CC BY
132
УПРАВЛЕНИЕ_
УДК 004.89
Работа выполнена при финансовой поддержке гранта РФФИ №14-01-00690-а
ПРОЦЕДУРА ОЦЕНКИ ПЕРСПЕКТИВ РЕАЛИЗАЦИИ ИННОВАЦИОННОГО IT-ПРОЕКТА В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ
Масютин C.A., д.э.н., профессор, профессор кафедры стратегии и развития бизнеса, ФГБОУВПО «Российская академия народного
хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации» Булыгина О.В., к.э.н., доцент кафедры менеджмента и информационных технологий в экономике филиала ФГБОУ ВПО «Национальный исследовательский университет «МЭИ» в г. Смоленске Селявский Ю.В., аспирант кафедры менеджмента и информационных технологий в экономике филиала ФГБОУ ВПО «Национальный
исследовательский университет «МЭИ» в г. Смоленске
В статье предложена процедура оценки перспективности реализации инновационных IT-проектов в условиях неопределенности, которая основанная на использовании экспертных оценок и методов интеллектуального анализа данных.
Ключевые слова: инновационный IT-проект, бизнес-план, внутренняя и внешняя среда, нечеткие пирамидальные сети, нечеткая логика.
The article was financially supported by a grant RFFI №14-01-00690-a
PROCEDURE OF THE PROSPECTS ASSESSING OF THE IMPLEMENTATION OF INNOVATIVE IT-PROJECTS IN INDETERMINACY
Masutin S., Doctor of Economics, professor, Strategy and business development chair, FSBEIHPE «Russian Presidential Academy of National
Economy and Public Administration» Buligina O., Ph.D., assistant professor of the Management and information technology in the economy chair, FSBEI HPE « National Research
University «MEI», Smolensk branch Selyavskiy Y., the post-graduate student, Management and information technology in the economy chair, FSBEI HPE « National Research
University «MEI», Smolensk branch
The article suggests the procedure for assessing the prospects of innovative IT-project implementation in the uncertainty conditions, which is based on the use of expert estimates and data mining techniques.
Keywords: innovative IT-project, business plan, internal and external environment, fuzzy pyramidal networks, fuzzy logic.
В современных условиях усиливающегося внешнего давления на российскую экономику, осуществляемого различными способами, в том числе введением санкций против отечественных предприятий, создание и развитие высокотехнологических производств, которые в ближайшей перспективе смогут обеспечить хотя бы частичное импортозамещение наукоемкой продукции, является стратегической целью национальной политики. В этой связи перед отечественными предприятиями встает актуальная задача активизации инновационно-инвестиционной деятельности, которая, с одной стороны, должна снизить зависимость от иностранных поставщиков, а с другой - создать условия для развития смежных производств [1].
Введенные санкции серьезно ударили не только по российской промышленности, но и по инфраструктурным отраслям, среди которых следует отметить 1Т-отрасль, обеспечивающую программно-аппаратными средствами все сектора народного хозяйства. Так, в условиях резкого падения курса национальной валюты резко сократились заказы на зарубежные 1Т-решения, а некоторые предприятия даже приостановили свои 1Т-проекты.
Ввиду особой значимости 1Т-отрасли для отечественной экономики, что в том числе отмечено в последнем варианте долгосрочного плана развития 1Т-отрасли (до 2018 года), Минкомсвязи выделило десять стратегически важных видов программного обеспечения, способного выступать альтернативой для существенно подорожавших зарубежных аналогов. Данный факт обуславливает необходимость разработки и реализации инновационных проектов по созданию отечественных 1Т-решений, которые будут конкурентоспособны на внутреннем и внешних рынках.
Как показывает практика, реализация дорогостоящих инновационных проектов требует детальной проработки бизнес-плана, которая должна основываться на углубленном анализе внутренних и внешних возможностей его выполнения в изменяющихся социально-экономических и политических условиях [2].
В настоящее время существует множество подходов к разработке бизнес-планов, которые представляют собой комплекс технологических, финансовых, маркетинговых, организационных и иных мероприятий по реализации бизнес-проекта. Наибольшее распространение получили методики, предложенные Организацией Объединённых Наций по промышленному развитию, Мировым и
Европейским банками реконструкции и развития, Международной финансовой корпорацией (структурой Мирового Валютного Фонда), а также компаниями BFM Group, KPMG, Ernst&Young и Goldman, Sachs&Co.
Проведенный анализ указанных методик позволил разработать процедуру интеллектуального анализа бизнес-плана разработки инновационного IT-проекта, описывающую процесс поддержки принятия управленческих решений о перспективности реализации предлагаемого бизнес-проекта (рисунок 1). Данная процедура основана на использовании аппарата пирамидальных сетей для диагностики внутренней и внешней среды IT-компании, экспертных методов оценки реализуемости различных планов и нечетко-логических алгоритмов, применяемых для агрегирования полученных результатов [3].
Начальным этапом предложенной процедуры является проведение диагностики различных элементов внутренней и внешней среды IT-компании, осуществляемой с использованием нечетких пирамидальных сетей на основе результатов анализа внутреннего состояния организации и маркетинговых исследований. В статье [4] приведено описание алгоритмов построения, обучения и использования нечетких пирамидальных сетей для оценки внутренней и внешней среды организации.
При построении пирамидальной сети в качестве рецепторов используются значения показателей набора индикативно-аналитических показателей, характеризующих состояние различных элементов внутренней или внешней среды IT-компании. В общем, рецептор представляет собой лингвистическое описание состояния, которое может либо задаваться качественно (например, наличие конкретного элемента технического задания), либо количественно определяется некоторым интервалом значений показателя (например, темпы годовой динамики числа свидетельств на программу для ЭВМ). В статье [5] предложен набор индикативно-аналитических показателей для оценки человеческого капитала, а также приведен пример нечеткой пирамидальной сети для диагностики его состояния.
Для интегральной оценки состояния внутренней / внешней среды IT-компании, полученных в результате применения нечетких пирамидальных сетей, используется нечетко-логический вывод по алгоритму Мамдани, который, оперируя лингвистическими по-
156 TRANSPORT BUSINESS IN RUSSIA | №2 2015 |
УПРАВЛЕНИЕ
Внутренняя среда
Информационное обеспечение Интеллектуальный капитал
Человеческий капитал Финансовое состояние
Материально-техническая база Коммерческий потенциал
Интегральная оценка
Внешняя среда
Макроэкономическая ситуация Рыночные возможности
Научно-техническое развитие Инфраструктурное развитие региона
Социально-демографическая ситуация Политическая обстановка
}
Интегральная оценка
5?
ТО ТО
ь,
то Ох то а
о »
01 о я
то
о
г 05
£ то
Комплексная оценка реализации инновационного /Г-проекта
Экспертиза инновационного ИТ-проекта
Экономическая эффективность Инвестиционный план
Техническая проработанность Организационный план
Научно-техническая значимость Маркетинговый план
Принятие управленческого решения
Рис.1. Процедура оценки перспективности реализации Инновационного 1Т-проекта
нятиями и на основе экспертных знаний, сформированных в виде продукционных правил, позволяет агрегировать наиболее значимые показатели, определяющее конкретное состояние элемента внутренней / внешней среды организации.
Построение систем нечетко-логического вывода осуществляется в соответствие с предложенной процедурой:
1. Построение функций принадлежности на основе статистических данных. В качестве степени принадлежности элемента некоторому множеству (например, «высокий инновационный потенциал») будет использоваться оценка частоты использования экспертами понятия для описания элемента, которая задается нечетким множеством.
2. Формирование базы продукционных правил следующего вида:
' М,
N
,
где X. - 1-ая входная переменная; АГ- число входных переменных; I -значение 1-ого нечеткого терма 1-ои входной переменной (11 = 1..Т1); Г. - число нечетких термов ¡-ой входной переменной; Y - выходная переменная; Б1 - значение 1-ого нечеткого терма выходной переменной; М{ - число продукционных правил для 1-ого нечеткого терма выходной переменной; Ь - количество нечетких термов выходной переменной; м>. - вес у'-го продукционного правила, определяющих /-ый нечеткий терм выходной переменной М,
= 1
[0; 1],Х
Л
(
7=1
).
3. Расстановка весов продукционных правил, осуществляемая для каждого нечеткого терма выходной переменной. Экспертами проводится ранжирование системы правил, определяющих 1-ый нечеткий терм выходной переменной, в порядке убывания их значимости. Значимостьу'-го правила для 1-ого нечеткого терма определяет по правилу Фишберна:
2-(М1- ./- 1)
XV л =
(М1 +1 )-М;
4. Выбор метода дефаззификации (центр тяжести, медиана, центр максимумов, наибольший / наименьший из максимумов), который осуществляется экспертами и зависит от семантического содержания переменных [6].
Третьим этапом является экспертная оценка реализуемости различных элементов бизнес-плана, которая охватывает технологические, финансовые, организационные и маркетинговые аспекты реализации 1Т-проекта, а также особенности его проработки.
Заключительным этапом разработанной процедуры является агрегирование результатов оценки внутренней и внешней среды 1Т-компании, а также многофакторной экспертизы бизнес-проекта с помощью нечетко-логического алгоритма Ларсена, на основе чего принимается решение о перспективности его реализации (принятие к реализации, отправка на доработку или отклонение проекта).
Как представляется, применение предложенной процедуры оценки перспективности реализации инновационного 1Т-проекта, основанной на применении методов интеллектуального анализа данных, позволит повысить экономическую эффективность инвестиционно-производственной деятельности за счет применения научно обоснованного подхода к оценке перспективности бизнес-планов с учетом факторов неопределенности.
Литература:
1. Дли М.И., Какатунова Т.В., Литвинчук Ю.Я. Процедура организации регионального инновационного процесса// Вестник Российской Академии естественных наук. 2009. №3. С. С.37-39.
2. Дли М.И., Какатунова Т.В. О перспективах создания технопар-ковых структур сетевого типа// Инновации. 2008. №2. С.118-120.
3. Гимаров В.А., Дли М.И., Круглов В.В. Задачи распознавания нестационарных образов // Известия Российской академии наук. Теория и системы управления. 2004. №3. С.92-96.
4. Багузова (Булыгина) О.В., Максимкин М.В., Селявский Ю.В. Модель диагностики социально-экономического объекта (на примере металлургического предприятия) // Вестник Российской академии естественных наук. 2014. №4. С. 37-39.
5. Багузова (Булыгина) О.В., Головинская М.В., Чичерова Е.Ю. Нечетко-логический сетевой подход к анализу внутренней среды предприятий топливно-энергетического комплекса // Транспортное дело России. 2014. №1. С. 84-85.
6. Бояринов Ю.Г., Стоянова О.В., Дли М.И. Применение нейро-нечеткого метода группового учета аргументов для построения моделей социально-экономических систем // Программные продукты и системы. 2006. №3. С. 7.
ТЯАШРОЯТ ВШШЕ88 Ш ЯШ81Л | №2 2015 | 157
