Научная статья на тему 'Информационная технология формирования и управления реализацией инновационных проектов'

Информационная технология формирования и управления реализацией инновационных проектов Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

CC BY
427
87
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Комков Н. И., Луговцев К. И., Якунина Н. В.

В статье рассматривается информационная технология формирования, подготовки и управления реализацией инновационных и инвестиционных проектов. Показано, что повышение качества и конкурентоспособности инвестиционных проектов требует введения и оценивания потенциала инновационных решений. Предлагается порядок анализа инновационных проектов с учетом взаимосвязей пяти показателей. Рассмотрены способы согласования инновационных и инвестиционных проектов, а также порядок формирования структуры исполнителей инновационного проекта.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по экономике и бизнесу , автор научной работы — Комков Н. И., Луговцев К. И., Якунина Н. В.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Информационная технология формирования и управления реализацией инновационных проектов»

НАУКА И ТЕХНОЛОГИЯ

Н.И. Комков, К.И. Луговцев, Н.В. Якунина

ИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ ФОРМИРОВАНИЯ И УПРАВЛЕНИЯ РЕАЛИЗАЦИЕЙ ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ

В статье рассматривается информационная технология формирования, подготовки и управления реализацией инновационных и инвестиционных проектов. Показано, что повышение качества и конкурентоспособности инвестиционных проектов требует введения и оценивания потенциала инновационных решений. Предлагается порядок анализа инновационных проектов с учетом взаимосвязей пяти показателей. Рассмотрены способы согласования инновационных и инвестиционных проектов, а также порядок формирования структуры исполнителей инновационного проекта.

Курс на модернизацию и инновационное развитие отечественной экономики, принятый руководством страны, получил поддержку в научной среде, в сфере бизнеса и в обществе. Поддержка проявилась, в частности, в усилении активности научно-технологического прогнозирования на макро- и мезоуровне, проведении многочисленных конференций и семинаров по проблемам инновационного развития и модернизации экономики. Анализ сложившегося к середине первого десятилетия ХХ1 в. отечественного научно-технологического потенциала потребовал разработки стратегии ускоренного перехода к инновационной экономике. Подведение первых итогов реализации основных направлений деятельности Правительства РФ «.. .в сфере науки и инноваций свидетельствует о том, что в период до 2012 г. достигнуто лишь менее трети запланированных показателей» [1].

Причины медленного перехода к инновационной экономике многочисленны и разнообразны: 1) невостребованность инновационных решений отечественной

экономикой; 2) низкая инновационная активность предприятий; 3) частичный распад отечественной инновационной сферы в связи с ликвидацией отраслевой науки;

4) старение научных кадров и недостаточный приток в науку молодых исследователей; 5) недостаток конкурентоспособных инновационных проектов; 6) неготовность многих инновационных решений к освоению.

На результаты инновационного развития мировой экономики негативное влияние оказал глобальный финансовый кризис, при этом обращает на себя внимание противоположное отношение развитых стран и России к инновациям в период кризиса. Так, если крупные компании Германии и США увеличили финансирование НИОКР, то российские предприятия и организации, наоборот - сократили такие затраты. Выбор не инновационных антикризисных мер российскими предприятиями свидетельствует о неразвитости в стране инновационного потенциала и его неготовности к активному участию в преодолении кризисных явлений.

Возможности экономического роста наиболее часто связывают с институциональными проблемами, изменением налоговой нагрузки, ростом инвестиций и др. Известные подходы к анализу и прогнозированию экономического роста с учетом научно-технологического потенциала основаны на математической модели производственной функции, выявлении факторов развития и построении сценариев их взаимодействия. В качестве таких факторов используются гипотезы о сокращении энергоемкости ВВП [2], повышении эффективности основных фондов, изменении структурных пропорций в экономике с целью роста добавленной стоимости на

макроуровне, увеличении масштабов инвестиций, улучшении использования потенциала трудовых ресурсов и др. При построении моделей экономического роста возможности повышения качества инвестиций практически не рассматриваются. Между тем существенное увеличение качества инвестиций может содействовать не только экономическому росту, но и повышению его качества.

На качество инвестиций значительно влияет технология подготовки и выбора инвестиционных проектов. Оценка и выбор инвестиционного проекта в соответствии с методикой [3] осуществляются с позиции финансовых структур, заинтересованных не только в увеличении ожидаемой прибыли от финансовых вложений, но и в более быстрой их отдаче. Нередко два этих показателя противоречат друг другу. Кроме того, в [3] не учитывается уровень потенциала конкурентоспособности создаваемых и модернизированных технологий.

Качество и потенциал конкурентоспособности инвестиционных проектов зависят от уровня инновационных решений, составляющих основу этих проектов. В развитых странах доля инновационной составляющей находится в пределах от 10 до 80% стоимости инвестиционного проекта [2].

Эффективность исследовательских проектов и программ, рассчитанных на десятилетия, в США оценивается с использованием критериев и индикаторов для ежегодного мониторинга и корректировки программ [4]. Для сопоставимости НИОКР, находящихся на разных стадиях полного инновационного цикла, применяются критерии, отражающие три базовых свойства программ:

- соответствие (Conformity) - обоснование важности и необходимости федерального инвестирования программы;

- качество (Q^ity) - обоснование размеров финансирования, необходимых и достаточных для обеспечения необходимого качества НИОКР;

- результативность (Perfomance) - обоснование эффективного использования инвестиций.

Для проектов и программ, ориентированных на промышленное использование, в США применяются дополнительные критерии, позволяющие оценить не только допустимость бюджетного финансирования, но и целесообразность передачи этих НИОКР в частный сектор.

Методической основой для разработки инновационных проектов служат проблемные ситуации и «узкие места» в действующих технологиях, потребности в увеличении (изменении) объемов и (или) качества поставляемых продуктов и предлагаемых услуг на сложившиеся рынки, а также формирование новых рынков и технологий потребления продуктов (услуг). В том случае, когда для решения возникших проблемных ситуаций и устранения возникших (ожидаемых) «узких мест» отсутствуют эффективные хозяйственные решения, принятые в оперативной практике экономических агентов, необходимы новые, инновационные решения. Однако не только проблемы, возникающие в практике функционирования сложившихся экономических систем, требуют инновационных решений. Все чаще потребность в них вызывают экономические, социальные и оборонно-стратегические проблемы.

Под проблемой в системном анализе понимается отсутствие эффективного (с позиций достигнутого технологического прогресса) способа (совокупности знаний и условий их реализации) перехода из исходного, начального состояния в желаемое, конечное, определяемое целью проблемы. Цель проблемы - ожидаемый результат решения проблемы, полностью ее устраняющий, либо уменьшающий ее актуальность. Однако, как показывает практика, попытки полного и немедленного решения проблемы на основе директивно разрабатываемых программ без должного системного, комплексного анализа и поиска соответствующих сложности про-

блем инновационных решений приводят к бесполезной трате финансовых, материальных и трудовых ресурсов.

К числу основных задач технологического развития экономики России в ближайшей и отдаленной перспективе относятся следующие [2]:

- создание современной научно-технической базы для коренной модернизации отечественной экономики и формирования ее прогрессивной структуры, сбалансированной и устойчивой к внешним вызовам и внутренним условиям;

- обеспечение конкурентоспособности отечественной экономики как на внешнем, так и на внутреннем рынке, достаточной для эквивалентного обмена высокотехнологичными товарами и услугами с развитыми странами;

- формирование в целом качественно новой технологической структуры отечественной экономики прогрессивного типа с преобладанием технологий пятого уклада и накоплением потенциала для перехода к шестому технологическому укладу мировой экономики.

Развитие технологий в современных условиях происходит неравномерно. Оно характеризуется чередованием резких «рывков» и «прорывов» в отдельных областях науки с медленным накоплением научных и технических знаний и их последующим воплощением в новых технологиях. Так, быстрое развитие информационных технологий и персональных компьютеров «соседствует» с постепенным накоплением знаний в традиционно консервативных отраслях и добыче ресурсов и их переработке. Однако появление материалов с новыми свойствами постепенно формирует потенциал для революционных изменений в машиностроении и проектировании нового оборудования.

По оценкам [5], технологическое развитие приближается к середине исторически пятого большого цикла (каждый продолжается около 50 лет), который характеризуется: компьютерной революцией; формированием глобальных телекоммуникационных сетей; масштабным распространением Интернет-технологий. Завершение этого цикла ожидается в период 2020-2030 гг., когда развитые страны и большинство развивающихся станут полномасштабными обладателями этих технологий. Их широкое распространение будет содействовать:

- радикальным изменениям в принципах и методах обеспечения экологической безопасности и природоохранной деятельности;

- революционным изменениям технологий в медицине и здравоохранении на основе результатов биоинформатики и генетических методов лечения;

- достижению экономически приемлемого уровня стоимости возобновляемой энергетики, способной снизить зависимость от углеводородных ресурсов;

- повышению уровня комфортности и защищенности жилья для большинства населения.

Потребности в совершенствовании практики формирования инновационных проектов как инструмента превращения инновационных идей и решений в технологии обусловлены следующими причинами:

1) фонды, банки и инвестиционные структуры ощущают недостаток в инновационных проектах;

2) качество (конкурентоспособность) многих инновационных проектов низкое;

3) инновационные проекты имеют длительную продолжительность и высокую стоимость;

4) велики риски и низка результативность инновационных проектов;

5) доля инновационных решений, используемых в инновационных проектах, постоянно возрастает.

Все это требует системной разработки информационной технологии обоснования, подготовки, выбора и управления инновационными проектами, учитывающей как накопленный отечественный опыт, зарубежную практику, так и особенности отечественной экономики в условиях формирующихся рыночных отношений.

Среди перечисленных выше причин несовершенства практики подготовки инновационных проектов, прежде всего, отмечается малое количество предлагаемых к реализации проектов, их высокая стоимость и недостаточная конкурентоспособность. Это частично объясняется недостатком средств у разработчиков проектов и неясностью с выбором заказчика (известная проблема - невосприимчивость экономикой инноваций).

Чтобы снизить остроту этой проблемы предлагается принять другую структуризацию проектов. Поэтапная схема их подготовки приводится на рис. 1. При таком подходе вся совокупность инновационных проектов делится на две последовательно связанные части: инновационные предложения и инновационно-

инвестиционные проекты. Инновационные проекты входят составной частью в инвестиционные проекты. В этом случае финансирование, отбор и управление инновационными проектами должны осуществляться в рамках соответствующего инвестиционного проекта, а финансирование предложений, содержащих новые идеи и решения, производиться отдельно за счет выделения средств для подготовки инновационных проектов. Источниками формирования средств на подготовку инновационных предложений могут быть банки и фонды, государственные и частные компании, бизнесмены и др.

Рис. 1. Поэтапная схема подготовки инновационно-инвестиционных проектов

Современные требования к инновационно-технологическому развитию включают:

- усиление природоохранных требований к промышленности и сельскому хозяйству, переход к массовому использованию малоотходных производств, глубокой переработке ресурсов, переработке промышленных и бытовых отходов; сокращение и утилизацию вредных выбросов промышленных отходов в почву, атмосферу, реки, моря и океаны;

- повышение уровня жизни и социальной защищенности населения в развивающихся и отсталых странах путем создания льготных условий для передачи адаптированных к специфике этих стран технологий, освоенных развитыми странами;

- повышение роли и доступности инфокоммуникационных ресурсов для всех стран на основе использования новых технологий сбора, хранения, мониторинга, обработки и передачи всех видов информации в режиме реального времени;

- возрастание роли социальных наук о человеке, медицины и охраны здоровья населения;

- повышение надежности и комфортности машин и оборудования, управляемых человеком, с учетом экстремальных условий;

- усиление роли международных стандартов и экономического соответствия в организации глобальных производственно-территориальных систем; создание базовых продуктовых платформ в производстве и потреблении по широкому кругу новых направлений технологического развития.

Поэтапная схема обоснования и управления инновационными проектами приведена на рис. 2. Ее отличием от известных схем формирования инновационных проектов является обязательный учет новизны инновационных идей и оценка потенциала конкурентоспособности решений, ожидаемых при выполнении проекта. Кроме того, имеются значительные отличия от существующей практики при подготовке проектов, их выборе, реализации и коррекции первоначально согласованных условий.

Исходным шагом после анализа проблемных ситуаций в технологиях производства и потребления (Этап 1) для обоснования инновационных предложений служат формирование и оценка потенциала инновационных идей (Этап 2), отражающих потенциальный рост масштабов технологий потребления продуктов и услуг. Для оценки индекса новизны инновационной идеи используется показатель, характеризующий отношение ожидаемого увеличения масштабов потребления (снижения потерь) к стоимости реализации этих масштабов.

Поиск инновационных решений по созданию технологий производства ориентируется видом продукции, используемой в установленных ранее технологиях потребления. Для связанной пары «инновационная идея - инновационное решение» определяется индикатор новизны подготовки. Индекс потенциала конкурентоспособности инновационного решения о создании (модернизации) технологии производства [2] определяется как отношение произведения индексов качества потребительских свойств производимой продукции с помощью создаваемой технологии (числитель) к суммарным затратам на создание технологии, ее текущее обслуживание и последующую модернизацию в пределах жизненного цикла технологии (знаменатель).

Заметим, что оценки индекса новизны являются основой для продолжения (или отказа от нее) инновационного проекта. Следующий важный этап подготовки проекта состоит в анализе и оценке потенциала конкурентоспособности инновационных решений (Этап 3).

Объектом оценки конкурентоспособности в данном случае может быть новый, разрабатываемый при выполнении инновационного проекта объект (технология производства), характеристики которого определяются при прогнозировании.

Конкурентное преимущество - наличие предпочтения одного объекта другому по одному, либо нескольким параметрам.

Конкурентное превосходство - наличие преимущества (предпочтения) одного объекта перед другими по всем сравниваемым параметрам.

Сравниваемые объекты оцениваются вектором (множеством) параметров, которые делятся на три группы, характеризующие: 1) назначение объекта; 2) качественные свойства; 3) ценовые (экономические) характеристики [2].

Первая группа показателей } включает условия использования объекта, его производительность (объем выпускаемой продукции, либо оказываемой услуги), условия эксплуатации (используемое сырье) и виды энергии и др.

Вторая группа показателей (^2} отражает качество используемого объекта и включает характеристики надежности, эргономичности и др.

Третья группа (^3} - это стоимостные показатели, к которым относятся цена единичного объекта, ценовые скидки в зависимости от количества приобретаемых

единиц, страны (отрасли)-потребители, капитальные и эксплуатационные затраты при использовании объекта, дополнительные затраты (либо их экономия) (/1,/2,...,/к }, возникающие у других смежных объектов при использовании данного (сравниваемого) объекта и др.

Рис. 2. Поэтапная схема управления инвестиционными проектами

К сравниваемым объектам в соответствии с изложенными выше условиями формирования инновационных проектов будут относиться объекты одного поколения, а так-

же объекты конкуренты, имеющие сходное назначение, т. е. объекты, имеющие одинаковые (с учетом допустимой погрешности) показатели {/1 ,/2}.

Известно, что носителем инновационных технологий являются инновационные проекты, а инвестиционные проекты - носители инвестиционных решений. От их масштабов и качества зависит отдача вложенных инвестиций, а также уровень конкурентоспособности отечественной экономики. Инвестиции, предназначаемые для реализации крупных инновационных решений - сложный и дорогостоящий процесс, требующий синхронизации вклада многих научных результатов и затрат, распределенных по стадиям инновационного цикла. Малоинновационные инвестиционные проекты способны создавать только неконкурентоспособные продукты с коротким жизненным циклом в конкурентной среде.

Многие фонды и инвестиционные компании проблему отбора проектов решают по упрощенной двоичной схеме: «да - нет». При этом ряд проектов, не отвечающих требованиям заказчика, отбрасывается и не учитывается. Чтобы наилучшим образом учесть инновационные решения, содержащиеся в заявках, для заказчиков проектов целесообразен поэтапный подход к анализу и отбору.

Процесс выполнения инновационного проекта (ИП) задается в виде ориентированного графа (сетевой модели) (Этап 4). Особенностью предлагаемого подхода к экономическому анализу инновационных проектов является многомерное описание модели в пространстве пяти показателей: Т - длительность работы, С - стоимость работы, РУ - вероятность успешного завершения работы, Е - технико-экономические параметры события (результаты), Э - экономический эффект (Этап 5). Стоимость в зависимости от длительности работы задается в виде убывающей функции (в затратной плановой экономике эта функция всегда была возрастающей):

С=С(Т). (1)

Естественно построить функцию (1) в виде линейной зависимости:

С=-аї+Ь, (2)

где Ь - стоимость работы (проекта) при нулевой длительности.

Функция (2), используемая для определения вариантов интенсивности работы, с позиций исполнителя справедлива только в точках интервала: ?тт и ?тах. Для упрощения анализа находится среднее значение I = 1 / 2(1тах + Iт1п) , где ?тт, I , ?тах. будут соответствовать разным вариантам интенсивности выполнения работы.

Многовариантное задание интенсивности выполнения работ ИП при построении сетевой модели дается руководителем, если необходимо получить от исполнителей оценки вероятности успешного завершения работы при условии ее выполнения с разной интенсивностью. В этом случае могут быть получены вариантные оценки интенсивности:

С ї Р¥ • С ї Р¥ • С I Рг (3)

тіп ’ тіп ’ тах ’ тах ’ тах ’ тіп V '

Параметры технико-экономического уровня выполняемых работ формируются с учетом полученных ранее оценок потенциала конкурентоспособности и отражаются в характеристиках событий:

Е < Е+1,г є Я; Sr < ^+і,г Є Я,S; (4)

где Я - множество работ; S - множество событий,

Другими словами, характеристики Ег+1 события Sr+1 должны соответствовать (быть не хуже) характеристикам Ег предшествующего Sr события. Сетевая модель формируется таким образом, что условия (4) выполняются для каждого события, принадлежащего S, а невыполнение одного из этих условий означает невозмож-

ность достижения конечной цели, следовательно, процесс выполнения проекта должен быть остановлен.

При наличии значительного количества работ (более 30) для выбора варианта проекта используется двухуровневая модель [6] (Этап 6). Параметрическое решение задачи нижнего уровня позволяет найти значение стоимости ИП { С™11 ,C™n,...,C™n } в зависимости от продолжительности { j^max ,...,j^лх} и за-

данного уровня риска (надежности) { РУзад , Р2Узад ,..., Р[зад }. Поиск варианта интенсивности выполнения проекта состоит в выборе одного из вариантов:

r^rmin т-rmax -рУзадл с^min т-rmax -рУзадл r^min т-rmax -рУзадл (5)

{С1 ,J1 ,.., Р1 },{С2 ,j 2 ,.., Р2 },...,{Ck , jk ,.., Pk }. (5)

Если количество точек при параметрическом анализе сравнительно невелико к < 10, то их выбор в модели верхнего уровня возможен с учетом трех критериев. В том случае, когда ИП проработан достаточно четко и существует возможность оценки ожидаемого дохода (например, чистого дисконтированного дохода - NPV), то в качестве критерия оптимальности целесообразно использовать критерий Гурвица:

Э = РУ Э ++ (1 - РУ )Э—, (6)

где Э+ - ожидаемый доход от реализации ИП, Э- - ожидаемые потери в случае неуспешного выполнения ИП.

В качестве ожидаемого дохода может рассматриваться чистый дисконтированный доход (NPV), а возможные потери в случае невыполнения ИП могут определяться страховой частью ИП, т. е. Э- = (1 — РУ )С .

Для выбора варианта интенсивности выполнения работ при реализации ИП используется механизм стимулирования «ответственного исполнителя», основанный на идеях согласованного управления, предложенных В.Н. Бурковым [7]. Для построения данного механизма стимулирования (Этап 7) использовались следующие зависимости: С=С(Т) - монотонно убывающая по T; Р=Р(С) - возрастающая по С; Р=Р(Т) - возрастающая по Т.

Для стимулирования исполнителей используется выделяемый из общей стоимости объем премирования АС. Допустим, что размер премирования зависит от ожидаемой завершенности, задаваемой самим исполнителем (рис. 3).

>■ АС„

Рис. 3. Зависимость ожидаемой завершенности от уровня материального стимулирования

В случае линейной зависимости ДС = ДС(Р¥) по достижении максимальной ожи-

по-

даемой завершенности Р < 1 величина премирования максимальна ДС = ДС не

Поэтому зависимость Р¥ = Ру (ДС) имеет следующий вид:

мимо нее существует и некоторая минимальная завершенность, которая не премируется.

~>У _ г>¥ ,

тиР = Р1 + [(Р! - Р^п)/ АСтах]ДС,

(7)

(8) (9)

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Естественно предположить, что с увеличением материального стимулирования, с одной стороны, ускоряется ожидаемая завершенность проекта, однако с другой -снижается эффект реализации проекта за счет роста затрат на проект. Математический анализ показывает, что Э = Э(Р¥, ДС) - строго выпуклая функция с единственной точкой максимума.

Результаты анализа функции Э = Э(РГ, ДС) показывают, что повышение уровня материального стимулирования ожидаемого роста завершенности вполне справедливо на отрезке (РШ1п, Рг). Очевидно, что заниженная оценка ожидаемой завершенности по сравнению с ее истинной величиной, заранее известной исполнителю, лишает его определенной части премии. Одновременно в функцию Э = Э(Р¥, С) при условии завышения ожидаемой завершенности по сравнению с реально достижимой вводятся условия снижения премии исполнителю за авантюрную тактику поведения.

Целевые методы управления инновационными проектами направлены на ускоренное перемещение научных результатов по цепочке: от зарождения идеи до ее освоения на предприятии. Эти методы, в частности, позволяют уменьшить задержки в прохождении результатов по цепочке путем заблаговременного выявления и включения в план полного состава необходимых работ, в том числе по своевременному развертыванию экспериментальной базы, подготовке производства (строительству) и т. п. Однако этот аспект целевых методов иногда понимается упрощенно, без учета присущей научным исследованиям и разработкам неопределенности характеристик и результатов.

В практике управления исследованиями и разработками сложились конкретные методы учета неопределенности при принятии решений (Этап 8). Среди них следует отметить, во-первых, многоэтапный процесс принятия решений: часто принимается решение только о проведении работ на ближайшей стадии полного жизненного цикла (например, поисковых исследований или проектирования), а начало последующих работ рассматривается лишь после получения определенных результатов на данной стадии. Во-вторых, характерно дублирование направлений работ, т.е. принимается, одновременно несколько альтернативных путей достижения целей, а выбор из них происходит в ходе выполнения работ по мере уточнения возможных результатов каждого направления.

Эти особенности традиционных систем управления исследованиями и разработками нередко приводят к широко известным отрицательным последствиям: задержкам в передаче научных результатов из-за несвоевременного выполнения необходимых для их дальнейшего использования подготовительных работ; снижения эффективности работ вследствие неоправданного параллелизма и распыления средств. Следовательно, при реализации целевого управления необходимо не устранить отсутствие дублирования и задержек в принятии решений, а обеспечить их оптимальный уровень с учетом присущей исследованиям и разработкам неопределенности.

Предположим, что программа модернизации состоит из двух проектов (инновационного и инвестиционного) и рассматривается задача выбора сроков начала работ по этапам программы. Допустим, что программа создания новой технической системы включает два этапа - проектирование и освоение производства, фиксированная длительность которых может быть определена заранее. Для организации работ по первому этапу предполагаемые инвестиции в освоение результатов инновационного проек-

та существенны определяемые в ходе проектирования параметры системы, которые можно описать вектором X. Работы по второму этапу (подготовка, производство) можно начать, ориентируясь на выбранные предварительно оценки параметров - вектор Х0 и до окончания проектирования, самое раннее за время Т. При формировании программы, объединяющей оба проекта, необходимо выбрать срок начала работ по второму этапу программы (?), измеряемый от наиболее раннего возможного срока их начала.

Такой выбор приводит к задержке в использовании результатов программы на срок t и соответственно к потере экономического эффекта на величину Э(?). Вместе с тем в результате проектирования может оказаться, что уточненные параметры системы образуют вектор X, отличный от Х0. Тогда возникнет необходимость в корректировке уже выполненных работ второго этапа, требующей времени т.

Величина т зависит, во-первых, от того, насколько отличаются реальные параметры X от их предварительных оценок Х0, положенных в основу начатых работ. Во-вторых, от того, какой объем работ второго этапа уже выполнен к моменту окончательного уточнения параметров, т. е. насколько рано начаты работы второго этапа. Таким образом, т = т(^Х0 ,Х). Естественно считать, что при Х=Х0

т(^Х0 ,Х) = 0, при t=T т(Т,Х0 ,Х) = 0, а наибольшие коррективы соответствуют

наиболее раннему началу работ т(0,Х0 ,Х) = тшах(Х0 ,Х) = тахт(^Х0 ,Х).

0<? <т

Коррективы выполненных работ связаны с неопределенными дополнительными затратами С, которые будем считать зависящими только от длительности процесса корректировки, т. е. С=С(т).

Суммарные экономические потери, связанные с выбором срока начала работ по второму этапу (/), определяются по формуле:

/ = Э^ + т(Т, Хс, Х)) + С(т(и Хс, Х)). (10)

Желательно выбрать срок начала работ t (на отрезке [0,Т]) и предварительные оценки параметров Х0 так, чтобы минимизировать дополнительные затраты (/). Трудность задачи заключается в отсутствии информации о реальных параметрах системы Х, которые могут быть получены после проектирования.

Будем считать, что дополнительные затраты линейно зависят от срока корректировки С=С'т, а сам срок корректировки реально зависит от срока начала работ t, отражающего объем работ, выполненных от начала корректировки, т.е.

т = (1 - t/T)ттах(Х0,Х).

Будем также считать, что экономические потери из-за задержки в использовании результатов программы, линейно зависят от времени задержки, т.е. Э=Э’t, где Э ' - годовой экономический эффект использования результатов программы.

В таком случае суммарные экономические потери можно определить по формуле:

/ = t

Э' + С'

Э' -тшах (Х0, Х)

■(Э' +С'Х„ах (ХС Х) (11)

Тогда/Ш1п при любых Х0 и Х достигается на одной из границ отрезка [0,Т], т. е. для данной модели всегда целесообразно либо начать работы по второму этапу как можно раньше (=0), либо отложить их до полного окончания первого этапа программы ^Т). Следовательно, необходимо, учитывая неопределенность Х, осуществить выбор между t=0 и t=T. Предположим, что выбор оценок параметров системы Х0 осуществлен и известна область А возможных значений параметров системы Х. На практике эта область задается дискретным набором типовых вариантов А={Х0, Х],..., Хм], либо вектором ДХ возможных отклонений параметров от средних значений А={Х:Х0-ДХ<Х<Х0+ДХ].

Для крайних вариантов решения t=0 и t=T можно найти наилучшее fpt(t) и наихудшее fes(t) из возможных значений критерия:

fopt (t ) = fpes (T ) = Э ' T, fopt (0) = 0. fpes(0) = (э' + c)maxтmax(xo, X).

XeA

В исследовании операций наиболее распространены два подхода к решению подобных задач - вероятностный и гарантирующий (минимальный). В соответствии с первым из них необходимо задать распределение вероятностей P(X) на множестве возможных характеристик A. Это распределение можно интерпретировать как частоту появления данных значений характеристик у подобных систем, либо как степень уверенности разработчиков в реализации данных значений. Критерием для выбора решения в таком случае служит сравнение математических ожиданий дополнительных затрат при t=0, t=T. В реальных ситуациях построить распределение P(X) очень трудно. Аналоги, следовательно и статистика, для разрабатываемых систем нередко отсутствуют. В то же время разработчики систем не могут дать сколько-нибудь уверенных оценок вероятности различных XeA. Кроме того, не всегда ясно, как интерпретировать математическое ожидание возможных дополнительных затрат, а использование его в качестве критерия не представляется убедительным.

Гарантирующий подход предполагает сравнение возможных решений по наихудшей возможной ситуации, т.е. при наличии хотя бы одного «очень плохого» варианта, такого, что xmax(X0, X )>ТЭ/(Э ' +С) в соответствии с гарантирующим подходом необходимо отложить начало работ по освоению изделия «до полного выяснения обстоятельств» (до конца проектирования). Хотя такой «сверхосторожный» подход вполне допустим, его далеко не всегда придерживаются на практике. Следовательно, гарантирующий подход не является универсальным, необходим более широкий подход, позволяющий учесть определенную степень склонности к риску лица, принимающего решение (ЛПР). Для этого в исследовании операций используется критерий Гурвица -выпуклая комбинация пессимистической и оптимистической оценок:

f = afopt + (1 - a) fpes, 0 < а < 1.

При этом остается открытым вопрос о том, каким образом определить предпочтения лица (а), отвечающего за данную конкретную программу, и можно ли вообще выбрать а безотносительно к конкретным значениям fp!S, fopt. Если этого сделать нельзя, то, возможно, сведения об а являются излишними или, по крайней мере, вспомогательной информацией, и ЛПР необходимо представлять для сравнения сами интервалы \fpis, fopt].

Теоретические и методические основы формирования структур управления компаниями, предприятиями, технологиями, программами и проектами активно разрабатывались на протяжении всего XX в. При этом технологические и производственные процессы, а также взаимосвязи между ними последовательно усложнялись.

На протяжении XX-начала XXI в. рынки продукции, их разнообразие и масштабы стали более подвижными, сократилась продолжительность жизненного цикла товаров, количество конкурентов на этих рынках непредсказуемо изменялось, а стратегии их поведения стали менее предсказуемыми. Более динамично стали происходить процессы перетока капитала из отрасли в отрасль, участились случаи слияний и поглощений, обострилась конкуренция за интеллектуальные ресурсы и квалифицированные кадры. Эти изменения, трансформировались в интернационализацию и глобализацию бизнеса, ограничили масштабы применения негибких форм организации.

Представленные в \5] методические основы организационных структур управления позволяют выбирать структуры организации производственных и инноваци-

онно-производственных процессов на содержательном, качественном уровне. Выбор лучшего варианта в таком случае осуществляется путем последовательного сравнения на основе: 1) анализа и обобщения опыта применения аналогичных структур в сходных ситуациях и 2) выявления признаков соответствия позитивных и негативных свойств каждого типа структур особенностям рассматриваемого множества инновационных проектов.

В работе [6] предложены математические модели и решающие правила выбора лучшего варианта структуры, инновационного проекта, которые реализуемы в условиях, значительно упрощающих реальные.

На Этапе 9 рассматривается количественный анализ вариантов организационных структур при нижеследующих исходных условиях.

1. Задана сетевая модель 0=0(и, 5) процесса реализации инновационного проекта, где и - множество работ, изображаемых дугами, а 5 - множество событий, результатов работ, изображаемых вершинами.

2. Каждая игеи работа характеризуется принятой в рамках поиска общего оптимального решения интенсивностью выполнения; с точки зрения формирования структуры коллективов исполнителей следует выделить дискретное множество векторов затрат труда исполнителей на всем рассматриваемом временном интервале [0,7] выполнения проекта (рис. 4):

Уи, є и ,¥£,...,С},?ає [0,Т]:

(12)

где ^, ..., и- номера временных отрезков на интервале [0,7], - вектор затрат

труда исполнителей п-й специализации на интервале.

3. Существует множество вариантов {к} коллективов исполнителей работ.

4. Каждый коллектив к/е {к} имеет определенную численность исполнителей, отличающихся специализацией. Разный уровень квалификации одной и той же специализации можно учесть при расширении состава специализаций. Это позволяет ввести количественную оценку свойств исполнителей в виде дискретного множества векторов трудоемкости, распределенных по интервалам планового периода:

кі є{к}:Щ,И%,...,^;-},ґа є[0,Т]

и

(13)

где Ж/а - вектор трудоемкости исполнителей/-го коллектива 1-й специализации на 4 плановом интервале (1 - множество номеров специализаций исполнителей/-го коллектива).

Рис. 4. Распределение коллективов исполнителей по работам сетевой модели инновационного проекта

Для успешного выполнения инновационных проектов, как правило, требуется его сопровождение со стороны исполнителей вплоть до освоения новшества в производстве. Для этого должен сохраняться базовый коллектив исполнителей. Состав и численность исполнителей базового коллектива могут быть различными. При

этом при значительной численности базового коллектива на некоторых временных интервалах его численность будет избыточна. Поэтому необходимо из возможных вариантов базовых коллективов выбрать такой, при котором суммарная численность по проекту была минимальной.

Предположим, что задано множество базовых коллективов {к}, упорядоченных по численности исполнителей, которая в данном случае рассматривается как суммарная величина затрат труда, т. е.:

ку e{k}: = minXIQj,ta e [0,T], (14)

"a

i=1 j=1 I l I l

rt,

kj e{k}: W2 = minXXCfVh -ЦCft,ta e [0,T], (15)

f=1 h=1 i=1 j=1

kj, e{k}: W = min£ Xcv:;-... - X X C/ff - XXC,^-,ta e[0,T], (16)

s=1 g=1 f=1 h=1 i=1 j=1

где Ci - стоимость затрат труда i-й специализации.

При поиске (15) используется следующее решающее правило: для определения k1 трудоемкости на t1, t2, ..., tT находится такая работа Upe{U}, которая требует минимальной стоимости затрат труда самой невысокой квалификации, необходимых для выполнения некоторой работы Upe {U}; затем при формировании k2e {k} находится такое минимальное стоимостное приращение затрат труда по сравнению с k1, которое позволяет выполнять другую работу Ube{U}, Up>Ub и т. д., пока не окажется, что для самой «трудозатратной» работы Ube{U} найден базовый коллектив исполнителей, обозначенный в (15) как km.

Далее определяются оценки стоимости затрат труда соисполнителей на всем отрезке [0,T] при использовании в качестве базового (k1) коллектива:

W1 = W1 + AW, (17)

где

AW =1ЦС^а- W‘a . (18)

Аналогично оцениваются стоимость затрат труда для k2, ... ,km, т. е. определяются Wj, W2,..., Wm. Затем исходя из этих оценок подбирается такой базовый коллектив, для которого суммарная стоимость затрат труда будет минимальной:

Wq = mink,W2, , Wm }. (19)

Данное решающее правило позволяет на каждом плановом интервале увеличивать либо сокращать численность привлекаемых соисполнителей, оставляя неиз-

менным состав выбранного базового коллектива kn.

При реализации проекта и возможных корректив первоначально согласованных условий (Этап 10) его выполнения создается страховой фонд. Его величина определяется, как:

ССтр=аР)С. (20)

Исполнителю на выполнение r-й работы выдается согласованная сумма за вычетом страховой части R • Cr. В том случае, когда исполнитель неспособен выполнить работу в согласованных объемах, он может запросить дополнительно необходимую сумму из страхового фонда в пределах (1 - PV )Cr. Выделенная дополнительная сумма вычитается из причитающейся ему премии за противодействие риску.

Если запрашиваемая величина дополнительных затрат превышает страховую сумму по данной работе, а ожидаемая длительность которой увеличивает согласованную или приводит к снижению технико-экономического уровня и потенциала конкурентоспособности, то необходимо скорректировать согласованные ранее показатели С, Т и Э. Для этого выполняются заново все этапы, начиная с первого (см. рис. 2).

При получении скорректированных оценок стоимости, длительности, ожидаемой завершенности технико-экономического уровня и экономического эффекта необходимо рассмотреть вопрос о целесообразности продолжения незавершенной части ИП, либо его прекращения. Для этого сравнивается экономический эффект при дополнительном финансировании проекта с возможными прямыми потерями при отказе от дальнейшего выполнения проекта и величиной упущенной выгоды при отказе от реализации проекта. Для сравнения используется один из известных методов многокритериальной оптимизации.

Литература

1. Стратегия инновационного развития Российской Федерации до 2020 года. М.: Минэкономразвития, 2010.

2. Прогнозирование перспектив технологической модернизации экономики России. М.: МАКС-Пресс, 2010.

3. Методика оценки экономической эффективности инвестиционных проектов. М.: Экономика, 2000.

4. Луговцев К.И. Основные подходы к анализу и повышению эффективности инновационных проектов в промышленно развитых странах // Научно-практический журнал «Модернизация, инновации, развитие». 2011. № 5.

5. Комков Н.И. Закономерности научно-технологического развития и их использование при прогнозировании //Научно-практический журнал «Модернизация, инновации, развитие». 2010. № 3.

6. Комков Н.И. Модели программно-целевого управления научно-технического развития. М.: Наука, 1981.

7. Бурков В.Н. Теория активных систем и совершенствование хозяйственного механизма. М.: Наука, 1994.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.