CC BY
30
УДК 658
ФОРМИРОВАНИЕ ОРГАНИЗАЦИОННОЙ СТРУКТУРЫ КОНТРОЛЛИНГА ИННОВАЦИЙ ПРИБОРОСТРОИТЕЛЬНОГО ПРЕДПРИЯТИЯ
Офицеров А.В., аспирант филиала ФГБОУ ВО «Национальный исследовательский университет «МЭИ» в г. Смоленске, e-mail: ofitse-
В статье предложена структурно-информационная модель контроллинга инновационных проектов приборостроительных предприятий, которая ориентирована на поддержку принятия решения по выбору конкретных инструментов управления. Данная модель строится на основе применения разработанных методик, ориентированных на повышение оперативности и снижения затрат ресурсов различных типов при реализации этапов с помощью нечетких продукционных правил, и процедуры формирования организационной структуры контроллинга инноваций по средствам использования сформированных схем позиционирования службы контроллинга и отдельных контроллеров в системе управления приборостроительным предприятием. Применение данных методик и процедуры позволяет не только оптимизировать длительность инновационных проектов и их затраты, но и способствует повышению эффективность проект-менеджмента в приборостроении, что становится возможным благодаря совершенствованию информационного обеспечения инновационной деятельности в целом.
Ключевые слова: управление проектами, инновации, контроллинг, организационные структуры, поддержка принятия решений.
DEVELOPMENT OF THE ORGANIZATIONAL STRUCTURE OF CONTROLLING OF INNOVATION IN THE INSTRUMENT-MAKING ENTERPRISE
Ofitserov A., the post-graduate student, FSEI HE «National Research University «MPEI», Smolenskbranch, e-mail: [email protected]
The article proposes a structural information model of controlling innovative projects of instrument-making enterprises. It is focused on supporting decision-making in the selection of specific management tools. The model includes developed methods for optimizing the duration and costs of an innovative project using production rules and the procedure for developing an organizational structure for controlling innovation.This procedure is based on the proposed positioning schemes for the controlling service and individual controllers in the control system of the instrument-making enterprise. Using these methods and procedures allows to optimize the duration of innovative projects and their costs and contributes to improving the efficiency ofproject management in instrument engineering. This is made possible by improving the information support of innovation activities in general.
Keywords:project management, innovation, controlling, organizational structures, decision support.
Являясь одной из наиболее наукоемких отраслей промышленности, приборостроение формирует основу инновационного потенциала российской экономики в целом. В этой связи научное приборостроение, которое предполагает широкое внедрение инноваций различных типов на всех этапах от разработки до производства и сервисного обслуживания продукции, может рассматриваться в качестве важнейшего направления разрабатываемых государственных программ развития отечественной промышленности
Предприятия вида экономической деятельности «производство электрооборудования, электронного и оптического оборудования», к которым относятся приборостроительные предприятия РФ, демонстрировали снижение индекса производства с 118,9 % в 2010 году до 99 % в 2016 году. При этом удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров предприятиями указанного вида экономической деятельность увеличился с10% в 2010 году до 15,6% в 2016году (в среднем по промышленности данный показатель составляет 8,4 %). По ряду ассортиментных групп наблюдаемый уровень конкурентоспособности отечественной приборостроительной продукции не позволяет обеспечить устойчивое положение указанных предприятий на отечественных и зарубежных рынках. Так, например, доля импортной продукции радиоэлектронной промышленности в 2014 году на российском рынке практически по всем позициям составила более 80%.
Очевидно, что для обеспечения конкурентоспособности отечественных предприятий приборостроения важнейшей задачей является повышение эффективности инновационных процессов на основе использования современных организационных механизмов и инструментов проектного управления инновациями [1,4,7]. Учитывая многообразие существующих механизмов, которые могут использоваться при управлении инновационными проектами, а также с учетом особенностей приборостроительных, предприятий возрастает роль систем поддержки принятия решений на реализации основных принципов контроллинга инновационных процессов [12,13].При использовании инструментов контроллинга инновационных процессов приборостроительных предприятий необходимо учитывать следующие особенности:
- необходимость адаптации организационной структуры контроллинга инновационной деятельности к изменяющимся факторам внутренней и внешней среды с учетом различных вариантов позиционирования контроллеров в структуре предприятия в целом.
- отсутствие в ряде случаев статистической информации, которая характеризует длительность каждого из этапов инновационного проекта и используемые для их реализации ресурсы, что приводит к возникновению неопределенности при определении сроков реализации проекта в целом
- существенное влияние характеристик результатов реализации предыдущих этапов инновационного проекта на его последующие этапы.
Данные особенности должны быть учтены при реализации таких основных задач контроллинга инновационных процессов как поддержка принятия решений по распределению ресурсов на инновации, оптимизации длительности выполнения, как отдельных этапов, так и всего инновационного проекта в целом, а также создание организационных структур контроллинга инновационной деятельности.
В тоже время, несмотря на большое число публикаций, посвященных вопросам использования контроллинга в процессе поддержки принятия решений при управлении инновациям в промышленности, указанные выше особенности инновационных проектов в приборостроении в достаточной степени отражение не нашли [3,5]. Сказанное приводит к возникновению проблемы, обусловленной с одной стороны необходимостью повышения эффективности инновационных процессов в приборостроении с использованием контроллинга [6], а с другой стороны недостаточной эффективностью известных инструментов контроллинга, связанной с неполным учетом указанных особенностей инновационных процессов в приборостроении[14]. Таким образом, разработка и совершенствование инструментов контроллинга инновационных процессов в приборостроении является актуальной научной задачей, решение которой имеет важное значение для повышения экономической эффективности функционирования отечественного машиностроительного комплекса в целом.
В результате проведенного анализа было установлено, что в настоящее время активно развиваются инструменты контроллинга инновационных проектов на основе нечеткой логики для решения задач с нечеткими ресурсами [2,11], а при управлении оптимизацией времени выполнения всего инновационного процесса применяют логико-временные отношения[9, 16,17]. Совместное использование данных подходов для определения времени выполнения каждого из этапов ИП, должно обеспечить учет всех выявленных особенностей
инновационного процесса и возможность эффективного управления им [10,15]. На рис. 1 представлена структурно-информационная модель контроллинга инновационных проектов.
Одно из центральных мест в данной модели занимает разрабатываемая информационная система, которая использует алгоритмы, основанные на нечеткой логике и логико-временных отношениях. Как видно из рис. 1, информационная система использует на входе всю имеющуюся информацию о проекте. На основании заложенного математического аппарата и разработанной базы знаний вырабатываются предложения и передаются в блок логического вывода. Блок объяснений служит для передачи по средствам соответствующего интерфейса рекомендаций по принятию решений отвечающему за это лицу.
Под каждое принятое при управлении инновационным проектом решение выделяются соответствующие ресурсы {С.}, при этом количество каждого из них ограничено. Под влиянием некоторых
внешних или внутренних факторов (К) эти ограничения могут изменяться в большую или меньшую сторону. После выполнения очеред-иой стадии ИП происходит фиксация его выходных характеристик,
!ХП
которые на рис. 1 представлены множеством 1 г] (¡=1..п,]=1..6), и
временных интервалов (1=1..п^'=1..6). Они накапливаются и сравниваются с запланированными, после чего передаются в систему, для разработки дальнейших рекомендаций, а также непосредственно на этап принятия других управленческих решений.
На рис. 1 отдельно вынесено расписание выполнения этапов инновационного проекта с нечеткими временными интервалами каждой из них, а также назначенными ресурсами и полученными результатами, где X. представляет собой множество характеристик (результатов), которые описывают некоторый этап выполнения инновационного проекта. Данные результаты должны быть достигнуты в определенный момент времени t ,. В случае, когда запланированные
Рисунок 1 - Структурно-информационная модель контроллинга инновационных проектов
значения характеристик одного из множеств меняются, это влечет за собой изменение и временного интервала, который может, как увеличиться (^ ), так и сократиться (; .) относительно запланированного (¿р/). Также на данном рисунке видно, что инновационный процесс в значительной мере подвержен влиянию, как внутренних, так и внешних факторов, таких как политические, экономические, технологические, международные и социально-культурные факторы.
Кроме этого разработанная информационная система вырабатывает рекомендации по формированию организационной структуры контроллинга. В целом данная информационная система является эффективным инструментом, который позволяет принимать верные решения, ответственным за это лица, при управлении инновационным процессов.
Процесс оптимизации длительности и затрат инновационного проекта в данной системе осуществляется на основе разработанных алгоритмов. Основной задачей алгоритма, ориентированного на минимизацию длительности каждого из этапов и всего проекта в целом, является нахождение минимального времени выполнения проекта при ограниченном объеме ресурсов:
шт(Т, (Щ)) ^ < С ,
щ шах ас
щ={t ь ^ е},
где Т1 — длительность выполнения этапа /(/= 1,.. ,,Ь— номер этапа ) ИП, /- номер этапа от 1 до , Щ—работа этапа /, Щ*- оптимальная
длительность работы на этапе /, ь - время начала работы. (г= 1,.,№-
номер работы)на этапе /, е - время окончания работыгна этапе /, С — совокупные затраты, связанные с обеспечением этапа/необходимыми для его реализации ресурсами , С — максимально допустимые затраты, связанные с обеспечением этапа/необходимыми ресурсами, которые могут быть произведены предприятием.
При этом затраты по каждому этапу представляют собой сумму затрат, связанных с обеспечением отдельного этапа инновационного проекта всеми необходимыми типами ресурсов:
с=1C
C = (сА,..., О,
где С/.- затраты, связанные с обеспечением .-ой работы на этапе /, всеминеобходимыми ресурсами, Ок — затраты, связанные с обеспечением г-ой работы этапа/ ресурсом А—го типа(к=1,..,К).
Сам алгоритм решения поставленной задачи можно представить в виде следующей последовательности действий:
1. Формируется множество щ,содержащее работы, перед которыми нет ни одной другой работы. Полагаем, что Кк(т)= Кк, Vт, к=1..К, где К—- имеющийся у организации объем к-ого ресурса, к=1.. .К.
2. Выбирается работу Щ
3. Просматриваются характеристики Хк для каждого ресурса.
4. Проводится оценка каждого ресурса на основании продукционных правил:
(г)= <А; Р; X,М>
где г- индивидуальный номер продукции, А - класс ситуаций, в котором может быть использована данная структура, Р - условие активизации продукции, Х_ Д Кк - ядро продукции, где прогнозируется количество ресурсов исходя из его характеристик с определенной степенью вероятности, N — постусловие продукционного правила.
5. Осуществляется реализация работы.
6. Определяется время окончания предыдущей работы Щ 1
'Ь = Шах('Ь + Р
г |(],1)еЩ
г"
Если перед Щнет ни одной работы, тогда ь =0
7. Проверяется наличие необходимого количества ресурса к для выполнения работы Щ. Поочередно по каждому ресурсу, необходимому для реализации работы Щ, оценивается остаток, который доступен на данный момент времен. При условии, что имеются ресурсы, количества которых недостаточно, определяется момент времени tt , когда произойдет освобождение требуемого количества каждого из видов ресурсов.
8. Рассчитываются затраты всех видов затрат:
К
C < C
После этого происходит проверка условия — -. В случае, если затраты превышают допустимый уровень определяется момент времени t, когда они будет удовлетворяться данное неравенство.
9. Производится сравнение ^и tc и определяется, какой из моментов наступает позже.
10. Время начала реализации работы W. переносится в наиболее
поздний момент времени th = tt или th = tc
11. Происходит начало выполнения работы Щна интервале
времени [tb ,+p)
12. Занимаются ресурсы для выполнения работы WRt(T)= Rt(T)
r т , + p,) ' Ik'
13. Завершается выполнение работы W. , которая соответственно исключается ее из множества W, высвобождая при этом ресурс Rk(T)= R(t) + r,t
14. Добавление во множество W всех последователей работы W, для которых все предшествующие работы выполнены.
15. Проверка наличия работ во множестве W, то есть выполнение условия W ^^. При условии наличия таких работ осуществляется переход к пункту 2, в противном случае алгоритм заканчивается.
Алгоритм ориентированный на минимизацию затрат, связанных с реализацией инновационного процесса с учетом временных ограничений аналогичен описанному выше. Принципиальные отличия начинаются с шестого пункта:
6. Обеспечение работы W, необходимый объемом ресурсов
r,t .
N
7. Определяются затраты ,k . В начале происходит суммирование всех видов затрат, связанных с обеспечением работы Шна этапе/t- ым типом ресурса:
Ck =±c\
t=1
8. На основании продукционных правил прогнозируется время выполнения работы T .
r wort
Cl р
(I)= <A; P; Csum — T t; N>, Cl
где sum t - ядро продукции, отвечающее за прогнозирование времени выполнения работы в зависимости от имеющегося количества ресурсов с определенной степенью вероятности.
9. Сравнивается прогнозируемое время работы с допустимым
.Производится суммирование
CL =1 c
временем ее выполнения work
T ^ T®c
work work
В случае если условие выполняется, то осуществляется переход к следующему пункту, начиная с которого данный алгоритм становится аналогичным рассмотренному ранее. В противном случае происходит возвращение к пункту 6, где происходит увеличение количества ресурса на A r
Предложенные алгоритмы строятся на основе алгоритма LS (List Scheduling). Главным отличием в данном случае является использование нечетких продукционных правил при принятии решений по управлению проектами приборостроительного предприятия при распределении имеющихся ресурсов у организации в зависимости от результатов каждого этапа. Это в свою очередь позволяет минимизировать время выполнения как самих стадий ИП, так и всего проекта в целом.
Формирование же организационной структуры контроллинга инноваций на приборостроительном предприятии осуществляется на основе разработано методики, которая основывается на результатах анализа отклонений фактических значений показателей оценки эффективности выполнения этапов инновационного проекта от плановых показателей, отличающейся применением предлагаемых схем позиционирования службы контроллинга и отдельного контроллера в рамках системы управления приборостроительного предприятия.
На практике при управлении инновационными проектами предприятия используют чаще всего либо функциональную, либо проектную организационную структуры. С учетом различных вариантов позиционирования контроллеров в них, можно выделить четыре варианта организационных структур. Первая строится на базе вертикального подчинения контроллеров в функциональной оргструктуре. В данном случае главный контроллер выполняет
i=i
k=1
Рисунок 2 - Вертикальное позиционирование конроллеров
Рисунок 3- Функциональное позиционирование контроллеров
функции совещательного органа при топ менеджменте. Его заместитель (заместители) осуществляют поддержку принятия решений по управлению функциональными подразделениями. Для управления проектами также выделяют одного или несколько контроллеров, который подчиняется заместителю главного контроллера (рис. 2)
Другой вариант позиционирования конроллеров - это функциональный. Здесь также главный контроллер выполняет функции совещательного органа при топ менеджменте. В каждом функциональном подразделении работает контроллер, обеспечивая поддержку принятия решений в специализированных областях управления предприятия (маркетинг, логистика и т.д. ) рис. 3.
Что касается проектной организационной структуры, то в данном случае главный контроллер выполняет функции совещательного органа при топ менеджменте как и в предыдущих двух случаях, а в рабочую группу каждого проекта входит контроллер. Разновидностью является проектно-групповая структура, в соответствии с которой контроллер может осуществлять поддержку принятия решений несколькими (обычно взаимосвязанными) проектами (рис. 4)
В качестве смешанного варианта позиционирования конрол-
леров может выступать проектно-функциональный подход, где главный контроллер выполняет функции совещательного органа при топ менеджменте, а для каждой функциональной области и для каждого проекта (группы проектов) вводятся должности контроллеров (рис. 5)
С точки зрения функциональных обязанностей и полномочий контроллеров, можно выделить совещательную и исполнительскую структуры контроллинга. В первом случае контроллеры выполняют совещательные функции по поддержке принятия решения при выборе инструментов решения задач по управлению реализацией различными стадиями инновационного проекта, а также способов измерения показателей их результативности.При реализации исполнительской структуры контроллинга контроллеры в рамках функциональной сферы своей деятельности реализуют управленческо-распорядительные функции по использованию тех или иных инструментов при управлении проектами и исполнителями различного уровня.
Таким образом, все представленные на рисунках 2-5 модели организационных структур в зависимости от функциональных
Рисунок 4 - Проектное позиционирование контроллеров
Рисунок 5 - Проектно-функциональное позиционирование контроллеров
обязанностей и полномочий контроллеров можно представить еще инновационному проекту с учетом их зависимости от воздействия
внешних и внутренних факторов.
Таблица 2 - Распределение моделей организационных структур
в двух вариантах (табл.1.)
Таблица 1 - Модели организационных структур контроллинга инноваций
Позиционирование контроллеров в организационной структуре Функциональных обязанностей и полномочий
Совещательная Исполнительская
Вертикальное позиционирование Модель 1.1 Модель 1.2
Функциональное позиционирование Модель 2.1 Модель 2.2
Проектное позиционирование Модель 3.1 Модель 3.2
Проектно-функциональное позиционирование Модель 4.1 Модель 4.2
№ п/п Время t Характеристики Xi Ресурсы^ Модель
1 + + + Модель 4.2
2 + + - Модель 2.2
3 + - + Модель 3.2
4 + - - Модель 1.2
5 - + + Модель 4.1
6 - + - Модель 2.1
7 - - + Модель 3.1
8 - - - Модель 1.1
Выработка конкретных рекомендаций по формированию организационной структуры контроллинга инноваций осуществляется на основе описанных ранее алгоритмов и степени влияния факторов неопределенности, в процессе оценки влияния которых выбирается одна из двух групп моделей организационных структур: исполнительская или совещательная. Окончательный выбор модели происходит при выполнении одной из двух других описанных ранее алгоритмов, ориентированных на принятие управленческих решений на основании полученных результатов по трем основным направлениям: время ({), характеристики этапа (X) и ресурсы (Д.). В табл.2 представлено распределение моделей организационных структур в зависимости от степени важности каждого из направлений по всему
В таблице 2 символ «+» означает, что данный показатель является важным для инновационного проекта, а «-» - важность показателя не столь высока. В графическом виде таблица может быть представлена в виде дерева решений, как показано на рис. 6.
Таким образом рассматриваемая система позволяет вырабатывать не только управленческие решения, связанных с определением оптимальных времени выполнения инновационного проекта и затрат, связанных с обеспечением его всеми необходимыми ресурсами, но также на основе этих данных формирует организационные структуры контроллинга инноваций на приборостроительном предприятии. Это в свою очередь позволяет повысить эффективность проект-менеджмента в приборостроении по средствам совершенствования информационного обеспечения инновационной деятельности в целом.
Рисунок 6 - Дерево решения при определении модели организационной структуры контроллинга
Литература:
1.Дли М.И., Гавриленко Н.И., Какатунова Т.В. Открытые инновации как основа ускорения регионального инновационного процесса // Вестник Международного института экономики и права. 2011. № 1 (2). С. 50-52.
2.Дли М.И., Гимаров В.В., Глушко С.И. Алгоритмы поддержки принятия решений по управлению инфраструктурными проектами на основе моделей муравьиных колоний//Вестник Саратовского государственного технического университета. 2012. Т. 1. № 2 (64). С. 423-427.
3. Дли М.И., Гимаров В.В., Максимкин М.В.Возможности использования иерархических мультиагентных моделей на различных этапах инновационного процесса // Транспортное дело России. 2014. № 4. С. 106-108.
4. Дли М.И., Заенчковский А.Э. Особенности управления инновационной деятельностью в региональных научно-промышленных комплексах // Путеводитель предпринимателя. 2015. № 27. С. 179-187.
5. Дли М.И., Какатунова Т.В. Трехуровневая нечеткая когнитивная модель для анализа процессов инновационного развития региона // Прикладная информатика. 2013. № 1 (43). С. 005-010.
6. Дли М.И., Какатунова Т.В., Халин В.Г. Саморазвивающаяся виртуальная инфраструктура поддержки инноваций в региональных промышленных комплексах // Журнал правовых и экономических исследований. 2015. № 4. С. 79-82.
7. Дли М.И., Куксин Р.П., Багузова О.В.Модель выбора стратегии инновационного развития металлургического предприятия// Вестник образования и развития науки Российской академии естественных наук. 2011. № 4. С. 66-68.
8. Дли М.И., Стоянова О.В., Белозерский А.Ю. Модель оценки траекторий для управления проектами в сфере наукоемкой промышленной продукции // Прикладная информатика. 2015. Т. 10. № 6. С. 105-117.
9. Дли М.И., Стоянова О.В., Васицына А.И.Возможности использования временных логик для управления сложными про-
ектами // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2011. № 8. С. 48-52.
10. Дли М.И., Стоянова О.В. Способы представления экспертных данных в системах поддержки принятия решений по управлению сложными проектами // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2016. № 7. С. 21-28.
11. Гимаров В.В., Глушко С.И., Дли М.И.Применение алгоритмов муравьиных колонии при управлении сложными проектами// Транспортное дело России. 2012. № 4. С. 107-109.
12. Ковалев М.А., Дли М.И.Многоуровневая система показателей инновационного потенциала станкостроительного предприятия // Энергетика, информатика, инновации — 2015. Сборник трудов V Международной научно-технической конференции. г. Смоленске. 2015. С. 170-173.
13. Мешалкин В.П., Дли М.И., Какатунова Т.В. Анализ эффективности инновационной деятельности региональных промышленных комплексов северо-западного федерального округа России // Север и рынок: формирование экономического порядка. 2013. Т. 4. № 35. С. 66.
14. Мешалкин В.П., Какатунова Т.В., Дли М.И. Влияние рисков информатизации на инновационную деятельность в региональных промышленных комплексах // Транспортное дело России. 2011. № 4. С. 66-68.
15.Стоянова О.В., Дли М.И., Белозерский А.Ю. Модели представления данных сложных производственных проектов в автоматизированных информационных системах промышленных предприятий // Программные продукты и системы. 2015. № 4. С. 210-218.
16. Стоянова О.В., Дли М.И., Васицына А.И. Анализ современных подходов к решению задачи построения моделей сложных проектов // Вестник Саратовского государственного технического университета. 2012. Т. 1. № 2 (64). С. 374-378.
17. Стоянова О.В., Дли М.И. Информационно-аналитическая система управления производственными проектами машиностроения в условиях неопределенности // Программные продукты и системы. 2015. № 3. С. 49-56.
