Научная статья на тему 'Модель и критерии принятия решений в задачах оптимального планирования прикладных исследований в наукоемкой промышленности'

Модель и критерии принятия решений в задачах оптимального планирования прикладных исследований в наукоемкой промышленности Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

CC BY
490
84
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЕ РАБОТЫ / УПРАВЛЕНИЕ / CONTROL / ПЛАН / PLAN / РИСК / RISK / ДИВЕРСИФИКАЦИЯ / DIVERSIFICATION / ПОРТФЕЛЬ / PORTFOLIO / КРИТЕРИЙ ОПТИМАЛЬНОСТИ / OPTIMALITY CRITERIA / ИНТЕРВАЛЬНАЯ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЬ / INTERVAL UNCERTAINTY / ГАРАНТИРУЮЩЕЕ УПРАВЛЕНИЕ / GUARANTEEING CONTROL / R&D

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Дутов А.В., Клочков В.В.

Рассмотрена задача тактического управления прикладными исследованиями и разработками, проводимыми в наукоемкой промышленности для создания новых технологий, т.е. задача формирования плана прикладных научно-исследовательских работ (НИР). Они должны обеспечить улучшение целевых показателей изделий и технологий в соответствии со стратегической программой технологического развития, которая в данном случае считается заданной. К будущим моментам времени целевые показатели должны достигать заданных уровней. Основной трудностью планирования научно-исследовательских работ является неопределенность сроков их окончания и достигаемых результатов, т.е. улучшения целевых показателей технологий. Эта неопределенность сокращается по мере выполнения работ, включенных в план, и оценки уровней готовности технологий. Рисковый характер научно-исследовательских работ диктует целесообразность диверсификации плана, формирования портфеля прикладных исследований. В то же время к такому портфелю неприменимы хорошо разработанные методы оптимизации портфелей рисковых финансовых активов, поскольку и целевая функция имеет принципиально иную структуру, и неопределенности задаются не в вероятностной, а в интервальной форме. Проведен анализ возможных постановок задачи оптимального планирования научно-исследовательских работ, в том числе задачи гарантирующего управления, т.е. поиска такого плана, который обеспечивал бы наилучший результат при наихудшем сценарии реализации работ (при наименьшем улучшении целевых показателей и при наибольших сроках окончания работ). Предложена иллюстрация характеристик неопределенности результатов научно-исследовательских работ и сроков их достижения, упрощающая принятие решений о включении тех или иных исследовательских проектов в план. Обоснованы критерии принятия решений в задачах формирования плана научно-исследовательских работ в долгосрочной и краткосрочной перспективе. Ключевые слова: научно-исследовательские работы, управление, план, риск, диверсификация, портфель, критерий оптимальности, интервальная неопределенность, гарантирующее управление

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

A model and criteria of decision-making in applied R&D optimal planning in science-intensive industries

The authors have considered a problem of tactical management of applied R&D activities, which are carried out in the science-intensive industry to create new technologies (i.e. the problem of making a plan of applied R&D). The applied R&D should provide for improving target indicators of products and technologies in accordance with a strategic program of technological development, which in this case is considered as preplanned. These target indicators should reach the preset levels by desired future points of time. The main difficulty in R&D planning is uncertainty of their end dates and achievable results, i.e. improving the technologies of target indicators. This uncertainty decreases as R&D works included into the plan are completed, and technology readiness levels (TRL) are assessed. The risk-related nature of R&D dictates the need to create a diversified plan and to build a portfolio of applied research. However, it is impossible to apply well-elaborated methods of risky financial assets optimization to such a portfolio, as the target function has a fundamentally different structure, and uncertainties are set in the interval form but not in a probabilistic form. We have analyzed possible definitions of the problem of optimal planning of R&D, including the problem of guaranteeing control, that is searching for such a research and development plan, which would ensure the best result in the worst case scenario of works realization (in the event of minimal improvement of target indicators and the longest time periods of R&D work termination). We offer an illustration of uncertainty characteristics of the results of R&D works and their achievement dates, which simplifies decision-making on inclusion of certain research projects into the plan. We have justified the criteria of decision-making in tasks related to making a long-term and short-term plan of R&D works.

Текст научной работы на тему «Модель и критерии принятия решений в задачах оптимального планирования прикладных исследований в наукоемкой промышленности»

ВВопросы управления

УДК 330.341.1:65.012.2

модель и критерии принятия решений в задачах оптимального планирования прикладных исследований

О ________,

в наукоемкой промышленности*

А.В. ДУТОВ,

кандидат экономических наук,

генеральный директор E-mail: dutovav@krylov.spb.ru ФГУП «Крыловский государственный научный центр», Санкт-Петербург

В.В. КЛОЧКОВ,

доктор экономических наук, ведущий научный сотрудник лаборатории экономической динамики и управления инновациями E-mail: vlad_klochkov@mail.ru Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова Российской академии наук

Рассмотрена задача тактического управления прикладными исследованиями и разработками, проводимыми в наукоемкой промышленности для создания новых технологий, т.е. задача формирования плана прикладных научно-исследовательских работ (НИР). Они должны обеспечить улучшение целевых показателей изделий и технологий в соответствии со стратегической программой технологического развития, которая в данном случае считается заданной. К будущим моментам времени целевые показатели должны достигать заданных уровней. Основной трудностью планирования научно-исследовательских работ является неопределенность сроков их окончания и достигаемых результатов, т.е. улучшения целевых показателей

* Исследование поддержано РГНФ (проект № 14-02-00155а).

технологий. Эта неопределенность сокращается по мере выполнения работ, включенных в план, и оценки уровней готовности технологий. Рисковый характер научно-исследовательских работ диктует целесообразность диверсификации плана, формирования портфеля прикладных исследований. В то же время к такому портфелю неприменимы хорошо разработанные методы оптимизации портфелей рисковых финансовых активов, поскольку и целевая функция имеет принципиально иную структуру, и неопределенности задаются не в вероятностной, а в интервальной форме. Проведен анализ возможных постановок задачи оптимального планирования научно-исследовательских работ, в том числе задачи гарантирующего управления, т.е. поиска такого плана, который обеспечивал бы наилучший результат при наихудшем сценарии реализации работ (при наименьшем улучшении целевых показателей и при

наибольших сроках окончания работ). Предложена иллюстрация характеристик неопределенности результатов научно-исследовательских работ и сроков их достижения, упрощающая принятие решений о включении тех или иных исследовательских проектов в план. Обоснованы критерии принятия решений в задачах формирования плана научно-исследовательских работ в долгосрочной и краткосрочной перспективе.

Ключевые слова: научно-исследовательские работы, управление, план, риск, диверсификация, портфель, критерий оптимальности, интервальная неопределенность, гарантирующее управление

Введение

Ввиду осложнения внешнеполитических и экономических условий в российской наукоемкой промышленности, особенно в оборонной, ужесточаются требования к срокам и стоимости создания перспективной наукоемкой продукции, а также необходимого для этого научно-технологического задела. Возрастает интерес к научным методам управления прикладными исследованиями и разработками. Если ранее эти проблемы решались в основном неформальными методами, то в настоящее время за рубежом и в России преобладает тенденция перехода к формализованному управлению прикладными научно-исследовательскими работами (НИР) на основе количественных критериев и жестких правил принятия решений [3]. В сфере тактического управления НИР весьма заметной управленческой инновацией является система оценки уровня готовности технологии1 (УГТ). Процесс прикладного исследования - от зарождения идеи и до того момента, когда новую технологию можно с малым техническим риском применять в новой продукции - декомпозируется на определенные этапы, характеризующие готовность технологии и риск. Вначале ожидаемый эффект должен быть подтвержден теоретическим расчетом, затем - в лабораторном эксперименте, затем - в стендовом с использованием реального оборудования и т.п., вплоть до реальных условий, например, летных испытаний. Шкала УГТ призвана не устранять творческий процесс научного поиска, а сделать его измеримым, позволить более объективно оценивать достигнутые результаты и перспективы завершения НИР. Как показано в работе [7], использование

1 В зарубежной литературе - technology readiness level, TRL (подробнее см. [11]).

подобных инструментов мониторинга в качестве вспомогательных позволяет сократить ожидаемые длительность и стоимость НИР, а также риск их незавершения в срок.

В то же время шкала УГТ - это лишь инструмент мониторинга процесса проведения прикладных НИР, позволяющий более объективно оценить уровень уже достигнутых результатов и перспективы различных НИР. Но на основе этих оценок необходимо еще принять конкретные управленческие решения. В тактическом управлении прикладными исследованиями целевые уровни технологических параметров считаются заданными -они формируются в процессе стратегического планирования технологического развития отрасли (см., например, работу [4]). Поэтому решения на тактическом уровне сводятся к тому, включается ли данная НИР в текущий план исследований либо исключается из него - временно (приостанавливается) или окончательно (прекращается).

Текущий план НИР - это совокупность работ, направленных на улучшение параметров технологий в отрасли. Поскольку НИР, в том числе и прикладные, характеризуются высокими рисками, неопределенностью результатов, сроков окончания, потребного объема ресурсов, как правило, нецелесообразно с самого начала ограничивать направления научного поиска, выделять из их числа приоритетные, отбрасывая остальные. Немногочисленные направления-«фавориты» вполне могут оказаться тупиковыми или малопродуктивными, более длительными, дорогостоящими, чем ожидалось изначально. Поэтому, как обосновано в работе [5] и фактически признано странами - лидерами в развитии наукоемкой промышленности, при формировании плана прикладных НИР целесообразно по возможности диверсифицировать направления научного поиска, т.е. формировать портфель НИР. Однако и модели таких портфелей, и задачи управления ими существенно отличаются от известных моделей портфелей рисковых финансовых активов и классических моделей портфельной оптимизации (моделей Марковица, Тобина и их модификаций [10]).

Во-первых, неопределенность сроков окончания НИР и достигаемых результатов, как правило, измеряется не в вероятностной форме, характерной для классических моделей портфелей финансовых активов, а в интервальной. Во-вторых, что наиболее существенно, сама структура возможных целевых функций кардинально отличается для задач опти-

мизации портфеля финансовых активов. Если в последней задаче доходность портфеля (максимизация которой и может быть критерием) является аддитивной функцией доходностей активов, входящих в портфель, то характеристики портфеля НИР, как правило, неаддитивны. Некоторым исключением являются затраты на реализацию всей совокупности НИР, включенных в план исследований, однако и они, скорее, являются субаддитивными, поскольку, например, различные исследовательские проекты могут выполняться на общей экспериментально-стендовой базе. Тем более неаддитивна результативность НИР, т.е. достигаемое в результате улучшение целевых показателей технологий. Если параллельно реализуется несколько исследовательских проектов, направленных на улучшение некоторого показателя, разумеется, достигнутый в итоге прирост целевого показателя не будет суммой приростов, полученных в результате реализации всех проектов; будет выбран наилучший вариант, т.е. прирост целевого показателя будет максимальным из приростов, обеспечиваемых созданными к данному моменту технологиями. Аналогично время достижения результата будет равно не сумме длительностей всех НИР, а минимальному времени завершения среди всех конкурирующих проектов.

Первые шаги на пути формализации задач управления портфелями прикладных НИР были предприняты авторами в работе [6]. Развитие заложенных в ней подходов представлено в этой статье.

Формализация программы прикладных НИР и процесса их реализации

Формализуем сам план НИР и процесс его реализации следующим образом.

Пусть х = (х1,..., хп) - вектор значений параметров технологий (1 = 1,2,...,п - целевые показатели, например, удельный расход топлива, требуемая длина взлетно-посадочной полосы и т.д.).

Необходимо, чтобы в любой момент времени значения технологических параметров попадали в допустимый «коридор» индикаторов в заданные моменты времени, определенный в стратегической программе технологического развития: VI,

х\, е К.

Один и тот же уровень технологических параметров может быть достигнут разными путями. Например, сократить расход топлива воздушными

судами можно, совершенствуя силовую установку, аэродинамику планера или его весовое совершенство (возможна дальнейшая декомпозиция путей достижения заданных технологических параметров). В то же время одни и те же инновационные решения оказывают влияние на различные технологические параметры, и далеко не всегда это влияние позитивно. Например, внедрение полимерно-композитных материалов в конструкцию планера, с одной стороны, повышает весовое совершенство, с другой стороны, может сокращать долговечность и живучесть конструкции, повышать трудоемкость и частоту технического обслуживания и контроля состояния и т.п.

Пусть у|? = 1,2,...,тt - возможные проекты НИР, которые можно реализовать в момент 1. В принципе каждый из них может оказать влияние на каждый из 1 = 1,2,...,п целевых показателей. Пока НИР не завершены, это влияние остается неопределенным, как и срок завершения самой НИР. Предположим, что в момент 1 становятся известны следующие данные:

- интервал оценок возможных значений будущего эффекта - от пессимистического (т.е. нижнего)

и до оптимистического, верхнего х^ | г;

- диапазон между оптимистической (ранней) оценкой срока достижения промышленного УГТ и пессимистической (поздней) т^. Оценки уточняются по мере реализации про-

дх ■■

граммы НИР в результате оценки УГТ: —■ > 0;

д1

дх

—■ < 0 и т.д.

д1

Строго говоря, этот процесс не непрерывный, а скорее, ступенчатый: оценки возможных результатов и сроков окончания НИР пересматриваются по достижении очередного уровня готовности технологии (рис. 1).

Интервальное представление неопределенности более практично в реальных задачах управления. Экспертам проще указать верхнюю и нижнюю оценки достижимого уровня технологических параметров или сроков окончания НИР, нежели законы распределения этих неопределенных величин. Руководствоваться же какими-либо типовыми распределениями (например, нормальными) и просить экспертов указать среднее значение и меру разброса - гораздо менее обоснованно. Во многом именно опора на такие типовые распределения (не реализуемые на практике) и является причиной

Х-

Х-

Л'.,

требования, проводятся прикладные НИР. Возможные кандидаты на включение в план НИР в текущий момент ^ обозначаются индексами

J\ь = 1,2,..., m| ir

t

Рис. 1. Уточнение оценок результативности НИР по мере повышения уровня готовности технологии (для сроков окончания НИР - аналогично): х^ - пессимистическая оценка; х^ - оптимистическая оценка

слабой практической применимости классических моделей портфельной оптимизации. Что касается интервальной математики, она активно развивается в последнее время (см., например, работу [1]) и позволяет приблизить математические модели к реальным процедурам принятия управленческих решений.

Введем следующий индикатор:

, Г 1, если у -я НИР реализуется в момент t, 5 .к =\

[0, если у-я НИР не реализуется в момент t. Таким образом, состоящий из таких индикаторов вектор 8| г отображает текущий состав плана НИР, т.е. портфель НИР, реализуемых в данный момент.

Воспользуемся одномерной иллюстрацией рассматриваемой модели. Пусть х - скалярный технологический параметр, подлежащий улучшению (для определенности, повышению) в результате прикладных НИР. Область его допустимых значений, определяемая стратегической программой технологического развития отрасли, в любой будущий момент t е (0;Т] ограничена снизу значением Яаор 11: х|( > Яаор |(. Со временем приемлемые значения параметра по меньшей мере не убывают:

dR

йор

dt

> 0. Чтобы удовлетворить эти возрастающие

. Неопределенность возможных результатов этих НИР на данный момент, т.е. на момент принятия решения, отображается диапазоном от пессимистической (нижней) оценки х. | ^ до оптимистической (верхней)оценки х. , а времени завершения - от оптимистической (ранней) оценки и до пессимистической (поздней) оценки т. | ^ . Здесь рассматривается неопределенность результатов и сроков окончания НИР на данный момент, на момент принятия решения t0, который можно считать нулевым и опустить в дальнейших обозначениях.

В этом случае можно наглядно изобразить на плоском двумерном графике как область допустимых значений параметра х, так и характеристики НИР, нацеленных на его улучшение, с учетом их неопределенности. Таковыми являются сроки окончания и достижимый в результате этих НИР уровень целевого параметра х. В плоскости х) диапазоны неопределенности можно отобразить как прямоугольники с соответствующими координатами углов (рис. 2). В то же время по мере реализации НИР и оценки УГТ диапазоны неопределенности сужаются, что и показано на рисунке пунктирными окрашенными прямоугольниками.

Очевидно, что нижний правый угол каждого такого прямоугольника отражает пессимистический исход соответствующей НИР - наихудший результат, достигаемый к тому же в самый поздний момент. Наоборот, левый верхний угол соответствует оптимистическому исходу данной НИР.

Предложенная формализация задачи формирования плана НИР предназначена для разработки автоматизированной системы управления прикладными исследованиями, а наглядное представление ожидаемых результатов и сроков завершения НИР облегчает восприятие информации и принятие решений.

I Диапазон неопределенности

Рис. 2. Требуемые и ожидаемые результаты НИР и сроки их окончания:

тj - пессимистические оценки; xij..

^Лор - ограничивающее значение

Постановка задач оптимального планирования прикладных НИР в наукоемкой промышленности

Теперь необходимо поставить саму задачу оптимального управления прикладными исследованиями и разработками. Прежде всего следует определить целевую функцию или функционал, критерий оптимальности. Как правило, именно улучшение технологических параметров перспективной наукоемкой продукции (и по возможности в кратчайшие сроки) является основной целью при планировании прикладных НИР. Ставить целью экономию ресурсов здесь за редкими исключениями нецелесообразно. Даже несмотря на то, что во многих наукоемких отраслях стоимость программы НИР может иметь порядок нескольких миллиардов долларов, как правило, достигаемый в результате этих исследований и разработок экономический эффект в производстве и эксплуатации имеет более высокий порядок. Поэтому стоимость НИР, как правило, рассматривается как ограничение - она должна укладываться в выделенный лимит (превышение которого уже ставит под угрозу реализуемость про-

граммы прикладных исследований), но не как целевая функция, подлежащая минимизации.

Пусть и[х\,] -полезность вектора параметров технологий (т.е. скалярная свертка частных показателей эффективности изделий, в которых будут применяться разрабатываемые технологии). Причем, разумеется, рассматриваются именно те значения технологических параметров, которые были получены в результате завершенных к моменту t прикладных НИР. Будем считать, что именно по этому скалярному критерию и делается в конечном счете выбор оптимального набора технологий, которые будут применяться при создании наукоемкой продукции в момент t. В то же время это лишь «мгновенная» целевая функция, определяющая предпочтительность набора технологий в конкретный момент t. Однако процесс технологического развития наукоемких отраслей планируется на длительный период и в разные годы этого периода придется применять различные технологии по мере их создания. В общем случае целевой функционал может представлять собой некоторый интеграл от значений целевой функции и [ ], достигнутых в результате завершенных НИР в различные моменты времени планового периода t е (0; Т]:

т j - оптимистические оценки;

1

U = J u [ t ] w(u, t) dt,

t=0

где ,t) > 0 - весовая функция, отражающая значимость различных будущих моментов време-

дм

ни, причем-> 0 т.е. в каждый момент времени

ди

планового периода значение полезности достигнутого уровня развития технологий должно быть по возможности выше.

Tri

Наличие такой весовой функции позволяет учесть различную значимость одних и тех же достигнутых результатов прикладных НИР в различные моменты времени. Так, если прикладные НИР в авиастроении нацелены на экономию топлива, вероятно, они принесут большую отдачу в период усиления дефицита топлива, исчерпания его извлекаемых запасов.

В то же время портфель НИР, принимаемых к реализации, должен удовлетворять ресурсным ограничениям - по объему финансирования, по численности исследователей, по объемам доступной экспериментально-стендовой базы и т.п. В долгосрочной перспективе эти ограничения могут при необходимости ослабляться за счет наращивания потенциала прикладной науки (строительства новой экспериментально-стендовой базы, подготовки и найма новых научных работников и т.п.), который также становится управляемой переменной. Но это уже - проблема стратегического управления прикладной отраслевой наукой, а в краткосрочной перспективе ресурсные ограничения на портфель НИР являются жесткими. С учетом этих ограничений задача оптимального тактического управления прикладными НИР принимает следующий вид:

U =| u [x| t J w(u, t)dt

^ max

x\t e M lp|t, t e (0;T ];

рующего управления (подробнее см., например, работу [9]). В этом случае следует выбирать такой портфель, который даже при пессимистическом исходе каждой НИР (т.е. при завершении в наиболее поздний момент и с самым слабым результатом) обеспечит наивысший интегральный выигрыш: ( \

= arg max U

X\t ^ Rdop\t

5eA.

5еД ,

res'

где Д - множество портфелей НИР, обеспеченных ресурсами на момент принятия решения.

В иллюстративном одномерном примере с единственным технологическим параметром, подлежащим повышению, его значение и можно считать полезностью: u [x|t J = x|t, а целевой функционал представляет собой некоторый интеграл от достигаемых в течение планового периода значений {x|t}, причем возрастающий по мере их увеличения. Стремясь к его максимизации, необходимо обеспечить выполнение стратегической программы НИР, обеспечив попадание достигнутых значений технологического параметра в заданный «коридор» x| t > Rdop 1t.

Анализ возможных критериев принятия решений о формировании программы прикладных НИР и качественный анализ оптимальных решений

В условиях, когда неопределенность задана в интервальной форме, как в данной модели, можно рассмотреть задачу так называемого гаранти-

Здесь - это пессимистическая оценка значения параметра х, достигнутого в момент времени t. Наглядно ее можно представить как ступенчатую «огибающую» нижних правых углов прямоугольников, соответствующих тем НИР, которые и были приняты к реализации, т.е. вошли в текущий план НИР (рис. 3).

Здесь указанная линия изображена жирным пунктиром; значение хисх - исходный уровень параметра х, уже достигнутый на данный момент. Именно по этой «огибающей» и следует рассчитывать целевой функционал. Кроме того, строго говоря, она должна всюду лежать выше линии Н-с10р 11, что означает гарантированное попадание в «коридор» технологических параметров, заданный стратегической программой развития отрасли. Если несколько проектов НИР обеспечивают выполнение этого ограничения, тогда можно однозначно выбрать те НИР, которые доминируют альтернативы по ожидаемым результатам и срокам завершения, и отбросить все доминируемые проекты2.

Рассмотрим следующий условный пример. Пусть целевой показатель х должен согласно стратегической программе технологического развития отрасли возрастать со временем, укладываясь в «коридор» х| г > Яйор | г = 80 + 5t. Его исходный уровень х = 100 (что можно интерпретировать как 100%; согласно стратегической программе НИР показатель должен ежегодно увеличиваться на 5% относительно начального уровня). Характеристики шести НИР, претендующих на включение в план, представлены в таблице.

Ожидаемые и требуемые результаты НИР и сроки их окончания представлены на рис. 4.

Диапазоны сроков окончания и ожидаемых результатов НИР отображены на рис. 4 прямоугольниками. Все НИР удовлетворяют условию гаранти-

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

2 Разумеется, такой подход правомерен лишь при условии, что оценки неопределенностей результатов и сроков их достижения (в том числе оценки пессимистических значений) признаны надежными.

N

=1

t=0

R

— — — - Пессимистическая оценка параметра х

Рис. 3. Требуемые и гарантированные результаты НИР и сроки их окончания: Ху, Ту - пессимистические оценки; Ху, Ту - оптимистические оценки; хисх - исходный уровень параметра х, уже достигнутый на данный момент; - ограничивающее значение

Сроки окончания и ожидаемые результаты НИР (пример)

Показатель Номер проекта НИР

1 2 3 4 5 6

Оптимистическая оценка времени завершения Ту to 2 2,5 10 8 20 22

Пессимистическая оценка времени завершения Ту. to 4 6 15 16 25 28

Оптимистическая оценка результативности х. to 180 200 260 280 340 360

Пессимистическая оценка результативности Х. to 160 160 230 220 280 270

400

350

300

250

200

150

100

Годы

рованного попадания в «коридор», заданный стратегической программой развития технологий, т.е. все являются допустимыми. Однако по критерию гарантированного результата проект № 1 доминирует проект № 2 (при равной наихудшей результативности, позднее время завершения проекта № 1 меньше); проект № 3 доминирует проект № 4 (пессимистический исход проекта № 3 лучше, хотя оптимистический лучше у проекта № 4); проект № 5 доминирует проект № 6 (пессимистический исход проекта № 5 лучше). Итак, план НИР может включать в себя проекты № 1, 3, 5. Нижняя огибающая пессимистических исходов этих НИР всюду лежит выше границы допустимого «коридора» (рис. 4), т.е. стратегическая программа технологического развития выполняется.

Следует заметить, что и план, включающий проекты № 1, 3, также обеспечивает гарантированное выполнение стратегической про-

Рис. 4. Требуемые и ожидаемые результаты НИР и сроки их окончания (пример): 1-6 - номера проектов НИР

t

m

m

граммы НИР (по крайней мере до конца планового интервала Т = 30 лет), т.е. НИР № 5 может быть исключена из плана. Однако интегральный функционал полезности результатов НИР при этом сократится, так как на протяжении периода от t = т3 = 15 до t = Т = 30 достигнутое значение целевого показателя останется на уровне х3 = 230, тогда как в результате реализации НИР № 5 гарантированно могло бы возрасти до х5 = 280 на протяжении периода от t = т5 = 25 до t = Т = 30. Разумеется, такие «не обязательные» для выполнения ограничений НИР могут занимать и промежуточное положение по срокам окончания и результатам.

Решение о включении в план НИР «необязательных» исследований принимается с учетом ресурсных ограничений. Если они рассматриваются как «мягкие», что возможно на стратегическом уровне, тогда целесообразно сравнить прирост затрат на реализацию «дополнительной» работы № 5 и прирост интегральной полезности результатов прикладных исследований и от того, что гарантированный уровень технологического параметра х возрастет с 230 до 280. Также интересно отметить, что именно выбор проекта № 3, а не № 4 позволяет обойтись без НИР № 5, 6, до конца планового периода оставаясь в пределах допустимого «коридора».

Строго говоря, если существует набор НИР, гарантирующих выполнение стратегической программы технологического развития, нет необходимости в формировании диверсифицированного портфеля НИР - имеет место именно распределенный во времени план НИР, предусматривающий выбор исследовательских проектов, гарантирующих последовательность наилучших (даже в пессимистическом случае) результатов на протяжении периода планирования. Однако вполне возможно, особенно в долгосрочной перспективе, в отношении высокорисковых прорывных НИР, что условие попадания пессимистических исходов НИР в заданный «коридор» не выполняется (рис. 3). То есть гарантировать выполнение стратегической программы НИР иногда невозможно. Более того, для высокорисковых НИР, рассчитанных на дальнюю перспективу и находящихся на низших уровнях готовности технологий, неопределенность обычно настолько велика, что, как правило, это ограничение невыполнимо в принципе. Именно в таких случаях целесообразно формировать диверсифицированный портфель НИР, рассчитанных на дальнюю перспективу. Причем отсеивать возможные НИР, претендующие на

включение в план НИР, целесообразно не по наиболее осторожному, гарантирующему критерию, а напротив, по так называемому оптимистическому критерию3 (см., например, работу [2]). В этом случае проводится сопоставление целевого «коридора» ЯЛор | г и наилучшего возможного результата НИР X■, причем достигаемого в самый ранний момент из возможных (по оценкам на момент принятия решения). Это верхний левый угол прямоугольника (рис. 2 и 3), соответствующего данному проекту НИР. Если даже он лежит ниже границы ЯЛор | {, разумеется, такая НИР бесперспективна. Проведенный анализ позволяет дать рекомендации, на какие именно характеристики НИР следует обращать особое внимание экспертам при оценке возможных результатов и сроков завершения. Если для НИР ближней перспективы это гарантированный, пессимистический исход, т.е. (х^;т^), то для поисковых НИР, рассчитанных на дальнюю перспективу, интерес представляет прежде всего оптимистический исход, т.е. (X; х}.).

Таким образом, в реальных задачах формирования плана прикладных НИР приходится пользоваться отнюдь не единственным критерием принятия решений. Если для НИР ближней перспективы (в авиационной промышленности - порядка 5-10 лет) оправданно использование гарантирующего управления, то исследования, ориентированные на дальнюю перспективу (в ряде отраслей ей соответствует горизонт 20-50 лет), целесообразно диверсифицировать, отсеивая лишь заведомо бесперспективные даже при оптимистическом прогнозе. Такой подход согласуется с динамикой потребностей в ресурсах. Как правило, она возрастает по мере продвижения к промышленному уровню готовности технологий, а разработка высокорисковых идей (при строгом контроле УГТ) относительно малозатратна. Это и позволяет диверсифицировать портфель высокорисковых НИР, рассчитанных на дальнюю перспективу и находящихся на низких УГТ.

В то же время ограниченность ресурсов и приоритетная реализация НИР, рассчитанных на ближнюю перспективу (с концентрацией на тех, которые обеспечивают наилучшие гарантированные результаты), как правило, приводят к тому, что

3 Как поясняется в литературе по исследованию операций, такой критерий принятия решений не свидетельствует о крайнем оптимизме лица, принимающего решения. Напротив, он используется в отчаянном положении, когда важен хотя бы шанс на благополучный исход.

остаток ресурсов, выделяемый на перспективные поисковые исследования, невелик. И даже при их относительной малозатратности ограничения заставят выбирать немногие поисковые проекты из числа кандидатов, удовлетворяющих указанному ограничению на оптимистические результаты и сроки окончания. То есть придется проводить ранжирование проектов по некоторым критериям и включение в портфель первых по рангу проектов, укладывающихся в ресурсные ограничения. Критерии ранжирования могут быть различными, например:

- ранжирование по возрастанию потребности в ограниченных ресурсах, т.е. целью будет фактически максимизация самого количества направлений поиска (что и рекомендуется в работе [5]). Впрочем, в этом случае оптимальный план НИР будет включать в себя большое количество сравнительно дешевых проектов, в то время как к успеху могут привести, вероятно, весьма затратные и сложные проекты;

- ранжирование по убыванию оптимистических либо пессимистических (гарантированных) результатов;

- ранжирование проектов по иным, в том числе обобщающим, критериям.

Пример такого критерия положен в основу методики отбора научно-исследовательских работ [8] при формировании комплексного плана НИР, разработанной в Центральном аэрогидродинамическом институте им. профессора Н.Е. Жуковского. Согласно данной методике ранжирование проектов НИР проводится по убыванию так называемого коэффициента полезности. Он вычисляется по следующей формуле:

(

K j = P\

(Ukoh - U0)T

(6 - u0) At

Л

Xqv

„100

где Р у - экспертная оценка вероятности успеха в реализации технологии, разрабатываемой в рамках у-й НИР при требуемом (100%-ном) уровне обеспечения ресурсами;

икон - и0

--скорость приращения уровня за-

(6 - и0) At

вершенности технологии, разрабатываемой в рамках у-й НИР за предшествующий контрольный период М, где икон - ожидаемый уровень завершенности технологии, разрабатываемой по у-й НИР, к концу планового периода; и0 -уровень завершенности технологии, разра-

батываемой по у-й НИР, на момент начала работ; 6 - максимальный уровень готовности технологии, возможный для прикладных научно-исследовательских работ (последующие уровни готовности уже относятся к опытно-конструкторским работам, производству и эксплуатации);

Т - продолжительность планового периода; Фк. - вклад у-й НИР в к-е основное направление (перспективное направление исследований и разработок с точки зрения достижения поставленных целей создания научно-технического задела).

Можно заметить, что, с одной стороны, на первый взгляд такой обобщающий показатель полезности НИР учитывает, в отличие от «одномерного» иллюстративного примера улучшения единственного параметра х, многоцелевой характер прикладных научно-исследовательских работ и возможность влияния каждой НИР на достижение многих целей технологического развития. Но, с другой стороны, в нем используется линейная свертка показателей вклада НИР в реализацию различных направлений технологического развития

^ Ф. которая также сводит результативность НИР

к

к единственному скалярному числу. В то же время развиваемый здесь подход является не менее, а даже более общим - можно рассматривать эффект, который обеспечивает совокупность результатов различных НИР и [ х\( ], причем свертка необязательно линейна. Кроме того, подлежащий максимизации интегральный функционал V учитывает, благодаря наличию весовой функции ^(и, 0, различную значимость одних и тех же результатов НИР в зависимости от времени их достижения. Наконец, сам по себе интегральный (по времени) целевой функционал отражает то, что более раннее достижение улучшенных технологических параметров приносит выигрыш, поскольку появляется возможность раньше внедрить передовые технологии, создать более эффективную наукоемкую продукцию. Это особенно важно в условиях жесткой временной конкуренции, характерной для всех отраслей наукоемкой промышленности. Отчасти целесообразность улучшения технологических параметров со временем диктует характер стратегической программы развития технологий, задающей «коридор» этого улучшения. Однако это лишь ограничение, но и при его выполнении желательно по возможности стре-

k

миться к скорейшему достижению более высоких уровней развития технологий.

При этом в указанной методике [8], во-первых, используются точечные, а не интервальные оценки результативности НИР и сроков ее завершения, во-вторых, не делается различий между проектами НИР, рассчитанными на долго- и краткосрочную перспективу. Использование именно интервальных оценок в планировании прикладных НИР представляется более перспективным, чем использование экспертных оценок вероятности завершения НИР с заданным результатом в заданные сроки. Сама по себе такая вероятность является сложной, отнюдь не элементарной величиной, что увеличивает субъективизм ее экспертной оценки, затрудняет эксперту ответ на вопрос. Поэтому целесообразно дальнейшее развитие методов оптимального планирования прикладных НИР на основе интервальных оценок ожидаемых результатов и сроков завершения исследований.

Выводы

При формировании плана прикладных НИР целесообразно использовать различные критерии принятия решений.

Если все предлагаемые проекты гарантированно обеспечивают выполнение стратегической программы развития технологий (что более характерно для краткосрочной перспективы), тогда целесообразно пользоваться критерием наилучшего гарантированного результата, сравнивая пессимистические исходы проектов, т.е. наименьшие ожидаемые результаты и наибольшие сроки завершения.

Если же гарантированные результаты предлагаемых НИР не удовлетворяют ограничениям на минимально необходимый уровень развития технологий в течение планового периода (что наиболее характерно для прорывных НИР, рассчитанных на долгосрочную перспективу и преодоление технологических разрывов), априорно отклонять следует лишь те проекты, которые и в оптимистических сценариях развития не обеспечивают выполнение стратегической программы развития технологий. Из оставшихся проектов следует формировать по возможности диверсифицированный портфель прикладных НИР.

Если существует набор НИР, гарантирующих выполнение стратегической программы развития технологий, включение в план прикладных иссле-

дований проектов НИР, обеспечивающих дополнительное улучшение технологических параметров на определенных временных интервалах, возможно по результатам сравнения:

- дополнительных затрат на проведение соответствующих прикладных исследований;

- дополнительного гарантированного выигрыша (экономического или иного), получаемого благодаря улучшению параметров технологий на соответствующих временных интервалах. Обобщающий критерий в задачах оптимального планирования НИР должен в общем случае учитывать:

- синергетический эффект улучшения различных технологических параметров;

- различную значимость достижения заданного уровня технологического развития в различные моменты времени;

- целесообразность по возможности скорейшего улучшения технологий.

Затраты ресурсов на проведение прикладных исследований нецелесообразно включать в целевой функционал, поскольку в большинстве наукоемких отраслей промышленности даже значительные затраты на НИР по порядку величины ниже экономического эффекта от этих НИР. В то же время ограниченность ресурсов определяет реализуемость программы НИР, поэтому задачу оптимального планирования НИР необходимо рассматривать при ограничениях на объемы располагаемых ресурсов -не только финансовых, но и кадровых, а также ограничений по мощности экспериментально-стендовой базы.

Список литературы

1. Ащепков Л.Т., Давыдов Д.В. Универсальные решения интервальных задач оптимизации и управления. М.: Наука, 2006. 151 с.

2. Дубров А.М., Лагоша Б.А., Хрусталев Е.Ю., Барановская Т.П. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе. М.: Финансы и статистика, 2001. 224 с.

3. Дутов А.В., Клочков В.В. Развитие систем управления созданием новых технологий в наукоемкой промышленности // Экономический анализ: теория и практика. 2013. № 45. С. 2-15.

4. Дутов А.В., Клочков В.В. Стратегическое управление развитием авиационных технологий: проблемы и современные решения // Экономический анализ: теория и практика. 2013. № 48. С. 2-15.

5. Иванова Н.В., Клочков В.В. Экономические проблемы управления высокорисковыми инновационными проектами в наукоемкой промышленности // Проблемы управления. 2010. № 2. С. 25-33.

6. КлочковВ.В., ДутовА.В. Модель управления прикладными исследованиями и разработками в наукоемкой промышленности // Экономический анализ: теория и практика. 2012. № 35. С. 9-17.

7. Клочков В.В., Крель А.В. Анализ эффективности новых принципов управления исследованиями и разработками в авиастроении // Экономический анализ: теория и практика. 2012. № 19. С. 2-13.

8. Методика отбора НИР для Национального плана развития науки и технологий в авиастроении. М.: ЦАГИ, 2011. 8 с.

9. Токарев В.В. Вероятностное и гарантирующее управление. Вероятностные планы // Автоматика и телемеханика. 1994. № 9. С. 148-155.

10. Экономико-математический энциклопедический словарь. М.: Большая Российская Энциклопедия, 2003.688 с.

11. Technology Readiness Assessment (TRA) Guidance. US Department of Defense. 2011. URL: http://bbp.dau.mil/docs/Technology%20Readiness%2 0Assessment%20Guidance.pdf.

Economic analysis: theory and practice Management issues

ISSN 2311-8725 (Online) ISSN 2073-039X (Print)

A MODEL AND CRITERIA OF DECISION-MAKING IN APPLIED R&D OPTIMAL PLANNING IN SCIENCE-INTENSIVE INDUSTRIES

Andrei V. DUTOV, Vladislav V. KLOCHKOV

Abstract

The authors have considered a problem of tactical management of applied R&D activities, which are carried out in the science-intensive industry to create new technologies (i.e. the problem of making a plan of applied R&D). The applied R&D should provide for improving target indicators of products and technologies in accordance with a strategic program of technological development, which in this case is considered as preplanned. These target indicators should reach the preset levels by desired future points of time. The main difficulty in R&D planning is uncertainty of their end dates and achievable results, i.e. improving the technologies of target indicators. This uncertainty decreases as R&D works included into the plan are completed, and technology readiness levels (TRL) are assessed. The risk-related nature of R&D dictates the need to create a diversified plan and to build a portfolio of applied research. However, it is impossible to apply well-elaborated methods of risky financial assets optimization to such a portfolio, as the target function has a fundamentally different structure, and uncertainties are set in the interval form but not in a probabilistic form. We have analyzed possible definitions of the problem of optimal planning of R&D, including the problem of guaranteeing control, that is

searching for such a research and development plan, which would ensure the best result in the worst case scenario of works realization (in the event of minimal improvement of target indicators and the longest time periods of R&D work termination). We offer an illustration of uncertainty characteristics of the results of R&D works and their achievement dates, which simplifies decision-making on inclusion of certain research projects into the plan. We have justified the criteria of decision-making in tasks related to making a long-term and short-term plan of R&D works.

Keywords: R&D, control, plan, risk, diversification, portfolio, optimality criteria, interval uncertainty, guaranteeing control

References

1. Ashchepkov L.T., Davydov D.V. Universal'nye resheniya interval'nykh zadach optimizatsii i uprav-leniya [Universal solutions to interval triggered tasks of optimization and management]. Moscow, Nauka Publ., 2006, 151 p.

2. Dubrov A.M., Lagosha B.A., Khrustalev E.Yu., Baranovskaya T.P. Modelirovanie riskovykh situatsii v ekonomike i biznese [Modeling risky situations in

economy and business]. Moscow, Finansy i statistika Publ., 2001, 224 p.

3. Dutov A.V., Klochkov V.V. Razvitie sistem up-ravleniya sozdaniem novykh tekhnologii v naukoemkoi promyshlennosti [Developing management systems for new technologies creation in a knowledge-based industry]. Ekonomicheskii analiz: teoriya ipraktika -Economic analysis: theory and practice, 2013, no. 45, pp. 2-15.

4. Dutov A.V., Klochkov V.V. Strategicheskoe upravlenie razvitiem aviatsionnykh tekhnologii: prob-lemy i sovremennye resheniya [Strategic management of developing aviation technologies: problems and modern solutions]. Ekonomicheskii analiz: teoriya i praktika - Economic analysis: theory and practice, 2013, no.48,pp.2-15.

5. Ivanova N.V., Klochkov V.V. Ekonomicheskie problemy upravleniya vysokoriskovymi innovatsion-nymi proektami v naukoemkoi promyshlennosti [Economic problems of managing highly risky innovation projects in knowledge-based industries]. Problemy up-ravleniya - Control Sciences, 2010, no. 2, pp. 25-33.

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

6. Klochkov V.V., Dutov A.V. Model' uprav-leniya prikladnymi issledovaniyami i razrabotkami v naukoemkoi promyshlennosti [A model of managing applied R&D in a high-tech industry]. Ekonomicheskii analiz: teoriya i praktika - Economic analysis: theory and practice, 2012, no. 35, pp. 9-17.

7. Klochkov V.V., Krel' A.V. Analiz effektivnosti novykh printsipov upravleniya issledovaniyami i razrabotkami v aviastroenii [Analyzing effectiveness of new R&D management principles in the aircraft industry]. Ekonomicheskii analiz: teoriya i praktika -Economic analysis: theory and practice, 2012, no. 19, pp. 2-13.

8. Metodika otbora NIR dlya Natsional 'nogo plana razvitiya nauki i tekhnologii v aviastroenii [A method of selecting research and development works for the National plan of science and technology development in the aircraft industry]. Moscow, Central Institute of Aerohydrodynamics Publ., 2011, 8 p.

9. Tokarev V.V. Veroyatnostnoe i garantiruyush-chee upravlenie. Veroyatnostnye plany [Probabilistic and guarantee management. Probabilistic planning]. Avtomatika i telemekhanika - Automatics and telemechanics, 1994, no. 9, pp. 148-155.

10. Ekonomiko-matematicheskii entsiklope-dicheskii slovar' [Economic-mathematical encyclopedic dictionary]. Moscow, Bol'shaya Rossiiskaya Entsiklopediya Publ., 2003, 688 p.

11. Technology Readiness Assessment (TRA) Guidance. Available at: http://bbp.dau.mil/docs/Tech nology%20Readiness%20Assessment%20Guidance. pdf.

Andrei V. DUTOV

Federal State Unitary Enterprise Krylovsky State Scientific Center, St. Petersburg, Russian Federation dutovav@krylov.spb.ru

Vladislav V. KLOCHKOV

Trapeznikov Institute of Control Sciences, Russian Academy of Sciences, Moscow, Russian Federation vlad_klochkov@mail.ru

Acknowledgments

The study is supported by the Russian Foundation for Humanities (Project ID No. 14-02-00155a).

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.