Научная статья на тему 'Информационные модели и автоматизированные процедуры для управления инновациями'

Информационные модели и автоматизированные процедуры для управления инновациями Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

CC BY
210
33
Читать
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Журнал
Прикладная информатика
ВАК
RSCI
Область наук
Ключевые слова
ИННОВАЦИЯ / INNOVATION / ИНФОРМАЦИОННЫЙ ПОДХОД / INFORMATIONAL APPROACH / МОДЕЛЬ / MODEL / СТЕПЕНЬ ЦЕЛЕСООТВЕТСТВИЯ / СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ / COMPARATIVE ANALYSIS / MEETING THE GOALS

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Волкова В. Н., Логинова А. В.

Предлагаются модели для сравнительного анализа инноваций, основанные на применении информационного подхода А. А. Денисова. Модели позволяют оценивать значимость инноваций с учетом их влияния на достижение целей организации и вероятности их реализации, анализировать развитие внедрения инноваций во времени и с учетом их взаимного влияния.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по экономике и бизнесу , автор научной работы — Волкова В. Н., Логинова А. В.

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

Information models and automated procedures for innovation management

The models for comparative analysis of innovation based on the use of information approach A. A. Denisov are proposed. The models may be used for evaluating the innovation effects regarding their impact on the achievement of the organization’s goals and feasability issues as well as for analyzing innovations development over time and taking into account their mutual influence.

Текст научной работы на тему «Информационные модели и автоматизированные процедуры для управления инновациями»

№ 5 (47) 2013

В. Н. Волкова, докт. экон. наук, профессор Санкт-Петербургского государственного политехнического университета

А. В. Логинова, канд. экон. наук, доцент Санкт-Петербургского государственного политехнического университета

информационные модели и автоматизированные процедуры для управления инновациями1

В ряде работ признано, что основы теории инноваций заложены российским ученым-экономистом Н. Д. Кондратьевым, который взаимоувязал волны появления различных изобретений и инноваций с переходом к новому циклу развития мира. В то же время теоретическое осмысление понятия «инновация» и сущности инновационных процессов началось в первые годы XX в.

введение

Термин innovation, как известно, ввел в начале XX в. австрийский экономист И. Шумпетер, описавший инновационный процесс с экономической точки зрения и определивший инновацию как «любое возможное изменение, происходящее вследствие использования новых или усовершенствованных решений технического, технологического, организационного характера в процессах производства, снабжения, сбыта продукции и т. п.» [7].

В Российской Федерации задачи централизованного управления нововведениями в развитии общества были поставлены с начала возникновения социалистического государства — план ГОЭЛРО, Госплан СССР. На внедрение инноваций в управлении экономикой была ориентирована реформа планирования и управления народным хозяйством Советского Союза, осуществленная в 1965-1970 гг., известная как косыгинская реформа (по имени ее инициа-

1 Исследование выполнено при финансовой поддержке РГНФ проекта № 12-02-00247 «Управление и оценка эффективности инновационного развития социально-экономических систем».

тора председателя Совета Министров СССР А. Н. Косыгина). Затем в 1980-е гг. на июньском Пленуме (1988 г.) обсуждалась проблема внедрения инноваций, ориентированная на интенсификацию развития предприятий и организаций и экономики в целом. Термин «инновация» к этому времени уже известен, но в нашей стране принят термин «нововведения» [5] и «мероприятия научно-технического прогресса».

Существует несколько определений понятия «инновация». Ряд ученых пытаются анализировать смысловые различия терминов «инновация» и «нововведение». Но в большинстве работ данные понятия считаются синонимичными, и в настоящее время используются оба термина. Иногда предлагается инновациями называть только принципиально новые изделия техники, технологии, защищенные патентами, а вводимые в организациях новшества, известные ранее, называть нововведениями. Но для называния последних принят также термин «открытые инновации».

компоненты, влияющие на внедрение инноваций

На основе обзора определений понятий «инновация» и «нововведение» можно фор-

№ 5 (47) 2013

мализованно представить компоненты, которые нужно учитывать, выбирая вариант инновации в конкретных условиях, в виде кортежа:

INN = < Z, V, SF, N, F>,

где Z ::= <цель или результат> ::= повышение эффективности системы | новое качество | создание добавленной стоимости | переход на новый функциональный уровень | новая ценность для потребителя | востребованность рынком | возможность коммерческой реализации;

V ::= <виды ИНН > ::= <технические | технологические | новые виды продукции и услуг (в том числе образовательных) | новые формы организации производства и труда | новые формы снабжения, обслуживания и управления | новый вид бизнеса | новый вид товара | создание или расширение рынка сбыта;

SF ::= <сферы внедрения>::= научные исследования | производство | управление | социальная сфера | сфера культуры | сфера нужд потребителя;

N =::<степень новизны>::= научно-техническая новизна | проявление творческой деятельности | достижение целевой эффективности;

F:: = <формы>::= открытия | изобретения | патенты научные подходы принципы | понятия | рационализаторские предложения | товарные знаки | ноу-хау.

При внедрении инноваций (ИНН) или нововведений (НВВ) для конкретных организаций возникает задача определения приоритетности, очередности их внедрения. Нужно выбрать первоочередные и, получив с их помощью дополнительные средства, постепенно расширять внедрение инноваций. При оценке ИНН необходимо учитывать разнородные внешние и собственные факторы, в условиях которых функционирует и развивается конкретная организация. При этом очевидно, что социальный и даже экономический эффекты не всегда могут быть выражены в денежном исчислении. Трудности

оценки эффективности организационных ИНН связаны также с тем, что большинство из них не имеют аналогов и предыстории развития, а, следовательно, для них характерно отсутствие статистических данных, необходимых для проведения традиционных расчетов экономической эффективности. Кроме того, нововведения, как правило, вступают в противоречие со стремлением получить как можно больший доход в короткие сроки. В этих условиях особое внимание следует уделять обоснованию влияния ИНН на реализацию перспективных целей предприятия, сравнительной оценке влияния на цели разных ИНН.

И, наконец, следует иметь в виду, что часто ИНН носят длительный характер, причем одновременно могут внедряться несколько ИНН. В связи с этим возникает необходимость управления ходом внедрения ИНН, что связано с их промежуточной оценкой и разработкой на этой основе рекомендаций о целесообразности продолжения или прекращения их экспериментального внедрения, перераспределении выделенных на их реализацию финансовых ресурсов. Это требует сопоставления друг с другом не только разных оценок, но и оценок одного и того же ИНН на разных этапах его развития, а их, в свою очередь, — с аналогичными оценками других ИНН, внедряемых одновременно.

Рассмотренные особенности ИНН и трудности оценки их эффективности инициировали разработку моделей организации сложных экспертиз, в основу которых положен информационный подход А. А. Денисова [3].

Модели организации сложных экспертиз, основанных на применении информационного подхода а. а. денисова

Применение информационных моделей 1-го вида, основанных на оценке степени влияния ИНН на реализацию целей предприятия (организации) в анализируемый пе-

s 00

I §

S

со эй

15

№ 5 (47) 2013

Подцели

p ,

Инновации

Рис. 1. Оценки степени целесоответствия р' инноваций и вероятности их использования q

риод развития, в соответствии с информационным подходом, для оценки каждого НВВ вводятся оценки степени целесоответствия (т. е. вероятности достижения цели) р' и вероятности использования q( и вычисляется потенциал (значимость) Н1 нововведения:

| Н(= -ql log (1 - р('), (1)

Ц где р' — вероятность достижения цели при

! использовании нововведения; здесь шен-

* ноновская вероятность недостижения цели

| (энтропия) р1 заменяется на сопряженную

! (1 - р'); qi — вероятность использования

Ц конкретного ИНН при реализации, дости-

<5 жении соответствующей подцели (рис. 1). ^

И

|| При этом вероятность достижения цели

Ц (подцели) оценивает тот, кто предлагает ин-

& новацию, а вероятность реализации может

га представлять собой комплексный критерий,

;§ учитывающий мнение лиц, принимающих ре-

^ шение о выборе ИНН, наличие площадей,

I помещений, финансовых и кадровых ресур-

I сов и т. д.

£ Используя характеристики р', q и Н, мож-

^ но получить сравнительные оценки влияния

| ИНН и их комплексов на достижение подце-

§ лей, этих подцелей — на достижение под-

<ц целей вышестоящего уровня и т. д. до гло-

| бальной цели, и подобно методу решающих

Ц матриц заменить трудную оценку влияния

I ИНН на конечную (глобальную) цель поша-

.Ц говой оценкой более «мелких» неопреде-

Ц ленностей.

Вычислим совокупное влияние нововведений определенной группы (например, объединяемых общей подцелью):

Н = 1од(1- р1'). (2)

i=1

Вычисление Н на основе оценок р' и q¡ обеспечивает предлагаемому подходу некоторые преимущества по сравнению с методом решающих матриц [6] и оценками методики ПАТТЕРН [4]: упрощается получение обобщенных оценок влияния комплексов НВВ или подцелей, так как Н, измеряемые в битах, можно просто суммировать, а при обработке вероятностных оценок приходится применять более сложные процедуры; появляется возможность не только оценивать степень (вероятность) р' влияния I-го НВВ на реализацию целей, но и учитывать вероятность q¡ использования этого НВВ в конкретных условиях в текущий период (что в ряде ситуаций может быть оценено и на основе статистических исследований).

В рассмотренном примере предполагалось, что эксперты дают оценки р' и р' на основе только им понятных критериев. В то же время желательно уточнить критерии оценки. Тогда нужно определить экспертов (или группы экспертов) по разным критериям и провести более сложную экспертизу, получая оценки с точки зрения соответствующего критерия, а затем обобщить их. Идея оценки (на примере оценки новых

№ 5 (47) 2013

Подцели

Критерии

ИНН

1. Повышение имиджа

К1. Увеличение доходности на 25%

ИНН1

рк , ^¡к

К2. Расширение рынка сбыта на 50%

ИНН2

3. Мировое лидерство

К3. Снижение издержек на 25%

ИННт

I

§

во <

Й*

ва эй ва

Рис. 2. Оценки инноваций с учетом нескольких критериев

видов продукции) с учетом разных критериев приведена на рис. 2.

При работе экспертов с такой моделью следует выделять пути оценки степени влияния рк' 1-го НВП по к-му критерию на¡-ю подцель и вероятность qjki реализации такой оценки.

Для обеспечения такого представления эксперту путей оценки ркк' и qjkJ удобно использовать автоматизированную диалоговую процедуру, обеспечивающую комбинирование НВП, критериев и подцелей на основе теоретико-множественной процедуры «размещения с повторениями».

Обобщенная оценка возможна на основе суммирования потенциалов, полученных по разным критериям, если они дополняют друг друга и допустима процедура получения аддитивной оценки. Но если критерии противоречивы, т. е. могут влиять, например, как на расширение сбыта продукции, так и на сужение рынка сбыта, то можно представить результаты оценки лицам, принимающим решения, в виде гистограмм, при сопоставлении которых можно выявить согласованные или противоречивые оценки и принимать решение с учетом компромиссов.

В то же время рассмотренный способ использования информационных оценок еще не решает всех проблем сравнительной оценки ИНН в процессе их внедрения, и, кроме того, остается необходимость получения экспертных оценок р¡- на текущий

момент, что всегда вызывает затруднения у экспертов, им легче давать прогнозные оценки степени влияния ИНН на некоторую перспективу. Поэтому целесообразно дополнить рассмотренный способ оценки информационной моделью 2-го вида.

Такие модели основаны на анализе проектов ИНН в течение определенного начального периода их проектирования (внедрения, развития) путем сопоставления изменения информационных оценок во времени. В модели используется два способа измерения Н

1) через вероятность р/ (1);

2) посредством детерминированных характеристик воспринимаемой информации:

• в статике в какой-то момент внедрения ИНН (принимая среднеарифметическое усреднение, т. е. у = 1):

Н1 = и1/п1;

(3)

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

• с учетом процесса внедрения ИНН и его динамики:

Н! = иД + т dJi/dt + Ц d2Jj/ df, (3а)

где применительно к данному приложению при вычислении J¡ = А/АД- А можно интерпретировать как информацию об анализируемых ИНН (количество изделий или объем реализуемой продукции нового вида, число подразделений, внедряющих новую технику,

17

№ 5 (47) 2013

I §

со

I I

I

I

I

о &

§

0

!

1

Е

со <0

! §

€ <и

и

0

и

1 I

технологию, число внедряемых единиц новой техники и т. д).; ДА,- характеризует, с какой степенью точности нужно учитывать А1 в конкретных условиях (например, с точностью до единиц, десятков или сотен новых изделий, до тысяч или сотен тысяч рублей при оценке объема реализуемой продукции, до единиц или десятков подразделений, внедряющих ИНН и т. д.), т. е. с помощью ДА, задаются единицы измерения, которые могут быть различными; п ц — объем понятия об ИНН, необходимый для получения потенциала Н1 при выбранном ДА, (Гц можно интерпретировать, например, как охват данным ИНН соответствующей подцели); dJj/dt — скорость внедрения ИНН (т. е. количество ИНН данного вида, внедряемое в единицу времени); т, — минимальное время внедрения ИНН (с учетом выбранного ДА,); d2J■Jf — ускорение, приращение скорости внедрения ИНН; — характеристика ригидности системы, сопротивляемости внедрению ИНН В (Ц может быть посчитана как величина, обратная отношению разности скоростей внедрения ИНН В к промежутку времени между ними, т. е. она интересна в случае процесса массового внедрения ИНН).

Использование двух способов определения Н, позволяет при известном (вычисленном через р') Н1 и измеренном J¡ вычислить

r¡ = Jl/Нl.

(4)

Тогда, оценив прогнозную р1к на конец этапа внедрения НВВ, что специалисту сделать легче, чем давать оценки р/ на текущий момент при контроле хода внедрения ИНН, можно вычислить Нкк и п , а затем по оценкам значений критериев (прямых или косвенных характеристик состояния внедрения ИНН) определить Jjt в различные моменты времени (начальный, текущий) и вычислить значения

Н »= J ,/п.

я" ч

(5)

суммировать, получать обобщенные оценки комплексов ИНН, вычислять относительную значимость отдельных ИНН этих комплексов, т. е. оперировать Н, выраженными в универсальных относительных единицах или битах, как стоимостными оценками.

При этом если удается ориентировочно оценить ожидаемую эффективность от внедрения ИНН в стоимостных единицах (что неизбежно делается при выделении средств для их экспериментального внедрения), то оценки Нп помогают распределять средства на отдельные ИНН В, принимать решения о перераспределении средств в процессе внедрения с учетом его хода.

При оценке ИНН может быть использовано несколько критериев для каждого из них. В этом случае оценка Н к, полученная с помощью прогнозной оценки р1к, делится между этими критериями пропорционально qjkr,, она в данном случае может характеризовать степень влияния соответствующего критерия (показателя), с помощью которого оценивается ход внедрения ИНН, а далее для каждого из критериев определяются значения п ц и Н ¡.

Рассмотрим далее информационные модели, учитывающие взаимное влияние ИНН. Они могут быть описаны следующим образом (на примере трех ИНН):

Н1 =f (Н1Ь Н12' НД Н2 = 1" (Н21, Н22, Н2зХ

Н3 = f (Н3^ Н23, Н33).

(6)

для этих моментов времени по всем сопоставляемым ИНН, которые затем можно

Приведенная совокупность выражений (6), отражающая взаимозависимость всех элементов информационной модели, для данного приложения может быть интерпретирована следующим образом: Н1, Н2, Н3 — значимость (сущность) 1-го, 2-го, 3-го ИНН; Н11, Н22, Н33 — собственная значимость (ценность) 1-го, 2-го и 3-го ИНН, соответственно; Нц (, ф ¡) — изменение значимости ,-й ИНН при наличии влияния на его значимость ¡-го ИНН.

18

№ 5 (47) 2013

Изменение ценности Нч может иметь отрицательное и положительное значение. Зависимости (6) могут быть заменены линейными уравнениями, в которых изменения нужно подставлять с соответствующими положительными или отрицательными знаками. При этом значимость ИНН можно измерить детерминировано и с использованием вероятностных оценок. При детерминированном способе можно принимать разные усреднения. Выбрав простейшее из них, представленное формулой (3), имеем:

Н1 = J1 /п11 + и2 /п12 + из /п13,

Н2 = и1 /п21 + J2 /п22 + и3 /п23, (7)

Н3 = /П31 + и2 /П32 + и3 /П33.

Соотношения (7) позволяют поставить оптимизационную задачу определения значимости ИНН: фиксируя все остальные Н, кроме выбранного для анализа, можно записать их в виде ограничений, а выбранное соотношение превратить в целевую функцию, добиваясь его максимизации (или минимизации).

Можно учесть и динамику рынка, которая описывается моделями типа (3а), учитывающими процесс внедрения ИНН и динамику его изменения во времени t. Основой таких моделей будет выражение общего вида, где т — число ИНН:

Нт = J1/nm1 + и2 /Пт2 + ■■■+ ит/Птт + Tm1dJ1dt + + Т^г, /dt +■.. + Ттт dJm/dt + Lm1d2J1 /dt2 +

+ % /dt2 +■ + Цтт dгJгJdtг. (8)

Обратим внимание на тот факт, что все результаты (в том числе и при постановке на основе информационных моделей оптимизационных задач), получаются в относительных единицах или в битах (при статистическом измерении Н). Можно использовать и другую логарифмическую шкалу — десятичные или восьмеричные логарифмы (в последнем случае информация и Н будет измеряться в байтах). Такие результаты можно исполь-

зовать только для сопоставительного ана- | лиза. Но если зафиксировать цену хотя бы £ одного товара в рублях, то несложно пере- ^ вести все информационные оценки Н в руб- ^ ли (составив соответствующие пропорции). §

Методы организации сложных экспертиз | на основе применения информационных <§ оценок имеют ряд преимуществ по срав- ^ нению с методом решающих матриц [6] и оценками, предложенными в методике ПАТТЕРН [4]:

• обеспечивают возможность учета в обобщенной оценке не только степени (вероятности) влияния р/ ИНН или компоненты проекта, ИНН на реализацию целей (подцелей, требований), но и вероятности qj использования оцениваемой ИНН в конкретных условиях;

• основаны на использовании оценок р' единичных экспертов (которые более компетентны в оценке предлагаемой ими ИНН по сравнению с другими), оценки qj лиц, принимающих решение о выборе ИНН (в том числе, с учетом возможности их реализации), и объединении этих оценок в единую;

• облегчают вычисление обобщенной оценки: при преобразовании оценки р1 в логарифмическую оценку Н она получается простым суммированием;

• позволяют получать обобщенную оценку из оценок, полученных по разнородным критериям;

• позволяют организовать управление экспериментальным внедрением одновременно нескольких нововведений, оценивая изменения их вклада в реализацию целей во времени и с учетом динамики внедрения ИНН, хода развития проекта ИНН, при этом требуют от эксперта дать оценку степени целесоответствия не на текущий момент, а прогнозную оценку рк (что он может сделать более объективно);

• при оценке развития ИНН во времени позволяют поставить в соответствие оценке р1 некоторые привычные для управленческих работников показатели (в форме Jjt) и оценить с их помощью долю управляемого эффекта;

-ч ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА

№ 5 (47) 2013 ' -

• позволяют оценивать ИНН с учетом их взаимного влияния.

Для реализации рассмотренных моделей разработаны соответствующие автоматизированные диалоговые процедуры, алгоритмы и информационные технологии работы с которыми приведены в работе [2].

Практическая реализация рассмотренных информационных моделей трудоемка, посильна для крупных предприятий при определении производственной программы в новых условиях рыночной экономики, когда необходимо заботиться о реализации продукции, чтобы получить доход и средства для развития производства, но практически неосуществима для малых фирм.

Для помощи им целесообразно при администрациях города, района создавать соответствующие консультативные центры, ^ которые осуществляли бы формирование банков данных о потребностях и производило мой продукции региона, определяли бы де-| фицитные товары и предоставляли возмож-* ность желающим принять решения о созда-| нии предприятия (с использованием своих | технических средств, баз данных и про-Ц граммного обеспечения информационного ц моделирования), формировать и анализиро-з вать модели для определения дефицитных || товаров, из которых они могли бы выбрать Ц вид производимой продукции. & Такие консультативные центры могли бы га оказывать помощь и администрации в про-;§ ведении инвестиционной политики и опре-^ деленного регулирования процессов созда-| ния и развития предприятий на своей терри-| тории. Эти центры создавали бы также базы £ данных нормативно-правовой документации ^ и оказывали соответствующую консульта-| тивную помощь предприятиям в определе-§ нии своих юридических прав.

<и £

§ Заключение

И

Л Результаты, полученные на основе ис-§ пользования информационных моделей, Ц можно применять при принятии решений

о выборе товара (продукции, услуг), о целесообразности уменьшения выпуска товаров, для реализации которых ситуация на рынке неблагоприятна, или, напротив, — о необходимости оперативно увеличивать выпуск продукции, если ситуация на рынке благоприятна для ее реализации. При сопоставлении результатов моделирования в относительных или логарифмических единицах удобно применять графическое представление результатов в виде гистограмм. Использование информационных моделей и реализующих их автоматизированных диалоговых процедур обеспечивает возможность управления выбором и ходом внедрения ИНН.

Список литературы

1. Волкова В. Н., Денисов А. А. Теория систем и системный анализ: учебник. М.: Юрайт, 2013. — 616 с.

2. Волкова В. Н., Денисов А. А. Методы организации сложных экспертиз. СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2010. — 128 с.

3. Денисов А. А. Современные проблемы системного анализа: Информационные основы. СПб.: изд-во Политехнического университета, 2005. — 295 с.

4. Лопухин М. М. ПАТТЕРН — метод планирования и прогнозирования научных работ. М.: Сов. радио, 1971. — 160 с.

5. Нововведения в организациях: Труды семинара. М., 1983.

6. Поспелов Г. С., Вен В. П., Солодов В. М., Шаф-ранский В. В., ЭрлихА. П. Проблема программно-целевого планирования и управления. М.: Наука, 1980. — 440 с.

7. Шумпетер Й. Теория экономического развития. М.: Прогресс, 1982. — 455 с. («The Theory of Economic Development», 1934).

8. Татарова А. В. Моделирование процессов развития социально-экономических систем: традиционные концепции и информационный подход А. А. Денисова // Прикладная информатика. 2011. № 3 (33).

9. Терентьев Н. Е. Риски инновационного развития и повышение конкурентоспособности компании // Современная конкуренция. 2008. № 3 (9).

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.