Научно-техническое прогнозирование: непрерывный экспертный метод

Жабін, Сергій

  • 18 січня 2017
  • 3949

Планирование будущей деятельности требует применять прогнозирование для того, чтобы оценить различные варианты развития событий и моделировать принимаемые решения. Научно обоснованное прогнозирование особенно важно для поиска альтернатив «саморегулируемой» рыночной экономике. Поэтому сегодня, когда общество остро нуждается в новых механизмах и инструментах развития, так важно актуализировать опыт в этой сфере киевской школы науковедения.

Во всемирно известной «Энциклопедии кибернетики» Г. М. Добров определял научно‑техническое прогнозирование (далее – НТП) как направление науковедческих исследований по разработке принципов и методов прогнозирования, а также сам процесс разработки прогнозов.

Прогноз – это вероятностная оценка возможных вариантов развития науки и техники, а также требуемых для этого ресурсов и организационных мер. Обобщающей особенностью научно-технического прогнозирования является его системный характер, учитывающий как изменяющуюся природу научных нововведений, так и быстро обновляющиеся исходные потребности, стимулы и условия развития науки и техники (Глушков, Амосов и Артеменко: 70).

Истоки научно-технического прогнозирования

В 1965 г. в Институте кибернетики был сформирован отдел машинных методов переработки историко-научной информации, а с 1967 г. под руководством В. С. Михалевича и Г. М. Доброва (науч. консультант – В. М. Глушков) были начаты разработки методик прогнозирования научно-исследовательских работ, долгосрочных прогнозов развития вычислительной техники (Разработка методики прогнозирования для целей перспективного планирования научно-исследовательских работ 1969; Разработка методики обработки экспертных оценок для перспективного планирования вычислительной техники 1969).

Важность научно-технического прогнозирования для СССР показывает тот факт, что, как и ОГАС, оно было прописано в директивах высшего руководства страны (1971 г): «Улучшить методы перспективного планирования развития народного хозяйства. Осуществить разработку долгосрочного перспективного плана развития народного хозяйства СССР, используя для этого прогнозы научно-технического прогресса, роста населения страны, природных ресурсов и другие» (XXIV съезд Коммунистической партии Советского Союза 1971).

В результате уже с 1972 г. в СССР была сформирована комплексная программа научно-технического прогресса и его социально-экономических последствий сроком на 15 лет. Но четкая ее увязка с планированием была продумана и зафиксирована в соответствующих методиках существенно позже. С 1979 года комплексную программу научно-технического прогресса планировалось разрабатывать на 20 лет (Центральный комитет КПСС, Совет Министров КПСС 1979). Реально же комплексная программа объемом в 40 томов была готова только к концу пятилетки, когда учесть ее в пятилетнем плане было практически невозможно.

Преимущества метода экспертных оценок Киевского института кибернетики

Разработанному в Институте кибернетики методу экспертных оценок (на основе методов «Delphi» 1  и «Pert» 2 В. М. Глушков придавал очень большое значение при прогнозировании научно-технического прогресса по сравнению с другими методами, которые могли его дополнять: экстраполяции, инженерного поиска, математического моделирования, каждый из которых обладает существенными недостатками.

Главными недостатками метода экстраполяции являются невозможность предвидеть новое, исходя только из развития уже существующего (например, повышение мощностей приборов вместо изобретения новых), а также надежность результатов только для близких периодов времени (до 5 лет).

Проблемы со временем испытывает также инженерный метод, ведь объектами патентного поиска являются уже существующие изобретения и открытия. Кроме того, большинство патентов не используется в дальнейшем или может использоваться только через много лет, что тоже снижает точность прогноза. Например, тефлон был случайно изобретен в 1938 г., запатентован в 1941 г., его раннее применение в 1948 г. связано с Манхэттенским проектом и не было известно широкой публике. И только в 1961 г. на рынке США появилась сковородка с тефлоновым покрытием. История от открытия жидких кристаллов 1888 г. австрийским ботаником Ф. Рейнитцером до патента Дж. Фергюссона в 1963 г. и до появления первого индикатора на жидких кристаллах в 1968 г. еще длиннее.

В математическом моделировании основной недостаток в том, что модель – это виртуальное и упрощенное отражение реальности, и чем она проще, тем меньше она отражает реальность. Но даже относительно точные новые явления вычислительной модели нуждаются в экспериментальной проверке. При этом ни одна, даже самая совершенная, математическая модель не может учесть того, чего мы еще не видели на практике. Это и является главным преимуществом прогнозных исследований, основанных на обобщении мнений и идей (форсайт, «foresight» – взгляд в будущее). Ученые, находясь на переднем фронте научного поиска, могут видеть то, что другим еще неизвестно.

Впрочем, и экспертный метод не лишен недостатков. Общеизвестным из них является власть авторитетов над мнениями экспертов. Но его можно преодолеть, например, с помощью анонимности экспертов.

Еще один серьезный недостаток экспертного метода – сильное падение точности по возрастанию временного периода прогноза. Выполнение долгосрочного прогноза на 1970–1980-е гг. показало, что если речь идет о проблеме ближней, то ученые являются оптимистами. Они склонны уменьшать время, требуемое для свершения на практике. Эксперты видят для ближних проблем трудности в основном организационные и материальные, и они склонны их недооценивать. И наоборот: ученые превращаются в пессимистов при опросе о дальних разработках (на десятилетие) и дают намного больше времени, чем в итоге показывает практика. Причиной тому является ограниченность человеческого кругозора, ведь человек может быть хорошим специалистом в одном или нескольких смежных направлениях, и, естественно, не увидит все возможные подходы к решению проблемы. Даже можно сказать, что при дальних прогнозах мнения ученых не особо отличаются от мнения обычных людей, которые увлекаются научно-популярной литературой (Глушков 1970 – аудиозапись).

Несмотря на недостатки экспертного метода, проведенное исследование по разработке долгосрочного прогноза развития вычислительной техники 1970–1980-х гг. дало отличные результаты. Так, прогноз в 1969 г. показал, что дальнейшее развитие науки, техники и экономики страны в современных условиях в значительной степени определяется состоянием парка электронных вычислительных машин и уровнем организации их использования. Эксперты подчеркивали, что в странах Запада всеми силами стараются и будут стараться повысить эффективность использования ЭВМ, прогнозировали «информационный взрыв» (XXIV съезд Коммунистической партии Советского Союза 1971: 253). Но руководство страны поступило полностью наоборот и решило не разрабатывать свои оригинальные компьютеры, а копировать технику IBM и DEC, пользоваться их готовым программным обеспечением. Здесь сыграла свою роль отраслевая бюрократия – так им казалось проще и надежней. Приводились даже расчеты, подтверждающие, что этот путь дешевле и безопасней.

С целью преодоления указанных недостатков экспертного метода Институтом кибернетики была разработана новая методика, которая сочетала методы Delphi, Pert и методику сетевого планирования. В дальнейшем она была утверждена и рекомендована министерствам и ведомствам для составления научно-технических прогнозов. В. М. Глушков называл ее «методикой построения прогнозного дерева», или «построения прогнозного графа» (он лежал в ее основе), или «методикой непрерывного прогноза» (Добров, Глушков и Ершов 1971: 2).

Рассмотрим пример, на котором увидим отличия этого метода прогнозирования. По классическому методу Delphi эксперту задали бы вопрос на счет срока появления нового изобретения и спросили бы мнение о перспективных разработках. А по новой методике задается вопрос: «Какие научно-технические проблемы должны быть решены, чтобы можно было взяться за решение этой проблемы? Ваша оценка времени от момента, когда ваши условия будут выполнены, до реализации этой проблемы?» Таким образом, эксперт ставится в условия ближнего прогноза. Полный перечень вопросов состоит из восьми:

  1. Каковы возможные результаты будущего развития науки и техники?

  2. Какие результаты (из множества возможных) желательны и необходимы?

  3. Каковы возможные пути достижения желательных и необходимых результатов?

  4. Какой промежуток времени займет реализация каждого из возможных вариантов?

  5. Какова степень уверенности некоторого результата по тому или иному варианту?

  6. Какие кадровые, материально-технические, финансовые ресурсы потребуются для реализации каждого из возможных вариантов;

  7. Какой необходимый комплекс организационно-технических мероприятий, обеспечивающий достижение определенного результата по тому или иному варианту?

  8. Какие варианты (из множества возможных) являются наиболее рациональными? (Добров, Глушков и Ершов: с. 7–8).

Согласно данной методике существуют 3 этапа прогноза: исследовательский, программный и организационный.

В задачу исследовательского прогноза входит получение ответов на два первых из перечисленных выше вопросов. Результатом исследовательского прогноза является определение целей будущего научно-технического развития в виде некоторой научно-технической проблемы либо ряда научно-технических проблем, подлежащих решению в течение прогнозируемого периода.

Задачей программного прогноза является получение ответов на 3-й, 4-й и 5-й вопросы. В результате разработки программного прогноза формулируются возможные пути достижения целей будущего научно-технического развития.

В задачу организационного прогноза входит получение ответов на 6-й и 7-й вопросы. Результатом организационного прогноза является определение возможных вариантов распределения ресурсов и комплекса организационно-технических мероприятий, необходимых для достижения целей будущего научно-технического развития.

Ответ на 8-й вопрос заключается в формулировке ряда наиболее рациональных (с точки зрения времени, вероятности реализации в срок, необходимых ресурсов и организационных мер) путей достижения целей будущего научно-технического развития. Этот этап завершает прогнозное исследование, целью которого является предоставить в распоряжение организаций, принимающих решения, исходную информацию, способствующую повышению научной обоснованности управления и планирования научно- технического развития (Добров, Глушков и Ершов 1971: 8).

Необходимо подчеркнуть важный факт, что в современной Украине предпринимались попытки прогнозирования научно-технического развития, но они проводились лишь на исследовательском этапе, хотя и были действительно полезны при определении приоритетов. Так, в 2004–2006 гг. было проведено крупное форсайтное исследование с привлечением 700 экспертов по 15 направлениям (Малицкий, Попович и Оноприенко 2008). Но так как приоритеты определяются у нас совсем не для того, чтобы их реализовать, потребности в программном прогнозировании, а тем более в организационном, никогда не было в стране. Приоритетные направления развития науки зафиксированы в законе Украины (их всего 6, один из которых «информационные и коммуникационные технологии» – то есть формулировки самые общие). Также предусмотрена была государственная целевая программа научно-технического и инновационного развития Украины (Закон Украины).

В исследовании 1960-х гг. анкета для экспертов по ЭВМ состояла из таблицы самооценки аргументов (анализ эксперта, опыт, обобщения других авторов, знание зарубежных источников и даже такой экзотический и неуловимый параметр как «интуиция») и таблицы с перечнем направлений «человек-машина»: совершенствование элементно-технологической базы, совершенствование внешних устройств и техники связи, развитие методов обработки информации и т .д. Эксперт мог пополнить список новым направлением, высказать особое мнение, рекомендовать новых экспертов.

В дальнейшем каждое из сформулированных экспертами научно-технических условий рассматривается как отдельная проблема и предлагается для оценки соответствующим специалистам.

Этот процесс отображается в виде графа типа «дерева». «Разветвление» и дальнейший рост «дерева» заканчивается либо в результате того, что с некоторого момента специалисты начинают формулировать условия, которые уже решены, либо в результате того, что в данный момент эксперт не видит путей решения предложенной ему проблемы.

После построения графа проводится качественный и количественный анализ различных вариантов (путей) решения исходной научно-технической проблемы с точки зрения необходимого времени, кадровых, материально-технических и финансовых ресурсов, комплекса организационных мер.

Однажды построенный граф представляет собой динамическую систему, в которую периодически поступает информация от специалистов, касающаяся замены условий, отказа от ряда выдвинутых ранее условий или изменения оценок необходимого времени, ресурсов и т. п. (Добров, Глушков и Ершов 1971: 10–11).

У новой методики имеется свой новый и крупный недостаток. Дерево, которое получается из первой основной проблемы, быстро ветвится, и с каждым уровнем новых научно-технических проблем сложнее находить соответствующих специалистов, которые могут быть экспертами. То есть от вычислительной техники нужно обращаться к физикам, а у тех могут быть вопросы к математикам и т. д.

Преимуществом такой методики является не только получения оценки-прогноза на основании масштабного опроса экспертов, но и оформление путей решения основной проблемы. Выигрышным отличием от методики Pert является наличие альтернативных путей. Прогнозный граф отличается от планового именно наличием множества путей.

Методами уточнения прогноза являлись следующие:

1. массовость (вовлечение громадного количества экспертов, которые даже и не видят вышестоящие уровни дерева);

2. накладывания на методику экспертных оценок других оценок и методик (патентного поиска, экстраполяции и математического моделирования);

3. непрерывность прогноза, то есть работа динамической системы.

Динамическое прогнозирование в системе ОГАС

Поскольку научно-технические идеи очень подвержены изменениям, достаточно научного сообщения об открытии с новыми данными и выводами для соответствующих специалистов, чтобы они внесли коррективы в свои рассуждения. То есть для непрерывности люди должны иметь кусочек графа с возможностью изменять собственный прогноз (Глушков 1970). А для динамичности такой модели нужна компьютерная техника и сети (проект ОГАС). Ведь без машинной обработки изменение мнения одного эксперта в зависимости от уровня влечет титаническую работу по пересчету всего графа.

Важно отметить, что академик В. М. Глушков в 1974 г. среди основных принципов проектирования системы ОГАС сформулировал следующий: «в информационную базу должен быть включен перспективный план-прогноз развития отрасли в динамическом представлении, а также планы на более короткие периоды (5 лет и 1 год)» (Глушков 1974: с. 290-295). Таким образом, научное прогнозирование развития является одной из составляющих проекта ОГАС, которая бы обеспечила массовость опросов экспертов по всей стране и непрерывность (динамичность) процесса.

Перед ОГАС по функциональному назначению стояли следующие задачи прогнозирования: капитального строительства; воспроизводства основных фондов; воспроизводства населения; воспроизводства трудовых ресурсов и распределения рабочей силы; прогноз динамики и структуры национального дохода и потребления населения, а также развития непроизводственной сферы; прогноз научно-технического прогресса и его социально-экономических последствий; прогноз внешнеэкономических связей; прогноз финансовых потоков, цен; прогноз использования природных ресурсов и окружающей среды; прогноз межрегионального обмена и развития отдельных регионов (Михеев и Лисицын: с.109–111).

Рис. 1. Структурная схема формирования планов развития науки и техники.

От планирования к управлению наукой

Важнейшим вопросом является вопрос перехода прогноза в план, то есть фактического управления наукой. Прогнозный граф является динамическим и состоит как из мнений большинства, так и альтернативных мнений (В. М. Глушков называл их полушутя «мнением еретиков»). Мнения подвергаются оценке по вероятности их реализации. Причем при наличии большого разброса мнения большинства возрастает ценность альтернативных мнений, которые могут оказаться правильными. При планировании путей научных работ уже вводят факторы материальные (специалисты, деньги, оборудование), что может весьма влиять на итоговый выбор.

Если мнение большинства экспертов в динамической системе планирования достигают порога минимальной разности, то это означает, что пришло время принять решение. Но может возникнуть ситуация, когда в системе прогнозное дерево ветвится, а мнения экспертов по проблемам не сходятся, и такое отсутствие консенсуса указывает на повышенный риск принятия неверного решения.

Методика прогнозного дерева дает ответ. Организаторы ищут событие, которое имеет наибольшую взаимосвязь с группой взвешенных конечных событий (где пути решения проблемы уже ясны), и на основе этого составляют план. То есть методика позволяет выбрать важные события, которые, по мнению множества экспертов, близки к решению, и выделить им повышенное внимание и больше ресурсов.

Существует два класса событий/научно-технических проблем. Первый – те, которые возникают из планирования развития экономики; второй класс – в случае появления новых научных открытий. Какие бы далекие и фантастические возможности они бы не обещали, эти события должны заноситься в граф. Например, теоретическую возможность применения радио можно было бы поставить в граф, когда в 1887 г. Р. Герц подтвердил экспериментально возможность существования радиоволн. Конечно, такая идея была далекой перспективой, но, по мере появления новых открытий, она бы конкретизировалась, пока не стала ближайшей перспективой (Глушков 1970). А, как мы знаем из истории Российской империи, ее руководство оказалось не готовым к изобретению радиоприемника А. С. Поповым в 1895 г. Определенные успешные попытки использования радио предпринимались в военно-морском флоте, но в целом никто ничего не сделал для промышленного производства радиоприборов (в отличие от Г. Маркони).

И в заключении научной темы Г. М. Доброва за 1969 г., и в методике программного прогнозирования, утвержденной в 1971 г., предполагалось создание единой государственной автоматизированной системы разработки прогнозов научно-технического развития. В проекте ОГАС 1980 г. она получила название АСУНТ (автоматизированная система управления наукой и техникой), а фактическое управление научно-техническим прогрессом должен был осуществлять (ГКНТ) Государственный комитет СССР по науке и технике (см. рис. 2).

Таким образом, вместо прямой связи технических специалистов-прогнозистов с правительством возникали посредники: ГКНТ и Госплан СССР (Отчет по темам 1969: 302; Добров, Глушков и Ершов 1971: 64; Глушков 1974: 124). Согласно направлению стрелок на схеме рис. 2 информацию о научных прогнозах просто нельзя было передать на правительственный уровень, где и принимались реальные решения. Этот пример вполне может быть еще одним аргументом, почему В. М. Глушков не поставил свою подпись на проекте ОГАС 1980 г.

Автор хочет подчеркнуть мысль, что наличие даже устаревающих пятилетних планов было намного лучше, чем отсутствие всякого долгосрочного планирования сегодня. Но именно сопротивление чиновников изменениям государственных структур техническими новшествами и стремление подстраивать АСУ и сети проекта ОГАС под существующие структуры, а также бюрократическое стремление «подмять под себя» проблему тормозили построение ОГАС, препятствовали введению непрерывного научно-технического прогнозирования.

Рис. 2. Структурная схема управления научно-техническим прогрессом в СССР (проект ОГАС).

Выводы

В отличие от стран Запада, где прогнозные методы и привлечение экспертов применяются для отдельных проектов или для национальных программ развития с военным уклоном и определенной засекреченностью (например, в США во время холодной войны), В. М. Глушков предложил научно-техническое прогнозирование развития всей науки в плановой экономике на базе проекта ОГАС.

Прогнозирование развития науки и техники с помощью экспертных методов в динамическом режиме остается актуальной задачей в современном развитии науки, которая является намного более сложной и разветвленной, нежели наука 1970–1980-х.

Современные IT-технологии облегчают задачу научно-технического прогнозирования. Если в 1980-х речь шла о построении сетей и программно-аппаратных решениях, то сегодня вопрос связи уже фактически решен. На современном этапе любое научное учреждение при надлежащем финансировании имеет возможность создать в сети Интернет прогнозный портал, на который привлеченные эксперты могут заносить свои идеи в динамическом режиме. Поступающая информация будет обрабатываться в соответствующем программном обеспечении и будет доступна как организаторам проекта, так и их экспертам. Мониторинг патентов и публикаций тоже может быть облегчен благодаря Интернету при условии расширения доступа к знаниям.

Сегодня необходимо решить четыре задачи:

  1. на основе разработок В. М. Глушкова и Г. М. Доброва разработать современную методику непрерывного прогнозирования;

  2. написать программное обеспечение;

  3. сформулировать перечень проблем для запуска прогнозирования;

  4. собрать команды по выбранным направлениям экспертов.

В дальнейшем организация координирует усилия экспертов и привлекает новых, ведет дополнительные исследования и составляет аналитические материалы для правительства или научных сетевых структур.

Сложность, по сравнению с советским периодом, заключается в том, что в СССР, как в отдельной и закрытой стране, имелся широкий и достаточно полный перечень направлений науки, а также развитая промышленность с полным циклом производства, способная внедрять новейшие разработки. В Украине, в связи с деградацией науки и ликвидацией многих высокотехнологических промышленных предприятий, могут возникнуть трудности даже по набору нужного перечня экспертов приемлемого уровня. Хотя, пока в Украине работает академическая наука, специалистов все еще можно найти. Сами эксперты, вероятно, будут в большинстве случаев уверены, что те или иные открытия/разработки украинской науки можно внедрить лишь в других странах. И только целенаправленное развитие высокотехнологичной промышленности хотя бы в нескольких направлениях может снизить пессимистические настроения. Поэтому будущий проект динамического прогнозирования научно-технического прогресса, скорее всего, будет иметь международный характер.

Источники:

1. Глушков, В., Амосов, Н., Артеменко, И., 1975. Энциклопедия кибернетики : в 2 т. Т. 2. Киев: Глав. ред. Укр. Сов. Энциклопедии.

2. Бестужев-Лада, И., Саркисян, С., Минаев, Э. и Мельнюкова, Е., 1982 Рабочая книга по прогнозированию. Москва: Мысль, 1982.

3.­Разработка методики прогнозирования для целей перспективного планирования научно-исследовательских работ (отчет), 1969. Академия наук УССР. Отделение комплексных проблем науковедения СОПСа УССР Институт кибернетики/ Государственный комитет СМ СССР по науке и технике. Отдел вычислительной техники и систем управления. Научный консультант – академик В. М. Глушков. Научные руководители: д. э. н. Г .М. Добров, к. т. н. Л. П. Смирнов. Ответственные исполнители: д. э. н. Г. М. Добров, к. т. н. Л. П. Смирнов, к.т. н. Л. С. Козачков, к. ф.‑м. н. Е. В. Бруяцкий, инженеры: Ю. В. Ершов, Ю. А. Михеев. Институт кибернетики/ Государственный комитет СМ СССР по науке и технике. Отдел вычислительной техники и систем управления. – 159 с. инв. 139 – Текущий архив ЦИПИН им. Г.М. Доброва НАН Украины.

4.Разработка методики обработки экспертных оценок для перспективного планирования вычислительной техники. Разработка долгосрочного прогноза развития вычислительной техники на период 1970-80 гг. с учетом потребностей народного хозяйства страны (отчеты), 1969. Научный консультант – академик В.М. Глушков. Научный руководитель тем 1: член.-кор. АН УРСР В.С. Михалевич. Научные руководители темы 2: д. э. н. Г. М. Добров, к. т. н. Л. П. Смирнов. Ответственные исполнители: к. ф.‑м. н Е. В. Бруяцкий, Ю. В. Ершов, к. т. н. Л. С. Казачков, Ю. А. Михеев, к. ф.‑м. н. И. К. Цикунов. Академия наук УССР. Отделение комплексных проблем науковедения СОПСа УССР Институт кибернетики. Государственный комитет СМ СССР по науке и технике. Отдел вычислительной техники и систем управления. – 308 с. инв. 139 – Текущий архив ЦИПИН им. Г.М. Доброва НАН Украины.

5. XXIV съезд Коммунистической партии Советского Союза, 1971. Съезд, 24-й. Стенографический отчет. 30 марта — 9 апр. 1971 г. В 2-х т. Т. 2. Москва: Политиздат.

6. Центральный комитет КПСС. Совет Министров КПСС. Постановление КПСС от 12 июля 1979 года № 695 «Об улучшении планирования и усилении воздействия хозяйственного механизма на повышение эффективности производства и качества работы». По адресу: https://drive.google.com/file/d/0B6fH22XxN_aQb2FQaEhkMjJadVU/view

7. Глушков, В., 1970. Прогнозування і керування науковими дослідженнями. (Доповідь на засіданні Президії АН УРСР). 08.01.1970 Тривалість запису – 1:11:44. Прослухати або завантажити.

8. Добров, Г., Глушков, В. и Ершов, Ю., 1971. Методика программного прогнозирования развития науки и техники. Москва: ГКНТ СССР

9. Малицкий, Б., Попович, А., Оноприенко, М., 2008. Обоснование систем научно-технологических и инновационных приоритетов на основе «форсайтных» исследований. Киев: Феникс

10. Закон України «Про пріоритетні напрями розвитку науки і техніки» вiд 11.07.2001 № 2623-III. Доступ за адресою:[link]

11. Глушков, В., 1974. Введение в АСУ. Изд. 2-е, испр. и доп. Киев: Техніка.

12. Михеев, Ю., Лисицин, В. Эскизный проект. Сводный том. Общегосударственная автоматизированная система сбора и обработки информации для учета, планирования и управления народным хозяйством (ОГАС). Государственный комитет СССР по науке и технике. Всесоюзный научно-исследовательский институт проблем организации и управления. Гос. рег. № 75052902. Для служебного пользования Экз. № 00018.

13. Глушкова, В., Жабин, С., 2016. ОГАС В. М. Глушкова. История проекта построения информационного общества. В: Спільне. Доступ за адресою:[link

Notes:

  1. Метод Delphi (назван в честь в Дельфийского оракула) – серия опросов анонимных независимых экспертов, которых организационная группа перед каждым этапом знакомит с обобщенными данными предыдущего, с целью выработки консенсуса.
  2. Program (Project) Evaluation and Review Technique (сокращенно PERT) – метод анализа задач по временному фактору и необходимым ресурсам, необходимых для выполнения проекта. Анализ выполняется математически и графически с построением сетевого графика.

Рекомендовані

Залишити коментар