CC BY
43
16. Султан, Масауд. Классификация медицинских проектов как основа определения компетенций проектных менеджеров [Текст] / Масауд Султан // Управлшня проектами та розвиток виробництва: Зб. наук. праць. - Луганськ: Схщноукр. нац. ун-т iм. В.Даля. - 2010. - №4(36). - С.152-156.
17. Кондратьев, М.А. Методы прогнозирования и модели распространения заболеваний [Текст] / М.А. Кондратьев // Компьютерные исследования и моделирование. - Ижевск: АНО "Ижевский институт компьютерных исследований". - 2013. - № 5(5). - С.863-882.
18. Высоцкая, Е.В. Применение робастных статистических процедур для анализа данных лабораторных исследований пациентов с дермапатологией [Текст] / Е.В. Высоцкая // Бионика интеллекта. - Харьков: ХНУРЭ. - 2013. - № 2(81). - С. 130-134.
19. Коваленко, И.И. Нетрадиционные методы статистического анализа данных: Учеб. пособ. [Текст] / И.И. Коваленко, 2006. - 107 с.
20. Балдук, Г.П. Автоматизация процессов коммуникаций в оперативном участниками проекта [Текст] / Г.П.Балдук, П.А.Тесленко, П.Г.Балдук, // Восточно-европейский журнал передовых технологий. - Харьков: Технологический центр. - 2012. - № 1/13 (55). - С. 2123.
Рецензент статт! Стаття рекомендоиана до
д.т.н., проф. Бушуев С.Д. пу^кацп 30.05.2016 р.
УДК 658.51.012
В.А. Омельяненко
НАУКОВО-МЕТОДИЧНИЙ П1ДХ1Д ДО АНАЛ1ТИЧНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ПРОЕКТ1В РОЗВИТКУ ТЕХНОЛОГ1ЧНИХ СИСТЕМ
Розглянуто основы пщходи до аналiзу структури та тренов розвитку технололчних систем. Запропоновано схему управлшня розвитком технололчних систем на основi проектного пщходу з використанням шструментар^ технололчного форсайту та складання технололчних дорожых карт. Запропоновано методичний пщхщ до використання нейронних мереж для аналiтичного забезпечення процеав управлшня розвитком технололчних систем. Рис. 2, дж. 15.
Ключовi слова: управлшня проектами, технололчна система, висога технологи, форсайт, технололчна траeкторiя, модель, нейронна мережа, структура.
JEL O11, O32
Постановка проблеми у загальному виглядi та и зв'язок iз важливими практичними та науковими завданнями. Завдання ¡нновацшного розвитку економ1ки е найб1льш важливим для переважно! бшьшосп розвинених кра'ш та кра'ш, що розвиваються. Св1това практика в област прискорення 1нновац1йного розвитку 1сторично сформувалася таким чином, що уряд спирався переважно на макроеконом1чн1 шструменти (монетарна та фюкальна пол1тика), а також пол1тику створення умов розвитку (пщтримка конкуренци, захист п1дприемництва, розвиток науки, навчальн та комун1кац1йн1 програми тощо) з метою пщтримки ринкового розвитку та задля уникнення директивного втручання в економку. Однак в умовах переходу до нового технолопчного укладу актуальними також стають завдання управлшня технолопчними платформами I складними технолопчними системами, зокрема й в рамках м1жнародних проект1в.
Складнють об'екта I широта спектру аспект1в розвитку сучасних
18
"Управлшня проектами та розвиток виробництва", 2016, №2(58)
технолопчних систем обумовлюють необхiднiсть розробки вщповщних органiзацiйно-економiчних пiдходiв на основi аналiзу технологiчних трендiв та визначеного на Тх основi комплексу цiлей, а також методiв впливу на со^альну-економiчну систему, що пов'язана з шщшванням та пiдвищенням економiчноТ та со^ально'Т ефективностi технологiй. Необхiднiсть врахування додаткових факторiв обумовлена тим, що Тх вплив ютотно обмежуе потен^ал iнновацiйного зростання та регулюючi можливост держави.
В свою чергу, складнють цього завдання обумовлена необхiднiстю аналiзу та вибору ефективноТ моделi технолопчноТ траекторiТ (або ряду технологiчних траекторш) та вщповщноТ' технолопчноТ дорожньоТ карти за умови врахування того, що технологи розвиваються в мшливих умовах глобальноТ iнновацiйноТ системи.
Аналiз останшх дослiджень, в яких започатковано розв'язання дано! проблеми, i видiлення невиршених ранiше частин. Проведений аналiз наявних роб^ [1; 2] та результати попередшх дослiджень [3; 4] дозволяють зробити висновок, що новим етапом вивчення шновацшних процесiв е розширення контексту дослiдження проблем технологiчного розвитку через ускладнення як власне технологш (фактор високих технологш та технолопчноТ конвергенци), так й органiзацiйно-економiчного контексту Тх розвитку.
В рамках вищенаведеного вщзначимо визначення поняття «технолопя», запропоноване Сухаревим О.С., який визначае ТТ як «сукупнiсть або систему органiзованих (алгоритмiчно, процесуально) впливiв на будь-який об'ект або ресурс, з метою отримання подш, що вщбуваються з цим об'ектом / ресурсом, що призводять до очкуваного результату» [5]. Пщ дане визначення шдпадае широкий спектр процеав й технологiй (технологи управлшня, оргашзаци, контролю, координацiТ, фiнансовi технологiТ, iнформацiйнi технологiТ, виробничi технологи та ш.), якi е взаемозалежними, а вщтак вимагають координаци в рамках певноТ стратегiТ.
Аналогiчний шдхщ використовуе Ф. Янсен [6], розглядаючи у моделi «ТАМО» iнновацiйну траекторш, що представлена наступною послiдовнiстю: новi технологи (T), новi види товарiв i послуг (А), формування нових ринш (М), впровадження нових оргашзацшних форм (О).
Вiдповiдно можемо перейти до аналiзу технологи як технолопчноТ системи (технолопчного пакету), що об'еднуе цтий комплекс технологiй та елемен^в соцiально-економiчноТ системи, що в свою чергу розширюе поле аналiзу та ускладнюе управлшня проектами.
На основi цього пщходу було визначено, що висом технологи характеризуються двома тенден^ями, обумовлен розумiнням структури технологи, яка складаеться з таких елемен^в [7]:
1) ядра технологи (ключова iдея);
2) мереж пiдтримки технологiТ (група технологш, що реалiзують (пiдтримують) щею ядро).
За результатами аналiзу численних системних концепцш, в цiй статт ми будемо посилатися на поняття технолопчноТ системи, запропоноване Leoncini та Montresor [2], яке поеднуе в ^6í iнституцiйнi елементи з шшими складовими, якi визначають функцiональнi (секторальш) межi економiки, й в результат переходить до аналiзу техно-економiчного простору.
В якост аналiтичноТ основи аналiзу iнновацiйних i технологiчних систем вважаемо за доцтьне використати запропоновану Andreasen та Hein (1987) [1] концепцш, що об'еднуе знання, ресурсы концепци (resource based concepts) та област технолопчного планування i, вщповщно, включае в себе три рiвнi:
1. Бiзнес-рiвень: органiзацiя та пов'язанi з нею мережу бiзнес-портфель,
"Управлшня проектами та розвиток виробництва", 2016, №2(58) 19
MapKeTHHTOBi та фiнансовi функцiï, розробка стратеги, впровадження процеав, нeобхiдних для створення вартост 6i3Hecy в майбутньому.
2. Рiвeнь продукту: продуктовий та сервюний поpтфeлi i платформи, виpобничi та операцшш функцiï, iнновaцiйнi пpоцeсiв та процеси розробки нового продукту.
3. Рiвeнь тeхнологiï: тeхнологiï, iнжeнepнi та нaуковi навички, платформи разом з процесами управлшня технолопями, нeобхiдними для пщтримки технолопчно!' бази (iдeнтифiкaцiя, вiдбip, придбання, експлуатаци' та захист технологи).
Таким чином, вщкритий характер сучасних технолопчних систем приводить до прискорення НТП i загострення конкуренци на високотехнолопчних ринках, що вщповщно до закону ускладнення системно!' оргашзацп (К. Ф. Рулье) змушуе шукати новi методи управлшня, спрямован на створення найбтьш складних тeхнiчних об'ектiв за умови ресурсних обмежень та шших фaктоpiв. В практичному aспeктiв можливостi застосування традицшних пiдходiв, що базуються на методах системного aнaлiзу, iмiтaцiйного моделювання, дослiджeння опepaцiй, тeоpiï iгоp i ряду шших, що стали класичними, виявляються досить обмеженими [8], що формуе завдання розробки нового методолопчного шструментарш.
В сучасних умовах при розробц та математичному моделювання для опису складних систем найчаслше використовують таю методи або |'х комбшаци (стaтистичнi методи, методи статистики нечислових даних, в тому чи^ штервально'Г статистики i iнтepвaльноï математики, а також методи теори' нeчiткостi), методи теори конфлк^в (тeоpiï iгоp), методи, заснован на тeоpiï штучного штелекту (нeйpонмaгiстpaльнi мepeжi, гeнeтичнi алгоритми) [9, с. 85].
Тим не менш, традицшш (фоpмaльнi) методи оцiнки у багатьох випадках не можуть дати однозначних рекомендацш. Тому, поряд з фоpмaльно-eкономiчними методами, обов'язковим е застосування експертних мeтодiв прогнозування i вщповщних мeтодiв теори' експертних оцiнок [9].
Метою статт е aнaлiз особливостей врахування технолопчних тренов при управлшня проектами розвитку технолопчних систем.
Виклад основного матерiалу дослiдження. В сучасних умовах бiльшiсть пiдпpиемств йдуть переважно шляхом техноло^но^' адаптаци' (розвиток наявноГ техноло^но^' системи та нарощення у такий споаб конкурентних переваг) в рамках вже сформовано^' тeхнологiчноï траекторий Однак у сфepi високих технологш iснуе iнший шлях - самостшне упpaвлiння тeхнологiчною тpaектоpiею (стpaтeгiя лщера) на основi конкурентних переваг та шновацшного потeнцiaлу, за якою будуть слiдувaти iншi суб'екти ринку. Але цей сценарш також потребуе врахування юнуючих тpeндiв та можливостей, однак на проактивних засадах.
Стратеги розвитку технолопчних систем передбачають peaлiзaцiю проек^в, серед основних особливостей яких в сфepi високих тeхнологiй можемо вщзначимо нaступнi:
- iнтeлeктуaльний характер предметной' облaстi бiльшостi пpоeктiв;
- наявнють ряду виконaвцiв, що в бтьшосл випaдкiв мають працювати паралельно (наприклад, паралельна шженерна розробка при проектуваны);
- сильна зaлeжнiсть успiху проек^в вiд зовнiшнiх умов;
- пщвищеш ризики, включаючи ризик порушення строш i бюджету;
- пiдвищeнi вимоги до якосп;
- висока ймовipнiсть появи нових pобiт, що не були запланован й paнiшe не виконувалися, для яких методолопя, технолопя та система упpaвлiння мае створюватися «на ходу»;
- критична важливють iнфоpмaцiйноï системи, що пiдтpимуе комушкаци й
20
"Управлшня проектами та розвиток виробництва", 2016, №2(58)
базу знань;
- особливий характер бюджетування, планування, контролю та облку.
Для досягнення мети дослщження ми пропонуемо об'еднати в методологiчному аспектi проектний пщхщ та методи аналiзу технолопчних траекторiй i технологiчного прогнозування.
Огляд зарубiжного досвiду усшшно! комплексно! прогнозно! оцшки та стратегiчного планування показуе, що для цтей аналiтичного обфунтування рiшень щодо розвитку технологiчних систем застосовуються такi методики як технолопчний форсайт (technology foresight) i складання технолопчних карт (technology roadmapping).
Вщповщно постае завдання вироблення iнструментарiю !х практично! реалiзацi! в комплексi, осктьки, на нашу думку, цi методики забезпечують системний пiдхiд для оцшки як потенцшних наслiдкiв регуляторних впливiв (regulatory impact assessment), так й галузево! (секторально!) полiтики (sectoral policy evaluation). Зазначен пiдходи також об'еднуе методична база, а саме: використання експертиз, побудови сценарив, поеднання ктькюних i якiсних методiв.
На основi дослiджень [10, c. 163; 11] ми пропонуемо алгоритм об'еднання шструменлв анал^ичного забезпечення з урахуванням особливостей розвитку складних технолопчних систем та проектного управлшня (рис. 1).
На рис. 2 наведено схему розвитку технолопчно! системи, що фунтуеться на зовшшшх iмпульсах (врахування технолопчно! динамки, вимог споживачiв тощо), якi адаптуються до внутрiшнiх трендiв системи та реалiзуються через проект (проекти) розвитку.
З рис. 2 можна зробити висновок, що будь-який перехщ передбачае реалiзацiю певного проекту або портфелю проек^в.
Дорожня карта штегруе вимоги з забезпечення майбутшх технологiчних потреб й надае основу для !х реалiзацi! через проекти. При правильному складанш успiшна дорожня карта мае надавати можливють за допомогою лопчноУ структури простежити зв'язок проекту з його кiнцевим внеском у досягнення цтей дорожньо! карти.
Складання технолопчних дорожшх карт як фiнальний елемент анал^ичноТ роботи спираеться на збiр експертно! шформаци про продукти, технологи, галузi i т.д., що дозволяе прогнозувати варiанти !х майбутнього стану.
Загальна технолопчна карта складаеться з двох вимiрiв - просторових i часових. Просторовий вимiр вiдображае вщношення мiж науковими i технологiчними програмами, проектами та розробками. Часовий вимiр показуе еволюцш i трансформацiю рiзних рiвнiв аналiзовано! системи.
Канонiчною формою подання структури технолопчно! карти е багаторiвнева, у якш елементи групуються по рiвнях вiдповiдно до !х приналежностi до науково-технологiчнiй або бiзнес-орiентовано! стадi! розробки та впровадження продукту. Зпдно з [11] такими рiвнями можуть бути науковi напрямки, технологи, продукти i ринки.
На основi обраних методiв користувачем при оцш^ елементiв елемента певного шару може виступати елемент наступного (вищого) рiвня («ринок для продукту», «продукт для технологи», «технолопя для наукового напрямку»).
При реалiзацi! технологiчно! карти необхщним е використання проектного пщходу, що обумовлено загальним контекстом моделi iнновацiйного розвитку, орiентованого на попит (demand-driven innovation policy model, DDI), що реалiзуе на практик перехщ вщ лiнiйноТ моделi iнновацiйного розвитку, сфокусовано! на R&D, до бтьш широкого розумiння ланцюжка створення вартосп iнновацiйного продукту. У випадку об'екта нашого дослiдження, DDI модель може
"Управлшня проектами та розвиток виробництва", 2016, №2(58) 21
орieнтуватися як на вимоги попиту (рух вщ продукту до технологи) або на результати технолопчного прогнозування (рух вщ ядра технологи до технолопй).
Технолопчний аудит:
Визначення технолопй, ям вхсдять у технолопчну систему або впливають на и стан
Технолопчний форсайт:
Побудова траекторш росту технолопй,ям
вхсдять у технолопчну систему.
Факторний анал!з системи:
1. Дослщжэння економ1чного, соц1ального, технолопчного та полггичного оточення технолопчно! системи та ранжування фактор1в за Гх впливом;
2. Побудова факторно'!' модели
2. Проведення анал1зу взаемних вплив в параметр1в середовищ; визначення лсноти зв'язку м1жтехнолопчними \ економ1чними факторами.
Анал1з технолопчно! системи
1. Проведення анал1зу \ виб1р сценарив росту технологш в залежносл вщ динамки змши параметр1в впливу середовищ;
2. Проведення анал1зу чутливосл технолопчних траекторш до змши параметр1в впливу середовищ;
3. Досшдн®ння скпадених технолопчних траекторш на наявшсть розрив1в;
4. За допомогою метсд1в технолопчного прогнозування отримання оцшки технолопчних межтехнолопй платформи;
5. Оцшка технолопчного потенц1алу технолопй та системи в цтому на пщстав1 даних п ро поточний стан технологи та стримано'Г оцшки технолопчно! меж.
Анал1з е к он ом I ко-те хн о л о п ч н их меж розвитку
1. Дослщження \ розробка пщход1в до анал1зу економшно! меж технологи залежно вщ р1вня технолопчного межг
2. Анал1з економ1чно! меж технологи на основ1 обмежуючих механ1зм1в зовншнього \ внутршнього середовищ а;
3. Отримання оцшки економ1чних меж технолопй системи за допомогою метод1в технолопчного прогнозування.
5 Е
Планування розвитку (складання технолопчно! карти)
1. Наукове планування.
2. Технолопчне планування.
3. Продуктове планування.
4. Планування можпивостей.
5. Планування ¡нтеграцп.
6. Планування процеав.
7. Стратепчие планування.
Комплекс заход!в для розвитку технолопчно! системи:
- акумуляц1я кошлв на науков1 дослщження та ¡нновацп;
- координац1я технолопчних платформ;
- координац1я трансферу технолопй;
- створення правово! бази ¡нновацшних процеав;
- формування науково-шновацшно! ¡нфраструктури;
- ¡нституцшне забезпечення ¡нновацшних процеав;
- регулювання соц1ально-еколопчного спрямування ¡нновацш;
- репональне регулювання ¡нновацшних процеав;
- регулювання м1жнародних аспеклв ¡нновацшних процеав.
22
Рис. 1. Схема розробки стратеги розвитку технолопчноТ системи
"Управлшня проектами та розвиток виробництва", 2016, №2(58)
Рис. 2. Схема розвитку технолопчно! системи на основ! зовшшшх вплив1в
(розроблено автором)
Проектний пщхщ дозволяе реал1зувати перех1д в1д регулювання I концентраци до координац1Т та розпод1леност1, скоротити життевий цикл вироб1в I послуг, особливо термш1в розробки та запуску, а також шдив1дуал1зац1ю процес1в.
Для практично! реал1заци запропонованого алгоритму ми пропонуемо використати шструментарш нейронних мереж [12], зокрема модель бютичного нейрона для оцшки розвитку технолог1чних систем, що дае змогу оцшити р1зн1 типи 1мпульс1в та потенц1ал системи Тх сприймати (трансформувати в певний вектор розвитку).
На основ! розроблено алгоритму та науково-методичних пщход1в, викладених у [3; 4; 7; 8; 13; 14], запропоновано модель оцшки р1вня розвитку
"Управлшня проектами та розвиток виробництва", 2016, №2(58) 23
техноло^но^' системи з використанням теорп неч^о^' логiки, яка застосовуе поряд з ктькюними змiнними i лiнгвiстичнi, що е неч^кими. Анaлiз фaктоpiв, що впливають на piвeнь розвитку техноло^но^', дозволяе спрогнозувати динaмiку коливань стввщношення piзних покaзникiв та загальний стан системи за piзних можливих факторних комбшацш. При цьому на вщмшу вiд кaнонiчних мeтодiв нейромережа лише виграе вщ бiльшоï кiлькостi даних, що пщвищуе ïï прогностичну здатнють.
Загалом завдання aнaлiзу складних об'ек^в зазвичай виpiшуються нейромережею на основi формальних нeйpонiв. Однак в нашому випадку наявна база в бшьшосп випaдкiв буде недостатня для отримання гарних результат при нaвчaннi формальной' нeйpомepeжi. В цьому випадку побудова нeодноpiдноï мepeжi на основi використання модeлi бiонiчного нейрона значно спрощуе завдання. Тому доцтьшше проводити навчання груп невеликих формальних нейромереж за кожним пунктом aнaлiзу (складовою системи, фактором тощо) замють навчання одже1' великой' нeйpомepeжi за всiмa кpитepiями одразу. Для виpiшeння такого завдання велика база не потpiбнa. Пюля цього бiонiчнa нейромережа, фунтуючись на отриманих результатах вщ формальних мереж, може забезпечити вщповщний результат.
Виходячи з вищенаведеного, варто використати штегроваш системи моделювання, що заснован на piзних iнстpумeнтaх для дослiджeння вщповщних властивостей пpоцeсiв та складових [15].
Для подiбних систем завдання зводиться до формування м^мально нeобхiдноï сукупност моделей m, кожна з яких е одшею з пpоeкцiй процеав в облaстi piшeнь, а ва разом вони утворюють систему моделей sm, що забезпечуе належний ступшь якостi Q (повноти, пpaвильностi та адекватносл) дослiджeння зазначених пpоцeсiв:
SM = < Z, М, R, Q > , М ф 0, М := {m|F(m)}, |{m,}| = min,
де Z - множина (структура) цтей, М - множина, що складаеться з моделей m таких, що m е одшею з проекцш F(m) властивостей P процеав, R - множина мeхaнiзмiв та вщношень, що забезпечують штеграцш моделей mi в систему SM, що володiе вщповщними iнтeгpaтивними властивостями, Q - множина вимог до якосп дослiджeння процеав.
Щодо складних пpоцeсiв розвитку технолопчних систем сукупнiсть моделей мае вщбивати piзнi склaдовi опису структури, piзномaнiтнi аспекти i'i розвитку, етапи Отераци) i'i eволюцiï в пpоцeсi функцюнування. Вiдповiдно до запропонованого пiдходу кожна з моделей мае ушкальш властивосп, вiдсутнi в iнших, i тому в piзному ступeнi вiдповiдaе реальним процесам.
Висновки та перспективи подальших дослiджень у даному напрямку. При розробф стpaтeгiй у високотeхнологiчних сферах особливе мюце займае оцiнкa eкономiчного потeнцiaлу тeхнологiчноï системи на основi даних про поточнi параметри та прогнозу щодо комплeксноï оцiнки мeжi тeхнологiï. Серед вимог проектного управлшня розвитком технолопчних систем вщзначимо оцшку eфeктiв проекту на основi зв'язку з стратепею та контeкстнi обмеження, що в першу чергу включають складнють технолопчних зв'язш й технолопчну динaмiку.
Комплeкснi piшeння для aнaлiзу тeхнологiчноï системи дозволяе впровадити едину стратепю планування та упpaвлiння проектами. Завдяки можливосл бiльш ефективно управляти розподтеними командами, компaнiï можуть зосередити
24
"Управлшня проектами та розвиток виробництва", 2016, №2(58)
основы ресурси на найбтьш перспективних розробках, одночасно впроваджуючи вщповщж бiзнес-процеси.
Використання технологш штучного iнтелекту, зокрема нейронних мереж, дозволяють стежити за статусом проекту (портфеля проек^в), контролюючи в першу чергу таю параметри, як графк та ресурси. Таким чином, створюються умови для прийняття оптимальних ршень, що забезпечать найбтьш висом параметри технолопчноТ системи в цтому.
В подальших дослiдженнях необхiдно апробувати розроблений пiдхiд на прикладi проек^в космiчноТ галузi, яка iнтегруe найбтьший спектр технологiчних напрямкiв, а вщтак вимагае використання iнструментарiю аналiзу технолопчних систем. Також в рамках реалiзацiТ стратегiТ розвитку технологiчноТ системи варто розробити агрегативний метод розвитку потен^алу системи на основi оптимiзацiТ портфеля проек^в або портфеля технологiй.
ЛИТЕРАТУРА
1. Andreasen, M.M., Hein, L. Integrated product development [Текст], Springer-Verlag, IFS Ltd., 1987.
2. Leoncini, R., Montresor, S. The technological system [Текст] // Technological Systems and Intersectoral Innovation Flows, 2003. - pp. 33-49.
3. Omelyanenko, V.A. Analysis of Potential of International Inter-Cluster Cooperation in HighTech Industries [Текст] / V.A. Omelyanenko // International Journal of Econometrics and Financial Management. - 2014. - Vol. 2, № 4. - p. 141-147.
4. Krapyvny, I.V. International innovation networks as new stage of innovation development [Електронний ресурс] / I.V. Krapyvny, V.A. Omelyanenko, N.O. Vernydub // Economic Processes Management: International Scientific E-Journal. - 2015. - № 1. - Режим доступу: http://epm.fem.sumdu.edu.ua/download/2015_1/2015_1_17.pdf.
5. Сухарев, О.С. Экономика технологического развития: приоритеты, модели, стратегические перспективы [Електронний ресурс] / О.С. Сухарев // Форум технологического лидерства «Технодоктрина» - 2014. - Режим доступу: http://vpk.name/news/123051_ekonomika_tehnologicheskogo_razvitiya_prioritetyi_modeli_strat egicheskie_perspektivyi.html.
6. Янсен, Ф. Эпоха инноваций [Текст] / Ф. Янсен: Пер. с англ. - М.: ИНФРА-М, 2002.- XII. - 308 с.
7. Omelyanenko, V.A. Scientific and methodic bases of high technologies international transfer potential analyzing in metallurgy [Текст] / V.A. Omelyanenko // Metallurgical and Mining Industry. - 2016. - № 3. - p. 66-69.
8. Омельяненко, В.А. Мультиагентний пщхщ для пщтримки процеав м1жнародного науково-техычного сп1вроб1тництва в косм1чн1й галуз1 [Текст] / В.А. Омельяненко // М1жнародне науково-техшчне сп1вроб1тництво: принципи, мехашзми, ефективнють: зб1рка праць XI науково-практичноТ конференцп (9-10 кв1тня 2015 р.). - К.: НТУУ «КП1», 2015. - C. 55.
9. Корнеев, Д.С. Использование аппарата нейронных сетей для создания модели оценки и управления рисками предприятия [Текст] / Д.С. Корнеев // Управление большими системами. - М.: ИПУ РАН, 2007. - Выпуск 17. - С.81-102.
10. Смирнова, Д.А. Разработка подхода к исследованию технико-экономического потенциала технологической платформы в теплоэнергетике [Текст] / Д.А. Смирнова // Вектор науки ТГУ. - 2014. - № 1. - С. 159-164.
11. Ена, О.В. Автоматизация процессов разработки технологических дорожных карт. Расчет интегральных показателей применимости [Текст] / О.В. Ена, К.В. Нагаев // Бизнес-информатика. - 2013. - № 3 (25). - С. 56-62.
12. Буслаев, А.Г. Анализ процедуры использования нейронных сетей на примере прогнозирования финансовых временных рядов [Текст] / А.Г. Буслаев, А.В. Тишейкина // Управлшня проектами та розвиток виробництва: Зб. наук. праць. - Луганськ: Схщноукр. нац. ун-т 1м. В.Даля. - 2007. - №3(23). - С. 126-135.
13. Chuttur, M. Y. Overview of the Technology Acceptance Model: Origins, Developments and Future Directions [Текст], Indiana University, USA. Sprouts: Working Papers on Information Systems, 2009. - № 9 (37).
"Управлшня проектами та розвиток виробництва", 2016, №2(58) 25
14. Романов, С.П. Моделирование естественного нейрона как системы преобразования импульсных потоков [Електронний ресурс] / С.П. Романов, А.В. Бахшиев. - Режим доступу: http://keepslide.com/f/p/6/2/6/140626/p.
15. Свечкарев, В.П. Интеграция имитационных моделей при проведении исследований в гуманитарной сфере [Електронний ресурс] / В.П. Свечкарев // Инженерный вестник Дона, 2010. - №3. - Режим доступу: http://www.ivdon.ru/magazine/latest/n3e2010/213/.
,-, Стаття рекомендована до
Рецензент статл _ " ... _
4 , ,-, „¡у пубткаци 03.06.2016 р.
д.т.н., д.е.н., проф. Рамазанов С.К. j ч г
УДК 65.012.32
М.М. Мазов
ДИНАМ1ЧНА МОДЕЛЬ УПРАВЛ1ННЯ ПОРТФЕЛЕМ ПРОЕКТ1В МЕТАЛУРГ1ЙНОГО ПЩПРИСМСТВА
Розроблено модель формування портфелю проеклв, в основу яко!' покладено максимiзацiю ефективностi портфеля з урахуванням сценарив розвитку ринку металопродукцп'. На цм основi запропоновано адаптацiйний мехаызм для поточного управлiння портфелем сталого розвитку пщприемства, що включае елементи i пщсистеми, якi мiнiмiзують дисбаланс портфеля проеклв iз зовнiшнiм середовищем за рахунок регулювання процеав розвитку залежно вщ сценарив розвитку ринку. Рис. 2, таб. 1, дж. 11.
Ключовi слова: управлшня портфелем проекпв, сценарний пщхщ, управлЫня сталим розвитком.
JEL O22
Постановка проблеми та ïï зв'язок з практичним завданням. Чорна металурпя i в XXI ст. залишаеться одшею is основних структуроутворюючих галузей украТнськоТ економiки. За прогнозами деяких фахiвцiв, в найближчому майбутньому сталь i надалi буде залишатися головним конструкцшним матерiалом [1-2]. Але у глобальних прогнозах розглядаються i шшГ сценарiï розвитку металургiйноï галузi [2]. Дослiдження досвiду розвитку металургшних пiдприемств в усьому свiтi показуе, що юнуе декiлька сценарiïв моделювання майбутнього ^е!' галузi. Вiд того, чи залишиться сталь головним конструкцшним матерiалом або вщбудеться ïï замша новими матерiалами та зниження споживання сталi на душу населення залежить стратепя сталого розвитку всiх металургшних пщприемств.
Розробка сценарив розвитку е надзвичайно складним завданням з огляду на ктьмсть впливових факторiв. Аналiз пГдходГв до моделювання розвитку визначае необхщнють застосування дивергентно'Г методологи', що направлена на активiзацiю досвГду та узагальнення знань досвщчених фахiвцiв - експер^в. Найбiльш ефективно використання дивергентного мислення при невизначенш мети дослщження або коли мета носить умовний характер. У цьому разi будь-як варiанти можливих рiшень приймаються до розгляду: суперечлив^ що не мають вiдношення до проблеми, вiддаленi, неточш. Це i розширюе поле пошуку та висувае новГ завдання для моделювання портфелiв проектiв.
Задля того, щоб забезпечити бтьш гнучке управлшня розвитком, портфельне управлшня передбачае постшну змшу рейтингiв компонентiв портфеля залежно вщ змГни зовнГшнГх умов. Якщо та чи шша технологiя себе не
26
"Управлшня проектами та розвиток виробництва", 2016, №2(58)
