Оценка эффективности инноваций

Тогда

Или

p=0,2 ± 0,133.

По таблице распределения Стьюдента (таблицы имеются в изданиях по матема­тической статистике) устанавливаем, что вероятность получения дефектной продук­ции на новом оборудовании S (t) = 0,858.

Статистические методы могут быть полезны, когда требуется определить ожидаемые результаты при внесении изменений или усовершенствований в конструкцию машины. Для этого необхо­димо провести серию испытаний и проанализировать их резуль­таты. Средние значения параметров усовершенствованных изде­лий сравниваются с параметрами контрольной партии, изготов­ленной в прежних условиях. Расчет может быть выполнен с применением средних линейных отклонений.

При оценке степени усовершенствования техники важно от­ветить на вопрос, насколько новая техника более прогрессивна и какой конкретно эффект получит потребитель от ее использо­вания. Расчет преимуществ новой техники может исходить из следующих предпосылок:

1) сравниваются габариты приобретаемой техники и заме­няемой:

R₁ и R₀ — соответственно длина новой и заменяемой машины, Г₁ и Г₀ — ширина новой и заменяемой машины, Е₁ и Е₀ — высота новой и заменяемой машины;

2) сопоставляется мощность новой и заменяемой машины:
V ₁и V _о — мощность новой и заменяемой машины,

w₁ и w_о — производительность новой и заменяемой машины;

3) полезно сравнить и трудоемкость обслуживания:

Т₁ и Т_о — зона обслуживания на новом и старом оборудовании.

Первые три параметра имеют значение при решении вопроса размещения новой техники на имеющихся у потребителя произ­водственных площадях. Такие параметры, как мощность и про­изводительность, позволяют определить степень прогрессивно­сти новой техники. Зона обслуживания позволяет определить более точно необходимое число работников для обслуживания новой техники.

Обозначим через

h₁ — степень совершенства по габаритам;

h₂_- степень совершенства по мощности и по производительности;

h₃ -_степень совершенства по трудоемкости обслуживания;

h — общую оценку степени совершенства.

Тогда получим:

h = Дальнейшие расчеты осуществляются следующим образом:

В основе оценки степени совершенства могут быть и другие технико-экономические характеристики. Число сопоставляемых параметров зависит от особенностей техники. Однако суть со­стоит именно в отыскании положительных и отрицательных от­клонений новой техники от заменяемой.

Пример 8.2

Сумма отрицательных отклонений (взятых по абсолютной величине) по габаритам h₁ = 1,1; сумма положительных отклонений по мощности и производительности h₂ = 2,4; сумма положи­тельных отклонений по зоне обслуживания h₃ = 3,4.

Следовательно, новая техника более совершенна в 6,9 раза: |1,1 + 2,4 + 3,4| = 6,9.

Проводя испытания новой техники, следует учитывать, что результаты единичных испытаний параметров новой техники могут оказаться случайными.

Если |х_нов - х₃| > t _S, то эффект усовершенствования считают значимым. В противном случае изменения, вносимые в конст­рукцию или технологию, не приведут к желаемому результату.

Испытания техники — это процесс, связанный с последова­тельной сменой состояний во времени. Например, компьютер в настоящее время исправен, а через какое-то время перестал ра­ботать. Произошло событие, называемое отказом. Отказы слу­жат характеристиками надежности.

Характеристика надежности основана на двоичной оценке состояния элементов и изделий: работоспособное — неработо­способное. Отказ — это событие, в результате которого отдель­ный элемент или все устройство не работает. Отказ рассматри­вается как случайное событие, а все характеристики надежности носят вероятностный характер.

Испытанию подвергается некоторое число изделий N ₀, и фик­сируются моменты возникновения отказов. Испытания прекра­щаются, как только будут установлены закономерности отказов.

Основные характеристики надежности:

P(t) — вероятность безотказной работы;

q(t) — вероятность отказа [ q(t) = 1 - P(t) ];

b(t) — частота отказов;

l(t) — интенсивность отказов;

Т_ср — среднее время безотказной работы.

Вероятность безотказной работы характеризует вероятность отсутствия отказов при заданных условиях эксплуатации в тече­ние определенного заданного интервала времени:

P(t)=p(t₁>t_3aд),

где t₁ — время наработки на отказ; t_3ад — заданное время работы.

Безотказная работа техники и появление отказа — события несовместимые и противоположные.

Вероятность безотказной работы — убывающая функция вре­мени, обладающая следующими свойствами: в начальный момент времени (при t = 0) Р(0) = 1, а при t®¥ P(t) стремится к нулю.

Частота отказа определяется по формуле:

где n_(t) — число образцов техники, отказавших за единицу времени; N₀ — число образцов, подвергшихся испытаниям в интервале.

Отметим, что

n_(t) = N_(t) - (N_t +Dt),

где N_t — количество образцов, исправно работавших в начале интерва­ла Dt и оставшихся работоспособными в конце этого интервала.

Интенсивность отказов находится по формуле:

где n_(t) — число образцов, отказавших за единицу времени;

— среднее число исправно работавших образцов за тот же проме­жуток времени.

Среднее время безотказной работы определяется как математическое ожидание непрерывной случайной величины — време­ни работы техники.

Управление качеством новой техники может осуществляться и на основе экспертных оценок. Для этого привлекаются независимые эксперты, наиболее компетентные в данном виде техники. Помимо знания технических характеристик и технологии, эксперт должен владеть ситуацией на рынке новшеств, чтобы отдать предпочтение именно той технике, которая будет пользо­ваться спросом на рынке. Эксперту необходимо высказаться и относительно цены на новую технику.

Эксперты отбирают совокупность параметров, характеризую­щих каждый представленный образец техники с точки зрения эксплуатационных, технологических, конструкторских, эргономических и других свойств.

Поскольку между различными характеристиками техники существует взаимозависимость, для ее оценки может быть приме­нен регрессионный анализ.

После определения параметров эксперты оценивают их значимость. Каждый эксперт выставляет оценки параметрам и про-

гнозирует их. Затем результаты экспертизы обрабатываются и ана­лизируются.

Наиболее распространен метод парных сравнений с исполь­зованием балльных оценок.

Образцы техники (их параметры) предъявляются попарно од­ному или нескольким экспертам. Эксперт отдает предпочтение одному объекту по сравнению с другим или считает их равны­ми, используя нормированную шкалу (в которой дана степень предпочтительности). Например, может быть применена шкала с семью делениями (S = 3; 2; 1; 0; -1; -2; -3). Сравниваются образцы А и В. При оценке могут наблюдаться следующие предпочтения:

• сильное предпочтение А;

• предпочтение А;

• слабое предпочтение А;

• отсутствие предпочтения;

• слабое предпочтение В;

• предпочтение В;

• сильное предпочтение В.

Результаты экспертного опроса считаются надежными, если согласованность мнений экспертов высокая. Степень согласован­ности мнений экспертов оценивается коэффициентом конкордации (W):

W =

где т — количество оцениваемых вариантов; N — число экспертов;

S — разность между суммой квадратов сумм рангов и средним квад­ратом суммы, для чего сумма строк возводится в квадрат и де­лится на число строк (см. пример).

Коэффициент конкордации имеет границы 0 £ W £ 1. При 0,3 > W — согласованность мнений экспертов неудовлетворитель­ная; при 0,3 < W < 0,7 — средняя; при W> 0,7 — высокая.

Пример 8.3

Определить степень согласованности мнений экспертов по параметрам образцов техники по следующим данным:

Как видим, согласованность мнений экспертов невысокая (0,182 < 0,3).

R1	R2	R3	R4	Сумма строк	Квадрат суммы
1 1				8 12 7 13 8	64 144 49 169 64
Итого

Инновационные менеджеры предприятия-изготовителя и пред­приятия-потребителя могут быть наблюдателями в экспертной комиссии, но не могут участвовать в оценке предъявленного об­разца.

При определении предпочтения учитывается и цена новой техники, что важно как для предприятия-производителя, так и для предприятия-потребителя. Цена отражает экономические ин­тересы. Цена потребления включает расходы, связанные с при­обретением новой техники: транспортировку; монтаж; обучение персонала и др. Для потребителя важен минимум цены потреб­ления, а не продажной цены, поэтому многие западные фирмы-производители предлагают потребителю провести расчет затрат на эксплуатацию приобретаемой техники.

Управление качеством производимой новой техники предпо­лагает также правильное отражение в спецификациях всех каче­ственных параметров, что имеет значение для выхода на рынок и организации системы послепродажного обслуживания.

Выводы

1. При разработке новой техники учитывается жизненный цикл из­-
делия. Жизненный цикл состоит из ряда стадий, на которых идея
трансформируется в новую технику, способную удовлетворять требова­-
ния потребителей.

2. Одним из методов совершенствования техники на всех стадиях
жизненного цикла является функционально-стоимостный анализ (ФСА),
позволяющий провести комплексное технико-экономическое исследо­-
вание объекта и развить его полезные функции. На всех этапах ФСА
центральная роль принадлежит информационному и аналитическому
аспектам.

3. При организации разработки новой техники необходимо контро­-
лировать ее качество. Показатели качества (технико-экономические, экс­-
плуатационные и др.) контролируются производителем.

4. Качество новой техники у потребителя оценивается через качест­-
во произведенной на ней продукции.

Вопросы для повторения

1. Дайте понятие жизненного цикла изделия.

2. Охарактеризуйте стадии жизненного цикла изделия.

3. Какие задачи решает функционально-стоимостный анализ?

4. Какова цель ФСА?

5. Раскройте сущность информационного и аналитического этапов
ФСА.

6. В чем заключается процесс подготовки производства новой тех-­
ники?

7. Раскройте содержание конструкторской и технологической под­-
готовки производства.

8. Какое значение имеет управление техническим уровнем и каче-­
ством новой продукции?

6.1. Эффективность использования инноваций

После того как инновационный проект отобран, начинается следующий этап — использование инноваций.

Значимость определения эффекта от реализации инноваций возрастает в условиях рыночной экономики. Не менее важна она и для переходной экономики.

В зависимости от учитываемых результатов и затрат разли­чают следующие виды эффекта (табл. 11.1).

Таблица 11.1

Дата добавления: 2014-01-06