Классификацию иноваций

     В литературе приведен ряд классификаций  инноваций. Например, А.И. Пригожин предлагает типологию нововведений по 9 признакам:

     1) по типу новшества:

• материально-технические;
• экономические;
• организационно-управленческие;
• правовые;
• педагогические

     С точки зрения влияния на достижение экономических целей организации материально-технические инновации включают:

• инновации-продукты;
• инновации-процессы.

     Продуктовые инновации позволяют обеспечить рост прибыли как за счет повышения цены на новые продукты или модификацию прежних Инновации-процессы позволяют улучшить экономические показатели за счет: - совершенствования подготовки исходных материалов и параметров процесса, что приводит к снижению издержек производства и повышению качества продукции.

     Развитие  каждой базовой технологии характеризуется  S-образной логической кривой. Наклон кривой и переломные точки развития в каждый период времени отражают эффективность технологии и степень использования технологического потенциала. По мере приближения к пределу дальнейшее использование данной технологии экономически нецелесообразно

     Динамика развития технологии по S-образной кривой зависит от накопленного со временем опыта. Успешность технологических инноваций зависит от скорости адаптации новшества к реальным условиям производства и особенностей среды, в которой происходит инновационный процесс. Взаимосвязь продуктовых инноваций и инноваций технологических. В настоящее время любая исторически стабильная отрасль способна мгновенно превратиться в изменчивую за счет диверсификации смежных технологий. Вероятность такого события на любом участке жизненного цикла спроса повышает требования к принятию управленческого решения на основе реальной оценки последствий применения новой технологии.

     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.

     Экспертные  системы хорошо зарекомендовали себя при решении ряда задач автоматизированного проектирования, производства интегральных схем, управления технологическими процессами и т.п.

       Так, благодаря вводу экспертной системы в процесс проектирования больших интегральных схем удалось оптимизировать их разработку, проводить ее гораздо быстрее и качественнее. Одна из таких систем американской фирмы "Белл" помогает проектантам получить описание микросхемы, координировать переход от одного этапа к другому, автоматически составлять необходимую документацию и т.п.

     Фирма ДЕК использует экспертные системы  при разработке состава и конфигурации выпускаемых компьютеров, что позволяет  ей создать машины с оптимальными характеристиками, отвечающим и всем требованиям заказчиков.

     На  основе заранее установленных правил применяемая фирмой система определяет, какие замены или дополнения надо внести в исходную конфигурацию ЭВМ, чтобы обеспечить поставку машины, соответствующей нуждам заказчика и имеющей при этом минимальную себестоимость.

     При помощи этой экспертной системы фирма ДЕК определила конфигурацию более чем 90 тыс. машин и в 98 процентах случаев никаких проблем не возникало. Производительность системы в шесть раз выше по сравнению с работой "вручную". В то же время 2 процента заказов, которые оказались не под силу экспертной системе, заключает в себе наиболее интересные и сложные новые задачи, решение которых требует максимальных усилий и высокой квалификации.

     Таким образом, экспертные системы не только являются средством интенсификации технологии инновационного процесса, но и способны играть роль "ищеек", выискивающих неизвестные инновационные направления.

     2. Инновация как экономическая категория, критерии инновации

     Факторы производства и инновации, то, на что  в большей степени ориентирована наша экономика, должно быть не целью функции большинства российских социально-экономических систем разных уровней, а средством их роста количества и эффективности.

     Коммерческий  аспект определяет инновацию как  экономическую необходимость, осознанную  через потребности рынка. Следует обратить внимание на два момента: "материализацию" инновации, изобретений и разработок в новые техники совершенные виды промышленной  продукции, средства и предметы труда, технологии и организации производства и "коммерциализацию", превращающую их в источник дохода.

     В соответствии с международными стандартами  инновация – это конечный результат  новшества то есть, прежде всего, изменения, связанные с введением новых  элементов, отсюда выделим критерии инновации:

     1. Новизна.

     2. Товарность.

     3. Рыночная востребованность.

     4. Эффективность.

     5. Наукоемкость.

     С помощью критериев можно объяснить  феномен инновации, обеспечивающий экономический рост, как конечный результат осуществления инновационного процесса, выраженный в новой товарной наукоемкой продукции, востребованной рынком, защищен как интеллектуальная собственность или ориентированная на положительный эффект.

     3. Государственная политика по развитию инновационной деятельности в РФ

       Главная роль в поддержке нововведений  принадлежит государству. В свою очередь приоритет в объеме нововведений бесспорно принадлежит науке – т.к. именно благодаря ей происходят открытия, движущие прогресс человека вперед. Учитывая выше приведенные факторы, процесс разработки программ поддержки нововведений мы рассмотрим на примере финансирования науки и ее деятельности, связанной с инновациями, государством.

     Говоря  о современной экономике, необходимо учитывать ее переходный характер. Это влияет на процессы финансирования государством научных нововведений. Такой процесс изменения вызван рядом факторов. Среди них нельзя не назвать и постепенное нарастание с началом политики либерализации цен нехватки денежных средств у товаропроизводителей, рост объемов взаимных неплатежей, привели к уменьшению поступлений в научные организации отраслевого профиля средств от основных их заказчиков — промышленных предприятий и объединений. «Сокращательные» тенденции затронули также академические и вузовские научные организации, имеющие договорные отношения с предприятиями.