CC BY
16
ПРОДОВОЛЬСТВЕННОЕ МАШИНОСТРОЕНИЕ
УДК 005:65 012.2:664.045
Система непрерывного научно-технического прогнозирования и развитие технологий АПК
System of continuous scientific and technical forecasting and development of technologies of agrarian and industrial complex
Профессор В.А. Панфилов, (Российский государственный аграрный университет - МСХА им. К.А. Тимирязева) кафедра процессов и аппаратов перерабатывающих производств, тел. 8(499)977-10-33 E-mail: techfactfv timacad.ru
вед. науч. сотрудник С.П. Андреев (Всероссийский научно-исследовательский институт холодильной промышленности) межотраслевая лаборатория систем технологий и систем машин для перерабатывающих и пищевых отраслей АПК, тел. 8(495)610-77-40 E-mail: mail@vnihi.ru
Professor V.A. Panfilov, (The Russian state agricultural university - MSHA of K.A. Timiryazev) chair of processes and offices of processing industries, tel. 8 (499)977-10-33 E-mail: techfac@timacad.ru
Leading researcher S.P. Andreyev (All-Russian Research Institute of the refrigerating industry)
interindustry laboratory of systems of technologies and the systems of cars for processing and food branches of agrarian and industrial complex, tel. 8 (495)610-77-40 E-mail: mail@vnihi.ru
Реферат. Развитие технологии показало необходимость создания системы непрерывного научно-технического прогнозирования в отраслях АПК. В статье рассмотрено содержание и последовательность процедур в цикле «прогноз - программа - план», периоды упреждения прогнозов, их количественно-качественная оценка, а также условная шкала прогнозов. Особое внимание уделено научно-техническому прогнозированию на основе генеральных определительных таблиц, что должно найти применение в научно-исследовательских организациях АПК и профильных вузах страны.
Summary. Development of technology has shown need of creation of system of continuous scientific and technical forecasting for branches of agrarian and industrial complex. In article contents and the sequence of procedures in the cycle "the forecast-the program-the plan", the periods of anticipation of forecasts, their quantitative quality standard and also a conditional scale of forecasts is considered. Special attention is paid to scientific and technical forecasting on the basis of general attributive tables that has to find application in the research organizations agrarian and industrial complex and profile higher education institutions of the country.
Ключевые слова: система непрерывного научно-технического прогнозирования, цикл «прогноз - программа - план», период упреждения научно-технических прогнозов, метод прогнозирования на основе генеральных определительных таблиц.
Keywords: the system of continuous scientific and technical forecasting, the cycle «the forecast-the program-the plan», the period of anticipation of scientific and technical forecasts, a forecasting method on the basis of general attributive tables.
<0 Панфилов В.А., Андреев С.П., 2017
Практика прогнозирования, проводимого в интересах перспективного развития технологий в отраслях народного хозяйства, показала, что для повышения эффективности работ необходимо создание систем прогнозирования, позволяющих непрерывно вырабатывать прогнозную информацию. Система непрерывно прогнозирования представляет собой совокупность методов и методик прогнозирования, банков данных, технических средств и коллектива сотрудников научно-исследовательских организаций, занимающихся прогнозированием.
Принцип непрерывности при прогнозировании заключается в систематической корректировке ранее разработанных прогнозов с учётом вновь поступающей научно-технической, технико-экономической, социально-политической и другой информации. Системой прогнозирования, функционирующей как подсистема системы управления перспективного развития технологий отрасли, должны решаться следующие задачи:
- оценка технических противоречий развития технологий и возможные пути их разрешения;
- выработка приоритетов, определяющих важнейшие направления развития технологий;
- оценка взаимосвязей проблем развития всего спектра технологий отрасли.
Цель статьи - проанализировать процесс предпланового исследования для
обеспечения планирования НИР и НИОКР необходимой прогнозной информацией.
Неопределённость путей развития технологий, в том числе и технологий АПК, базируется на вероятностных оценках состояний прогнозов, программ и планов. Цикл «прогноз - программа - план» начинается с постановки проблемы, которая реализуется в программных и плановых документах. Рассмотрим последовательность процедур в этом цикле.
Прогноз определяется как вероятностное суждение о состоянии какого-либо объекта (устройства или процесса) в будущем. Прогноз имеет чётко выраженную проблемную постановку.
Программа является комплексом действий, направленных на достижение цели, и определяется по составу исполнителей, уровню расхода ресурсов. Как и прогноз, программа имеет чётко выраженную проблемную постановку.
План - это сбалансированная директива, включающая перечень мероприятий, сроки, состав исполнителей и ресурсы.
Процесс постоянного взаимодействия прогнозов, программ и планов - многошаговый. Следует отметить, что хорошо составленные прогнозы во многих случаях не совпадают с фактическими данными, когда наступает благоприятное время подобного сопоставления. Это объясняется тем, что хорошо подготовленные прогнозы, как правило, оперативно включаются в сферу руководства. Начинается интенсивная и плодотворная работа по превращению прогноза в программу, программы в план, а плана - в жизнь. Всё это в совокупности приводит к несовпадению прогноза с фактическими данными. Такое положение не должно умалять значение верификации прогноза и роли его прямой проверки по мере получения фактических данных.
Ещё в сентябре 1968 года ЦК КПСС и Совет Министров СССР приняли постановление «О мероприятиях по повышению эффективности работы научных организаций и ускорению использования в народном хозяйстве достижений науки и техники», в котором указывалось на необходимость того, «чтобы по важнейшим проблемам народного хозяйства и отдельных его отраслей впредь разрабатывались научно-технические прогнозы на длительный период (на 10-15 и более лет)». Реализация этого постановления привела к развёртыванию работы по прогнозированию в самых различных областях жизни государства. К сожалению, научно-техническое прогнозирование практически не коснулось деятельности
ряда отраслевых НИИ АПК, которые были заняты решением важных текущих прикладных задач. Сегодня научно-исследовательские организации Отделения сельскохозяйственных наук РАН формируют программы фундаментальных исследований, что требует систематических прогнозных разработок.
Период упреждения научно-технических прогнозов определяется двумя факторами:
- длительностью цикла реализации новых научных идей,
- назначением прогнозов, заключающимся в обеспечении планирования развития конкретных технологий АПК.
По периоду упреждения различаются кратко-, средне-, долго- и дальнесроч-ные прогнозы. Краткосрочный прогноз рассчитан на перспективу, на протяжении которой ожидаются только количественные изменения. Долгосрочный прогноз предполагает не только количественные, но и преимущественно качественные изменения. Среднесрочный прогноз охватывает перспективу между кратко- и долгосрочными прогнозами с преобладанием количественных изменений над качественными. Дальнесрочный прогноз рассчитан на перспективу, когда ожидаются столь значительные количественные изменения, что по существу можно говорить лишь о самых общих перспективах развития объекта.
Таким образом, краткосрочные прогнозы содержат, как правило, количественные, среднесрочные - количественно-качественные, долгосрочные - качественно-количественные и дальнесрочные - общие количественные оценки.
В литературе по прогнозированию широко используются такие понятия, как «лаг», «шаг», «эшелон», «интервал прогнозирования» и другие, предусматривающие период упреждения прогноза. Условная шкала прогнозов, ориентированная на деление, принятое в народнохозяйственном планировании, следующая:
- краткосрочный - до 5 лет,
- среднесрочный - от 5 до 15 лет,
- долгосрочный - от 15 до 30 лет,
- дальнесрочный - свыше 30 лет.
Насчитывается десятки методов научно-технического прогнозирования. Весьма эффективным методом научно-технического прогнозирования технологий и их технического обеспечения является анализ источников информации в виде статей, диссертаций, монографий, патентов и т.п. на основе генеральных определительных таблиц. Этот метод, основанный на работах В.Г. Гмошинского и Г.И. Флиорента, отличающийся относительной простотой, надёжностью и высокой точностью и имеющий в своей основе идеи квалиметрии, должен найти своё место в деятельности научно-исследовательских организаций АПК.
Для решения задачи количественной оценки источника информации необходимо формализовать поток этой информации. Такая оценка источника информации базируется на системе взвешенных характеристик, что позволяет преобразовать его качественное описание в обобщенную количественную оценку.
Технически это выполняется следующим образом. Составляется Генеральная определительная таблица (ГОТ), которая представляет собой совокупность ранжированных характеристик, отражающих заранее сформированные требования к оцениваемой технологии. В общем виде макет ГОТ приведен в таблице.
Таблица
Макет генеральной определительной таблицы
Характеристика, i Позиция, р Оценка ( балл), (г) Оценка с учётом
весомости
характеристики
Р1 1 1Ф0'1)
Р2 2 2ф (¿1)
11 рз 3 Зф(11)
Рп
п
Р1 1 1ф(г2)
Т-2 Р2 2 2ф(г2)
рз 3 Зф(г2)
Р"
п пф(г2)
Р1 1 1ф(г„)
1п Р2 2 2ф(г„)
Рз 3 Зф(г„)
Рп
п пф(гп)
В этой таблице «г» характеристика, отражающая силу технического и технологического решений в направлении «п»; «р» - позиция решения характеристики «(г)»; «]({)»- оценка решения, баллы; «с/Н/)» - весомость характеристики «(г)».
Весомость каждой характеристики задаётся функцией: ф(Ц = г/2м. Тогда для технологии, оцениваемой, например, по пяти характеристикам, значения их весомости будет следующим: 1; 1; 0,75; 0,50; 0,31.
Что касается точности «г» оценки прогнозируемой технологии, то она не может превышать точности оценки весомости характеристик. В пределе «е» = ф(г). Исходя из этого, по вышеприведенной формуле может быть определено число необходимых характеристик, соответствующих заданной точности оценки. Если такая точность достаточно велика (около 2 %, т.е. е =0,02 или ф(1) = 0,02), то следует привлекать до 10 характеристик прогнозируемой технологии. При точности расчётов 20 % достаточно ограничиться пятью-шестью характеристиками и т.д.
Для количественной оценки наукоёмкости и конкурентоспособности будущей технологии целесообразно, например, использовать следующие характеристики:
/1 - применение в технологии теоретически обоснованных решений
[ф(ч)= 1];
¿2 -лицензионно-конъюнктурный фактор [^(¿2) = 1];
¿з- методы обработки сырья и полуфабрикатов, на которых базируется технология [ф(г3] = 0,75];
ц - уровень механизации и автоматизации технологии [ф[и)= 0,50];
/5 - санитарно-гигиенические условия и техника безопасности в технологии [#'5)=0,31].
Каждая из этих характеристик развёртывается в ГОТ по 5 позициям, после чего рассчитывается искомая количественная оценка прогнозируемой технологии по формуле:
я = Х^-фСОхХО
л а
>
где <7 - сумма оценок, которых заслуживает технология по каждой характеристике, (^ - максимальная сумма оценок по тем же характеристикам.
Таким образом, становится возможным измерить с необходимой точностью ранее не измеряемые характеристики объекта и выполнить прогноз его реализации, установив категорию перспективности:
- весьма перспективный,
- перспективный,
- малоперспективный,
- не перспективный.
Подробные методики и примеры такого прогнозирования технологий в целом, отдельных процессов в машинах, аппаратах и биореакторах, а также конструкций конвейеров поточных линий, с необходимой верификацией прогнозов даны в специальных разделах книг [1, 3].
В заключение надо сказать, что шестой технологический уклад в АПК, период которого ориентировочно 2025-2080 гг., предполагает создание новых индустриальных технологий производства и переработки сельскохозяйственного сырья [2]. Научно-технические идеи разработки этих технологий рассыпаны по различным информационным источникам, в том числе в отечественных и зарубежных материалах далёких от проблем сельского хозяйства, пищевой и перерабатывающей промышленности. Качество и перспективность объектов прогнозирования должны быть измерены количественно и рекомендованы к реализации в АПК сотрудниками академических научно-исследовательских организаций и профильных вузов страны.
ЛИТЕРАТУРА
1. Панфилов, В.А. Теория технологического потока [Текст] / В.А. Панфилов. -2-е изд. исправл. и доп. - М.: КолосС, 2007,- 319 с.
2. Панфилов, В.А. Продовольственная безопасность России и шестой технологический уклад в АПК [Текст] / В.А. Панфилов//Вестник российской сельскохозяйственной науки,- 2016.- № 1- С.10-12.
3. Системное развитие техники пищевых технологий [Текст] / С.Т. Антипов, В.А. Панфилов, O.A. Ураков, C.B. Шахов.-М.:КолосС, 2010,- 762 с.
REFERENCES
1. Panfilov V.A. Teoriya tekhnologicheskogo potoka [Theoiy of a technological stream], Moscow, 2007, 319 pp. (Russian).
2. Panfilov V.A. Prodovol'stvennaya bezopasnost' Rossii i shestoy tekhnolog-icheskiy uklad v APK [Food security of Russia and the sixth technological way in agrarian and industrial complex] Vestnik rossiyskoy sel'skokhozyaystvennoy nauki, 2016, No 1, pp. 10-12 (Russian).
3. Antipov S.T., Panfilov V.A., Urakov O.A., Shakhov S.V. Sistemnoe razvitie tekhniki pishchevykh tekhnologiy [System development of technology of food technologies], Moscow, 2010, 762 pp. (Russian).
