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

№ 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)

• 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).