Повышение эффективности работы на этапе НИР
,
Центр трансфера технологий Воронежского госуниверситета
Воронеж, Университетская пл., 1.
e-mail: *****@; www. ctt. *****.
«…Нет никакой добродетели в том, чтобы вести дела так же, как их вели до Вас»
Р. Фриш
В последнее время в сфере научных исследований и разработок происходят серьезные изменения. Во-первых, все больше выявляется стремление к увеличению результативности исследований. Во-вторых, растет понимание необходимости их большей ориентации на социально-экономические потребности.
Задачи, стоящие перед руководителями НИР в последние годы, существенно отличаются от задач предыдущих десятилетий. Ранее руководителями НИР обычно были ученые, определяющие направления исследований и разработок в основном на базе личных суждений и даже догадок. Они работали в обстановке, когда научные исследования могли быть направлены на разработку практически любого числа продуктов или процессов в рамках деятельности научной организации. Предполагалось, что эти продукты и процессы будут выгодны организации. Поэтому ученые не интересовались их эффективностью. Затем характерным стал постепенный рост внимания к вопросам обеспечения эффективности и результативности исследований и разработок, как путем выбора тематики, так и методов их осуществления.
В наши дни вопрос можно сформулировать еще более остро: для чего вообще должны выполняться исследования? Такая постановка вопроса отражает озабоченность тем, что, с одной стороны, фундаментальные исследования переросли возможности общества использовать их результаты и, с другой – прикладные исследования ведутся недостаточно интенсивно или эффективно для удовлетворения потребностей современной экономики, ускорения темпов промышленного развития или повышения качества жизни.
Эта проблема становится все острее и все чаще задается вопрос: насколько велика выгода от крупных капиталовложений в рискованную инновационную деятельность?
Одной из важнейший задач является задача повышения эффективности и результативности научных исследований. Важным источником повышения результативности НИР является экономия на экспериментальных работах, сведения их числа к необходимому минимуму. Разработка оптимальных методов проведения экспериментальных исследований представляет актуальную научную проблему. Решение этой проблемы становится возможным благодаря развитию математической теории эксперимента.
В последнее время широкое распространение получили методы статистического исследования многофакторных объектов, основанные на активном экспериментировании по заранее составленным планам. Математические методы при этом используются на самом первом этапе – при выборе плана эксперимента, задающего условия проведения опытов.
Относительно небольшое число правильно запланированных наблюдений может дать значительно более ценную информацию, чем большое число повторных идентичных наблюдений. Эксперименты, построенные по принципу отдельного и последовательного изменения каждой переменной величины при сохранении других переменных в качестве постоянных, не являются наиболее эффективным способом работы.
Статистически правильно составленный план эксперимента может дать более плодотворную оценку влияния отдельных переменных и, сверх того, он может дать информацию о взаимодействии нескольких переменных факторов.
Методы математической теории эксперимента позволяют решать задачи исследования, описания и оптимизации многофакторных объектов и явлений наиболее эффективным образом, получая максимум информации при минимальных затратах.
В основу этой методологии исследования многофакторных объектов положены следующие принципы современной теории эксперимента:
1. Рандомизация эксперимента – внесение в эксперимент элемента случайности. Исследователь должен искусственно создавать случайную ситуацию, чтобы не тратить усилий на стабилизацию неконтролируемых факторов, или балансировать их влияние путем выбора соответствующего плана.
2. Одновременное варьирование многими переменными, то есть отказ от традиционного принципа изменения факторов по одному, который мало эффективен при изучении систем с многофакторными взаимодействиями. Постановка многофакторных экспериментов позволяет во много раз точнее оценивать эффекты влияния факторов, а также влияние их взаимодействий. С ростом числа факторов увеличивается размерность исследуемого факторного пространства, в результате чего по сравнению с поочередной оценкой факторов эффекты определяются тем точнее, чем больше факторов включается в эксперимент.
3. Оптимальное расположение опытов в факторном пространстве – использование планов экспериментов, обладающих «хорошими» практическими характеристиками (экономных по числу опытов и обеспечивающих простоту анализа и интерпретации результатов), и наиболее эффективных с точки зрения критериев оптимальности, то есть получение математических моделей с желаемыми статистическими свойствами.
4. Разработка четкой стратегии проведения эксперимента, принятие обоснованных решений на каждом этапе. Это позволяет формализовать значительную часть труда исследователя, которая раньше целиком основывалась на его интуиции, и разумно определить имеющиеся ресурсы.
Таким образом, очень важным для эффективного использования экспериментальных ресурсов, является признание двух общих принципов:
1. План эксперимента в большой степени определяет форму анализа его результатов.
2. Успешное получение ответов, на вопросы, интересующие экспериментатора, без чрезмерной затраты времени и ресурсов, зависит в значительной степени от правильного выбора плана эксперимента.
Под планом эксперимента понимают:
1. Множество факторов, выбираемых для сравнения.
2. Спецификацию единичных объектов, на которые воздействуют факторы (опыты).
3. Правила, по которым факторы распределяются по единичным объектам.
4. Спецификацию откликов, которые должны быть измерены на каждом единичном объекте.
Основными моментами, которые следует иметь ввиду при планировании являются:
1. пригодность;
2. осуществимость;
3. точность;
4. экономическая эффективность.
Однако, необходимо отметить, что отсутствует единственный способ планирования конкретного эксперимента. Это некоторая методологическая концепция, объединяющая ряд методов. Применение того или иного из низ обусловлено постановкой задачи и теми возможностями, которые есть в распоряжении экспериментатора.
Все разнообразие задач эксперимента можно условно классифицировать следующим образом:
1. Задачи сравнительного и элиминирующего эксперимента – сравнение исследуемых вариантов с максимальной точностью и исключение влияния «мешающих» факторов на результаты этих сравнений.
2. Задачи математического описания многофакторного объекта – получение адекватных моделей, описывающих поведение объекта в интересующей области режимов.
3. Задачи экстремального эксперимента – отыскание оптимальных режимов функционирования многофакторного объекта.
4. Задачи отсеивающего эксперимента – выявление наиболее существенных факторов многофакторного объекта и отсеивание малосущественных.
5. Задачи оценки и уточнения параметров моделей, описывающих механизм явлений, а также задачи дискриминации таких моделей.
Опыт применения математической теории эксперимента показывает, что эффективность (сокращение затрат и времени) экспериментальных исследований возрастает в 2-10 раз. В результате существенно может быть ускорена стадия инициации инновационного проекта.
