CC BY
35Мультиагентная информационная система сопровождения проектов инновационных бизнес-инкубаторов
Петухов Михаил Вадимович,
к.э.н., доцент, кафедра «Информационные системы и технологии», Норильский государственный индустриальный институт, ist@norvuz.ru
Беляев Игорь Сергеевич,
аспирант, кафедра «Информационные системы и технологии», Норильский государственный индустриальный институт, ist@norvuz.ru
Одной из актуальных задач функционирования современных бизнес-инкубаторов является обеспечение их эффективной информационно-технической инфраструктурой, позволяющей участникам проектной деятельности своевременный доступ к необходимой информации и сопровождение проектов от подачи заявки до заключения договора с инвестором. Поданные в систему проекты должны быть объективно оценены, проклассифицированы, рассмотрены экспертами и выставлены как коммерческое предложения для потенциальных инвесторов. В данной статье предлагаются решения по использованию в бизнес-инкубаторах инфраструктурного механизма в виде электронного диспетчера проектов на базе конвергентных технологий. Показано, что его использование существенно повышает эффективность проведения экспертных оценок проектов, включая повышение их объективности и возможность автоматизированного формирования комплексных проектов. Приведены архитектура и функционал электронного диспетчера, реализованного на базе ERP-системы «1С -Университет».
Ключевые слова: Механизмы самоорганизации, базы знаний, нейро-нечеткие информационные системы, мультиагент-ные системы, автоматизация процессов, инвестиционная деятельность
Введение
Многие молодые ученые стремятся создать свой собственный бизнес на основе какой-либо инновации, вывести на рынок что-то принципиально новое либо технологию, усиливающую конкурентную привлекательность того или иного продукта. Однако для подобных разработок зачастую жизненно необходим доступ к соответствующим информационным базам, специализированному оборудованию и материалам. Создание собственной лаборатории невозможно на начальном этапе, когда есть лишь одна идея и стремление ее воплотить, поэтому для создания своей технической инновации логичнее обратиться в инновационный бизнес-инкубатор, который располагает соответствующей технической и материальной базой.
В данной статье основное внимание уделено исследованию организационно-технических механизмов управления и экспертной оценки инновационных проектов в бизнес-инкубаторах. Обосновано включение в систему управления проектами инфраструктурного механизма в виде электронного диспетчера проектов на базе конвергентных технологий. Показано, что его использование существенно повышает эффективность проведения экспертных оценок проектов, включая повышение их объективности и возможность автоматизированного формирования комплексных проектов. Приведены архитектура и функционал электронного диспетчера, реализованного на базе ERP-системы «1С -Университет».
Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи:
• проведено исследование российской практики бизнес-инкубирования в целях уточнения и выявления существующих инфраструктурных механизмов управления проектами;
• синтезирована организационно-техническая модель управления инновационного бизнес-инкубатора на основе технологической платформы с использованием конвергентных технологий;
• предложен вариант базовой модели конфигурации нейро-нечеткой сети для реализации системы управления и экспертной оценки проектов бизнес-инкубаторами, обоснована экономическая эффективность ее реализации для непрерывного мониторинга состояния информационной базы потенциально инвестиционных проектов.
Объектом исследования являются бизнес-инкубаторы высших учебных заведений, муниципальных образований и регионов Российской Федерации, которые могут осуществлять деятельность по развитию сектора малого инновационного предпринимательства, а также формированию условий инновационной среды.
Предметом исследования выступают организационно-технические механизмы управления и экспертной оценки инновационных проектов. Следует отметить, что вопросы управления бизнес-инкубаторами в условиях инновационной экономики в настоящий момент
X X
о
го А с.
X
го т
о
м о м о
времени исследованы в недостаточной мере и мало освещены в научных публикациях.
несоответствия между значимостью этапа и уровнем затрат на его исполнение [6] (Рис. 5., Табл. 2.).
1. Аналитический обзор российского опыта инкубирования малых инновационных предприятий
Процесс инкубирования стал одним из инфраструктурных элементов поддержки предпринимательства, рассчитанных на продолжительное время. Бизнес -никубаторы помогают в развитии и создании малых и средних предприятий, в большинстве случаев, инновационного типа [12].
Анализируя российскую практику функционирования бизнес-инкубаторов, было выяснено, что изначально, в процессе создания бизнес-инкубаторов в России наметилось два стратегических направления. Первое заключалось в перестройке старых и пустующих зданий (школы, фабрики, складские помещения) - и сдаче их в аренду. Второе также предусматривала выделение помещений, но основным в ней было предоставление всякого рода услуг. В развитых странах преимущественную реализацию получила вторая линия. В то время как, в современных российских условиях актуальным является развитие двух направлений.
Авторами данной статьи проведен анализ деятельности бизнес-инкубаторов с учётом их преимуществ и недостатков, в Северо-Западном и Центральном федеральных округах представленных в табл. 1., который позволил на основе видов деятельности, определить три типа специализации бизнес-инкубаторов, которые являются актуальным для развития регионов.
Для исследования существующей системы бизнес-инкубирования в высших учебных заведениях и сопоставление его с методикой ЮНИДО, требуется построение функциональной модели и проведение анализа затрат, которые помогут выявить недостатка, а также
Таблица 1
Преимущества и недостатки существующих бизнес-инкубаторов в Северо-Западном и Центральном федераль-
Бизнес- Существующая система подача заявок в БИ. Пре-
инкубато- имущества и недостатки.
ры Ра- Мно- Элек- On- Элек- Элек-
бота го- трон- line трон- трон-
с про- ная Мо- ная ный
ин- филь пода- нито- си- дис-
ве- ные ча ринг стема пет-
сто- спе- за- со- экс- чер
рами циа- про- стоя- пер-
листы сов ния проектов тизы проектов
«Первый + + + + + -
городской бизнес-
инкубатор»
«Мурман- + + + + - -
ский реги-
ональный
инноваци-
он-ный
бизнес-
инкубатор»
Бизнес- + - - + - -
инкубатор Республики Карелия
"Серпухов-кий бизнес- + - - - - -
инкубатор"
"Псковский + + - - - -
бизнес-
инкубатор"
Рис. 1. Схема функционирования бизнес-инкубатора (модель «КАК-ЕСТЬ»)
Таблица 2
Взаимодействие с инве- 1065 м. 49,08% 49,08% А
сторами
Ведение базы проектов 765 м. 35,25% 84,33% B
Содействие созданию МП 300 м. 13,82% 98,16% C ности
Учёт 40 м. 1,84% 100,00% C -
2170 м. -
степень готовности проекта
степень актуальности
степень устойчивости
степень соответствия инвестиционной
потреб-
Исходя из предоставляемой ежегодной отчётности (Табл.3) некоторых бизнес-инкубаторов и проанализировав данные из табл. 2. и табл. 4, можно сделать вывод, что нынешняя система бизнес-инкубирования имеет ряд недостатков [7]:
- «Жесткие» шаблоны регистрационных форм проектов;
- отсутствие распределенного On-line мониторинга состояния проектов;
- отсутствие специалистов, которые должны в определенной мере ориентироваться в разных областях знаний;
- своевременный ответ на запрос от инвестора;
- недостаток полной базы комплексных проектов;
- слишком долгая реализация проектов резидентов.
Нужно выделить, что главным аспектом деятельности инкубатора является, поиск и отбор наилучшего проекта. Оценив риски которого, а также перспективы роста, возможности выхода на рынок, можно спрогнозировать и построить бизнес-план малой компании. На основе данного вывода, можно говорить, что разработка мультиагентной системы сопровождения и управления инновационных бизнес-инкубаторов на основе нейро-нечетких систем с использованием конвергентных технологий, является актуальной.
Проанализировав данные из модели «КАК-ЕСТЬ», а также методику оценивания ЮНИДО, мы пришли к выводу, что важными параметрами для инвестора являются критерии, сгруппированные в пять групп [2, 5]: Группа 1 «Оценка проекта»:
длительность реализации проекта степень корректности используемых моделей уникальность
Группа 2 «Оценка разработчиков»
- уровень квалификации исполнителей
- опыт разработки проектов
- опыт внедрения проектов
- наличие научных публикаций по тематике проекта
- наличие авторских прав
Группа 3 «Оценка полученных результатов»
- степень надежности
- степень новизны
Группа 4 «Экономическая оценка проекта»
- эффективность инвестиций
- востребованность на рынке
- возможность адаптируемости
- возможность интеграции
- степень открытости
Группа 5 «Соответствие онтологии проекта заявленной инвестором онтологии»
- полное соответствие запросу инвестора
- соответствие инвестиционного запроса предметной области проекта.
2. Функционально-стоимостной анализ деятельности бизнес-инкубаторов с механизмами электронной диспетчеризации проектов
Используя результаты системного анализа модели «КАК-ЕСТЬ» для решения задачи усовершенствования существующей модели подачи запросов от потенциальных инвесторов, сопоставим её с моделью «КАК-БУДЕТ» и исследуем результаты (рис. 2-4).
Рис. 2. Схема функционирования бизнес-инкубатора (модель «КАК-БУДЕТ»)
X X О го А С.
X
го m
о
ю
2 О
м о
Рис. 3. Диаграмма декомпозиции процесса «Ведение базы проектов» (модель «КАК-БУДЕТ»)
о
CS
0
CS
01
О Ш
m
X
<
m О X X
Рис.
(ССС1
4. Диаграмма декомпозиции процесса «Проведение экспертизы проекта» (модель «КАК-БУДЕТ»)
Таблица 3
Функционально стоимостной анализ (модель «КАК-БУДЕТ»)
Ведение базы проектов 652 м. 60,88 % 60,88% A
Взаимодействие с инвесторами 400 м. 37,35 % 98,23% C
Учёт 14 м. 1,31% 99,53% C
Авторизация или регистрация 5 м. 0,47% 100,00% C
1071 м.
Используя в данной работе методику АВС-costing для оценки модели, реализованной в BPWin, функционально-временной анализ в данном случае наглядно отражен в диаграммах IDEF0 «AS-IS» и «TO-BE». Единица, используемая в оценке работ - минута.
Результаты анализа представлены в таблице 5: Затраты времени на сопровождение проекта с внедрением «Многоагентной системы сопровождения инновационных проектов» сокращаются на 1099 минут. А значит, реализация данного проекта является выгодным.
Таблица 4
Наименование процесса Временные затраты (чел/минуты)
AS-IS TO-BE
Ведение базы проектов 765 652
Внесение изменений в документы проекта 40 20
Формирование проекта 40 3
Учет ведения проектов 40 14
Взаимодействие с инвесторами 1065 400
Авторизация или регистрация в системе 0 5
Содействие созданию МП 300 0
ИТОГО: 2170 1071
3. Архитектура мультиагентной информационной системы сопровождения проектов инновационных бизнес-инкубаторов
Мультиагентная информационная система сопровождения проектов инновационных бизнес-инкубаторов на основе нейро-нечетких сетей производит организацию проведения отбора проектов для инвесторов, с помощью электронного диспетчера, который осуществляет взаимодействие с экспертной комиссией, базой данных проектов и всей информацией по проекту, которая требуется потенциальным инвесторам [1].
В отличие от традиционной технологии управления проектом, авторы предлагают ввести механизм электронного диспетчера на основе систем управления единым файловым хранилищем и системы мягкого мониторинга состояния проектов.
X X
о
го А с.
X
го m
о
Рис. 6. Архитектура информационной системы
Кроме того всегда присутствует возможность Online мониторинга состояния проектов для всех участников системы, что в свою очередь позволяет и инвесторам самостоятельно искать интересующие их проекты. Механизм автоматического гибкого формирования карт
маршрутов позволит создавать и отслеживать задачи для всех пользователей системы.
Электронный диспетчер построен на основе иерархической нейро-нечеткой сети. Выходом классификатора является степень принадлежности проекта к
ю
2 О
м о
о
CS
о
CS
о ш m
X
<
m О X X
определенной классификационной области, именно эта мягкая классификация позволяет использовать механизм мультиагентных технологий [4].
Этот механизм призван в совокупности с механизмом нейро-нечеткой классификации объединять несколько проектов в комплексный проект, что позволит значительно уменьшить время реализации проекта. Чтобы убедиться в этом, выделим основные преимущества данной информационной системы:
- Оценка проекта;
- Оценка разработчиков;
- Оценка полученных результатов;
- Экономическая оценка проекта;
- Соответствие онтологии проекта заявленной инвестором онтологии;
Каждый из указанных качественных параметров является лингвистической переменной, причем методология их использования подразумевает, что инвестор априорно задает минимально допустимое для него значение каждого параметра, а также весовое значение влияния этого параметра (от 1 до 10) в интегральной оценке проекта. Результатом оценки проекта, является вывод многомерного нечеткого OLAP-куба, соответствующего нейро-нечеткой сети, над которыми в дальнейшем определены операции объединения и пересечения данных OLAP-кубов для формирования комплексных проектов [12].
Заключение
В ходе данной статьи было:
• проведено исследование российской практики бизнес-инкубирования в целях уточнения и выявления существующих инфраструктурных механизмов управления проектами;
• синтезирована организационно-техническая модель управления инновационного бизнес-инкубатора на основе технологической платформы с использованием конвергентных технологий;
• предложен вариант базовой модели конфигурации нейро-нечеткой сети для реализации системы управления и экспертной оценки проектов бизнес-инкубаторами, обоснована экономическая эффективность ее реализации для непрерывного мониторинга состояния информационной базы потенциально инвестиционных проектов.
Данная система апробируется в Норильском государственном индустриальном институте и получено свидетельство о ее государственной регистрации № 2018617398 от 25.06.2018г.
В заключении хотелось бы отметить, что разработка и внедрение данной системы позволит снизить процент выбора для финансовой поддержки заведомо некачественных и повысить число потенциально привлекательных инвестируемых проектов, а значит, позволит ВУЗу выйти на новый уровень повышения качества образования.
Литература
1. Мультиагентная информационная система сопровождения проектов инновационных бизнес-инкубаторов / С.Г. Фомичева, Т.Н. Елина, С.С. Панчен-ко, И.С. Беляев // Современные тенденции в науке и образовании: сб. науч. тр. по материалам Междунар. науч.-практ. конф. 3 марта 2014 г. В 6 ч. Ч. II. - М.: АР-Консалт, 2014. - С. 126.
2. Мультиагентная система управления рынком инвестиционных проектов в энергетике / Елин Н.Н., Елина Т.Н., Мыльников В.А. // Вестник ИГЭУ. - 2016. - № 2. - С. 1-8, 2016, № 177.
3. Методы и модели организаций: учебное пособие / А.А. Воронин, М.В. Губко, Д.А. Новиков. - М., 2009. -360 с.
4. Чертина, Е.В. Комплексная количественная оценка инновационных ИТ - проектов на основе нечетко - множественных описаний /Е.В. Чертина, И.Ю. Квятковская // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. - 2016.- № 1 (33). - С. 50-62.
5. Чертина, Е.В. Информационная система оценки, анализа, отбора и мониторинга инновационных ИТ -проектов / Е.В.Чертина, И.Ю. Квятковская //Фундаментальные исследования. - 2016. - № 5. Ч.3 -С. 526-530.
6. Деменок, В.В. Моделирование бизнес-инкубирования малых инновационных предприятий /
B.В. Деменок // Инновации. - 2008. - №3(113). - С.65-67
7. Коссов, В.В. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов / В.В. Коссов, В.Н. Лившиц, А.Г. Шахназаров.-М.:Экономика. -
2000. - 421 с.
8. Маркварт, Э. Бизнес-инкубаторы в системе поддержки малого бизнеса российский и зарубежный опыт. / Под общ. ред. Э. Маркварта (OSTEURO).-M.: ИЛИ,
2001.- 160 с.
9. Федеральное государственное учреждение «Научно-исследовательский институт — республиканский исследовательский научно-консультационный центр экспертизы» (ФГУ НИИ РИНКЦЭ) Бизнес-инкубатор: описание элемента инфраструктуры инновационной деятельности. Москва. 2006. - 41 с.
10. Технологии анализа данных. Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP / А.А. Барсегян, М.С. Куприянов, В.В. Степаненко, И.И. Холод. - СПб.: БХВ-Петербург, 2007. - 384 с.
11. Алексина, И. Бизнес-инкубатор как средство поддержки малого инновационного предпринимательства / И. Алексина// Предпринимательство.- 2008. -№3.-
C.38-40.
12. Вуллакотт, M: Руководство по бизнес-инкубации / М. Вуллакот. - Н.Новгород, 2005.-23 с.
13. Ляндау Ю.В., Черницова К.А. Концепция зрелости бизнес-процессов // Инновации и инвестиции. 2013. № 7. С. 110-113.
14. Черницова К.А. Экономические преимущества развития клиентоориентированности бизнеса // Вестник Российского экономического университета им. Г.В. Плеханова. 2014. № 7 (73). С. 64-71.
15. Попова Е.В. Проблемные вопросы развития национальной инновационной системы в Российской Федерации // Инновации. 2007. № 11 (109). С. 3-9.
16. Левин Ю.А., Павлов А.О., Конотопов В.М. Оценка предпринимательского мотива получения прибыли как одного из факторов распространения инноваций // Инновации и инвестиции. 2014. № 10. С. 21-22.
17. Сысоева Е.В. Инструменты повышения конкурентоспособности компаний // Инновации и инвестиции. 2018. № 10. С. 55-59.
Multi-agency Information System for Project Follow-up of
Innovative Business Incubators Petukhov M.V., Belyaev I.S.
Norilsk State Industrial Institute
One of the current tasks of the contemporary business incubator is a provision of the effective information technology facileness that allows members of the project activities modern access to necessary information and supporting of projects from filing to the conclusion to the contract with the investor. Filed projects in system should be estimated objectively, classified and examined by experts and exhibited as a commercial offering for the potential investors. This article proposes some solutions for using facilities of program in business incubators infrastructure mechanism as a form of electronic project Manager on the basis of the convergent technologies. It is shown that its using substantially increases of the effectiveness peering evaluations of the projects, including upgrading the objectivity and the possibility of automated generation of complex projects. The architecture and the functionality of electronic controller, implemented on the basis of ERP-system "1C: University". Keywords: The mechanisms of self-organization, knowledge base, neuro-fuzzy information systems, multi-agent systems, process automation, investment activity. References
1. Multi-agent information system for supporting projects of innova-
tive business incubators / S.G. Fomicheva, T.N. Elina, S.S. Panchenko, I.S. Belyaev // Modern trends in science and education: Sat. scientific tr according to the materials of the Intern. scientific-practical conf. March 3, 2014 at 6 p. Part II. - M .: AR-Consult, 2014 .-- S. 126.
2. Multi-agent system of market management of investment pro-
jects in the energy sector / Elin NN, Elina TN, Mylnikov VA // Bulletin of the ISEU. - 2016. - No. 2. - S. 1-8, 2016, No. 177.
3. Methods and models of organizations: a training manual / A.A.
Voronin, M.V. Gubko, D.A. Novikov. - M., 2009 .-- 360 p.
4. Chertina, E.V. Comprehensive quantitative assessment of inno-
vative IT projects based on fuzzy - multiple descriptions / E.V. Chertina, I.Yu. Kvyatkovskaya // Caspian Journal: Management and High Technologies. - 2016.- No. 1 (33). - S. 50-62.
5. Chertina, E.V. Information System for Evaluation, Analysis, Selection and Monitoring of Innovative IT Projects / E.V. Chertina, I.Yu. Kvyatkovskaya // Fundamental research. - 2016. -No. 5. Part 3 - S. 526-530.
6. Demenok, V.V. Modeling of business incubation of small inno-
vative enterprises / V.V. Demenok // Innovations. - 2008. - No. 3 (113). - S.65-67
7. Kossov, V.V. Guidelines for assessing the effectiveness of in-
vestment projects / V.V. Kossov, V.N. Livshits, A.G. Shakh-nazarov.-M.: Economics. - 2000. - 421 p.
8. Marquart, E. Business Incubators in the Small Business Support
System Russian and foreign experience. / Under the total. ed. E. Marquart (OSTEURO) .- M .: OR, 2001.- 160 p.
9. Federal State Institution "Scientific Research Institute - Republi-
can Research Scientific and Consulting Center of Expertise" (FGU NII RINKCE) Business incubator: description of the innovation infrastructure element. Moscow. 2006 .-- 41 p.
10. Data analysis technologies. Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP / A.A. Barseghyan, M.S. Kupriyanov, V.V. Ste-panenko, I.I. Cold. - SPb .: BHV-Petersburg, 2007 .-- 384 p.
11. Aleksina, I. Business incubator as a means of supporting small innovative entrepreneurship / I. Aleksina // Entrepreneurship.-2008. -№3.-P.38-40.
12. Wollacott, M: Guide to Business Incubation / M. Wollacot. - N. Novgorod, 2005. -23 p.
13. Landau Yu.V., Chernitsova K.A. The concept of the maturity of business processes // Innovations and Investments. 2013. No. 7. S. 110-113.
14. Chernitsova K.A. Economic advantages of developing customer focus on business // Bulletin of the Russian University of Economics G.V. Plekhanov. 2014. No. 7 (73). S. 64-71.
15. Popova E.V. Problematic issues of the development of the national innovation system in the Russian Federation // Innovations. 2007. No. 11 (109). S. 3-9.
16. Levin Yu.A., Pavlov A.O., Konotopov V.M. Evaluation of an entrepreneurial motive for profit as one of the factors in the spread of innovation // Innovations and Investments. 2014. No. 10. P. 21-22.
17. Sysoeva E.V. Instruments for increasing the competitiveness of companies // Innovations and Investments. 2018. No. 10. S. 55-59.
X X
o
OD >
c.
X
OD m
o
ho o ho o
