Глава II. Методологические аспекты технознания

⇐ ПредыдущаяСтр 16 из 17Следующая ⇒

ИНЖИНИРИНГ – это: 1) осуществление работ, включающих проведение предпроектных, инженерно-изыскательских работ, научных исследований, составление технических заданий, проектных предложений и технико-экономических обоснований строительства промышленных и других объектов, разработка технической документации, проектирование и конструкторская проработка объектов техники и технологии, консультации и авторский надзор при монтаже, пусконаладочных работах, консультации экономического, финансового или иного характера; 2) инженерно-консультационные услуги; обособленный в самостоятельную сферу деятельности комплекс услуг коммерческого характера, обеспечивающих любую часть (раздел) цикла техноэволюции: а) проведение научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ по созданию новых изделий, технологий, материалов; б) процессы подготовки производства, обеспечения наладки, контроля, испытаний и реализации продукции; в) разработка проектной документации на строительство, расширение, техническое перевооружение, модернизацию промышленности, инфраструктурных и любых других техноценозов; г) оценка и прогноз потребностей, объемов продукции и требований к потребительским свойствам. Продажа инжиниринговых услуг может быть связана с продажей изделий, технологии, материалов крупными фирмами. Инжиниринг может выступать и самостоятельно на рынке товаров и услуг.

МЕТОД МОЗГОВОЙ АТАКИ – коллективный метод поиска новых технических идей и решений. Цель данного метода – получение большого количества различных идей и предложений в ограниченное время (обычно 20-40 мин). Мозговая атака состоит из двух фаз: генерации идей и их последующей оценки. Рациональной основой метода мозговой атаки является усиление эвристичности за счёт использования случайности, которая возникает вследствие принципиальной непредсказуемости ассоциативных рядов, возникающих в группе людей, появления дальних ассоциативных связей из-за присутствия в группе людей с различной профессиональной ориентацией. Психологической основой метода мозговой атаки является снятие барьера психологической инерции в результате запрета критики и поощрения самых неординарных высказываний. Создание благоприятного повышенного эмоционального фона, необходимого для получения качественно новых идей, достигается в благожелательной, дружелюбной атмосфере. Большая роль отводится ведущему, который должен иметь гибкий план управления спонтанным процессом генерации идей, а также своим остроумием и дружелюбием стимулировать возникновение повышенного эмоционального уровня и поддерживать его. Вторая фаза мозговой атаки заключается в осуществляемом группой экспертов анализе высказанных идей, зафиксированных в протоколе мозговой атаки. Эта фаза представляет собой работу высокого творческого уровня, заключающуюся в преобразовании неожиданных, а иногда фантастических идей в реальные технические предложения. В качестве экспертов могут выступать участники мозговой атаки. Существуют разновидности мозговой атаки: прямая, обратная (поиск недостатков технической системы), двойная, комбинированная. В научной литературе мозговая атака имеет и другие названия: мозговой штурм, конференция идей.

МЕТОД СИНЕКТИКИ – вариант целенаправленного использования для поиска новых идей методов мозговой атаки и аналогии. Высокая эффективность найденных решений достигается за счет последовательного отхода, отчуждения от решаемой проблемы, получения ее новых образов в процессе формулирования символической аналогии. На первом этапе использования данного метода (цель которого – исключение тривиальных идей, группой синекторов) проводится спонтанная мозговая атака, завершающаяся формулировкой проблемы «как она понята», после чего начинается собственно решение задачи. Далее следуют процедуры систематического отчуждения от проблемы путем последовательного проведения аналогий: прямой аналогии, личной аналогии или эмпатии, фантастической аналогии, символической аналогии. Возврат и формулировка окончательного технического решения осуществляется после проведения прямой аналогии с техническим решением, сформулированным ранее на основе одной или нескольких символических аналогий. Указанная структура процедур синектики с учётом психологических сложностей, возникающих при организации и проведении мозговой атаки, обусловливает труднодоступность этого метода. Участник сеанса синектики должен обладать развитым метафорическим мышлением, не только хорошо разбираться в технических проблемах, но и обладать художественными способностями. В России метод синектики пока не получил широкого распространения.

МЕТОД СИНТЕЗА ОПТИМАЛЬНЫХ ФОРМ – метод поиска оптимальных форм элементов технических систем с помощью компьютера. Основная идея метода заключается в моделировании эволюции форм живых организмов по закону Дарвина. Суть данного метода состоит в том, что некоторая исходная форма (прототип) элемента тех. системы подвергается частичному случайному локальному изменению. Если это изменение недопустимо (нарушаются ограничения) или ухудшается критерий качества, то порожденная форма уничтожается. Если порожденная форма допустима и характеризуется лучшим критерием качества, то она закрепляется и становится исходным прототипом для дальнейшего случайного или детерминированного изменения. В результате такой эволюции форма элемента монотонно улучшается до определенного предела – локального или глобального экстремума. При этом найденная форма может представлять собой новое патентоспособное техническое решение. Метод синтеза оптимальных форм относится к классу методов математического программирования. Этот метод проводится в два этапа: 1) выбирается такое универсальное пространство параметров, в котором для рассматриваемой задачи можно описать всё множество возможных форм, в том числе и новых; 2) реализуется алгоритм поиска экстремума в случайно выбираемых подпространствах.

МЕТОД ТЕНЕВОЙ МОЗГОВОЙ АТАКИ – метод организации коллективного генерирования новых идей, являющийся разновидностью мозгового штурма (мозговой атаки) и разработанный преимущественно для использования в целях обучения и тренинга творческих способностей. Метод позволяет вовлечь в процесс коллективного творчества всех участников учебного процесса без ограничений, которые накладывает на подбор участников метод мозгового штурма. Для его проведения в аудитории (классе) формируется группа активных генераторов идей из 5-7 человек, которая работает по правилам обычного мозгового штурма. Из остальных участников учебного процесса формируется одна или несколько групп «теневого кабинета» (между ними может быть организовано соревнование). Генераторы «теневого кабинета» следят за ходом работы активных генераторов, воспринимая и фиксируя выдвигаемые ими идеи и решения, но, не высказывая своих предложений вслух. «Теневые» и активные генераторы идей во время проведения теневой мозговой атаки могут находиться в одном или различных помещениях (в последнем случае «теневой кабинет» следит за ходом работы активных генераторов по видеомонитору). При анализе результатов и развитии выдвинутых идей привлекают известные методы. Данный метод широко применяется в школах изобретательства.

МЕТОДЫ ПОЗНАНИЯ В ТЕХНОЗНАНИИ – это общенаучные стандартные способы получения технического знания. Среди методов технических наук особое значение придаётся системному подходу (системному анализу) и методам моделирования. В рамках системного подхода познавательный процесс ориентируется на раскрытие целостности исследуемого объекта, выявление типов связей между его подсистемами. Онтологическим основанием интегративных функций системного подхода служит целостный характер объективной реальности. Технические объекты рассматриваются как элементы или системы, взаимодействующие с другими элементами (или системами). Системный анализ – более частный по отношению к системному подходу метод. Он направлен не выбор оптимального варианта решения конкретной задачи. Основной процедурой этого анализа является математическое моделирование. Применение системного анализа обусловливает процесс математизации технологического знания, т.е. использование математики в описании соответствующих процессов. Моделирование – метод замещения реального объекта (или процесса) естественной (или искусственной) системой, способной дать о нем адекватную информацию. Результаты моделирования интерпретируются применительно к реальному объекту. Моделирование в технознании носит более конкретный (прикладной) характер по сравнению с применением соответствующих методов в естествознании. Различают две формы моделирования в технознании – физическое и математическое моделирование. При физическом моделировании изучаемый объект (процесс) заменяется подобной моделью с измененным геометрическим соотношением. При математическом (информационном) моделировании исследуемый объект, характеризуемый определенными количественными параметрами, изучается с помощью ЭВМ. В основе моделирования лежит решение проблемы «чёрного ящика», специфика её моделирования технических систем заключается в следующем: задаются данные на «входе» и на «выходе» системы, а задача исследователя состоит в выявлении оптимальных показателей системы, обеспечивающих заданные характеристики объекта (процесса). Эта задача распадается на два этапа: создание исходного образца и его оптимизация. Модель позволяет решить техническую проблему в соответствии с первоначально сформулированными условиями. Из нескольких вариантов решения выбирается преимущественно тот, который наиболее экономичен или социально ориентирован. Физическое моделирование имеет более узкую область применения по сравнению с математическим (информационным) моделированием, которое незаменимо в тех сферах, где другая форма моделирования просто невозможна. Моделирование поведения технических систем в условиях космического полета. Математическое (информационное) моделирование отнюдь не заменяет моделирование физическое (экспериментальное). Экспериментальное моделирование дает основание для математического моделирования. Более того, именно на его основе проверяются результаты математического моделирования технических систем и объектов.

МЕТОДЫ РАЗРЕШЕНИЯ ПРОТИВОРЕЧИЙ – методы устранения противоречий, возникающих при постановке и решении задач технического творчества, когда проблему, характеризуемую множеством признаков требуется преобразовать в искомое решение, которое характеризуется множеством признаков и набором неизвестных новых признаков. Разрешение противоречий достигается при добавлении новых признаков или исключении существующих признаков, изменении значений показателей признаков, др. упорядочении известных признаков. Для обнаружения признаков и разрешения противоречий используются следующие методы: 1) эвристические стратегии и методы, обобщающие эмпирический опыт многих творческих личностей (алгоритм решения изобретательских задач, матрица технических противоречий, метод эвристических приемов и др.); 2) математические модели технических систем; 3) анализ противоречий с позиции различных законов и закономерностей техники, которые могут подсказать перспективные и эффективные решения, в том числе и за счёт «исправления» выявленных нарушений закономерностей. Особое внимание следует уделить законам и закономерностям развития техники, историческому методу, изучению эволюции техники; 4) анализ противоречий на различных уровнях абстрактного представления технической системы: на уровне функциональной структуры, принципа действия, технического решения.

МЕТОДЫ ПОИСКА ОПТИМАЛЬНЫХ ПАРАМЕТРОВ – методы определения оптимальных параметров технической системы. При постановке задачи определения оптимальных параметров выделяют и описывают один или несколько критериев эффективности (качества) технической системы, которые позволяют из нескольких альтернативных вариантов тех. системы выбрать лучший; оптимизируемые параметры, которые можно изменять и от которых зависят критерии эффективности; ограничения на параметры и их соотношения, которые должны быть выполнены. Задачи поиска оптимальных параметров чаще всего представляют собой сложные задачи математического программирования. Методы поиска оптимальных параметров делятся на детерминированные, в которых используются строгие мат. подходы, и статистические, использующие элементы случайного поиска.

МОДЕЛИ СООТНОШЕНИЯ НАУКИ И ТЕХНИКИ – основные концепции развития техники. Различают следующие две основных модели соотношения науки и техники: 1) линейная (один из наиболее ярких представителей О. Майер), особенно распространенная в 50-60-е гг. XX в., рассматривающаятехнику в качестве простого приложения науки, т.е. как прикладную науку, которая за наукой признается функцию производства знания, а за техникой – лишь его применение, доказывая, что наука и техника представляют различные функции, выполняемые одним и тем же сообществом; 2) эволюционная (представителем которой является американский философ Г. Сколимовский), которая развития науки и техникирассматривала как автономные, независимые друг от друга, но скоординированные процессы, решая вопрос о соотношении науки и техники следующим образом: а) наука на некоторых стадиях своего развития использует технику инструментально, а техника использует научные результаты также в качестве инструмента для достижения своих целей; б) техника задает условия для выбора научных вариантов, а наука в свою очередь – технических. В эволюционной модели соотношения науки и техники выделяются три взаимосвязанные, но самостоятельные сферы: наука, техника и производство (внутренний инновационный процесс происходит в каждой из этих сфер по эволюционной схеме). Иногда считают, что главное различие между наукой и техникой – лишь в широте кругозора и в степени общности проблем: технические проблемы более узки и более специфичны. Однако в действительности наука и техника составляют различные сообщества, каждое из которых различно осознает свои цели и систему ценностей. Такая упрощенная линейная модель технологии как прикладной науки, т.е. модель, постулирующая линейную, последовательную траекторию – от научного знания к техническому открытию и инновации – большинством специалистов признана сегодня неадекватной. Технику нельзя рассматривать как прикладную науку, а прогресс в ней – в качестве простого придатка научных открытий. Такая точка зрения является односторонней. Но не менее односторонней является и противоположная позиция, которая акцентирует лишь эмпирический характер технического знания. Современная техника немыслима без глубоких теоретических исследований, которые проводятся сегодня не только в естественных, но и в особых – технических – науках.

МОДЕЛИРОВАНИЕ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ – упрощенное отображение реального изделия и его описания с целью оценки соответствия его какому-либо требованию или осуществления выбора наилучшего изделия из нескольких альтернативных вариантов. Обычно используют три способа моделирования технических систем: 1) мысленное моделирование технических систем, в ходе которого человек, изучая изделие, его проект или др. описание, интуитивно оценивает соответствие определенным требованиям или выбор наилучшего варианта; 2) математическое моделирование технических систем связано с разработкой способов расчета и компьютерных программ для получения необходимых оценок; 3) физическое моделирование технических систем связано с изготовлением и испытанием упрощенных физических моделей реального изделия. Мысленное моделирование технических систем основывается на знаниях и, главное, на собственном опыте проектирования и эксплуатации данного класса тех. систем и представляет собой одно из средств моделирования технических систем. Точность мысленного моделирования зависит от личного опыта и природных способностей эксперта и для мало изученных технических систем может превосходить точность математической модели. Основные преимущества мысленного моделирования: малое время и низкая стоимость оценки. Умение осуществлять быстрое и точное мысленное моделирование является одним из необходимых качеств изобретателей и творческих личностей, которые должны его развивать и совершенствовать. При физическом моделировании решение принимается по измеряемым параметрам, данным измерительных приборов и оборудования, способу обработки полученных результатов. С целью снижения трудоёмкости и стоимости часто изготавливают уменьшённые (в несколько раз, на порядок и более) образцы технических систем, исключая из них малозначимые детали. При изменении масштаба технические системы выбирают и обосновывают систему критериев подобия, с помощью которых выполняют перерасчет значений параметров, полученных путем измерений на уменьшенных моделях, для натуральных размеров. В различных прикладных областях (гидравлика, аэродинамика, строительная механика, электродинамика и т.д.) разработаны свои системы критериев подобия и накоплен специфический опыт их использования. Физическое моделирование часто используют для обоснования достоинств новых технических решений.

ЭКСПЕРТНЫЙ МЕТОД В ТЕХНИЧЕСКОМ ТВОРЧЕСТВЕ – это общее название совокупности методов анализа, характеризующейся тем, что: 1) решение задачи основано на суждениях экспертов – специально отобранных специалистов (от лат. – опытный); 2) результат решения задачи состоит в получении новой информации; суждения экспертов базируются на их опыте и интуиции, а не на результатах расчетов или экспериментов. Экспертный метод используется при поиске новых, улучшенных технических решений (в рамках метода мозговой атаки), при прогнозировании развития технических систем и главным образом – при решении задач квалиметрического анализа технических объектов. В подготовке и проведении экспертизы можно выделить несколько последовательных этапов, каждому из которых соответствуют свои методология и проблематика: 1) организационно-техническая подготовка экспертизы, 2) формирование экспертной группы, 3) проведение экспертного опроса с целью выявления индивидуальных экспертных оценок, 4) определение коллективных экспертных оценок.

⇐ Предыдущая 8 9 10 11 12 13 14 151617 Следующая ⇒