Искусство и наука прогнозирования

ИСКУССТВО И НАУКА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

Введение

Процесс разработки прогнозов  называется прогнозированием. Под прогнозом  понимается научно обоснованное суждение о возможных состояниях объекта в будущем, об альтернативных путях и сроках его существования.

Прогнозирование — одна из основных составляющих управленческого  процесса. Без прогнозирования, без  представления об ожидаемом ходе развития событий, невозможно принятие эффективного управленческого решения.

Государственные деятели  прошлого, полководцы, бизнесмены принимали  подчас блестящие управленческие решения. При этом, как правило, использовались элементы прогнозирования, относящиеся  скорее к искусству прогнозирования. Ведь науки о прогнозировании, как  и науки управления, вообще не существовало.

Прогнозирование как наука  начало формироваться лишь в середине XX в., до второй мировой войны грань между прогнозированием возможного управленческого решения, ведущего к будущему, и обыкновенной фантазией была малоразличима.

К основным задачам прогнозирования  относятся:

• разработка прогноза рыночной потребности в каждом конкретном виде потребительной стоимости в соответствии с результатами маркетинговых исследований;
• выявление основных экономических, социальных и научно-технических тенденций, оказывающих влияние на потребность в тех или иных видах полезного эффекта;
• выбор показателей, оказывающих существенное влияние на величину полезного эффекта прогнозируемой продукции в условиях рынка;
• выбор метода прогнозирования и периода упреждения прогноза;
• прогнозирование показателей качества новой продукции во времени с учетом влияющих на них факторов;
• прогноз организационно-технического уровня производства по стадиям жизненного цикла продукции;
• оптимизация прогнозных показателей качества по критерию максимального полезного эффекта при минимальных совокупных затратах за жизненный цикл продукции;
• обоснование экономической целесообразности разработки новой или повышения качества и эффективности выпускаемой продукции исходя из наличных ресурсов и приоритетов.

Методы прогнозирования, их классификация.

Процесс прогнозирования  достаточно актуален в настоящее  время. Широка сфера его применения. Прогнозирование широко используется в экономике, а именно в управлении.

Термин «метод прогнозирования» является достаточно общим и позволяет понимать его весьма широко: от простейших экстраполяционных расчетов до сложных процедур многошаговых экспертных опросов.

В настоящее время наряду со значительным числом опубликованных методов прогнозирования известны многочисленные способы их классификации. Тем не менее, считать этот вопрос удовлетворительно решенным нельзя, так как единой, полезной и полной классификации сейчас еще не создано. Вероятно, прогностика, как молодая  наука, еще не достигла такого уровня развития, когда возможно создание классификации, удовлетворяющей всем этим требованиям. Можно указать две основные цели классификации методов прогностики. Это, во-первых, обеспечение процесса изучения и анализа методов и, во-вторых, обслуживание процесса выбора метода при разработке прогнозов объекта. На современном этапе трудно предложить единую классификацию, в равной степени удовлетворяющую обеим из указанных целей.

В литературе приводятся различные  классификации методов прогнозирования. Практическое применение того или иного  метода прогнозирования определяется такими факторами, как объект прогноза, его точность, наличие исходной информации, квалификация прогнозиста и др.

1. Нормативный метод

Одной из функций стратегического  менеджмента является разработка нормативов конкурентоспособности перспективных моделей товаров, которые будут выпускаться в будущем. Для разработки этих нормативов проводятся глубокие маркетинговые исследования рынков, на которых могут быть представлены товары фирмы, строится дерево показателей конкурентоспособности товаров фирм-конкурентов, прогнозируются показатели качества и ресурсоемкости товаров, условий их применения.

Нормативный метод является одним из основных методов прогнозирования и планирования. В современных условиях ему стало придаваться особое значение в связи с использованием ряда  норм и нормативов в качестве регуляторов экономики.

Сущность нормативного метода заключается в обосновании плановых показателей по технически обоснованным нормам, применительно к конкретным условиям работы (внутренней и внешней среде). Однако этот метод планирования предусматривает наличие технически обоснованных норм по каждому виду работ с учетом детально складывающихся ситуаций по производству и сбыту продукции (услуг). Это, в большинстве случаев, создает нереальную обстановку на предприятии, т.к учесть ежедневные (квартальные, месячные и т.п.) изменения в условиях работы практически невозможно. В этой связи, качество норм может быть недостаточным для улучшения планирования. В конечном счете, этот метод планирования не гарантирует совпадения на рынке интересов производителей продукции и интересов ее потребителей. 

Однако достоинство метода заключается  в учете местных условий (внутренних и, отчасти, внешних факторов). Это  достоинство в сочетании с планированием от достигнутого уровня производства с учетом выявленных значений по спросу на конкретный вид продукции (услуг) предприятия позволяет применить пофакторный метод планирования, являющийся наиболее совершенным, так как он сочетает точное отражение действительности с увязкой интересов предприятий-потребителей (рынка). 

2. Экспериментальный метод.

Экспериментальный метод применяется  для прогнозирования эффективности  и сроков замены проектируемого оборудования, сроков выпуска продукции, возможности  и сроков насыщения проектируемой  продукцией рынков сбыта, нетрадиционных объектов массового производства, не имеющих аналогов на стадии завершения рабочего проектирования. Например, нормативы полезного расхода конкретных материалов и других ресурсов на освоение, производство, техническое обслуживание или ремонты товара, нормативы потерь, нормативы показателей качества, организации процессов и т. д.

Экспериментальный метод прогнозирования  дорогой, т. к. требует строительства (реконструкции) опытно-экспериментальных установок, полигонов и других объектов. Поэтому для его применения необходимо провести тщательное технико-экономическое обоснование, обеспечить высокий уровень организации работ. Но такой метод позволяет получить достаточно точные прогнозы. Срок упреждения до 10—15 лет.

3. На стадиях разработки технического задания и технического проекта по объекту массового производства отсутствуют сведения по каждой детали и сборочной единице. Объекты еще не прошли опытно-промышленных испытаний. Поэтому на этих стадиях нет возможности выполнить детальные расчеты затрат на освоение, изготовление, обращение, эксплуатацию и ремонт проектируемых объектов.

А по продукции единичного и мелкосерийного производства нецелесообразно применять описанные выше точные методы прогнозирования.

В этих случаях рекомендуется применять  параметрические методы прогнозирования полезного эффекта и затрат, основанные на установлении зависимостей между параметрами объекта и организационно-технического уровня производства, с одной стороны, и полезным эффектом или элементом затрат — с другой.

Срок прогнозирования до 10 лет.

4. Метод экстраполяции применяется  когда оцениваются отдельные  виды ресурсов в целом по  предприятию, объединению, а также  полезный эффект продукции мелкосерийного  производства. Срок прогнозирования  до 5 лет.

5. Индексный метод применяется  при прогнозировании полезного  эффекта, мощностей оборудования  каждого вида. Виды укрупненных  затрат ресурсов в целом по  предприятию. Срок прогнозирования  до 5 лет.

6. Экспертный метод применяется  при проведении прогнозирования  возможных рынков сбыта по  данному виду полезного эффекта,  сроков обновления выпускаемой  продукции, по прочим вопросам  маркетинга и технического уровня  продукции. Срок прогнозирования  не ограничен.

7. Метод оценки технических стратегий  применяется для формирования  требований к разрабатываемому  изделию в виде набора целей  и определения средств, способов  и путей, необходимых для достижения  поставленных целей.

8. Функциональный метод применяется  при прогнозировании возможности  появления на данном рынке  сбыта новых материальных носителей  данного вида полезного эффекта.  Срок прогнозирования не ограничен.

9. Комбинированный метод применяется  для всех видов прогнозирования  полезного эффекта. Срок прогнозирования  неограничен.

5.2. Методы экстраполяции

На  практике на ранних стадиях разработки объекта часто ограничено количество известных параметров будущего объекта и показателей организационно-технического уровня производства у изготовителя и потребителя объекта. В этих условиях рекомендуется применять более простые, но и менее точные методы прогнозирования — методы экстраполяции, основанные на прогнозировании поведения или развития объектов в будущем по тенденциям его поведения в прошлом. Применение методов экстраполяции, как правило, не требует моделирования частных параметров объекта и показателей организационно-технического уровня производства.

Наиболее  распространенными являются методы экстраполяции по математическим моделям  и графический (от руки, на глазок). Оба метода требуют наличия информации о прогнозируемом параметре объекта за период в 2 и более раза больше прогнозируемого периода. Для учета изменений качества объекта в прогнозируемом периоде и организационно-технического уровня производства у изготовителя и потребителя объекта применяются корректирующие коэффициенты.

Рассмотрим  пример. Допустим, нам необходимо спрогнозировать  себестоимость выработки сжатого  воздуха в 2000 г. в условиях станкостроительного завода. Воздух на этом заводе сжимается воздушными поршневыми компрессорами типа ВП. На заводе не ведется учет себестоимости выработки сжатого воздуха каждым компрессором, но ведется учет всех элементов затрат по эксплуатации и ремонтам компрессорной станции в целом, а также ее годовой производительности. Поделив сумму годовых затрат по компрессорной станции на годовую производительность (годовой объем сжатого воздуха), получим себестоимость выработки единицы объема сжатого воздуха.

Себестоимость одной тысячи м³ сжатого воздуха на заводе по годам за период с 1992 по 1999 гг. составила соответственно 2,10 у.е.; 2,03; 1,95; 2,02; 1,86; 1,87; 1,83; 1,80 у.е. Нанесем эти данные на график (рис. 5.1).

Рис. 5.1. Динамика себестоимости выработки 1 тыс. м³ сжатого воздуха на станкостроительном заводе

По  имеющимся данным, себестоимость  выработки сжатого воздуха на 2000 г. можно спрогнозировать методом наименьших квадратов на ЭВМ и графически. Для разработки модели прогнозирования по первому методу составляется матрица исходных данных по следующей форме:

В этой таблице X — год (1992 г. — 1, 1993 г. — 2 и т.д.), Y — себестоимость сжатого  воздуха, у.е/тыс. м³.

После решения матрицы на ЭВМ по стандартной  программе, статистической обработки  данных методом наименьших квадратов  были получены следующие модели для  прогнозирования себестоимости:

Y = 2,10 — 0,0373Х и Y = 2,095 Х^–0.059.

Уравнение регрессии по степенной форме  зависимости не отвечает требованиям по критерию Фишера: расчетное значение критерия равно 4,26, а табличное — 5. Поэтому было принято уравнение по линейной зависимости, отвечающее требованиям: коэффициент парной корреляции равен 0,78, ошибка аппроксимации ± 1,5%, критерий Стьюдента — 4,68 при табличном, равном 2, критерий Фишера — 4,95.

Подставляя  в линейное уравнение регрессии  вместо Х соответствующую цифру (1 — для 1992 г., 2 — 1993, 7 — 1998, 8 — 1999 г.), получим следующие теоретические или расчетные значения себестоимости:

Y₁₉₉₂ = 2.10 – 0.0373·1 = 2,06,

Y₁₉₉₈ = 2.10 – 0.0373·7 = 1,86,

Y₁₉₉₉ = 2.10 – 0.0373· 8 = 1,80.

По  полученным точкам построим теоретическую  линию снижения себестоимости выработки сжатого воздуха в условиях данного завода. Участок от 2000 до 2002 г. является прогностическим, и он обозначен пунктирной линией. За год в среднем себестоимость снижается на 1,8%.

Линию снижения себестоимости можно построить  также графически, без нахождения математической модели, на глазок. Однако он по сравнению с предыдущим менее точен, рекомендуется только для предварительного определения тенденции изменения функции.

В этом примере корректирующие коэффициенты не учтены, так как до 2002 года на анализируемом  заводе не намечаются изменения организационно-технических факторов производства сжатого воздуха. Также не учтена инфляция.

5.3. Параметрические методы

На  стадиях разработки технического задания  и технического проекта по объекту массового производства отсутствуют сведения по каждой детали и сборочной единице. Объекты еще не прошли опытно-промышленных испытаний. Поэтому на этих стадиях нет возможности выполнить детальные расчеты затрат на освоение, изготовление, обращение, эксплуатацию и ремонт проектируемых объектов.

А по продукции единичного и мелкосерийного производства нецелесообразно применять описанные выше точные методы прогнозирования.

В этих случаях рекомендуется применять  параметрические методы прогнозирования полезного эффекта и затрат, основанные на установлении зависимостей между параметрами объекта и организационно-технического уровня производства, с одной стороны, и полезным эффектом или элементом затрат — с другой.

Параметрические методы прогнозирования подразделяются на два вида: по удельным показателям  и по уравнениям регрессии.

Для установления уравнений регрессии  необходимо, чтобы количество статистических данных было не менее чем в три раза больше количества факторов (см. табл. 4.3). По объектам, не отвечающим этим требованиям, полезный эффект или затраты рекомендуется определять по удельным показателям. Например, полезный эффект объекта рассчитывается по формуле

     (5.1)

где П_it — полезный эффект объекта в j-x условиях эксплуатации в t-м году;

П_б — среднегодовой полезный эффект базового объекта, аналогичного проектируемому;

X_б — важнейшая характеристика (главная функция) базового объекта, например, часовая производительность и т. п.;

X_jt — важнейшая характеристика проектируемого объекта в j-x условиях эксплуатации в t- м прогнозируемом году;

K_1t — коэффициент, учитывающий повышение надежности проектируемого объекта по сравнению с базовым на t-й год;

K_2t — коэффициент, учитывающий изменение организационно-технического уровня производства у потребителей проектируемого объекта в t-м году эксплуатации по сравнению с уровнем производства у потребителей базового объекта;

K_3t — коэффициент, учитывающий изменение организационно-технического уровня производства у ремонтной организации объекта в t-м году по сравнению с базовым периодом.

Количество  корректирующих коэффициентов можно  увеличить.

По  аналогичной схеме определяются и элементы затрат по стадиям жизненного цикла проектируемого объекта. Например, затраты на освоение производства проектируемого объекта можно определить по формуле

    (5.2)

где З_осв.jп — затраты на освоение проектируемого объекта на j-м предприятии;

З_осв.jб — то же базового объекта;

H_б и Н_п — соответственно количество наименований деталей (без крепежных деталей) в базовом и проектируемом объекте;

К_1j — коэффициент, учитывающий изменение показателя технологической оснащенности проектируемого объекта на j-м предприятии по сравнению с базовым объектом;

K_2j— коэффициент, учитывающий изменение показателя освоенности деталей проектируемого объекта по сравнению с базовым объектом;

К_3j — коэффициент, учитывающий повышение сложности проектируемого объекта по сравнению с базовым.

Коэффициенты  определяются отношением соответствующего показателя по проектируемому объекту к показателю по базовому объекту. Например, коэффициент, учитывающий изменение показателя технологической оснащенности объекта, определяется по формуле

     (5.3)

где Н_осв.t — количество наименований технологической оснастки, необходимой для изготовления проектируемого объекта;

Н_осв.б — то же базового объекта.

Затраты на изготовление объекта с применением  метода удельных показателей на ранних стадиях его проектирования определяется по формуле

     (5.4)

где З_изг.t — затраты на изготовление проектируемого объекта на j-м предприятии в t-м году;

З_изг.б — затраты на изготовление базового объекта;

М_б и М_t — соответственно масса базового и проектируемого объекта;

К_прt — коэффициент, учитывающий закономерность неуклонного роста производительности труда, на t-й год;

K_мjt — коэффициент, учитывающий влияние на затраты по изготовлению масштаба выпуска проектируемого объекта по сравнению с масштабом выпуска базового объекта на j-м предприятии в t-м году.

Затраты на обращение определяются индивидуально  для каждого объекта. Например, затраты  на транспортирование, хранение и монтаж компрессорного оборудования укрупненно можно принять равными 10% от его цены. Для некоторых объектов, кроме того, необходимо строить здания для монтажа (например, для автомобиля — гараж) , ремонтную базу. Эти затраты можно определить только путем составления соответствующих смет.

Затраты на эксплуатацию проектируемого объекта  по методу удельных показателей можно  определить по формуле

     (5.5)

где З_эу — затраты на эксплуатацию проектируемого объекта в у-х условиях в t-м году;

З_эб — среднегодовые затраты по эксплуатации базового объекта.

5.4. Экспертные методы

Ранее мы рассмотрели методы прогнозирования  полезного эффекта и элементов затрат по объектам, которые характеризуются одной главной функцией, либо по объектам, по которым имеется достаточное количество статистических данных (в три раза больше количества показателей объекта). По объектам, не отвечающим этим требованиям, рекомендуется использовать экспертные методы.

Например, приборы, выпускаемые приборостроительными заводами, с одной стороны, характеризуются несколькими главными функциями и параметрами (количество измеряемых величин, пределы точности и количество измерений в единицу времени, срок службы, надежность работы), а с другой стороны — эти приборы выпускаются, как правило, только одним заводом и по ним не имеется достаточного количества статистических данных для применения математических методов прогнозирования. Также отсутствует достаточное количество статистических данных по уникальным, сложным машинам единичного производства.

Сущность  экспертных методов прогнозирования  заключается в выработке коллективного  мнения группы специалистов в данной области. Существует несколько различных методов экспертной оценки развития объекта в будущем. Рассмотрим здесь только один метод — метод баллов, который можно применять для прогнозирования как полезного эффекта объекта, так и элементов затрат.

Сначала формируется экспертная группа из специалистов в данной области, численность которой должна быть равна или больше 9. Для повышения однородности состава группы путем анонимного анкетирования можно сделать отсев специалистов, которые, по мнению большинства, не совсем компетентны в данной области.

Затем коллективно устанавливаются или  выбираются несколько важнейших  параметров (3—5) объекта, влияющих на полезный эффект и элементы затрат.

Следующий шаг — установление важности параметра  экспертным путем. Рассмотрим два метода. По первому — каждый эксперт каждому  параметру объекта присваивает  баллы по шкале от 0 до 10. Тогда  важность параметра объекта в баллах определяется по формуле:

     (5.6)

где  — весомость i-го параметра объекта;

i — номер параметра объекта;

j — номер экcперта;

m — количество экспертов в группе;

Б_ij — балл, присвоенный i-му параметру j-м экспертом;

Б_cj — сумма баллов, присвоенных j-м экспертом всем параметрам объекта.

Допустим, экспертная группа установила, что  объект характеризуется четырьмя важнейшими параметрами (главными функциями). Эта группа состоит из 9 специалистов в данной области. Первый эксперт присвоил параметрам следующие баллы: первому параметру — 7 баллов, второму — 6 баллов, третьему — 2, четвертому — 5. Второй эксперт этим параметрам присвоил соответственно следующие баллы: 6,8,4,4 и т.д. Сумма баллов у экспертов получилась следующая: у первого эксперта — 20 (7+6+2+5), второго — 22 и далее соответственно 19,25,21,20,24,23. Первому параметру эксперты присвоили следующие баллы: 7,8,6,7,8,6 и 7. Тогда весомость первого параметра будет равна

Аналогично  определяется весомость и других параметров объекта. Весомость параметров рекомендуется определять по следующей  методике.* Сначала каждый эксперт находит соотношение между параметрами попарно. Если весомость данного параметра, по мнению эксперта, выше другого, с которым сравнивается данный параметр, ему присваивается два балла. Если весомость параметров одинакова, данному параметру присваивается один балл. И если весомость данного параметра ниже другого, то первому параметру баллов не дается.

* Питуганов А.Л., Сердюк Л.А. Научно-технический прогресс и эффективность управления производством. Львов, 1980.

Допустим, что 9 экспертов четырем параметрам объекта присвоили следующие баллы (табл. 5.2).

Средняя оценка определяется делением суммы  баллов на количество экспертов. По средним оценкам рассчитывается весомость параметров (табл. 5.3).

В табл. 5.3 значения соотношений параметров, которые отсутствуют в табл. 5.2, определены путем вычитания из второго значения обратного соотношения из табл. 5.2. Например, в табл. 5.2 отсутствует соотношение параметров Х₂ и X₁ имеется соотношение обратное X₁ и Х₂, равное 1,2. Тогда соотношение Х₂ и X₁ будет обратно и равно 0,8 (2 — 1,2). Весомость параметров определяется экспертным методом по объектам, характеризующимся несколькими важнейшими параметрами разной размерности. Для того, чтобы сложить (условно) подобные параметры и определить полезный эффект и элементы затрат по объекту, рекомендуется применять систему баллов.

Таблица 5.2

Результаты экспертной оценки

Таблица 5.3

Весомость параметров (а)

Система баллов строится следующим образом. Допустим,что установленные в табл. 5.3 весомости параметров характерны для группы приборов одного назначения: X₁ — количество измеряемых параметров, Х₂ — точность измерений, %, Х₃ — пределы измерений основного параметра, Х₄ — количество измерений в единицу времени. Максимальные значения параметров для данной группы приборов следующие: X₁ — 4, Х₂ — ± 5%, Х₃ — 100 и Х₄ — 6 измерений в минуту. По этим значениям параметров и их весомости (см. табл. 5.3) строится система баллов для прогнозирования полезного эффекта новых приборов данного класса (рис. 5.2).

При построении данной системы баллов для  упрощения принято, что зависимость между параметрами и полезным эффектом или элементами затрат прямо пропорциональная (линейная). При необходимости уточнения системы баллов можно построить и криволинейные зависимости.

Рис. 5.2. Система баллов (условная) для  прогнозирования полезного эффекта  приборов

По  параметру Х₂ на рис. 5.2 показана обратная зависимость, т.е. с уменьшением величины, характеризующей точность измерений, полезный эффект прибора повышается. Данный класс приборов имеет точность измерений от ±1 до ±5%. Следовательно, приборам, имеющим самую высокую точность, равную ±1%, присваивается максимальное количество баллов 4,2, а приборам, имеющим минимальную точность (±5%), баллы не присваиваются. С увеличением значений остальных параметров полезный эффект прибора увеличивается. Поэтому приборам, имеющим нулевое значение параметров X₁, Х₃ и Х₄, баллы не присваиваются.

Для прогнозирования или расчета  полезного эффекта и каждого  элемента затрат по каждому классу объектов одного назначения строится своя система баллов, так как на полезный эффект и элементы затрат влияют свои факторы или параметры.