ті світла. У багатьох моделях прогнозування технологій існують такі фізичні або природні обмеження, як, наприклад, частка ринку, яка не може бути більше 100%.
Ключем до ефективного прогнозування з допомогою S-кривих є наявність попереднього досвіду використання аналогічних технологій. Наприклад, для прогнозування розвитку швидкості нового надзвукового літака, що використовує в якості палива метанол, корисно вивчити історію першого турбінного літака, що відноситься до 1936 року, переконатися, що перше реальне використання цього літака відноситься до 1940-му році, а потім ще десять років пішло на збільшення потужності турбіни і вдосконалення конструкції літака, протягом яких поступово збільшувалася швидкість польоту. Далі можна припустити, що освоєння і розвиток надзвукового літака зажадає стільки ж років на комерціалізацію і подальше вдосконалення.
У цьому прикладі видно і основний недолік методу - невизначеність у тому, наскільки колишня технологія порівнянна з принципово новим претендентом на ринку. p> Незважаючи на рідкість використання S-кривих безпосередньо для цілей технологічного прогнозування, корисно розгляд таких кривих для рішень в області НДДКР і прогнозування непередбачених випадків.
Найбільш значущою користю цього методу є нагадування про те, що швидкості проникнення на ринок, дифузії технологій або збільшення технологічних параметрів не можуть рости нескінченно. h2> 4.2 Історичні аналогією
Відоме на Заході вислів говорить: "Ті, хто не пам'ятає минулого, приречені його повторювати". У цьому зв'язку широко прийнятої практики навчання менеджменту є вивчення історичних аналогій на прикладі широко публікованих на Заході Case Studies (досліджень конкретних ситуацій). Велике число конкретних ситуацій для 1700 компаній у різних галузях промисловості узагальнено, зокрема, у вигляді (правда, дуже елітарної і дорогий) бази даних PIMS (Profit Impact of Market Strategy), яка називається "Вплив ринкової стратегії на прибуток".
Робота з подібними базами даних або конкретними ситуаціями не є прогнозом в точному сенсі слова, проте, вона може дозволити вибрати одне або кілька рішень, прийнятих іншими фірмами в аналогічних ситуаціях, показавши (передбачивши) отриманий відгук.
Необхідний рівень кваліфікації для здійснення подібного пошуку невеликий, проте його ефективність і можливий охоплення лімітується наявністю відповідних даних. Бурхливий розвиток баз даних і, в тому числі, можливе створення більш дешевих і здатних конкурувати з PIMS, сприятиме більшому поширенню цього методу аналізу тенденцій.
5. Методи аналізу технологічного середовища
5.1 Аналіз патентних тенденцій
Цей метод найбільш корисний для моніторингу змін в області конкретних технологій. Компанії відсилають патентні заявки на технологічні інновації, щоб захистити їх правовим чином від копіювання конкурентами. Часто вони відправляють свої заявки одночасно в США, Західну Європу і Японію...
