CC BY
27
ОЦЕНКА ИННОВАЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА ОРГАНИЗАЦИЙ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКО-МНОЖЕСТВЕННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
Ю.В. Барсукова, аспирант
Луганский национальный аграрный университет
В статье обоснована необходимость использования нечёткой логики для оценки инновационного потенциала предприятий. Определены составляющие, по которым производится оценка инновационного потенциала предприятий: уровень финансового состояния, уровень информационной безопасности, уровень производственно-технического обеспечения, уровень кадрового обеспечения, уровень рыночной активности. Поэтапно описан алгоритм проведения оценки. Построена система правил для нечёткой модели. Приведены возможности визуализации результатов нечеткого вывода с целью получения значения выходной переменной в зависимости от исходных значений входных переменных. Представлена визуализация модели для переменных: уровень производственно-технического обеспечения и уровень информационной безопасности. В дальнейшем полученная модель может быть использована как для определения текущей, так и прогнозной оценки инновационного потенциала предприятий
Сегодня очень актуальной является проблема обеспечения эффективности функционирования мясоперерабатывающих предприятий. В связи с этим инновационная деятельность становится одним из главных факторов повышения эффективности деятельности предприятий. Главнейшим критерием оценки инновационной деятельности является инновационный потенциал.
Оценка инновационного потенциала предприятий является достаточно сложной задачей, так как возникают трудности на практике с оценкой инновационных идей и прогнозированием внедрения их в производство.
Исследованию проблемы оценки инновационного потенциала предприятий посвящено значительное количество работ отечественных и зарубежных ученых: Анисимов Ю.П. [5], Дворецкий С.И. [3], Лаптева Е.А. [1], Леоненков А. [2], Матвейкин В.Г. [3], Морозова Л. Э. [4], Фатхутдинов Р.А. [6], Ярушкина Н. Г. [7] и др.
Учитывая разнородность, плохую структурированность входной информации, предлагаем для экспресс-диагностики использовать методологический подход на основе нечёткой логики.
Для оценки инновационного потенциала предприятий нами были выделены следующие составляющие:
1. Уровень финансового состояния (Ш )
2. Уровень информационной безопасности (ШЬ)
3. Уровень производственно-технического обеспечения (Шр^)
4. Уровень кадрового обеспечения (Шк)
5. Уровень рыночной активности (Шг)
Набор показателей по составляющим представлен ниже.
1. Уровень финансового состояния (коэффициент рентабельности собственного капитала, коэффициент независимости, коэффициент оборачиваемости собственного капитала, операционная рентабельность, рентабельность реализованной продукции).
2. Уровень информационной безопасности (состояние технических средств сбора, обработки, накопления и хранения конфиденциальной информации, уровень защиты информации).
3. Уровень производственно-технического обеспечения (фондоотдача, фондовооруженность, фондоёмкость, степень изношенности производственного оборудования).
4. Уровень кадрового обеспечения ( уровень квалификации персонала, уровень системы подготовки и переподготовки персонала).
5. Уровень рыночной активности (показатели рекламной деятельности, участие в ярмарках, выставках).
Нами был разработан следующий алгоритм оценки инновационного потенциала предприятий (рис. 1).
Определение составляющих +
Выбор показателей +
Нормирование значений показателей
г
Определение итоговых значений по составляющим
Система нечёткого логтеского вывода
Фаззификация входящих и исходящих переменных *
Построение системы правил
* -
Построение нечеткой модели оценки инновационного потенциала
Анализ полученных результатов
Рис. 1. Алгоритм оценки инновационного потенциала предприятий
Для решения данной задачи использовали систему нечеткого вывода типа Мамдани. В процессе работы были определены функции принадлежностей для входных переменных и исходной переменной. Построение функций принадлежности термов происходило в среде Matlab средствами Fuzzy Logic Toolbox.
В качестве терм-множества первой входной переменной «Уровень финансового состояния» были выделены следующие значения - «критический» (00,2), «кризисный» (0,2-0,4), «средний» (0,4-0,7), «приемлемый» (0,7-1).
Лингвистическая переменная «Уровень информационной безопасности» была разделена на четыре терма - «низкий» (0-0,2), «ниже среднего» (0,2-0,5), «средний» (0,5-0,8), «надежный» (0,8-1). Таким же способом были описаны все входные переменные.
Исходная результирующая переменная «Инновационный потенциал» разделена на следующие термы: «низкий» (0-0,2), «ниже среднего» (0,2-0,5), «средний» (0,5-0,8), «высокий» (0,8-1).
Следующим этапом является построение системы правил для модели оценки инновационного потенциала (табл. 1).
ного потенциала.
Значения количественных показателей определяется на основе данных финансовой отчетности предприятий и официальных статистических данных, качественных - на основе данных экспертных оценок.
Из-за того, что значения показателей не нормированы, усложняется процедура оценки. Нами был использован следующий способ нормирования.
B - B
иг Umin
K =-, (1)
B - B
max min
где K - нормированное значение показателя, Bi -фактическое значение показателя, Bmin - минимальное значение показателя в совокупности (по группе предприятий) Bmax - максимальное значение показателя в совокупности
В результате показатели принимают значения от 0 до 1.
Оценка составляющих инновационного потенциала происходит по следующей формуле:
n
f = (2)
n
где n - число показателей по составляющей, Ki -значение показателей, fi - составляющие инновацион-
Система правил для нечеткой модели оценки инновационного потенциала
и иш и„, ик иг 1Р
КР - Н Н - Н
К Н НС НС Н Н
КР НС Н Н - Н
КР Н НС Н Н Н
К НС НС Н Н Н
К НС Н - Н Н
КР Н - Н - Н
К Н Н Н - Н
К НС Н НС НС Н
КР - - Н Н Н
К НС НС С НС НС
К С НС НС НС НС
К - - С НС НС
П -Н В В В В
П С В С В В
С НД В В В В
П НД В В -Н В
П НД С В НС В
где КР- критический, Н - низкий, К - кризисный, НС - ниже среднего, С - средний, НД - надежный, В - высокий, П - приемлемый.
Согласно данным таблицы, правила принятия решений, которые будут свидетельствовать о низком инновационном потенциале, в терминах нечеткой логики будут звучать так: «ЕСЛИ значение Ш
кризисное И значение ШЬ ниже среднего И значение Upt ниже среднего И значение Шк низкое И значение Шг низкое, ТОГДА инновационный потенциал предприятия низкий ».
На рис. 2 представлены правила после выполнения процедуры нечёткого вывода.
Рис. 2. Правила после выполнения процедуры нечеткого вывода ЭКОНОМИНФО. 2016. № 26
Главное преимущество просмотра правил заклю- Ц=0,473 значение выходной переменной №=0,355
чается в возможности визуализировать результаты (ниже среднего).
нечеткого вывода и получить значение выходной пе- Для анализа разработанной нечёткой модели
ременной в зависимости от исходных значений вход- оценки инновационного потенциала предприятия ис-
ных переменных. Например, при значениях входных пользуется визуализация поверхности нечёткого вы-
переменных Ц=0,2, ил=0,193, ир=0,74, ик=0,127, вода (рис. 3,4).
Рис. 3. Визуализация поверхности нечёткого вывода модели для входящих переменных ШЬ и иг
Рис. 4. Визуализация поверхности нечёткого вывода модели для входящих переменных Upt и ШЬ
Данная поверхность позволяет установить зависимости выходной лингвистической переменной от входной. Это позволит разработать эффективные мероприятия для повышения инновационного потенциала предприятий.
В результате исследования на основе алгоритма нечеткого вывода была проведена оценка инновационного потенциала мясоперерабатывающих предприятий. В дальнейшем полученные результаты могут быть использованы как для определения текущей, так и прогнозной оценки инновационного потенциала предприятий.
Литература
1. Лаптева, Е.А. Развитие методов оценки инновационного потенциала промышленных предприятий: автореф. дис. ... канд. эк. наук: 08.00.05 / Е.А. Лаптева. - Сарат. гос. техн. ун-т им. Гагарина Ю.А., 2014. - 24 с.
2. Леоненков, А. Нечеткое моделирование в среде МайаЬ и FuzzyTech / А. Леоненков. - Санкт-Петербург: «БХВ -Петербург», 2005. - 725 с.
3. Матвейкин, В.Г. Инновационный потенциал: современное состояние и перспективы развития: монография / В.Г. Матвейкин, С.И. Дворецкий, Л.В.
Минько, В.П. Таров, Л.Н. Чайникова, О.И. Летунова. -М.: "Издательство Машиностроение-1", 2007. — 284 с.
4. Морозова, Л. Э. Экспертные методы и технологии комплексной оценки экономического и инновационного потенциала предприятий: Учебное пособие / Л.Э. Морозова, О.А. Бортник, И.С. Кравчук. - М.: МГУПС, 2009. - 81 с.
5. Условия развития инновационного потенциала [Текст]: монография / Ю.П. Анисимов, Ю.В. Журавлев, И.В. Куксова, В.А. Куклинов. - Воронеж: ФГБОУВПО ВГУИТ, 2011. - 450 с.
6. Фатхутдинов, Р.А. Инновационный менеджмент: учебник для вузов. 6-е изд. — СПб.: Питер, 2008. — 448 с.
7. Ярушкина, Н. Г. Основы теории нечетких и гибридных систем [Текст]: учеб. пособие / Н.Г. Ярушкина. - М.: Финансы и статистика, 2004. - 320 с.
E-mail: y_barsukova@bk.ru
Ключевые слова: инновационный потенциал, предприятия, оценка, нечёткая логика, модель, показатели, алгоритм, система правил, визуализация
