التحقيق في الوظيفة اللوجستية كقانون لتطوير الصناعة

مرحبا ايها المجتمع العزيز. في هذه المقالة ، أريد أن أشارك جزءًا من ملاحظاتي حول تطوير التكنولوجيا والصناعات.

في دراسة تطوير صناعة معينة ، غالباً ما ألاحظ صورة تطوير مشابهة لمرحلة قبول ما لا مفر منه.

صورة

1. الإنكار


يظهر النموذج الأولي الأول ، وتتمثل وظيفته الرئيسية في إظهار قابلية تشغيل التكنولوجيا الجديدة.

تم رفض التكنولوجيا الجديدة من قبل المجتمع العلمي بالإشارة إلى عدم كفاءتها ، وارتفاع تكلفة التصنيع ، وتعقيد الإدارة ، وما إلى ذلك.

2. الغضب


بعد أن لم يستسلم المبتكرين الجياع ، لكنهم واصلوا بحثهم ، ظهر أول تصميم صناعي يمكن بيعه إذا لم يكن باهظ الثمن بشكل كارثي.
المجتمع العلمي غاضب ويبدأ في اتخاذ تدابير وقائية: تقليل تكلفة تكنولوجياتهم ، وتقليل تكلفة الموارد للتكنولوجيا القديمة ، وزيادة تكلفة الموارد للتكنولوجيا الجديدة ، إلخ.

3. التداول


تبدأ التكنولوجيا الجديدة في الاستحواذ على السوق بأجزاء كبيرة والوقت ليس بعيدًا عندما يستخدم نصف المستهلكين التكنولوجيا الجديدة.
المجتمع العلمي غاضب ويتنهد ويبدأ في المساومة باستخدام التكنولوجيا الجديدة.

4. الاكتئاب


والآن تستخدم الغالبية العظمى التكنولوجيا الجديدة ، في حين أن التكنولوجيا القديمة لا تزال على قيد الحياة ولجأت إلى قطاعات السوق المتناقصة باستمرار.

بين "كبار السن" حالة من الذعر مستمرة. إنهم يدركون أن انهيار التكنولوجيا الخاصة بهم في الأفق بالفعل.

5. القبول.
تم طرد جميع "كبار السن" ، أو تمكنوا من الصمود حتى التقاعد ، أو ذهبوا إلى جانب العدو.
القبول الكامل للهزيمة بالتكنولوجيا القديمة.

ظهرت نتيجة هذه الملاحظات في رأسي صورة تشبه الوظيفة التالية.

صورة

هذا سيني. يمكنك أن تقرأ عنها هنا .

من الأسرة السينية بأكملها ، أنسب طريقة للبحث عنها هي المعادلة اللوجيستية .

المعادلة لها الشكل:

صورة

أين
حيث تصف المعلمة r معدل النمو (التكاثر) ، و K هي القدرة الداعمة للوسط (أي الحد الأقصى لحجم السكان الممكن).

هذه المعادلة هي نموذج لوصف النمو السكاني في ظروف الموارد المحدودة ، أي إذا لم يمت أحد بين السكان وكان كل شيء كافيًا للجميع ، فسوف ينمو بشكل كبير ، لكن وجود عوامل خارجية (الموت والحيوانات المفترسة والموارد المحدودة) يؤدي إلى حقيقة أن النمو السكاني ينحرف عن الأس ويأتي إلى وظيفة لوجستية.

ألا تعتقد أن هذا النموذج مثالي لوصف تاريخ تطور تقنية واحدة؟

لذلك دعونا نبدأ ...


لغرض الدراسة ، اخترت تاريخ السيارات بمحرك احتراق داخلي (ICE). اكتسبت معرفتي حول هذه الصناعة في الجامعة ، ويمكنك أيضًا التعرف على تاريخ هذه التكنولوجيا هنا ، هنا أو هنا .

بالنسبة للقطع في مدرسة مؤقتة ، قبلت التواريخ التالية:

1. عصر الابتكار (الإنكار وبداية الغضب).قام المهندس السويسري فرانسوا إسحاق دي ريفاس بتجارب الغاز المبكر في عام 1806 ، الذي بنى محرك احتراق داخلي يعمل على خليط من الهيدروجين والأكسجين ، والإنكليزي سيمويل براون ، وهو يجرب محركه الذي يعمل بالوقود الهيدروجيني. قام فرس النهر البلجيكي إتيان لينور بمحرك احتراق داخلي بأسطوانة واحدة باستخدام وقود الهيدروجين ، بإجراء اختبار تجريبي من باريس إلى جوينفيل لي بونت في عام 1860 ، يغطي حوالي تسعة كيلومترات في حوالي ثلاث ساعات.

2. ظهور التصميم الصناعي الأول (الغضب والمساومة). تم بناء واحدة من أولى المركبات ذات الدفع الرباعي التي تعمل بالبنزين في بريطانيا في برمنغهام في عام 1895 بواسطة فريدريك ويليام لانشيستر.

3. الاستيلاء على السوق (بداية الاكتئاب).بحلول عام 1927 ، كانت Ford Model T السيارة الأكثر شيوعًا في تلك الحقبة.

4. وفاة المحرك البخاري (التبني). كانت الصناعة تنتج شاحنات بخارية لفترة طويلة - حتى الستينيات. تم استخدام المزارعين بنشاط كبير من قبل المزارعين في الولايات المتحدة الأمريكية وبريطانيا العظمى: هناك 6 أنواع من معدات البخار الزراعية التي عملت في المزارع حتى الخمسينيات.

دعونا نحلل هذه الوظيفة فيما يتعلق بالمعامل K ، الذي ينطوي على معدل نمو ويؤثر على حد النمو السكاني. يصف هذا المعامل إمكانات النمو للتكنولوجيا الجديدة من حيث المبدأ ، أي عند قيم K المنخفضة ، لن تكون التكنولوجيا قادرة على الاستحواذ على السوق بالكامل ، ولكنها ستكون قادرة فقط على استعادة قطاع السوق الذي ستكون فيه أكثر إثارة للاهتمام من التكنولوجيا السابقة.
وكما يتبين من الصيغة، يمكن للقيمة وظيفة لا تتجاوز الحد في K .

صورة

فيما يلي الرسوم البيانية مع r = 1 و K = [0.2 ، 0.4 ، 0.6 ، 0.8 ، 1.0].

صورة

كما نرى ، عند قيم K المنخفضة ، قد تختفي التكنولوجيا تمامًا دون دخول السوق.

من الجدير بالذكر أنه في مرحلة الانتقال من التكنولوجيا الميتة الواضح إلى الأشياء العنيدة غير العادية للغاية تحدث ، لكن هذه قصة مختلفة تمامًا.

نظرًا لأننا لا نرى اليوم سيارات بخارية في الشوارع ، فمن الآمن أن نقول أن K قريبة من 1 .

الآن دعونا نلقي نظرة على معادلة المعامل r. يؤثر على معدل نمو الحصة السوقية ، كما هو في الأس. كلما ارتفعت هذه النسبة ، زادت سرعة استيعاب التكنولوجيا الجديدة للسوق ، أي كل عام ، يجب أن تصبح التكنولوجيا أكثر إثارة للاهتمام لمزيد من الناس لراحتها. إذا كان نمو الاهتمام بالتكنولوجيا منخفضًا ، فستقاتل التكنولوجيا الجديدة لفترة طويلة مع التقنية الحالية للسوق ، حيث ستتمكن من تقديم القليل من "الأشياء الجيدة" للمستهلك كل عام ، وإلا ستلتقط التكنولوجيا على الفور السوق نظرًا لراحتها التي لا يمكن إنكارها.

وفيما يلي الرسوم البيانية بقيمة K = 1 و r = [0.2، 0.4، 0.6، 0.8، 1.0]

صورة

لذا ، لبدء تحليل الصناعة ، سنقبل الافتراضات التالية:

  • نظرًا لأن الوظيفة متماثلة مركزيًا فيما يتعلق بالنقطة (0 ، P0) ، فإن النقطة المرجعية هي 1900 على شكل صفر ؛
  • في عام 1800 ، لـ 1000 سيارة ، عملت واحدة فقط على محرك احتراق داخلي (P (-100) = 0.001) ؛
  • في عام 1900 ، تم تقسيم السوق بالتساوي بين المحركات البخارية ومحركات الاحتراق الداخلي (P0 = 0.5) ؛
  • في عام 1950 ، احتلت آلات ICE السوق بالكامل ، باستثناء القطاعات الصغيرة (P50 = 0.99) ؛
  • في عام 2000 لم تكن هناك محركات بخارية في السوق (P100 = 1.0) ؛
  • معامل K = 1.0

في مثل هذه النسخة المبسطة من الدراسة ، نحتاج إلى العثور على المعامل r نسبة إلى افتراضاتنا.

بعد بعض الحسابات البسيطة ، نجد أن المعامل r يساوي حوالي 0.0935 .

صورة

ما فهمناه في مثل هذا التحليل التقريبي:

  • (K 1) . , .
  • , . , (r 0.0935).
  • , «». , .
  • بناءً على معرفتي بالمحركات الكهربائية ، أعتقد أن قطاع الآلات المتخصصة الثقيلة (الآلات الزراعية ومعدات البناء وما إلى ذلك) سيصبح الحد الأخير من صراع شركة ICE.


تابع: "متى سيركب الجميع السيارات الكهربائية؟" .

أخيرا


شكرًا لك على اهتمامك ، إذا أعجبك هذا النهج ، فيمكنني إبراز الأسئلة التالية في إطار هذه الدراسة:

  • التقدم كنموذج للحيوانات المفترسة ؛
  • منحنى الضجيج كمناظر لمطرقة الماء ؛
  • متى سيركب الجميع السيارات الكهربائية؟
  • متى سيتوقف قانون مور عن العمل؟ متى تنتظر جهاز كمبيوتر الكم ؛
  • أين تبحث عن الابتكار. كيف ولدت الصناعة وكيف تموت ؛
  • تحليل آفاق تطوير التكنولوجيا على أساس البيانات الإحصائية.

All Articles