· выработать соответствующий механизм компенсации (преодоление антиинновационных барьеров), позволяющий уменьшить воздействие нововведения на устойчивость и равновесие системы.

В литературе приведен ряд классификаций инноваций. Например, А.И. Пригожин предлагает типологию нововведений по 9 признакам: .[5,с.23]

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.