Моделирование динамики объектов прогноза

Соответствующие решения основаны на кибернетических теориях и методах анализа систем, предполагающих, что большинство событий взаимосвязаны. В соответствие с этим факторы и влияющие переменные моделей динамики системы и соответствующие связи и взаимодействия рассматриваются в виде группы петель обратной связи.

Известны компьютерные модели роста мировой динамики, динамики развития производственного предприятия, социально-экономического развития страны или группы стран. Модели, полученные с использованием динамики систем, полезны для понимания характера взаимодействия различных факторов и стратегического анализа объекта прогнозирования.

Динамические закономерности могут моделироваться как аналитически, так и на качественном уровне в форме исторических аналогий, экспертных суждений и пр.

S-кривые

Анализ, получивший название S-кривых, основан на известных закономерностях, по которым технология, выводимая на рынок, имеет определенный цикл жизни, в рамках которого доля соответствующего рынка растет сначала медленно, потом быстро, а затем перестает расти и/или начинает уменьшаться.

Во многих работах показано, что эти закономерности не всегда применимы, а в тех случаях, когда применимы, их нельзя воспринимать слишком буквально. И в то же время прогнозы на основании S-кривых помогли некоторым компаниям в конкурентной борьбе, а игнорирование этих закономерностей нанесло ущерб другим.

Модель S-кривой может быть применена не только к проникновению на рынок новых продуктов, но и к скорости распространения использования новой технологии как одного из видов продуктов или к параметрам новой технологии.

На рис.2 представлено семейство кривых для отдельных технологий, характеризующих развитие средств перемещения, где скорость движения оценивается в долях от скорости света. Обобщенная кривая дает картину изменения скорости перемещения, асимптотически приближающейся со временем к скорости света. Во многих моделях прогнозирования технологий существуют такие физические или естественные ограничения, как, например, доля рынка, которая не может быть более 100%.

Ключом к эффективному прогнозированию с помощью S-кривых является наличие предыдущего опыта использования аналогичных технологий. Например, для прогнозирования развития скорости нового сверхзвукового самолета, использующего в качестве топлива метанол, полезно изучить историю первого турбинного самолета, относящуюся к 1936 году, убедиться, что первое реальное использование этого самолета относится к 1940-му году, а затем еще десять лет ушло на увеличение мощности турбины и совершенствование конструкции самолета, в течение которых постепенно увеличивалась скорость полета. Далее можно предположить, что освоение и развитие сверхзвукового самолета потребует столько же лет на коммерциализацию и последующее совершенствование.

В этом примере виден и основной недостаток метода - неопределенность в том, насколько прежняя технология сопоставима с принципиально новым претендентом на рынке.

Несмотря на редкость использования S-кривых непосредственно для целей технологического прогнозирования, полезно рассмотрение таких кривых для решений в области НИОКР и прогнозирования непредвиденных случаев.

Наиболее значимой пользой этого метода является напоминание о том, что скорости проникновения на рынок, диффузии технологий или увеличения технологических параметров не могут расти бесконечно.

Исторические аналогии

Известное на Западе выражение гласит: ”Те, кто не помнит прошлого, обречены его повторять”. В этой связи широко принятой практикой обучения менеджменту является изучение исторических аналогий на примере широко публикуемых на Западе Case Studies (исследований конкретных ситуаций). Большое число конкретных ситуаций для 1700 компаний в различных отраслях промышленности обобщено, в частности, в виде (правда, очень элитарной и дорогой) базы данных PIMS (Profit Impact of Market Strategy), которая называется “Воздействие рыночной стратегии на прибыль”.

Работа с подобными базами данных или конкретными ситуациями не является прогнозом в точном смысле слова, однако, она может позволить выбрать одно или несколько решений, принятых другими фирмами в аналогичных ситуациях, показав (предсказав) полученный отклик.

Необходимый уровень квалификации для осуществления подобного поиска невелик, однако его эффективность и возможный охват лимитируется наличием соответствующих данных. Бурное развитие баз данных и, в том числе, возможное создание более дешевых и способных конкурировать с PIMS, будет способствовать большему распространению этого метода анализа тенденций.