Машин на основе анализа патентной активности

Этот метод прогнозирования функциональных параметров разработан для приближённой, ориентировочной оценки этих показателей на глубину в 15 -20 лет [113, 114]. В основе этого метода лежит представление о разных темпах развития параметров системы в разные периоды её жизненного цикла.

За время жизненного цикла системы (60 лет) характеристики его функционирования возрастают в среднем в 4 раза. За первую треть жизненного цикла функциональные параметры прирастают на 66%, за вторую треть – прирастают на 33% и за третью – всего на 1%. В период «молодости» конструктивного исполнения такой системы (первая треть цикла) динамика патентной активности положительна. В период «зрелости» конструктивного исполнения (вторая треть) динамика патентной активности близка к 0. В период «старости» конструктивного исполнения (последняя треть) динамика патентной активности отрицательна.

Сопоставление приведенных выше данных позволяет построить приближённую зависимость для оценки прироста функциональных показателей конструктивных исполнений функций за время необходимой глубины прогноза.

         ,                                  (5.20)      

где  и  - соответственно прогнозируемый и исходный показатели функциональной эффективности варианта технической системы; - необходимая глубина прогноза; - коэффициент прироста функциональной эффективности варианта технической системы.

Если прогнозируемая система находится в первой трети своего развития, то патентная активность, оцененная за 10-15 лет в отношении конструктивного исполнения такой системы, будет возрастать. Коэффициент прироста функциональной эффективности этого варианта технической системы будет 0,132 (соответствует приросту на 66% за 20 лет от общего, четырёхкратного). Если прогнозируемая система находится во второй трети своего развития, то патентная активность за 10-15 лет в отношении конструктивного исполнения такой системы в среднем стабильна. Коэффициент прироста функциональной эффективности такого варианта технической системы будет 0,064 (соответствует приросту - 33% за 20 лет). Если прогнозируемая система находится в последней трети своего развития, то патентная активность в отношении конструктивного исполнения такой системы снижается. Коэффициент прироста функциональной эффективности этого варианта технической системы будет 0,002 (соответствует приросту - 1% за 20 лет).                                               

Использование этого метода позволило прогнозировать функциональные показатели вариантов сельхозмашин, использующих различные конструктивные исполнения носителей функций.

Прогнозирование направления развития

Сельскохозяйственных машин

Для прогнозов направления развития оборудования нами разработан метод долгосрочного прогнозирования схемных решений оборудования, основанный на нечётких качественно-количественных оценках [113, 114].

Основу метода составляет система моделей направленного синтеза структуры оборудования, синтеза и ранжирования конструктивных решений для каждой из выделенных схем, прогноза спроса на оборудование.

Для направленного синтеза структуры сельхозмашин были выделены функции, состав и последовательность которых формируют их структуру. Эти функции были сгруппированы в множество функций, которые преобразуют исходное состояние обрабатываемого продукта, которые, изменяя положение продукта, обеспечивают работу основным функциям, множество функций которые обеспечивают энергией основные и вспомогательные функции, которые обеспечивают управление режимами работы носителей функций машины и которые обеспечивают заданное размещение и удержание в пространстве носителей функций машины. Структура машины представлена в виде объединения расплывчатых множеств основных и вспомогательных функций.

Базовое понятие теории нечётких (расплывчатых) множеств, оценка степени соответствия заданного элемента множеству использовано нами для отбора из множества функций при синтезе структуры только тех, оценка степени соответствия которых выше заданной, пороговой. В свою очередь, степень соответствия для функции оценивалась как композиция представлений потенциальных покупателей о структуре будущей машины, истории производства и продаж машин с такими функциями, оценки общественной потребности на функцию по патентной активности.

 Для прогнозирования спроса на оборудование была разработана процедура на основе метода построения сценариев. Работу процедур метода прогнозирования направления развития сельхозмашин поддерживают специализированные компьютерные базы данных.

Оценка эффекта от прогнозирования направления развития (по степени снижения информационной энтропии, по К.Э. Шеннону) показывает, что вероятность получения конкурентоспособного изделия увеличивается в 140-150 раз.