CC BY
164
так и качественных оценок, позволяющий принять обоснованное решение о выборе наиболее предпочтительного варианта. Такая модель принятия решения учитывает множественные измерения информации в анализе, что является мощной и необходимой характеристикой любой стратегической оценки.
Проблема отбора НИОКР-проектов играет важную функцию во многих организациях. Обзор научной литературы по данной проблематике показывает, что существуют три основные группы проблем, связанных с отбором НИОКР-проекта: 1) необходимость соотнести критерии отбора с корпоративными стратегиями; 2) необходимость рассмотрения качественных преимуществ и рисков потенциальных проектов; 3) необходимость согласования и интеграции потребности и желания различных заинтересованных сторон.
1. Соотнесение критериев выбора корпоративной стратегии: в течение 1980-х и начале 1990-х гг. компании осознали стратегическую важность внутрикорпоративного анализа и повышения конкурентоспособности. Таким же образом многие компании начинают рассматривать их НИОКР-проекты в качестве конкурентного инструмента стратегического управления [8]. Для обеспечения эффективного принятия решений стратегии управления и планирования НИОКР-проектами должны быть привязаны к корпоративной стратегии. Для многих организаций НИОКР представляет собой основную часть инвестиций. Неправильные решения могут привести к бесцельной растрате значительных ресурсов и привести к утрате стратегического положения на рынке [15].
2. Анализ качественных выгод и рисков: слишком часто отбор НИОКР-проектов производится исключительно на основе финансовых критериев, таких как чистая приведенная стоимость (NPV) и внутренняя норма доходности (IRR). Хотя указанные критерии и являются важными, но если решения о выборе НИОКР-проекта принимаются на стратегическом уровне, то необходим учет и других критериев, не так легко поддающихся количественной оценке (например, доля рынка и корпоративный имидж тоже должны учитываться при проведении анализа). НИОКР-проекты имеют многогранный характер и несут риск неудачи, и решения должны учитывать и стратегические и комплексные действия по управлению портфелем НИОКР-проектов [15]. Одним из ключевых вопросов, связанных с отбором НИОКР-проектов, является степень количественной оценки релевантных (относящихся к рассматриваемой проблеме) факторов [9]. Это связано с тем, что НИОКР-проекты часто представляют собой долгосрочную деятельность, результат имеет вероятностный характер, они являются дорогостоящими и во многих случаях требуют специфического управления.
3. Согласование и интеграция потребностей и желаний разных заинтересованных сторон: решения по отбору НИОКР-проектов оказывают влияние на все предприятие, и поэтому должны проходить сравнение по критерию положительного эффекта для всего предприятия. Таким образом, решения по выбору НИОКР-проекта не должны быть сделаны в отдельности или основаны исключительно на том, что является, как кажется, наиболее важным для организации [20]. Эффект от НИОКР проектов трудно измерить отдельно от других видов функциональной деятельности, таких, например, как производство и маркетинг [15]. Кроме того, успех многих проектов зависит от понимания на всех звеньях управления необходимости НИОКР-деятельности и сотрудничества на всех направлениях деятельности предприятия. Исключение хотя бы одного из направлений деятельности из процесса принятия решений может иметь пагубный эффект для предприятия. Вместе с тем следует иметь в виду, что включение их в процесс рассмотрения увеличивает сложность и трудность, так как иногда противоречащие друг другу программы и задачи все-таки должны каким-то образом быть рассмотрены и проанализированы [19].
Другие факторы также усложняют процесс принятия решений. Часто, особенно в ситуациях выбора портфеля НИОКР-проектов, различные НИОКР-проекты должны сопоставляться с различными последствиями. При этом может происходить частичное совпадение элементов, синергии и другие взаимодействия проектов, которые необходимо принимать во внимание. НИОКР-проекты часто инициируются и отстаиваются по принципу «снизу - вверх», принципу, при котором инженеры и ученые предлагают проекты, которые являются технической инновацией, однако финансовые или стратегические преимущества такой инновации могут быть не рассмотрены.
В практической и научной литературе предлагается ряд моделей и методов отбора НИОКР-проектов, обзоры многих из которых можно найти в работах Бейкера и Фрееланда [4], Мартино
[17], Хенриксена и Трейнора [11]. В их работах рассматриваются подходы, которые используют такие критерии и методы как скоринговые модели, математические модели программирования и многокритериальные подходов. Даже с учетом количества предлагаемых моделей проблема выбора НИОКР-проектов является весьма сложной, в связи с чем только немногие модели получили широкое распространение.
Так, Либераторе и Тит [14] провели эмпирическое исследование по оценке использования количественных методов для управления НИОКР-проектами. Они обнаружили, что большинство организаций с НИОКР-проектам используют один или несколько традиционных финансовых методов определения доходности проекта, часто в сочетании с другими методами. Математические методы программирования, такие как методы линейного и целочисленного программирования, обычно не используются в промышленности, в основном из-за разнообразия типов проектов, ресурсов и используемых критериев. В работах этих исследователей также описывается, что многие руководители не считают, что существующие методы отбора проектов повышают качество принимаемых ими решений. Эти данные подтверждаются и другими исследователями (см., например, [1], [5], [7], [9], [16]). Среди недостатков, выявленных Бэйкером и Фриландом, можно выделить следующие [4]:
1) некорректный учет нескольких, часто взаимосвязанных, критериев;
2) некорректный анализ проектных взаимосвязей с точки зрения, как ценностного вклада, так и использования ресурсов;
3) неправильный учет риска и неопределенности;
4) неспособность распознавать и учитывать неденежные аспекты;
5) представление менеджеров при выполнении НИОКР о излишней трудности моделей оценки для понимания и использования.
Эти и другие недостатки указывают на необходимость дальнейшего изучения альтернативных моделей. Рассмотрим процессы аналитической иерархии и процессы аналитической сети как подходы, которые помогут исправить многие из указанных недостатков.
Процесс аналитической иерархии (АНР) для структурирования и анализа принимаемых решений был впервые введен Т. Саати [23]. АНР позволяет сравнивать несколько комплексных вопросов, которые оказывают влияние на общую цель, с важностью каждого вопроса относительно его влияния на решение проблемы. Харкер и Варгас [10, с. 1383] описывают это таким образом, что «АНР обеспечивает общие рамки, которые предназначены, чтобы учитывать интуитивные, рациональные и иррациональные факторы, когда принимаются многоцелевые, многокритериальные и многосторонние решения в условиях определенности и без таковой для любого числа альтернатив». Одновременно с тем, что АНР являются концептуально простым подходом в использовании, он также надёжен в поддержке принятия решения даже с учетом сложности практических проблем [21]. Подход АНР моделирует рамки для принятия решений, что предполагает однонаправленные иерархические отношений между уровнями принятия решений. Верхний элемент иерархии (вершина) является общей целью для всех элементов модели. Иерархия декомпозируется на атрибуты более низкого уровня до того момента, при котором не будут выполняться критерии для принятия управленческого решения. Иерархия является одним из видов системы, где на одну группу объектов оказывает влияние другая. Многочисленные варианты прикладного использования данного подхода были широко описаны в литературе с момента опубликования подхода аналитической иерархии Т. Саати в 1976 году.
Процесс сетевой аналитики А№ является общей формой подхода АНР [18]. В то время как подход АНР для принятия решений моделирует рамки, в которых предполагаются однонаправленные иерархические отношения между уровнями принятия решения, подход А№ позволяет создавать более сложные взаимосвязи между уровнями решения и атрибутами. Как правило, в АНР верхний элемент иерархии является общей целью для всех элементов модели, а затем производится декомпозиция атрибутов до уровня выполнения конкретных управленческих решений. Подход А№ не требует такой строго иерархической структуры. Двусторонние стрелки (или дуги) представляют собой взаимозависимости между атрибутами и уровнями, или если указан один и тот же уровень анализа, представляют собой петельные (обратные) дуги. Направления дуг означают зависимости. Дуги исходят из атрибута к другим атрибутам, которые могут оказывать на него влияние. Относительная важность или сила воздействия на данный элемент измеряется по шкале от-
ношений, схожей с той, что используется в подходе AHP. Вектор приоритета может быть определен лицом, принимающим решение, напрямую через установления количественного весового значения, однако это может привести к понижению значимости получаемой модели, так как часть процесса декомпозиции иерархии состоит в обеспечении лучшего определения атрибутов более высокого уровня. Подход ANP способен обрабатывать взаимозависимости между элементами путем получения композитного веса путем составления «суперматрицы». Саати [21] объясняет понятие «суперматрицы», как альтернативную параллель цепному процессу Маркова. Рассмотрим детально создание «суперматрицы».
Экономисты Ли и Ким [12], [13] использовали подход ANP для облегчения выбора НИОКР-проекта, усложненного в связи с необходимостью рассмотрения вопроса взаимозависимости между критериями и потенциальными проектами. Данный подход также успешно используется для выбора различных вариантов проекта в гибком производственном процессе [18].
Однако приведенное ими прикладное использование ANP не относится напрямую к сфере исследований и разработок, и НИОКР в частности. Применение ANP в НИОКР является относительно новым направлением, в рамках которого работают несколько исследователей, которые описывают успешное использования AHP в этой среде. Либераторе [15] описывает использование AHP в сочетании с анализом затрат и доходов и целочисленным программированием для отбора проектов и распределения ресурсов. Иерархия решений разрабатывается, используя идею «будущее предприятия» в качестве цели верхнего уровня. Для поддержания этого существует несколько уровней связей между этой целью и критериями для принятия индивидуальных решений, а сами проекты оцениваются, используя веса, разработанные под выбранные критерии. Вместо использования простых подходов финансирования в нисходящем порядке приоритетов или выделения средств пропорционально нормированным приоритетам Либераторе использует дихотомическое (0-1) целочисленное программирование, максимизирующее общий приоритет над всеми проектами, финансируемыми с учетом бюджетных и других ограничений.
Бреннер [6] представляет применение подхода AHP для приоритезации проектов. Его модель включает в анализ стратегические факторы, фактор «клиент/рынок», продуктовые факторы, корпоративные и конкурентные факторы. В рамках этих категорий разрабатываются и «взвешиваются» конкретные критерии. Проекты
затем сравнивается с критериями рейтинга для отбора проектов и формирования портфеля. Локетт и др. [16] применили AHP к выбору НИОКР-портфеля в фармацевтической промышленности. В работах этих авторов описывается, что одно из главных преимуществ подхода AHP состоит в том, что он позволяет участникам исследовать их собственные предпочтения и сравнить их с предпочтениями других, тем самым помогая достигнуть консенсуса, которое приходит от понимания процесса принятия решений и переменных. Алиди [2] обсуждает использование подхода AHP как подхода для поддержки принятия решения, включающего качественные и количественные аспекты для измерения начальной жизнеспособности промышленных объектов. Как и другие вышеприведенные авторы, он описывает, что одним из преимуществ AHP являются его простота в использовании, интуитивность и достижение консенсуса. Подход на основе процесса аналитической иерархии все чаще применяется на практике, чему способствует коммерческое программное обеспечение, упрощающее реализацию этапов процесса.
Нес мотря на то, что все выводы и заключения касательно подхода аналитической иерархии Саати, описанные выше, включают ценные модели принятия решения и поддерживают применимость данного подхода для отбора проектов НИОКР, использование AHP свидетельствует о том, что существующим моделям поддержки принятия решения по-прежнему не хватает включения рассмотрения важных взаимодействий между уровнями принятия решения как по горизонтали, так и по вертикали. Рассмотрим следующую предлагаемую модель отбора портфеля НИОКР-проектов с использованием ANP (рис. 1), которая расширяет рассмотренные подходы в направлении более подробного рассмотрения взаимодействия в процессе принятия решений, сохраняя при этом вышеперечисленные преимущества AHR
Очевидно, что каждая организация будет иметь свой собственный набор критериев и что модель для конкретного предприятия может использовать различные уровни принятия решения и критерии. Попытаемся представить обобщенную модель, основанную на факторы и критериях, упомянутых в рассмотренной литературе, которые могут быть адаптированы или расширены для поддержки той или иной ситуации или организации.
Первый шаг состоит в построении модели, которая будет оцениваться. Соответствующие критерии и альтернативы структурированы в форме иерархии. Более «стратегические» решения приведены выше в иерархии. Верхние элементы разлагаются на подкомпоненты
Рис. 1. Сеть ANP для отбора НИОКР проектов.
и атрибуты. Модели развития требуют разработки атрибутов на каждом уровне и определение их отношения. В данной модели единственная взаимозависимость или обратная связь между всеми субъектами (или заинтересованными сторонами) и всеми этапам проекта (двухсторонняя стрелка) появляется в момент принятия решения. В этом случае три действующих элемента (менеджеры, маркетинг и научно-исследовательский персонал) могут иметь некоторую степень взаимозависимости с тремя основными фазами исследования (основной, прикладной и разработкой). Одинарные стрелки указывают на одностороннюю связь.
Верхняя или общая цель состоит в том, чтобы выбрать лучший проект. Участники процесса стремятся определить, какая из нескольких альтернатив (показано в нижней части иерархии) будет наилучшим образом способствовать реализации этой цели. Поскольку мы не можем непосредственно оценивать альтернативы по отношению к цели, разрабатываются промежуточные уровни иерархии.
1. Проектный этап: в разрабатываемой модели первым уровнем после уровня основной цели является стадия разработки, которую может пройти каждая альтернатива. В литературе обсуждается вопрос о необходимости рассмотреть различные фазы, так как важность различных критериев может различаться в зависимости от фазы или уровня зрелости проектов [1], [8], [17]. Кроме того, на разных этапах проекта различные субъекты (лица, принимающие решения) будут иметь разные взгляды и влияние в процессе выбора. Цель включения этого уровня состоит в учете и интегрировании критериев принятия решения и действующих элементов по фазам развития. В разрабатываемой модели используются три фазы:
а) основное (фундаментальное) исследование: Целью фундаментальных исследований является получение более глубокого понимания о конкретной технологии. Исследование может касаться некоторых технологий с целью улучшения существующего продукта или процесса, или могут быть исследованы возможностью получения новой продукции или процессов. Часто исследования проводятся просто ради улучшения конкретной технологии. Эта фаза может подтвердить существующие научные исследования, обзоры технической литературы, выявить существующие или новые возможные процессы или продукты и адаптировать их к местным условиям, а также произвести предварительное технико-экономическое обоснование;
б) фаза прикладных исследований: по мере того как исследование переходит из фундаментального в прикладное, можно отметить увеличенную продуктовую ориентацию. Технология исследуется с конкретной целью применения ее к существующим или новым продуктам и процессам [17]. Этот этап включает в себя лабораторные исследования, направленные на определение технологических характеристик нового продукта или процесса и технико-экономических, рыночных и экономических исследований [8];
в) фаза разработки: В этой фазе, относительно апробированная технология применяется к продукту или процессу реализации.
2. Этап категоризации критериев: категории и конкретные критерии, используемые для разрабатываемой модели, взяты из нескольких источников, включая [6], [15] - [17]. Соответствующие критерии представлены в каждой категории факторов, что не исключает идентификации многих других критериев:
а) техническая категория: факторы, связанные с самим проектом и исследуемой технологии. Конкретные критерии включают в себя:
■ вероятность технического успеха;
■ наличие проекта лидера;
■ наличие необходимых компетенций;
■ наличие имеющихся ресурсов;
■ применимость к другим продуктам и процессам;
■ время выхода на рынок;
б) рыночная категория: факторы, связанные с успехом технологии и соответствующими продуктами, а также коммерческой и маркетинговой составляющей. Конкретные критерии включают в себя:
■ вероятность рыночного успеха продукта;
■ потенциальный размер рынка;
■ жизненного цикла продукции;
■ числа и силы конкурентов;
■ чистой приведенной стоимости;
с) организационная категория: включает в себя внутренние и внешние культурные и политические факторы, которые могут повлиять на принимаемое решение:
■ стратегическое соответствие;
■ государственное регулирование;
■ безопасность на рабочем месте;
■ охрана окружающей среды.
3. Этап определения действующих элементов: еще одним аспектов для рассмотрения являются отдельные лица или группы, которые будут участвовать в принятии решения или будут затронуты решением. Четыре общих заинтересованных сторон в принятии решении о формировании портфеля НИОКР проектов: менеджмент, маркетинг, производство и технологи. Каждый из этих элементов имеет особые потребности и предпочтения в решении. Эти потребности должны быть согласованы для принятия оптимального решения об отборе НИОКР проекта.
Литература:
1. Albala, «Stage approach for the evaluation and selection of R&D projects», IEEE Trans. Eng. Manage., vol. 22, pp. 153-164, 2008.
2. Alidi, «Use of the analytic hierarchy process to measure the initial viability of industrial projects», Int. J. Project Manage., vol. 14, no. 4, pp. 205-208, 2006.
3. Al-Jarbi, «Application of the AHP in project management», Int. J. Project Management, vol. 19, pp. 19-27, 2001.
4. Baker N. and Freeland J., «Recent advances in R&D benefit measurement and project selection methods», Manage. Sci., vol. 21, no.
10, pp. 1164-1175, 1975.
5. Bordley R.F. «Keeping it sophisticatedly simple in R&D selection», Eng. Econ., vol. 44, no. 2, pp. 168-183, 2009.
6. Brenner M.S. «Practical R&D project prioritization», Res. Technol. Manage., vol. 27, no. 5, pp. 38-42, 2004.
7. Cooper R.G. «Doing it right», Ivey Bus. J., vol. 64, no. 6, pp. 54-60, 2000.
8. Danila N. «Strategic evaluation and selection of R&D projects», R&D Manage., vol. 19, no. 1, pp. 47-62, 1989.
9. Fahrni P. and Spatig M. «An application oriented guide to R&D selection and evaluation methods». R&D Manage., vol. 20, no. 2, pp. 155-171, 2010.
10. Harker P. and Vargas L. «The theory of ratio scale estimation: Saaty's analytic hierarchy process». Management Science, vol. 33, no.
11, pp.1383-1403, 1987.
11. Henriksen D. and Traynor A.J. «A practical R&D project-selection scoring model». IEEE Trans. Eng. Manage., vol. 46, pp. 158-170, May 2009.
12. Lee J.W. and Kim S.H. «Using analytic network process and goal programming for interdependent information system project selection», Comput. Oper. Res., vol. 27, no. 2000, pp. 367-382, 2000.
13. Liberatore M. and Titus G. «The practice of management science in R&D project selection», Manage. Sci., vol. 29, no. 8, pp. 962-974, 1983.
14. Liberatore M. J. «An extension of the analytic hierarchy process for industrial R&D project selection and resource allocation». IEEE Trans. Eng. Manage., vol. 34, pp. 12-18, Feb. 1987.
15. Lockett G., Hetherington B. and Yallup P. «Modeling a research port- folio using AHP: A group decision process». R&D Manage., vol. 16, no. 2, pp. 151-160, 2006.
16. Martino J.P. R&D Project Selection. New York: Wiley, 2005.
17. Meade L. M. and Sarkis J. «Analyzing organizational project alternatives for agile manufacturing processes: An analytical network approach». Int. J. Prod. Res., vol. 37, no. 2, pp. 241-261, 2009.
18. Presley and D. Liles «R&D validation planning: A methodology to link technical validations to benefits measurement». R&D Manage., vol. 29, no. 4, pp. 55-65, 2000.
19. Ringuest J. L., Graves S.B. and Case R.H. «Conditional stochastic dominance in R&D portfolio selection». IEEE Trans. Eng. Manage., vol. 47, pp. 478-484, Nov. 2006.
20. Saaty T. «Priority setting in complex problems». IEEE Trans. Eng. Manage., vol. 30, pp. 140-155, 1983.
21. Saaty T.L., The Analytical Hierarchy Process: Planning, Priority Set- ting, Resource Allocation. - New York: McGraw-Hill, 1980.
