается S-образными кривыми (рис.1) [1]. На I этапе (кривая 1) преобладают затраты для повышения качества ТС (экспериментальная отладка и опытная эксплуатация новой ТС). На этапе II происходит интенсивное развитие ТС с преобладающим ростом качества.

Эффективность ТС с выбранной структурой и принципом действия приближается к предельному значению - линия B. Если не существуют ТС с новым принципом действия, то система длительно эволюционирует. Как правило, появляется новый принцип действия ТС, который в перспективе может обеспечить принципиально более высокий уровень качества (кривая 2). Разработка новой ТС начинается в момент появления потребности (социально экономических условий) в новой системе. В развитии новая ТС (кривая 2) вначале отстает по показателям качества от предшествующей ТС (кривая 1), но постепенно вытесняет конкурента.

Рисунок 1. Эволюция качества технических систем: (К - качество ТС, R- затраты ресурсов, А - социально экономические условия возникновения ТС, В - предельные значения качества ТС).

Однако до настоящего времени большие надежды, возлагаемые на использование в процессе проектирования вычислительных средств, оправдываются далеко не в полной мере. В практическом плане "...методологически, с позиций формальных методов, проектирование устройства (системы, процесса) следует рассматривать как совокупность двух основных задач: выбора структуры, или структурного синтеза, и выбора числовых значений параметров элементов данной структуры, или синтеза параметров"[1]. В этих терминах можно рассматривать проектирование практически любого объекта на любом этапе его создания [3]. Методы решения этих задач существенно различаются. Различается и их сложность. Задачи параметрического синтеза, как правило, сводятся к поиску решений, удовлетворяющих метрическим критериям, что делает их формально разрешимыми. Совершенно иной является задача структурного синтеза, которая не может быть в общем случае отнесена к классу формально разрешимых задач. Результатом структурного синтеза является выбор рациональной структуры объекта. Формально под структурой может пониматься некоторая семантическая конструкция, описывающая совокупность элементов проектируемого устройства и связи между ними. При формировании такого описания приходится иметь дело с неопределенными структурными связями, неметрическими признаками элементов структуры, качественными критериями. Именно решение задачи структурного синтеза и составляет главное содержание творческой деятельности исследователя. Формальные методы синтеза разработаны для крайне ограниченного класса объектов: конечных автоматов, тестов, коммуникационных устройств и некоторых других систем.

Вышесказанное подтверждают статистические данные фирмы Airbus (рис.2). На стадии разработки проекта со стоимостью около 5%, принимается приблизительно 70% решений (инноваций) определяющих уровень проекта. На этапе проектного поиска возможно применение систем поддержки принятия решений (СППР) которые являются инструментом, призванным оказать помощь лицам, принимающим решения. С помощью СППР может производиться выбор решений некоторых неструктурированных и слабоструктурированных задач, в том числе и многокритериальных.

Рисунок 2. Зависимость стоимости этапов и важности принимаемых решений от различных стадий проекта (Источник - Deutsche Airbus, Design To Cost).

Значительная неопределенность информации на предварительных этапах проектирования приводит к рассмотрению «грубых» моделей и многовариантности решений, т.е. параллельной отработке нескольких альтернативных вариантов. Специфика задач структурного синтеза составляет дискретность переменных и наличие условно-логических ограничений. К этому необходимо добавить необходимость работы с несколькими противоречивыми критериями. Суть проектного поиска состоит в целенаправленном изменении значений признаков для достижения таких вариантов, которые обладают лучшими показателями, чем исходные. Само понятие "лучшее" в проектных задачах является неопределенным и расплывчатым, поскольку ряд критериев вообще не имеет количественного выражения, а точно оцениваемые критерии противоречат друг другу. Основная трудность поиска проектного облика СЭС заключается в неопределенности результатов из-за неполной информации о критериях оценки. Для решения задач анализа и проектного поиска могут использоваться методы, базирующиеся на морфологическом подходе [4], который применяется как в России, так и за рубежом, в частности в Германии. Так, общество немецких инженеров разработало два свода правил для инженеров VDI 2221 “Методы создания и конструирования ТС и продуктов” [5] и VDI 2222 «Методы конструирования: методическое развитие технических принципов» [6], в которых рекомендуется использование морфологических подходов для поиска новых ТР. Согласно Келеру (Kцhler), более 26% немецких фирм применяют морфологические методы при поиске новых ТР.

Морфологические методы имеют ряд недостатков, основные из которых - трудоемкость выбора из множества альтернативных вариантов ТР, сложность оценки эффективности того или иного сгенерированного варианта, а в некоторых случаях невозможность анализа всех возможных вариантов [7].

Первые задачи - структурного синтеза определяют инновационный потенциал разработок. Методы решения этих задач существенно различаются. Различается и их сложность. Процесс поиска новых технических решений - инноваций является процессом субъективным. Так у исследователей возникает психологический барьер - при нахождении первого приемлемого решения процесс поиска останавливается и работа идет с выбранным вариантом. Интуитивно понятно, что первое приемлемое решение не будет наилучшим, и поблизости могут располагаться более «лучшие» альтернативы. Психологи давно установили, что в таких ситуациях люди обычно подсознательно выделяют лишь один или несколько вариантов технических решений, а об остальных "забывают" [8]. Так, Крайнев А.Ф. констатирует что «нельзя останавливаться на варианте схемы, компоновки, геометрии элементов, даже если на первый взгляд этот вариант представляется лучшим» [9].

С использованием морфологических методов можно оценивать инновационный уровень разработок, а с применением кластерного анализа и временных рядов также получать статистические зависимости развития инноваций. Морфологические методы базируются на комбинаторном подходе. Процедура морфологического анализа позволяет целенаправленно, планомерно закладывать в морфологические множества технических решений огромное число ТР-аналогов. На стадии морфологического анализа надо получить не план решения задачи, как в трансформационных методах, а так называемое морфологическое множество решений - описание потенциально возможных решений данной задачи [7]. Морфологический синтез рассматривается как методология упорядочения проблемы, которую предстоит решить.

Пусть синтезируемая ТС с требуемой степенью подробности сопоставляется с вектором X=(x1,х2,...,хn) размерности n, который характеризует либо набор технических параметров проектируемого изделия, либо комплекс, включающий несколько систем.

При этом XЄXМ,. где XM - морфологическое множество вариантов ТС [2,4]. Объект исследования сопоставляется с некоторым значением вектора элементов x*ЄXM. При выборе вектора элементов объекта необходимо найти компромисс между стремлением к точности моделирования и простотой модели. Внешние условия, влияющие на функционирование ТС, известны и фиксированы и критерий функционирования ТС является функцией F(х) только элементов x*ЄXM. Задача состоит в нахождении

(1)

Процесс синтеза предусматривает создание морфологической таблицы (МТ) и дополнительных информационных таблиц. В объекте проектирования выделяются основные признаки, характеризующие его работоспособность. В зависимости от вида задачи из множества основных признаков Рр экспертами выбираются существенные Рn.

Для каждого признака выбирают альтернативы, т. е. возможные варианты его исполнения или реализации. Нижний индекс обозначает признак, а верхний - порядковый номер альтернативы. После декомпозиции и анализа, исследуемых ТС формируется МТ (рис. 3) и задается морфологическое множество решений:

XM = {хMi , i = 1, n}, (2)

где, n - число вариантов инновационных ТР (мощность морфологического множества), т.е. |XM | = n; хMi - i-ый вариант ТР.

Рисунок 3. Морфологическая таблица.

Основные сложности на пути выбора решения определяются двумя обстоятельствами: сложностью формализации задачи и большим количеством разнообразных требований, критериев и ограничений. Для признаков технических решений содержащихся в МТ P1,P2,…Pn составляются таблицы критериев k1, k2,..., ki, и определяются коэффициенты относительной важности критериев w1, w2,...,wi. Каждой из альтернатив сопоставляются оценки по всему спектру критериев xij (рис. 4).

Рисунок 4 . Фрагмент критериальной таблицы.

В построенной МТ содержится множество опорных (известных решений - из описаний патентов, литературы и технической документации) вариантов XRo, из которых строятся информационные таблицы. Например, таблица «Базовое множество решений» создается для оценки нововведений (инновативности) ТР для последующего анализа степени новизны синтезированных вариантов. Затем осуществляется генерация вариантов ТР, их оценка и первоначальный отбор. Задается некоторое множество ТР XRv, причем XRv ? XM. Множество рациональных вариантов задается, как сумма вариантов:

XR = XRv + XRo , (3)

XR= {хRk , k = 1, p},

где p - число вариантов множества XR, т.е. |XR | = p.

Каждый вариант ТР XR1, XR2,… XRm, содержащихся в МТ, получает оценку U в зависимости от критерия, балльной оценки альтернатив и коэффициентов важности критериев w1, w2,...,wi (рис. 5).

Рисунок 5 . Фрагмент критериальной таблицы.

Интегральная оценка каждого варианта Uj выражается как:

Uj = F(Xj,W), (4)

где Xj - вектор оценок xij, i=1,m; W - вектор весов критериев wi, F - функция свертки локальных оценок, которая ставит в соответствие каждой из альтернатив значение оценки Uj, как свертку вектора Xj. Чем больше значение U, тем вариант предпочтительней, т.е. если U(хMi) > U(хMj) (U(хMi) - значение критерия U для варианта хMi?XM) , то вариант решения хMi предпочтительнее варианта хMj.

Далее формируются кластеры вариантов TP. Множество XR представляет собой объединение непересекающихся подмножеств (кластеров) XRС1, XRС2,…, XRСz , где z-количество кластеров. Совокупность подмножеств {XRС1, XRС2,…, XRСz} является покрытием множества XR, при XRСi XRСj=ф и i?j. Предполагается, что каждый вариант ТР относится строго к одному кластеру, т.е. имеет место детерминированная постановка задачи. Кластеризация осуществляется с использованием функция расстояния , обладающей следующими свойствами:

(5)

В разработанном подходе функция расстояния представляет

L1-норму = (6)

Варианты анализируются на меру сходства, определяемую как нечеткая, неотрицательная вещественная функция

(7)

и удовлетворяющая при сопоставлении объектов i и j условиям:

 (8)

Мера сходства строится из меры расстояния:

(9)

Область исследования далее сужается к нескольким кластерам, которые в дальнейшем исследуются. Для повышения степени информативности при выборе генерируются конвергентные варианты XRk, т.е. варианты имеющие максимальную оценку по каждому из критериев и «лучший» или «идеальный» вариант XRI, т.е. ТР имеющее максимальную оценку. Для сопоставления различных вариантов строится морфологическое пространство решений, в котором положение ТР характеризует свойства выбранных вариантов (рис. 6). Искомое ТР x* ищется среди вариантов множества XR

(10)

Рисунок 6. Расположение кластеров и инновационных решений в морфологическом поле.

Сопоставляя варианты ТР, определяют наилучшие, из которых составляется итоговая таблица, где после всех выборок остается набор приемлемых ТР. ТР, помимо состава и функций, описывают также связи (эффективные, энергетические и т.д.). Для их установления в созданных решениях использована процедура переноса из расположенных рядом (по классификационному полю, по мере сходства или по альтернативам) ТС (принадлежащих множеству "Существующие ТР") соответствующих структур. На выходе создаются структурные схемы ("белые ящики") ТР, состоящие из моделей состава и структуры. По основным положениям методологии созданы программные комплексы структурной оптимизации "Синтез", основанные на морфологическом подходе, и их дальнейшее развитие "Оккам", при их помощи был синтезирован ряд инновационных решений [10-12]. В процессе эволюции технические системы появляются, функционируют, устаревают и вытесняются прогрессивными ТР, наиболее соответствующим изменившимся внешним условиям. Логически сконструированные модели ТС возможного будущего с неопределенным уровнем достоверности получили название антиципативных [Янч]. Процесс развития ТС и изменение внешних условий моделируется путем задания новых весовых коэффициентов у критериев (рис.7).

Рисунок 7. Развитие технического решения в зависимости от времени.

Например, можно прогнозировать, что некоторая оценка через некоторое время будет иметь более высокий весовой коэффициент. Таким образом, можно прогнозировать развитие технической системы в течение времени, ее жизненный цикл, а также определить будет ли система «устойчива». Для развивающихся систем характерны, с одной стороны, устойчивость структуры, с другой - потеря устойчивости, разрушение одной структуры и создание устойчивой структуры. Налицо проявление закона «перехода количественных изменений в качественные». Таким образом можно прогнозировать статистику инноваций (технических решений). Время пребывания развивающихся систем различной природы в устойчивых состояниях (соответствующих устойчивой структуре), естественно, различно, но независимо от природы.

Таким образом, процесс развития можно представить как последовательность циклов эволюционного изменения состояний внутри цикла со скачкообразным переходом состояния в конце цикла на новый качественный уровень, означающий начало нового цикла развития. Это позволит прогнозировать развитие инновационных решений.

В заключении можно сделать выводы о том, что использование морфологического подхода для оценки перспективности инноваций при проведении исследований позволяет получить относительно точные оценки полученных результатов.

Предлагаемый подход позволяет:

· оценивать инновационные технические решения;

· предсказать изменение основных характеристик инноваций в течение времени;

· определить и дифференцировать эволюционирующие и стабильные признаки.

Это позволяет повысить вероятность создания инновационной продукции с высокими качественными показателями и одновременно снизить риски технологического характера.

экономический качество проект инновация

Список литературы

1. Голубев И. С. Проектирование конструкций летательных аппаратов: учебник для вузов / И. С. Голубев, А. В. Самарин. - М.: Машиностроение, 1991. - 511 с.

2. Раков Д.Л. Синтез новых технических решений в машиностроении на базе морфологического подхода // Тяжелое машиностроение. 2008. -№ 6. - С.13-15.

3. Вермишев Ю. Х. Методы автоматического поиска решений при проектировании сложных технических систем. - М.: Радио и связь, 1982. - 152 с.

4. Раков Д.Л. Структурный анализ и синтез новых технических систем на базе морфологического подхода. - М.: URSS, 2011. - 160 с.

5. VDI 2222: Methodic development of solution principles // Verein Deutscher Ingenieure. 1997.

6. VDI 2221: Systematic approach to the development and design of technical systems and products // Verein Deutscher Ingenieure. 1993.

7. Одрин В. М. Метод морфологического анализа технических систем. - М.: ВНИИПИ, 1989. - 309 с.

8. Крайнев А. Ф.Идеология конструирования. - М.: Машиностроение, 2003. - 384 с.

9. Раков Д. Л. Прямые и обратные задачи структурного синтеза при поиске новых технических решений // Информационные технологии в проектировании и производстве. 2007. - № 2. - C. 42-49.

10. Rakov D.L., Sinyev A.V. The Structural Analysis of New Technical Systems Based on a Morphological Approach under Uncertainty Conditions // Journal of Machinery Manufacture and Reliability. 2015. - Vol. 44, N 7. - P. 74-81.

11. Раков Д.Л., Синёв А.В. Параллельное проектирование на этапах структурного синтеза и параметрической оптимизации при формировании облика новых технических систем // Проблемы машиностроения и автоматизации. 2011. - № 4. - С. 99-102.

12. Rakov D.L. Superlight Re-Entry Vehicles // Space Technology. - Oxford, 2004. - Т. 24, N 4. - P. 237-243.

Размещено на Allbest.ru