CC BY
10DOI 10.47576/2712-7559_2022_1_1_41 УДК 338
Хачатурян Сурен Арутюнович,
ведущий инженер-конструктор, ООО «Радиоавтоматика», аспирант Института проблем рынка РАН, e-mail: sure1311@gmail.com
МЕТОДИКАВЫБОРАОПТИМАЛЬНОГО СООТНОШЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЙ ВОЕННОГО И ГРАЖДАНСКОГО НАЗНАЧЕНИЯ В ПРОЦЕССЕ ИННОВАЦИОННОГО ПРОИЗВОДСТВА
В статье рассматриваются вопросы повышения прибыли предприятий и их экономического роста в ситуации, когда показатели государственного оборонного заказа начали снижаться ввиду повышения уровня технической оснащенности Вооруженных Сил Российской Федерации. Отмечается, что одним из важнейших направлений повышения прибыли является диверсификация, которая заключается в производстве на предприятиях ОПК или в кооперации с предприятиями гражданской сферы технологий и товаров гражданского и двойного назначения.
Ключевые слова: технологии военного и гражданского назначения; инновационное производство; оборонно-промышленный комплекс.
UDC 338
Khachaturyan Suren Arutyunovich,
Lead Design Engineer, «Radioavtomatika»LLC, PhD student at the Institute for Market Problems of the Russian Academy of Sciences, e-mail: sure1311@gmail.com
METHODOLOGY FOR CHOOSING THE OPTIMAL RATIO OF MILITARY AND CIVILIAN TECHNOLOGIES IN THE PROCESS OF INNOVATIVE PRODUCTION
The article deals with the issues of increasing the profits of enterprises and their economic growth in a situation where the indicators of the state defense order began to decline due to an increase in the level of technical equipment of the RF Armed Forces. It is noted that one of the most important areas for increasing profits is diversification, which consists in the production at defense industry enterprises or in cooperation with enterprises in the civil sphere of technologies and civilian and dual-use goods.
Keywords: military and civil technologies; innovative production; military-industrial complex.
Увеличение доли продукции гражданского и двойного назначения не может производиться хаотично и требует детальной проработки. В основу принятия управленческих решений о производстве должны закладываться методы экономико-математического моделирования и прогнозирования.
Определение доли производимой продукции для конкретного предприятия не является исчерпывающим. Важно определить «окно» военно-гражданской интеграции, которое может усилить интеграционное взаимодействие, что на этапе производства (экс-
плуатации) повышает потенциал выпуска инновационной продукции с учетом потребностей рынка, за счет гибкости предприятий гражданской сферы к повышенному спросу. Этап НИОКР характеризуется созданием научно-технологического задела на дальнейшую перспективу по выпуску инновационной продукции [4; 5].
Для этих целей следует произвести моделирование оптимальных комбинаций производства продукции двойного назначения на предприятиях ОПК. Для этого необходимо определить показатели, по которым будет
происходить оптимизация. Автором предлагается использовать комплексный критерий оценки эффективности инновационного производства на предприятиях ОПК в качестве критерия оптимизации.
Решение подобных задач, в том числе с проведением процедуры экономико-математического моделирования, входит в область методов исследования операций, а конкретно метода линейного программирования. Наибольшую сложность при его применении представляет осуществление перехода от параметрического описания решаемой задачи к математической модели. Автором в целях упрощения дальнейшей процедуры моделирования, а также ее дальнейшей унификации предлагается свести сложные операции и вычисления к единой обобщенной методике выбора оптимального соотношения технологий военного и гражданского назначения в процессе инновационного производства на предприятиях оборонно-промышленного комплекса.
Методика предназначена для установления порядка работы органов военного управления и управленческого аппарата предприятий оборонно-промышленного комплекса по определению оптимального соотношения технологий военного и гражданского назначения в процессе инновационного производства в интересах повышения экономической эффективности функционирования предприятий ОПК и удовлетворения потребностей Вооруженных Сил Российской Федерации по их техническому оснащению современными видами ВВСТ.
На первом этапе в соответствии с установленным комплексным критерием следует определить систему показателей, посредством которых описывается функционирование производственной системы.
В условиях снижения показателей государственного оборонного заказа происходит соответствующее изменение уровня достижимого роста, обусловленное уменьшением роста продаж. Для увеличения динамики роста предприятия не заинтересованы производить ВВСТ выше значений, указанных в соответствующих контрактах. Предложение продукции в данном случае будет превышать спрос. Поэтому повышение возможно посредством нахождения наиболее эффектив-
ного объема производства и продаж гражданской продукции на предприятии ОПК.
На втором этапе осуществляется оптимизация плана инновационного производства технологий и товаров двойного назначения. Однако для решения этой задачи необходимо найти связь между показателем задействования производственных мощностей и планом производства. Наиболее адекватным методом, позволяющим оценить подобную зависимость, является корреляционно-регрессионный анализ. Определим, как влияет увеличение количества продукции военного назначения, поставляемой по государственному оборонному заказу, на уровень технической оснащенности Вооруженных Сил Российской Федерации.
Сформируем факторные признаки, влияющие на К^о^. Поскольку план производства ОПК определяется количеством продукции, произведенной за единицу времени и поставленной в войска, то и количество факторных признаков будет определяться типом (видом) продукции.
Поэтому в качестве факторных признаков логично использовать количество выпускаемой продукции р-го вида для увеличения показателя достижимого роста и уровня текущей оснащенности вооруженных сил.
Ктех.осн. = (1)
х± - продукция военного назначения, производство которой осуществляется по ГОЗ;
Х2 - продукция гражданского назначения, которая производится на предприятии ОПК.
Исходя из выделенных факторов, уравнение линейной регрессии будет иметь вид [1]:
У = Ьо ~ Ъ1Х1 ~ Ъгх2 - £ (2)
ЬоАА - коэффициенты регрессии.
Основные параметры представленной модели «определяются методом наименьших квадратов, суть которого сводится к поиску коэффициентов регрессии, при которых сумма квадратов отклонений фактических значений от теоретических, полученных в соответствии с выбранным уравнением, стремиться к минимуму» [3].
В этом случае:
5 = 2Г=1(У - ъа ~ Ь1Х1 ~ ъгхг)2 ™п (3)
Определение коэффициентов Ь± ...Ьр. осуществляется путем решения представленной системы уравнений:
пЬ0 — Ь, 2 + Ъ2 2 х2 — 2 У
+Ь1ХХ21 + Ь2?,Х2Х1 =ХуХ1
(4)
Решение системы уравнений дает возможность трансформировать уравнение линейной регрессии в следующий вид:
Кех.оЩ = У= Ь0~ Ь1Х1 ~ Ь2Х2 ~ 5 (5)
Указанное уравнение отражает влияние соотношения в производстве ТТДН на техническую оснащенность вооруженных сил.
На третьем этапе после процесса статистического моделирования и построения модели множественной регрессии анализируются значимые факторы. Коэффициенты регрессии будут показывать изменение коэффициента технической оснащенности в зависимости от заданного уровня задействования производственных мощностей по выпуску военной и гражданской продукции. На данном этапе формируется оптимальный план производства в рамках имеющихся производственных мощностей. Действенным инструментом решения подобных задач является один из методов исследования операций - метод линейного программирования или планирования, позволяющий получать рекомендации по рациональному распределению имеющихся ресурсов. «Методология исследования операций позволяет понять сущность управленческих проблем и разработать модели для оценки последствий принимаемых решений» [2].
Представить оптимизационную задачу в общем виде можно так: разработать план выпуска продукции гражданского и военного назначения X; Х2, при котором обеспечивается увеличение объема продаж, а также заданный уровень технической оснащенности Вооруженных сил Российской Федерации ^текущ(зад) в условиях заданных ограничений.
Составим экономико-математическую модель, которая будет иметь следующий вид: Г СО = Е"=1 -> тах
«Л ^ Ь1
Х^ > 0,11 = 1,2 А - М! - Ъ2Х2 - г > = 1,2 .„ш (12)
й, - ограничение по запасам определенного вида ресурсов для производства ТТДН;
^ - прибыль от реализации \-\л единицы продукции инновационного типа.
Построение подобной модели заменяет дорогостоящие и трудоемкие натуральные эксперименты на реально действующих предприятиях ОПК.
Далее необходимо представить общую задачу линейного программирования в виде системы линейных уравнений с использованием неравенств и найти оптимальную образовательную программу (сочетание количества - Х типов продукции каждого вида).
Существует несколько способов решения системы уравнений в каноническом виде. Наибольшую популярность получили два основных метода: геометрический и симплексный метод. Симплексный метод является более универсальным и подходит для решения задач с несколькими переменными, используя, как правило, компьютерные технологии. Применение симплексного метода предполагает учет ряда элементов:
«- способ определения какого-либо первоначального допустимого базисного решения задачи;
- правило перехода к лучшему решению;
- критерий проверки оптимальности решения» [1].
При этом особое значение имеет критерий оптимальности.
Решив систему уравнений, найдем решение задачи. Полученные значения для X" покажут оптимальное соотношение производства гражданское и военной продукции на предприятии ОПК, при котором достигается максимальный объем продаж.
Таким образом, на основе теоретических и прикладных основ построения структуры производственных систем разработана методика выбора оптимального соотношения технологий военного и гражданского назначения в процессе инновационного производства на предприятиях ОПК в условиях рисков цифровой экономики, отличающаяся многоступенчатой системой привязки объемов производства (продаж) к военно-экономическим показателям, характеризующим результативный аспект функционирования ОПК, позволяющая консолидировать внутренние резервы предприятия с учетом гомогенности технологических процессов в интересах производства технологий и товаров двойного назначения, эффективнее использовать имеющиеся основные производственные фонды, обеспечить заданный уровень тех-
нической оснащенности вооруженных сил и максимизировать экономических рост от использования ресурсов, задействованных на предприятии, а также сформировать базис для дальнейшей разработки модели управления предприятием.
Список литературы
1. Исследование операций в экономике: учебное пособие для вузов / под ред. проф. Н. Ш. Кремера. -Москва : Банки и биржи, ЮНИТИ, 1997.
2. Писарук, Н. Н. Исследование операций / Н. Н. Пи -сарук. - Минск : БГУ, 2015.
3. Теория статистики : учебник / под ред. проф. Р. А. Шмойловой. - 3-е изд., перераб. - Москва : Финансы и статистика, 2002.
4. Хачатурян, С. А. Инновационное производство товаров и технологий двойного назначения высокотехнологичными предприятиями оборонно-промышленного комплекса / С. А. Хачатурян, С. В. Пономарева, В. С. Кутузова. - Москва : ИПР РАН, 2021.
5. Хачатурян, С. А. Проблемы развития инновационного производства наукоемкой продукции двойного назначения предприятиями оборонно-промышленно-
го комплекса России / С. А. Хачатурян, В. А. Цветков // Сборник материалов научно-практической конференции. - Москва : ВУ МО РФ, ИПР РАН, 2021.
References
1. Issledovanie operacij v e'konomike: uchebnoe posobie dlya vuzov/ pod red. prof. N.Sh. Kremera. Moskva : Banki i birzhi, YuNITI, 1997.
2. Pisaruk N.N. Issledovanie operacij. Minsk : BGU, 2015.
3. Teoriya statistiki : uchebnik / pod red. prof. R.A. Shmojlovoj. 3-e izd., pererab. Moskva : Finansy' i statistika, 2002.
4. Xachaturyan S.A., Ponomareva S.V., Kutuzova V.S. Innovacionnoe proizvodstvo tovarov i texnologij dvojnogo naznacheniya vysokotexnologichnymi predpriyatiyami oboronno-promyshlennogo kompleksa. Moskva : IPR RAN, 2021.
5. Xachaturyan S.A., Czvetkov V.A. Problemy' razvitiya innovacionnogo proizvodstva naukoemkoj produkcii dvojnogo naznacheniya predpriyatiyami oboronno-promy'shlennogo kompleksa Rossii. Sbornik materialov nauchno-prakticheskoj konferencii. Moskva : VU MO RF, IPR RAN, 2021.
