Выбор инновационной стратегии фирмы

     Все промышленно развитые страны создали соответствующие их национальных интересам инновационные сферы, позволяющие прежде всего быстро осваивать результаты собственных разработок либо приобретенные патенты и лицензии. Фирмы и компании  развитых стран получают значительные налоговые льготы, льготные кредиты и субсидии на выполнение НИОКР, освоение  и начальное тиражирование  новшеств (на период до 3-х лет). Это позволяет  развитым странам с опорой на науку и новые технологии формировать и отстаивать свои цели и национальные интересы, решать вопросы национальной безопасности и роста благосостояния своих стран, содействовать гармоническому развитию общества, заботиться об интересах будущих поколений и решать проблемы экологии. 

     6.2. Характеристика современного научного потенциала 

      Сложившаяся ситуация в науке и научном комплексе в целом характеризуется преобладанием устойчиво отрицательных для дальнейшего развития тенденций. Это проявляется в следующем:

1. Наука и инновационная деятельность (новая техника, технологии и материалы), по-прежнему, остаются практически невостребованными. Это проявляется в сокращении числа образцов вновь создаваемых типов машин, оборудования, приборов, средств автоматизации. Об этом также свидетельствует неизменно уменьшающееся количество освоенных производством образцов новой техники. Объем финансирования науки в 1999 году уменьшился почти в 20 раз по отношению к уровню 1989 года. Сохраняющий стабильный уровень производства сырьевой сектор (нефтедобывающая, газовая промышленность) в основном ориентируется на закупку импортной техники и технологий, а горнодобывающая, металлургическая промышленность, железнодорожный транспорт и авиация эксплуатируют изношенную на 2/3 и морально устаревшую технику.
2. Уровень среднемесячной заработной платы в сфере науки и научного обслуживания находится на девятом месте среди 15 основных отраслей экономики, а задолженность госбюджета науки составляет на сегодняшний день около половины запланированных средств.
3. Организационно распался самый крупный сектор науки -отраслевая наука, доля которого в 1990 году составляла примерно 60%. При этом промышленность практически лишилась дееспособных научных коллективов, осуществляющих научное сопровождение производства, а академическая и вузовская наука - партнеров по доведению идей, технических и технологических решений до практического освоения. Лишь частично смогло компенсировать эту потерю опыт созданию сети государственных центров (ГНЦ) и организаций, которым присвоен статус ГНЦ. Это позволило обеспечить определенную государственную поддержку передовых научных школ и продолжить наиболее приоритетные фундаментальные и поисковые исследования, а также проведение прикладных научно-исследовательских и опытно-конструкторских разработок по программам, согласованным с министерствами и ведомствами.
4. Наука и научный комплекс финансируются государством из незащищенных разделов бюджета по остаточному принципу. Резко сократились затраты на закупку приборов и научного оборудования, расходы на проведение научных экспериментов.
5. Крайне недостаточен приток талантливой молодежи в науку. Если наиболее многочисленная группа исследователей находилась в 1988 году в интервале 30-39 лет, в 1998 году наиболее многочисленная группа исследователей переместилась в возрастной интервал 40-49 лет, наиболее квалифицированную часть научного потенциала составляют доктора наук, возраст которых в основном превышает 60 лет.
6. Размеры помощи российской науке со стороны развитых стран, достигавшие в 1992-94 годах около трети всех затрат на науку, имеют устойчивую тенденцию к сокращению.

     Проектировавшаяся реформаторами модель российской науки представлялась еще более ограниченной: первоначально (в середине 1993 года) намечалось сокращение вдвое размеров фундаментальной (прежде всего академической) науки, а общая численность исследователей должна быть сокращена почти втрое. Такие оценки формировались без учета особенностей сложившегося научного комплекса России на основе пропорций отчисления на науку от ВВП в развитых странах.

      6.3. Приоритеты развития науки и научного комплекса в России

      При формировании целей развития научного комплекса страны важно помнить, что наука как социальный инструмент, по крайней мере, две составляющие с точки зрения ее взаимоотношений с обществом.

     Первая относится, прежде всего, к фундаментальной науке и отражает естественный ход ее развития, определяемы накопленным научным знанием, творческим потенциалом ученых и, частично, воздействием улавливаемого этими учеными социального заказа. Научные знания имеют всеобщий характер и коллективы ученых, порождающие эти знания, входят в мировое научное сообщество, являются достоянием общечеловеческой цивилизации и развиваются, ориентируясь на решение проблем глобального развития человечества.

     Вторая составляющая относится к прикладной науке, которая ориентирована на решение социальных и экономических задач страны и может энергично  и результативно развиваться при наличии достаточно отчетливо сформулированного и оплаченного обществом социального заказа на результаты научно-технической деятельности. Это сфера практически прямого воздействия на масштабы и качество ожидаемых научных и технологических результатов со стороны органов управления обществом и государством. Социальная и экономическая эффективность деятельности второй составляющей существенно зависит от трудовой этики населения.

     Особую тревогу вызывает фактический распад прикладной науки и устойчивое снижение научно-технологического потенциала страны. Это означает, что экономика страны лишается ее постоянно  обновляющей основы, а смена технологии в ближайшем будущем будет зависеть даже не столько от продажи России лицензий на новые технологии, сколько от прямых поставок устаревшего импортного оборудования и технологии. Все это только увеличит отставание России от ведущих  стран мира, поскольку в этих условиях Россия не сможет ни предлагать мировому сообществу новую технику, ни самостоятельно осваивать новейшие технологии ведущих стран мира. При оценке значимости первой составляющей необходимо исходить из следующего: заставлять фундаментальную науку адаптироваться только экономическими методами в кризисной ситуации неэкономно и бесперспективно. Мировой опыт показал, что именно научный комплекс совместно со сферой образования и управления технологиями является локомотивом энергичного движения к наукоемким и образовательным экономикам, за которыми будущее. Необходимость движения именно в этом направлении задают общецивилизационные процессы глобализации и информатизации всех сфер хозяйственной жизни человечества. Иначе остается лишь перспектива технологической отсталости и энергичное смещение на периферию цивилизации.

     России уже сейчас нужно перспективная модель будущей науки, способной обеспечить стратегические интересы жизнедеятельности населения. Эти стратегические интересы должны быть политически осознаны и оформлены как социальный заказ научному комплексу.

     Чтобы разработать целевые ориентиры, кроме самоопределения научного сообщества, нужна технология формирования и проведения в жизнь долговременных целевых установок общества, подкрепленная соответствующими институтами и законами. Такие страны как Япония, Франция, США имеют технологии формирования национальных приоритетов и поддерживающие их институты.

     Российская академия наук накопила немалый опыт разработки сложных наукоемких проблем, в том числе опыт долгосрочного прогнозирования социально-экономических процессов. Миннауки России и РАН совместно с ГНЦ могли бы взять на себя инициативу подготовки Комплексной программы развития российской науки, технологий и производства.

      Чрезвычайно актуально ввести в действие технологию принятия решений по вопросам социального, экономического и научно-технического развития, вовлечь в подготовку важнейших государственных решений высококвалифицированных ученых и специалистов научного комплекса, повысить результативность действий органов государственной власти и сэкономить огромные средства за счет системного согласования решений, без чего невозможно устойчивое сбалансированное развитие жизнедеятельности страны.

7. СТАНОВЛЕНИЕ ИНТЕНСИВНОЙ ТЕХНОЛОГИИ

РАЗРАБОТКИ НОВШЕСТВ

      Мощным средством интенсификации любых разработок стало в последние десятилетия электронно-вычислительная техника. Первым ее вкладом в интенсивную технологию инновационного процесса на предприятии стала автоматизация информационного обеспечения. Создание информационно-справочных и информационно-поисковых систем, банков данных, баз знании и т.п. позволили резко увеличить полноту охвата имеющейся информации, целенаправленность ее поиска и использования.

      В современных условиях интенсивного производства новых знаний процессы создания новых технических систем характеризуются возрастающей сложностью задач конструирования: растет число альтернатив выполнения отдельных подсистем, узлов, блоков, увеличивается список физических процессов, которые закладываются в основу их производства. С ростом числа альтернатив увеличивается и число осуществляемых и работоспособных комбинаций этих альтернатив. Все это ведет к необходимости адекватного информационного обеспечения проектных и конструкторских работ, невозможного, в наше время все возрастающего потока информации, без помощи ЭВМ.

      Академик В.Н.Глушков отмечал, что "аспекты применения ЭВМ в изобретательстве практически бесчисленны" и следующим шагом в этом плане стало использование возможностей электронно-вычислительной техники не только в поиске оптимальных физических принципов действия (ФПД) будущих конструкций или технологий и технических решений (ТР), но и в открытии новых и более эффективных ФПД и ТР.

      Например, один из разработанных в нашей стране методов автоматизированного синтеза технических решений  позволяет получать путем комбинирования элементов и признаков известных технических решений новые, еще неизвестные ТР, обеспечивает в большой мере автоматическую оценку и сравнение вариантов ТР, автоматизирует описание синтезированных (выбранных) ТР на естественном языке или в виде графического эскиза.

      В последнее время все большее значение приобретает человеко-машинные экспертные системы, позволяющие соединить опыт, знания и интуицию людей с возможностями электронно-вычислительной техники. Особенно перспективно применение таких систем в инновационном процессе, как правило, характеризующимся значительной неопределенностью сроков, необходимых ресурсов, ожидаемых результатов.

      По мнению российских специалистов, в первую очередь нужны экспертные системы для отработки разрабатываемых объектов на испытательных стендах. Так, анализ инновационного процесса разработки ряда видов двигателей показал, что они создавались в течение 6-7 лет. Но при этом затраты времени и средств на отработку изделия составляли более 80 процентов общих затрат на проект, а полезное время самого процесса испытаний -- всего 5-12 процентов.

      Такой низкий КПД объясняется, с одной стороны, тем, что в связи со сложностью математического описания взаимосвязи физических процессов, происходящих в разрабатываемых объектах, ошибки в проектах сложных систем неизбежны; с другой -- при проектировании не принято предусматривать возможность возникновения сбоев, ибо изначально предполагается, что объект будет удовлетворять всем установленным в задании требованиям.

      Необходимо, однако, заметить, что не в ходе собственно проектирования, а лишь в процессе продолжительной экспериментальной обработки и натурных испытаний можно обеспечить высокую надежность и качество создаваемых изделий. Экономия на разработке программы и системы испытаний приводит к тому, что теряется неизмеримо больше времени и средств на выяснение причин непредвиденных отказов и их устранение. Практика показывает, что на это уходит порой 90 процентов времени экспериментальной отладки новых изделий.

      Использование экспертной системы, в которой параллельно с проектированием объекта готовится и оптимизируется программа его испытаний, позволяет еще на начальных стадиях проекта выявить слабые места в конструкции, которые могут быть исправлены до начала эксплуатации машин. С помощью этих систем в современной технике полнее учитывается ее взаимодействие с пользователями и внешней средой, осуществляется контроль и диагностика, без которых сложные машины считаются сегодня неконкурентоспособными.

      Огромные возможности экспертных систем лучше всего раскрываются в их сочетании с другими функциональными блоками и разработанными  пакетами  прикладных  программ  систем автоматизированного проектирования.

      В США, например, уже есть новые средства программного обеспечения ЭВМ, позволяющие резко ускорить и повысить точность предварительных расчетов себестоимости готовящейся и выпускаемой продукт». Так, программы корпорация "Кодак" позволяют сократить на 75 процентов время составления сметы расходов по выпуску продукции. Как свидетельствует опыт отдельных компаний, при умелом использовании данных программ отклонения предварительных результатов от фактических показателей себестоимости не превышают 10 процентов. Специализированные системы автоматического проектирования (САПР), предназначенные исключительно для расчетов смет, способны оперировать большими базами, включающими данные о более чем 250 видах конструкционных материалов и 60 типах технологического оборудования.

      С помощью некоторых моделей подобных комплексных систем оптимизируется выбор новых технологий, рассчитывается время выпуска партия изделий, определяется себестоимость партии я затраты времени на проверку качества выпускаемой продукции. Внедряются в практику и принципиально новые подходы к построению подобных программ, ориентированных на стадии конструкторско-технологической разработки изделия. Этими программами оснащаются экспертные системы, предназначенные для конструкторов и технологов.

      Основной принцип, в соответствии с которым формируется база таких систем, состоит в том, что от 50 до 80 процентов будущей себестоимости могут быть точно определены на этапе конструкторско-технологической разработки. Обычно эти программы вводятся на автоматизированные рабочие места (АРМ) конструкторов и технологов, что значительно повышает эффективность их использования. Благодаря этому, в частности, появляется возможность анализа многих вариантов себестоимости. Наиболее опытным специалистам удается рассчитывать с помощью новых программ ожидаемую себестоимость будущего изделия с точность до 5% за полчаса.