CC BY
18
УДК 651
ОЦЕНКА РИСКОВ ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ ПРЕДПРИЯТИЙ РКП НА ОСНОВЕ МЕТОДА СТАТИСТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
С. А. Школин Научный руководитель - К. Ю. Лобков
Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31
Е-mail: lobkov.study@yandex.ru
Предлагается подход к оценке и учету рисков реализации инновационных проектов предприятий РКП на основе метода статистического моделирования, позволяющего учитывать уровень неопределенности выполнения отдельных работ инновационного процесса.
Ключевые слова: оценка и учет рисков, инновационная деятельность предприятия РКП, инновационный проект, сетевая модель, метод статистического моделирования.
RISK ASSESSMENT OF INNOVATIVE PROJECTS OF ENTERPRISES OF THE RCP ON THE BASIS OF THE METHOD OF STATISTICAL MODELING
S. А. Shkolin Scientific Supervisor - К. Y. Lobkov
Reshetnev Siberian State Aerospace University 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation Е-mail: lobkov.study@yandex.ru
An approach to the assessment and management of risks of innovative projects of enterprises of the RCP on the basis of the method of statistical modeling that take into account the uncertainty of execution of certain works in the innovation process.
Keywords: assessing and recording risks, innovative activity of the enterprise RCP, innovative project, the network model, the statistical simulation method.
Инновационная деятельность (ИД) предприятий Ракетно-космической промышленности (РКП) предполагает осуществление значительных инвестиционных вложений в разработку и реализацию инновационных проектов (ИП). При этом инвестиции в ИП сопровождаются более высоким уровнем рисков, чем инвестиции в уже известные и апробированные проекты, а в условиях возрастающей динамичности и неопределенности, вероятность успешной реализации таких проектов значительно снижается. В этих условиях особе значение имеет оценка рисков реализации ИП с целью планирования и управления ИД предприятий РКП, т.к. от правильного определения последних зависит эффективность ИД.
Представление ИП как сложного комплекса научно-исследовательских, опытно-конструкторских, производственных, организационных, финансовых, коммерческих и других мероприятий позволяет использовать сетевые методы планирования и управления (СПУ) [1-3]. СПУ основано на моделировании процесса с помощью сетевого графика и представляет собой совокупность расчетных методов, организационных и контрольных мероприятий по планированию и управлению комплексом работ. Под комплексом работ (комплексом операций, или проектом) следует понимать любую задачу, для выполнения которой необходимо осуществить достаточно большое количество разнообразных работ. Это может быть и строительство некоторого здания, корабля, самолета или любого другого сложного объекта, и разработка проекта этого сооружения, и даже процесс построения планов реализации проекта [2, 4].
Секция «Инновационная деятельность промышленных предприятий»
Для того чтобы составить план работ по осуществлению больших и сложных проектов, состоящих из тысяч отдельных исследований и операций, необходимо описать его с помощью некоторой математической модели. Таким средством описания проектов (комплексов) является сетевая модель.
Сетевая модель представляет собой план выполнения некоторого комплекса взаимосвязанных работ (операций), заданного в специфической форме сети, графическое изображение которой называется сетевым графиком. Отличительной особенностью сетевой модели является четкое определение всех временных взаимосвязей предстоящих работ. Главными элементами сетевой модели являются события и работы. Приведение сетевой модели к оптимальному виду позволит получить параметры ИП, обеспечивающие эффективное использование ИР.
Оптимизация сетевой модели представляет собой процесс улучшения условий и параметров выполнения комплекса работ ИП с целью достижения заданного срока или заданной стоимости работ его реализации.
Оптимизация сетевой модели осуществляется за счет использования резервов времени работ и имеющих ИР. Формирование данных резервов происходит путем, сокращения длительности критического пути, выравнивания коэффициентов напряженности работ и рационального использования ограниченных ИР. Каждая последующая оптимизация осуществляется в пределах оставшихся запасов времени или ресурсов. Проведение каждой последующей оптимизации отражается на результатах предшествующей, которые могут измениться и потребовать повторной оптимизации. После каждой оптимизации выполняется поверочный расчет всех временных и стоимостных параметров сетевой модели. Окончательный, оптимальный вариант сетевой модели по выбранному критерию оптимизации принимается на основе многократного пересчета параметров сети. Применение таких аналитических методов расчета параметров сетевой модели ИП со случайными временными оценками работ является достаточно трудоемким, сопровождается большим количеством многократных вычислений и содержат систематическую ошибку [2, 4].
В этих условиях наиболее эффективным является использование метода статистического моделирования (статистических испытаний, метод Монте-Карло) [5]. К его достоинствам следует отнести сравнительную простоту реализации на ЭВМ и возможность получить искомую оценку с. произвольной степенью точности. Сущность применения метода статистических испытаний для оценки временных параметров сетевой модели состоит в имитации продолжительности выполнения всех входящих в сеть работ с последующим расчетом для теперь уже детерминированной сетевой модели значений искомых параметров, в многократном повторении процедуры такого «розыгрыша» и, в заключение, в оценке стохастических характеристик полученного эмпирического распределения этих параметров [5, 6].
Разумеется, «розыгрыш» значения продолжительности выполнения каждой из работ (1, ^ ИП сводится к моделированию принятого для этой работы закона распределения, то есть к генерации случайной величины, распределенной по этому закону.
Следует отметить, что метод статистических испытаний допускает моделирование любых распределений продолжительностей выполнения работ и в этом смысле вполне универсален.
Если искомым параметром, в частности, является продолжительность выполнения ИП в целом, необходимо руководствоваться следующей методике [5, 6].
В соответствии с принятым законом распределения моделируется каждая из работ (I, ]) ИП - генерируется время ее выполнения. Аналогичная процедура «розыгрыша» осуществляется для всех работ, входящих в ИП, после чего каждой работе будет соответствовать смоделированное время ((¡, ]) - оценка продолжительности выполнения этой работы. Пользуясь известным алгоритмом нахождения критического пути, определяется длина критического пути сетевой модели, которая обозначается К1. Снова осуществляется процедура «розыгрыша» для всех работ, входящих в ИП, и определяется смоделированное время ((¡, 7), после чего снова определяется длина критического пути сетевой модели, которая обозначается К2. и т. д. Многократно повторяя «розыгрыш» и определяя смоделированное время ( 7), с последующим нахождением критического пути, получается набор значений К1 ... Кп, если «розыгрыш» был произведен N раз.
Значения К1 ... Кп имеют эмпирическое распределение вероятностей, по которому можно найти р-квантиль времени выполнения ИП, то есть р-процентную верхнюю доверительную грань
Жр. Иными словами, с вероятностью р реальный срок выполнения ИП не превысит величины Жр. Нахождение р-квантиля удобно производить с помощью гистограммы распределения последовательности значений (К) по эмпирическим данным К1 ... Кп.
Применение метода статистических испытаний, помимо оценки распределения продолжительности выполнения ИП в целом, позволяет определить вероятность принадлежности любой работы (I, ]) ИП критическому пути (то есть вероятность для работы (I, ]) в процессе выполнения ИП оказаться на критическом пути) или критической зоне, а также ряд других весьма важных стохастических параметров ИП [5, 6].
Как отмечалось ранее, применение метода статистического моделирования основано на многократном повторении процедуры «розыгрыша» и оценке стохастических характеристик полученного эмпирического распределения этих параметров. Поэтому определение стохастических параметров сетевой модели ИП, может осуществляться при фиксированном числе испытаний N, или приводит к необходимости определения количества испытаний N непосредственно в процессе моделирования.
Таким образом, предлагаемый подход к определению стохастических параметров ИП предприятий РКП на основе статистических методов моделирования, позволяет получать более точные значения параметров ИП по сравнению с аналитическими методами сложных аналитических расчетов.
Библиографические ссылки
1. Управление инновационными проектами: Учеб. пособие / Под ред. проф. В. Л. Попова. -М.: ИНФРА-М, 2009. - 336 с.
2. Разу М.Л., Воропаев В.И., Якутии Ю.В. и др. Управление программами и проектами: 17-модульная программа для менеджеров «Управление развитием организации». Модуль 8. — М: ИНФРА-М, 2000. - 320 с.
3. Ильенкова С.Д., Гохберг Л.М., Мосякин В.С., Агкацева И.Э. Управление инновационным проектом. Учебное пособие / Московский государственный университет экономики, статистики и информатики. - М., 2003. - 105с.
4. Новицкий Н.И. Сетевое планирование и управление производством: Учеб.-практ. пособие/ Н.И. Новицкий. — М.: Новое знание, 2004. — 159 с.
5. Лобков К.Ю. Оценка эффективности инновационных проектов предприятий РКП на основе метода статистического моделирования // Сборник научных трудов по итогам международной научно-практической конференции «Экономика и управление в современных условиях». Красноярск, НОУ ВПО СИБУП. 2016. - с. 177-181
6. Голенко Д.И. Статистические методы сетевого планирования и управления, М., Наука, 1968. - 400 с.
© Школин С. А., 2017
