ISSN 1991-3087
Рейтинг@Mail.ru Rambler's Top100
Яндекс.Метрика

НА ГЛАВНУЮ

Инновация и прогноз

 

Султанова Бакыт Кайыркеновна,

кандидат политехнических наук,

Базаралы Канат Амангельдыулы,

Жеребцова Екатирина Петровна,

Тлеулина Гаухар.

Карагандинский государственный технический университет.

 

В данной статье исследуются вопросы взаимодействия инновационной и прогнозируемой деятельности, их влияния на прогнозирующую информационную систему. Инновационная деятельность можно рассматривать в различных аспектах и проявлениях [1]. В качестве примера возьмем прогнозируемую деятельность страхового предприятия с утвержденными инновационными изменениями – наладка оформления договоров печатной формой с одновременным внесением в базу данных и планируемый переход на безналичную форму расчета [2]. Рассмотрим тщательней предлагаемые варианты инноваций:

1.                  Наладка исключительно печатной формы продукции означает перевод и оснащения всех лиц занимающихся непосредственно поиском и оформления клиентов, современными техническими средствами, как минимум печатной машинкой. Однако, процедура внесение в базу данных информации одновременно с оформлением клиента, получения уникальных знаков с базы данных диктуют необходимость подключения посредников к интернету, наличия компьютера и принтера.

2.                  Переход на безналичную форму предполагает дополнительные затраты времени и средств как со стороны клиентов так и со стороны предприятия. Возможные пути решения и обеспечения при этом могут быть следующими:

a)                  оснащения всех посредников средствами безналичного расчета;

b)                 размещения посредников непосредственно в местах безналичного расчета.

Приведенный первый вид изменений влияют на структуру работы посредников, кардинальным образом изменяя только внешнюю форму деятельности системы.

 

Рис. 1. Общая схема деятельности предприятия.

 

Общая схема деятельности, представленная на рисунке 1, претерпит лишь незначительные имениями, так из системы выбывают мелкие посредники, но увеличивается роль самого предприятия. Теоретически ожидается небольшой прилив клиентов в компанию без участия посредников, когда клиент непосредственно обращается в офис компании, так как офис компании оснащен всем необходимым задолго до внедрения первых двух видов новшеств.

Влияние инновационной деятельности на предприятие отразилось следующим образом: на первых порах несколько увеличилось время обслуживания, затем стабилизировалось в районе 5-10 минут. Очевидно, что такая тенденция очевидна для введения любых изменений в деятельности. Представленный на рисунке 2 график влияния инноваций на деятельность предприятия характеризует вышеуказанную тенденцию.

 

Рис. 2. Влияние инноваций на время обслуживания.

 

В связи с вышеперечеслинным, влияние инновационной деятельности на прогнозирующей информационную систему, очевидно, следует рассмотривать как влияния на факторы зависимостей при построения прогноза. Если исходить из зависимостей в круговороте ежегодных поступлений в компанию (рисунок 3), то очевидным становиться факт, переучета весов на каждом из этапов, при внедрении инноваций. Если анализировать на приведенном выше примере, внедрение печати из базы данных, способствовало притоку населения (ввиду уменьшения мошенничества), несколько уменьшило роль советов и рекомендаций знакомых, и безусловно, повысило профессионализм агентов и имидж компании. Согласно графику кривой (рисунок 2), внедрение печатного способа, повлияло на разницу во времени обслуживания лишь в переходный период.

Прогнозирование является важным связующим звеном между теорией и практикой во всех областях жизни общества. Оно имеет две различные плоскости конкретизации: собственно предсказательную (дескриптивную, описательную) и другую, сопряженную с ней, относящуюся к категории управления, - предуказательную (прескриптивную, предописательную). Предсказание подразумевает описание возможных или желательных перспектив, состояний, решений проблем будущего. Предуказание есть собственно решение этих проблем, использование информации о будущем в целенаправленной деятельности. Таким образом, в проблеме прогнозирования различают два аспекта: теоретико-познаватель­ный и управленческий, связанный с возможностью принятия на основе полученного знания управленческих решений [3].

Инновация – это развивающийся комплексный процесс создания, распространения и использования новой идеи, которая способствует повышению эффективности работы предприятия. При этом инновация – это не просто объект, внедренный в производство, а объект, успешно внедренный и приносящий прибыль в результате проведенного научного исследования или сделанного открытия, качественно отличный от предшествующего аналога [4]. При классификация инноваций по отношению к предыдущему состоянию процесса (системы) [4] можно выделить следующие признаки, влияющие на факторы прогнозирующей системы:

-                   заменяющие,

-                   отменяющие,

-                   открывающие,

-                   ретронововведения [4].

Инновационные изменения могут заменить/скорректировать, открыть и искоренить уже сформированный фактор зависимости, видоизменив его или перераспределив по оставшимся факторам (к примеру, замена агентской сети на терминальную сеть). Исходя из этого, инновационную деятельность можно описать следующим образом:

1)                 решения, влияющие на суть процесса деятельности (влияют и создают зависимостные факторы);

2)                 решения, затрагивающие внешнюю форму деятельности (способствуют увеличению продаж и корректируют веса существующих зависимостей);

3)                 решения, устраняющие излишние этапы (устраняют и перераспределяет некоторые факторы заисимости).

Построения алгоритма прогнозирования с учетом внедряемых инноваций, для нейронной сети, представленной на рисунке 4, должно проектироваться по следующему принципу:

1)                 загрузка исходных данных;

2)                 построение прогноза по существующим закономерностям;

3)                 экспертного перераспределения/корректировки весов;

4)                 формированию новых прогнозов.

Общие этапы алгоритма представлены на рисунке 3.

 

Рис. 3. Общий принцип алгоритма прогнозирования с учетом внедрений изменений.

 

Поскольку, получить однозначный и точный прогноз при внедрении инноваций, возможно не решаемая задача, ввиду необходимости переобучения системы, что требует наличие новых обучаемых и тестовых данных (которые невозможно знать наперед), можно использовать прогноз в качестве справочной системы по достижению наилучшего результата, при ребалансировке системы. На основе скорректированного прогноза и «запомненных» программой закономерностей [5] возможно получение информации по достижению наилучшего сценария развития.

 

Рис. 4. Зависимости в качестве нейронов.

 

Для задачи прогнозирования поступлений страховых премий, необходимо описать новшество (изменение) в критериях этапов. Определить, является ли внедряемое изменение новым зависимостным фактором или перераспределяет уже существующие веса зависимости. Составить прогноз с учетом новых весов и кривой влияния инновационной деятельности. Полученный в ходе обучения наилучший результат, при условии выведения акцентов весов, позволяет узнать в каком направление предприятию стоит приложить свои усилия. Так же, на основе выведенного прогноза можно оценить значимость внедряемых новшеств и изменений. Все вышеперечисленные процедуры требуют наличие эксперта предметной области.

 

Литература

 

1.                  Султанова Б.К., Тлеулина Г.Ж., Жеребцова Е.П., Базаралы К. Инновационный подход к видам промышленной деятельности. Труды VI Международной научно-практической конференции «Научно-технический прогресс в металлургии», г. Темиртау, 3-4 ноября 2011 г., с.364-367.

2.                   «О страховой деятельности» Закон Республики Казахстан от 18 декабря 2000 года N 126 Ведомости Парламента Республики Казахстан, 2000 г., N 22, ст.406; «Казахстанская правда» от 23 декабря 2000 года N 328-329; «Юридическая газета» от 10 января 2001 года N 1.

3.                  Громова Н.М., Громова Н.И., Основы экономического прогнозирования, Академия Естествознания, 2006 г., http://www.rae.ru/monographs/10.

4.                  Гольдштейн Г. Я. «Инновационный менеджмент» — Таганрог: Изд-во ТРТУ, 1998.

5.                  Царегородцев В.Г. Извлечение явных знаний из таблиц данных при помощи обучаемых и упрощаемых искусственных нейронных сетей // Материалы XII Международной конференции по нейрокибернетике. - Ростов-на-Дону. Изд-во СКНЦ ВШ. 1999.- 323с. - С.245-249.

 

Поступила в редакцию 19.01.2012 г.

2006-2019 © Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов.
Все материалы, размещенные на данном сайте, охраняются авторским правом. При использовании материалов сайта активная ссылка на первоисточник обязательна.