Transcript prezentacija_vezbe1

Fakultet organizacionih nauka
Tehnološka predviđanja
Beograd, 2010.
Razvoj naučnog predviđanja

Istorijsko-bibliografski metod.

Istorijski razvoj:
I. religijska;
II. filozofska I
III. pozitivna ili naučna.
Razvoj naučnog predviđanja

Dva osnovna pristupa:

Istraživanje koje se zasniva na iskustvu iz
prošlosti, ekstrapolacija;

Uočavanje uzroka i posledice.
Aksiomi naučnog predviđanja
Aksiom
Aksiom
Aksiom
Aksiom
reda.
kontinuiteta;
rasta;
kompleksnosti;
neizvesnosti bliskog i dalekog
Vrste predviđanja
• Tehnološka, ekonomska, demografska,
politička, društvena (socijalna).
• Predviđanja se mogu odvijati na nivou:




nacionalne privrede;
privredne grane;
regiona;
preduzeća.
• Kratkoročna, srednjoročna, dugoročna.
Značajne oblasti predviđanja
u organizaciji
 predviđanje
 predviđanje
 predviđanje
 predviđanje
potreba,
resursa,
vremena i
rezultata.
Predviđanje i planiranje

Planiranje je osmišljeni skup odluka i
akcija koje treba da osiguraju da će
organizacija u budućnosti trpeti uticaje i
delovanje iz okoline koji su konzistentni sa
njenim ciljevima i zadacima.
Predviđanje i planiranje

Predviđanje ima za cilj da sagleda stanje
neke pojave ili događaja u budućnosti na
način koji će obezbediti da se proces
planiranja što tačnije obavi.

Predviđanje prethodi planiranju.
Tehnološko predviđanje

Objektivno sagledavanje mogućnosti
razvoja i primene nove tehnologije u
budućnosti.

Najčešće se predviđaju očekivani pravci
tehnološke promene i očekivana brzina
promena.
Model predviđanja tehnologije
Ulaz
 podaci
 intuicija
METODOLOGIJA
PREDVIĐANJA
(metode i tehnike)
Izlaz
 prognoze
Kvalitativni podaci
Kvantitativni podaci
Vreme
Verovatnoća
Tehnološko predviđanje

Situacije:
I.
kada se u okruženju, na tržištu, pojavio novi
proces ili proizvod za koji se očekuje da će
doživeti široku primenu;
II. nastupa sa potrebom sagledavanja mogućih
pravaca budućeg razvoja tehnologije;
III. sagledavanje celovitosti tehnoloških
promena u okviru svih ostalih promena koje
se nalaze u okruženju.
Tehnološko predviđanje
Vremena
Mogućnosti
Potreba
Uslova
Efekata
Predviđanje i planiranje
tehnološkog razvoja
Formulisanje politike
tehnološkog razvoja
TEHNOLOŠKO
PREDVIĐANJE
Strategija tehnološkog
razvoja
Planiranje tehnološkog
razvoja
Uloga tehnološkog predviđanja u
određivanju strategije tehnološkog
razvoja
EKSTRAPOLATORNO
TEHNOLOŠKO
PREDVIĐANJE
NORMATIVNO
Ocena mogućnosti
tehnološkog razvoja
na osnovu
prethodnog i
postojećeg stanja
Na prethodnom nivou
utvrđena politika i
ciljevi tehnološkog
razvoja
UTVRĐIVANJE STRATEGIJE
TEHNOLOŠKOG RAZVOJA
Ocena i vrednovanje
alternativa
tehnološkog razvoja
različitih aspekata
1. Kakva tehnologija?
2. Koji tehnološki
nivo?
3. Kako obezbediti
tehnologiju?
4. Koji nivo potrebnih
znanja?
Delfi metod
Metoda tehnološkog predviđanja
Metode predviđanja
Eksploratorne metode
•
• Brainstorming
• Teorija igara….
Normativne metode
•
• Sistemska analiza
• Matrica odlučivanja….
Važni kriterijumi za izbor
metode
Preciznost metode
Raspoloživost podataka
Vremenski horizont
Troškovi
Jednostavnost primene
Nekoliko činjenica
IME:
Proročište stare Grčke
PRVI PUT KORIŠĆEN:
1950. godine u RAND korporaciji u SAD
PRIMENA U HLADNOM RATU
(pitanja su se odnosila na očekivani broj USSR
nuklearnih raketa )
Delfi metod
Koristi prednosti grupnog mišljenja
Prevazilazi prepreke koje je javljaju u radu grupe
Oslanja se na mišljenja panela eksperata
Razlozi za primenu











Subjektivne procene;
Stručnjaci različitih profila;
Heterogeni učesnici;
Velike grupe;
Ograničeno vreme;
Visoki troškovi putovanja;
Teškoće rada licem u lice;
Jezičke barijere;
Teškoće zbog različitih sistema vrednosti;
Problemi dominacije;
Neslaganja ...
Delfi metod
Ključne osobine
Anonimnost
Iterativni proces, ‘runde’ sa kontrolisanom povratnom vezom
Statističko izračunavanje
Postojanje definisanog upitnika
Pitanja koja mogu biti
obuhvaćena Delfi metodom:
Vremena
Mogućnosti
Potreba
Uslova
Efekata
Koraci u sprovođenju Delfi metode
1.
2.
3.
• Određivanje grupe za koordinaciju
• poznavanje Delfi metode i njenog naučnog
• Određivanje grupe eksperata
sproveđenja
• poznavanje statističkih metoda obrade rezultata
predviđanja
• Sastavljanje
upitnika
• posedovanje
naučno-tehničnih znanja iz oblasti
• poznavanje
same oblastivrši
predviđanja
za koje se predviđanje
posedovanje
praktičnih znanja iz oblasti
a)• definisanje
pitanja
predviđanja
• nedvosmislena
• bezuslovna
• malo poznata oblast – informacije, materijali,
dokumetacija
b) definisanje mogućih odgovora
c) kvantifikovanje odgovora
Primer upitnika
Stručnjak br.____
Za koliko
godina
Godina
Pitanje
1
2
3
4
5
6
Krug br.____
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
Prognoze
Koraci u sprovođenju Delfi metoda
1.
2.
3.
• Određivanje grupe za koordinaciju
• Određivanje grupe eksperata
• Sastavljanje upitnika
KRUG:
• PRVI KRUG
Slanje upitnika
• DRUGI KRUG
Popunjavanje upitnika
• TREĆI KRUG
• ....
Statistička obrada i
povratne informacije
grupi eksperata
Prezentacija rezultata
Statističke veličine
Grafički prikaz
Verbalni opis
Varijacije u odgovorima
1
odgovor
x
3
odgovora
o (optimističko)
m (očekivano)
p (pesimističko)
Pitanje br.____
Za koliko
godina
Godina
Krug br.____
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
Prognoze
Pitanje
1
2
x
x
3
4
x
x
5
6
x
x
Statističko izračunavanje
(1odgovor)  t - prosečno vreme
n
1
t n   ti f i
n i 1
k
 2n
ostvarenja

1 k
2
2
  f i ti  t n
n i 1
n 

2
n


fi - frekvencija
Disperzija-varijansa
Standardna
devijacija
Pitanje br.____
Za koliko
godina
Godina
Krug br.____
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
Prognoze
Stručnjak
1
o
m
m
2
3
o
4
o
5
m
p
m
p
m
p
m
o
6
7
p
m
Statističko izračunavanje
(3 odgovora)
r1oi  r2 mi  r3 pi
ti 
r1  r2  r3
r1, r2 i r3 su dati po PERT metodi
r1=1, r2=4 i r3=1

pi  oi 
i 
2
2
r4
r4=36
Ukupno očekivano vreme
ostvarenja i varijansa se računaju
po formuli:
1 n
t n   ti
n i 1
n
2
1 n 2 n
2
   i   t i  t n  
n  i 1
i 1

Prednosti Delfi metode
FLEKSIBILNOST
Metod je dovoljno fleksibilan da se može
primeniti u različitim situacijama i na
široki skup kompleksnih problema
ITERATIVNI PROCES
Iterativni pristup omogućava ekspertima
da ponovo razmatraju svoja tvrđenja u
svetlu povratnih informacija
PROCES
ANONIMNOST
Proces daje učesnicima više vremena da
razmisle o svojim idejama pre nego što im
se posvete, što vodi kvalitetnijim
odgovorima
Anonimnost pristupa omogućava
ekspertima da slobodno izražavaju
mišljenje, bez mogućnosti sputavanja
zbog lojalnosti instituciji ili zbog pritiska
grupe
Prednosti Delfi metode
ZAPISIVANJE MISLI
Proces generiše zapise grupnog mišljenja,
koji se mogu ponovo pregledati ukoliko je
potrebno
EVALUACIJA
Metod može biti korišćen za evaluaciju
širenja mišljenja kao i tačaka konsenzusa
NEMA UTICAJA
Potencijalni uticaj ličnosti se na ovaj način
otklanja
Nedostaci Delfi metode
Delfi može biti veoma osetljiv na:
Nivo ekspertize učesnika panel grupe
Administriranje upitnika
Sastava panel grupe
Jasnoće upitnika
Delfi metod
Prednosti
Korišćenje eksperata
Izbegavaju se
problemi zastrašivanja
Eliminiše se
dominacija
menadžmenta
Nedostaci
Članovi su fizički
udaljeni
Nema direktne
interakcije učesnika
Može zahtevati duže
vreme za sprovođenje
Uspešna implementacija Delfi
metode
 Mora se dati odgovarajuće vreme ekspertima da ozbiljno
razmisle o pitanjima.
 Izabrani eksperti moraju imati izražen interes za rezultat
projekta.
 Eksperti moraju verovati da je Delfi metod validan način
za predviđanje događaja u budućnosti.
 Mora se održati potpuna anonimnost između članova
panela.
 Grupa za koordinaciju treba da uvek bude raspoloživa za
dodatne informacije ili razjašnjavanje pitanja.
Uspešna implementacija Delfi
metode
 Delfi metod ne treba posmatrati kao najvažniji alat za
istraživanje, već kao sredstvo podrške.
 Tema mora biti odgovarajuća.
 Pitanja se moraju testirati.
 Članovi panela treba da budu priznati eksperti u svojoj
oblasti.
 Panel treba da predstavi dobar balans različitih disciplina
i područja ekspertize.
PATTERN metod
Metoda tehnološkog predviđanja
Metode predviđanja
Eksploratorne metode
•
• Brainstorming
• Teorija igara….
Normativne metode
•
• Sistemska analiza
• Matrica odlučivanja….
Pattern metoda

Rezultat predviđanja je utvrđivanje
specifičnih tehnologija neophodnih za
budući napredak.

Prvi put PATTERN je primenila Honeywell
kompanija u vojnim, vazduhoplovnim i
medicinskim istraživanjima.

Cilj - pomoć planerima u identifikovanju
dugoročnog razvoja koji će poslužiti za
postizanje postavljenih ciljeva.
Pattern metoda

Metod stabla značajnosti (koristi se u
teoriji odlučivanja).

Stablo se razvija da bi se ocenila
poželjnost ciljeva u budućnosti, da bi se
odabrala ona područja tehnološkog razvoja
koja su nužna u ostvarenju postavljenih
ciljeva.

Metod normativnog predviđanja
Stablo značajnosti
B
Funkcije
Zahtevi
Tehnologije
I nivo
A
Cilj
C
II nivo
D
E
F
III nivo
G
H
I
IV nivo
Opšti model
Pattern metoda
Postupak:
Identifikovanje ciljeva
Određivanje značajnosti ciljeva u odnosu na kriterijume
Definisanje tehnoloških alternativa
Koraci u sprovođenju
Pattern metode
Formulisanje verbalnog
modela problema
Pisanje scenarija
Pisanje scenarija je alternativa uobičajenom
predviđanju
Dobro rešenje u slučaju neizvesnog i dinamičnog
okruženja
Obezbeđuje kontekst za strateško razmišljanje
Koliko scenarija?
 Jedan scenario (obično kao način prezentacije, da
se prikaže određena budućnost)
 Nekoliko scenarija (da ukaže na različite činjenice
koje su u suštini iste slike budućnosti, kao alat za
elaboraciju ideja, za istraživanje konzistentnosti
različitih linija razmišljanja)
 Analiza nekoliko scenarija se primenjuje kako bi
se razmatrali alternativni putevi razvoja i njihove
implikacije.
Pisanje scenaria
Prednosti
Nedostaci
Prikazuje alternativne
slike budućnosti
Zahteva brojne
pretpostavke
Razmatra povezane
eksterne varijable
Uvek postoji pitanje
šta treba uključiti
Daje kompletnu sliku
budućnosti
Teško ga je napisati
Koraci u sprovođenju
Pattern metode
Formulisanje verbalnog
modela problema
Formiranje stabla
značajnosti
Karakteristike za uspostavljanje
stabla značajnosti
Uspostavljanje
hijerarhijske
strukture
Grane stabla koje
se granaju iz jedne
tačke moraju
predstavljati
zatvoren skup
Grane se moraju
sagledati kao ciljevi
i podciljevi
Grane koje izlaze iz
jedne tačke moraju
uzajamno biti
razgraničene
Koraci u sprovođenju
Pattern metode
Formulisanje verbalnog
modela problema
Formiranje stabla
značajnosti
Definisanje kriterijuma
Određivanje brojeva
značajnosti
Kriterijumi
α
β
...
x
...
v
Ponderi
Wα
Wβ
...
Wx
...
Wv
A
SAα
SAβ
...
SAx
...
SAv
B
SBα
SBβ
...
SBx
...
SBv
C
S Cα
S Cβ
...
S Cx
...
S Cv
...
...
...
...
...
...
...
j
Sjα
Sjβ
...
SjX
...
SjV
...
...
...
...
...
...
...
N
S Nα
S Nβ
...
S NX
...
S NV
N
Ʃ sx = 1
j=A
v
Ʃ Wx = 1
x=α
Primarna matrica

Na osnovu primarnih matrica formira se
konačna primarna matrica.

Elementi konačne primarne matrice su
aritmetičke sredine odgovarajućih
elemenata u primarnim matricama.

Na osnovu konačne primarne matrice formira se
sekundarna matrica, poslednja vrsta sadrži
lokalne brojeve značajnosti za pojedine ciljeve
na i-tom nivou.
Određivanje brojeva značajnosti
Parcijalni brojevi
značajnosti:
PRNjX
Lokalni brojevi
značajnosti: riA,
riB, ..., rij, ..., riN
kriterijum x
nivoi i
Tema j
v
j
ri = Wx *
x=α
Ʃ
PRNjX = Wx * Sjx
N
globalni cilj
n
R = П ri
i=1
Kumulativni
brojevi
značajnosti: Rj
Sjx
Ʃ r ij = 1
j=A
Koraci u sprovođenju
Pattern metode
Formulisanje verbalnog
modela problema
Formiranje stabla
značajnosti
Definisanje kriterijuma
Određivanje brojeva
značajnosti
Obrada podatka i izlaznih
rezultata
Primer
Obezbediti prevoz
automobilom
1.
2.
3.
4.
5.
6.
Uslužiti putnike
Obezbediti udobnost
putovanja
Obezbediti praćenje
performansi na
monitorima
Osigurati mesto
putnicima
Zaštititi putnike
Isključiti spoljne uticaje
Struktura
Obezbediti mogućnost
kontrole
Obezbediti unutrašnje
uslove
Bezbednost
Aktivna
Pasivna
Osetljivost
Logika
Realizacija