РАЗРАБОТКА АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ПРОЦЕДУРЫ ДЛЯ ОЦЕНКИ ИННОВАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Список литературы

1. Dempe S. Foundations of bi-level programming. - Dordrecht: Kluwer Acad. Publ.,

2002.

2. Bard J. F. Practical bilevel optimization: algorithms and applications. - Springer Science & Business Media, 2013. - Vol. 30.

УДК 303.732

doi :10.18720/SPBPU/2/id21 -390

Кудрявцева Арина Сергеевна1,

аспирант

РАЗРАБОТКА АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ПРОЦЕДУРЫ ДЛЯ ОЦЕНКИ ИННОВАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

1 Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, arinkin94@mail.ru

Аннотация. В связи с бурным развитием инновационных технологий третьей и четвёртой промышленных революций появляется необходимость создания подхода к управлению принятием решений о внедрении инновационных технологий. В данной статье поставлена цель автоматизации алгоритма оценки инновационных технологий путем постепенного сужения области допустимых решений с использованием платформы .NET и языка программирования C#. Для выполнения цели вначале исследуются существующие методы оценки инноваций, обосновывается выбор применения информационных оценок А.А. Денисова. Затем предлагаются инновации для судостроительного предприятия АО «Адмиралтейские верфи». После чего продемонстрирован пример работоспособности программы.

Ключевые слова, инновационные технологии, автоматизация, системный подход, язык программирования, значимость инноваций.

Arina Kudriavtceva1,

Postgraduate Student

DEVELOPMENT OF AN AUTOMATED PROCEDURE FOR EVALUATING INNOVATIVE TECHNOLOGIES

1 Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University, St.Petersburg, Russia, arinkin94@mail.ru

Abstract. In connection with the rapid development of innovative technologies of the third and fourth industrial revolutions, it becomes necessary to create an approach to managing decision-making on the implementation of innovative technologies. This article sets the goal of automating the algorithm for evaluating innovative technologies by gradually narrowing the area of feasible solutions using the .NET platform and the C # programming language. To achieve the goal, the existing methods of assessing innovations are first investigated, the choice of using information assessments is substantiated by A.A. Denisov. Then innovations are proposed for the shipbuilding enterprise JSC "Admiralty Shipyards". After that, an example of the program's performance is demonstrated.

Keywords. innovative technologies, automation, system approach, programming language, significance of innovation.

Введение

Развивать и внедрять инновационные технологии на промышленном предприятии необходимо для улучшения экономической политики страны. Более того, инновации необходимы предприятию для получения преимущества в конкурентной борьбе, повышения качества продукции, оптимизации всех процессов, участвующих в производстве, сокращения потребления энергии и сырья.

1. Постановка задачи выбора инновационных технологии для предприятия

Требуется определить взаимосвязи инноваций и целей и отобрать подмножество инноваций для внедрения из множества предлагаемых инноваций

< , 22 2т > V < тщ, тщ ..., тщ,..., тпт > ,

где Ф - сложный функционал, реализуемый в диалоговом режиме с применением программы.

Т.е. необходимо выбрать 1МЫт = < тщ, тщ,..., тщ, тпт > из ШЫп = < тщ, тщ,..., тщ,..., тщ >, те ШЫт, п е ШЫп, ШЫт с ШЫп где п — количество предлагаемых инноваций, т. — количество внедряемых инноваций.

Для выполнения задачи необходимо провести сравнительный анализ существующих методов оценки технологий.

2. Сравнительный анализ методов оценки инноваций

Сравнительный анализ методов оценки инновационных технологий проведен в исследованиях [1, 2]. Наиболее подходящими методами для оценки инноваций являются методы организации сложных экспертиз [3, 4], а именно метод решающих матриц [5, 6], методика ПАТТЕРН [7] и информационные оценки А.А. Денисова [8]. Эти методы разработаны на основе структуризации систем, что подразумевает разбиение большой неопределённости на маленькие более обозримые части. Все три метода позволяют провести достоверный и объективный анализ, однако, методы организации сложных экспертиз на основе информационных оценок А.А. Денисова имеют ряд преимуществ. Сравнение методов представлено в таблице 1.

Таблица 1

Сравнение методов организации сложных экспертиз

Информационные оценки А.А.Денисова Метод решающих матриц Методика ПАТТЕРН Преимущество метода А.А.Денисова

1 2 3 4

Значимость инновации Н^: Не = -Щ=1Ч1 \ogi1 -Р1), где р/ - вероят Ь = Х^р^, где рц - вклад элемента 1 -ого уровня в элемент вышестоящего уровня /. цх - весовые коэффициенты критериев, - оценка отно При преобразовании оценки р/ в Н вычисление обобщенной оценки получается простым суммирова

Продолжение табл. 1

1 2 3 4

ность достижения цели при использовании инновации; qi - вероятность реализации инновации. Оценивается р1, ^. а- относительные веса подпроблем, Ъ^ - относительные веса подпроблем следующего уровня. Оценивается рц, для каждой компоненты вышележащего уровня, оцениваемые а^. сительной важности по каждому критерию. Результирующие оценки относительной важности -го элемента 1 -го. нием. Обеспечивает возможность учета не только степени (вероятности) влияния р/ на реализацию целей, но и вероятности qi реализации этой инновации в конкретных условиях. Оценку производят единичные эксперты.

Используются одновременно вероятностные и детерминированные оценки Оценивается р' н1 = -1се(1 - Р/ ), ^ = где АА^ — минимальное количество нововведений 1 -го вида, которое определяет единицу измерения; ¡1 - информация о количестве нововведений, измеряемая в относительных единицах; п -объем понятия об инновации; Значимость инновации вычисляется по формуле: Ъ = Ь /щ г' = где /0 [(х)йх - полный расход ресурса для разработки; [(х)йх - расходы, необходимые для завершения разработки. Для оценки состояния разработки и возможных сроков ее завершения вводится коэффициент «состояние-срок» Позволяет организовать управление экспериментальным внедрением одновременно нескольких нововведений, оценивая изменения их вклада в реализацию целей во времени и с учетом динамики внедрения инновации, хода развития проекта, при этом требуют от эксперта дать оценку степени целесоответ-ствия не на текущий момент, а прогнозную оценку р[к (что он может сделать более объективно). По результатам можно построить кривую Гарт-нера.

Значимости инноваций с учетом взаимного влияния: Н1 = f(Нц-Н±2, Н13), Н2 = Н22-Н23)- Нз = /Шзъ Нз2-Нзз)- Оценка взаимной полезности Позволяет уточнять оценки Н^ на основе учета взаимного влияния оцениваемых компонент

Для выполнения задачи автоматизации вычислений при оценке инноваций была выбрана платформа .NET Framework 4.7 с использованием языка C#.

3. Характеристика среды .NET

Кроссплатформенная среда .NET предназначена для выполнения приложений. Архитектура .NET поддерживает три языка программирования:

• C# — современный объектно-ориентированный язык программирования, относится к семейству языков C.

Исходя из особенностей языка программирования C#, основными преимуществами данного языка являются [9]:

- Язык программирования C# претендует на подлинную объектную ориентированность (всякая языковая сущность претендует на то, чтобы быть объектом);

- Компонентно-ориентированный подход программированию, способствующий меньшей машинно-архитектурной зависимости результирующего программного кода, гибкости, переносимости и легкости повторного использования (фрагментов) программ;

- Ориентация на безопасность кода (в сравнении с С и С++);

- Унифицированная система типизации;

- Расширенная поддержка событийно-ориентированного программирования.

• F# — поддерживает функциональные, объектно-ориентированные и императивные модели программирования. Основными достоинствами языка является [10]:

- F# поддерживает объектно-ориентированное программирование. Язык F# позволяет заключать программный код в классы и объекты, что дает возможность упростить его.

- F# поддерживает императивное программирование. На языке F# можно реализовать изменение содержимого областей памяти, читать и записывать файлы, обмениваться данными по сети и так далее.

- F# является статически типизированным языком. Вследствие этого информация о типах доступна уже на этапе компиляции, что обеспечивает большую надежность программного кода.

• Visual Basic. Среди языков .NET синтаксис Visual Basic лучше всего соответствует обычному естественному языку, что значительно упрощает его изучение. В отличие от C# и F#, для которых корпорация Майкрософт активно разрабатывает новые функции, язык Visual Basic является стабильным. Visual Basic не поддерживается для веб-приложений, но поддерживается для веб-API [11]. Основными возможностями является:

- Программирование для операционной системы Windows. Используя .NET, можно писать WinForm (GUI) приложения, консольные приложения, dll файлы, сервисы Windows, графические приложения нового типа (WPF) и многое другое;

- Программирование для Web;

- Разработка распределенных корпоративный приложений;

- Кросс-платформенное программирование;

- Разработка для мобильных устройств;

- Программирование микроконтроллеров;

- Программирование на системном уровне.

4. Выбор инноваций для оценки технологий для промышленного предприятия

Для демонстрации работы программы было принято решение рассмотреть инновации для судостроительного предприятия АО «Адмиралтейские верфи». Проанализировав инновации, предлагаемые в работах К. Шваба [12], Д. Рифкина [13] и стратегии развития судостроительной промышленности на период до 2035 года [14], можно составить множество инноваций, предлагаемых для внедрения на судостроительном предприятии АО «Адмиралтейские верфи» (табл. 2).

Таблица 2

Инновации для судостроительной промышленности

№ Инновация Результат внедрения

1 2 3

1. Лазерные и плазменные технологии Повышение точности вырезки деталей при отсутствии тепловых деформаций. Обеспечивается минимальная ширина среза, отсутствие скоса кромок и незначительные газопылевые выбросы.

2. Наукоемкие сварочные технологии Одновременное снижение расходов сварочных материалов и энергоресурсов при гарантированном качестве сварных соединений. Адаптивное управление всеми составляющими контура «свариваемое соединение - дуга - источник питания». Решение задачи геометрической и технологической адаптации.

3. Автоматизированные бесконтактные измерительные системы (АБИС) Измерение сложных криволинейных конструкций при повышении производительности. Проведение межоперационного контроля высокоточных деталей, а также труднодоступных мест габаритных изделий.

4. Онлайн-сервисы для общения Объединение всех внутренних и внешних коммуникаций в одно пространство

5. Комплексно- механизированные поточные линии Повышение качества производства за счет машин и других видов оборудования с взаимоувязанной производительностью. Механизация процессов перемещения продукции.

6. 3Б-печать Печать небольших деталей, выполнение ремонта деталей. Применение 3D технологии в проектировании, разработке и производстве винтовых установок.

Продолжение табл. 2

1 2 3

7. 3D-сканеры Трёхмерное сканирование и печать позволяют воспроизводить сложнейшие формы и объекты. Аддитивные технологии позволят повысить прибыть производства посредством уменьшения расходов, ресурсов предприятия и себестоимости продукта. 3D-сканеры используются для решения задач контроля геометрии, эксплуатационного контроля и контроля оснастки. Методы 3D-сканирования применяются на этапах ремонта и модернизации судов, сборочных и сварочных работ, прокладки внутренних коммуникаций. Так как точность измерений точна, можно будет оптимизировать детали и конструкции судна, сократить сроки изготовления и повысить качество конечного продукта.

8. Термоэлектрические системы Большая автономность и высокая надежность. Безмашинный способ преобразования энергии, малая инерционность. Возможность использования различных средств для отвода тепла и различных источников тепловой энергии. Возможность подвода тепла непосредственно от источника.

9. Современная система электронного документооборота Упрощение и ускорение процессов согласования и подписания заявок внутреннего документооборота. Автоматизация нормативно-методических и нормативно-технологических документов, представление чертежей в электронном виде позволит сократить время на производство продукции.

10. Автоматизация складского оборудования Повышение максимального грузооборота, минимизация ошибок, гибкость настройки оборудования. Автоматизация хранения и поиска материалов, деталей, комплектующих изделий и т.п. позволит сократить время на производство продукции.

При использовании программы первоочередной задачей является ввод инноваций для оценки (рис. 1). Затем необходимо выбрать модель, по которой будут оцениваться инновации. При оценке инноваций с применением модели 1-ого вида необходимо ввести цели и функции предприятия (рис. 2).

Рис.1. Выбор инноваций для оценки моделью 1-ого вида

Рис. 2. Ввод целей и функций производственной структуры

Рис. 5. Оценка АБИС

Рис. 6. Оценка комплексно-механизированных поточных линий

5 Form3

- D X

ЗБ-пнать

п Вмносп Ншшецеш реящии Вершит Потенции иошмошш инновации

Тшмниир 0 0 0

Дострончноепрою-Ео 0 0 0

Цехгшанопокритнй 1) 0 0

Машиноиронгельное производство 0.8 0,8 1,86

Монтш-трубомедннщнйр 0 0 0

Деревообрабатывающий цех 0 0 0

Корпусное производство 0.5 0,8 2.66

Поишь

Олег

Рис.7. Оценка ЗБ-печати

Рис. 8. Оценка ЗБ-сканеров

- О X

Термоэлектрические системы

„ Bepomoci Bepomoci Потенции Нише цели решизщии использован™ инновщии

Цех защто-нзощнонных покрытий О 0 0

Дострончное произ-во 0 0 0

Цех гальванопокрытий О 0 0

Машиностроительное производство 0 0 0

Монтажно-трубоыедницкнй цех о 0 0

Деревообрабатывающий цех 0 0 0

Корпусное производство 0.9 0.9 2.99

Попигап

Олег

О X

Автоматизация складского оборудования

п Вероишо Веропносп Потенции Ншшиецели решили использования инновиш

Стапельно-сдаточный цех 0 0 о

Стапельный цех 0 0 о

Цех складского хозяйства 0.8 0.9 2.09

Цех защитно-изоляционных покрытий 0 0 О

Такелажный цех 0 0 о

Дострончное пронз-ва 0 0 о

Цех гальванопокрытий 0 0 о

Постигать

Олег

Рис.9. Оценка термоэлектрических систем

Рис.10. Оценка автоматизации складского оборудования

После оценки каждой инновации доступен отчёт (рис. 11) с данными о значимости и нормированном значении заначимости каждой инновации, а также доступны гистограммы результатов. Сумаарная значимость Н; инновации по каждой цели и функции вычисляется по формуле Я; = - £?=1 qi 1с^(1 - р1').

£ Ро1т4 - □ X

Суммарная значимость каждой инновации

Н Н_норм

Лазерные и плазменные технологии 1.63 0,05

Наукоемкие сварочные технологии 4.93 0,16

АБИС 2.99 0.1

Комплексно-механизированные поточные линии 7.2 0,23

ЗБ-иечать 4.52 0.14

ЗВ-сканеры 4.85 0.16

Термоэлектрические системы 2,99 0,1

Автоматизация складского оборудования 2,09 0,07

Потенциал инноваций

Ж

П ГШ II II

11 I

Нормированный потенциал инноваций

0,26' 0.2 0,16' 0.1

0,05— 0-

Рис. 11. Отчёт по значимости и нормированном значении значимости каждой инновации с применением модели 1-го вида

Проанализировав результаты, полученные при применении оценки инноваций моделью 1-го вида, было принято решение выбрать инновации с наибольшими показателями для дальнейшего исследования: наукоемкие сварочные технологии, АБИС, комплексно-механизированные поточные линии, ЭБ-печать, ЭБ-сканеры, термоэлектрические системы.

Для оценки инноваций с применением модели 2-го вида эксперту необходимо определить критерии оценки. В данном примере такими критериями будут являться количество в шт., т. е. сколько единиц будет закуплено, и уменьшение времени на изготовление одной детали. Так как модель 2-ого вида позволяет оценивать изменение значимости инновации во времени, эксперт дает прогноз показателей на конечный период времени и определяет показатели на начальный период времени. После эксперт вводит показатели на текущий момент времени.

На конечный период времени эксперт дает прогноз значимости инновации по двум критериям (Нк1 и Нк2), интересующий объем (Ак1 и ^к2) и единицу измерения (АЛк1 и ЛЛк2). Используя формулу Щ = Л / ^ программа вычисляет объем понятия инновации по двум критериям (п1 и п2). Далее эксперт вводит значения объема инновации

(Ан1 и Ан2) на начальный период времени (т.е. например, сколько было внедрено 3Б сканеров). Зная объем понятия об инновации на конечный период времени и объем инновации на начальный период времени, можно вычислить информацию об объеме инновации на начальный период времени (/н1 и ]н2), а также значимость инновации на начальный период времени (Нн1 и Нн2).

Далее эксперту необходимо вводить показатели интересующего объема (Ат1 и Ат2) на текущий период времени. Зная единицу измерения (ЛЛк1 и ААк2), программа вычисляет информацию об объеме инновации на текущий период времени (/т1 и /т2), используя формулу ^ = Аь/А Аь. После чего, зная , можно вычислить значимость инновации (Нт1 и Нт2) на текущий момент времени по формуле Н^ = ]1 /щ (рисунок 12 - 15). Также возможно получить график изменения значимости инновации во времени (рис. 16).

После всех вычислений, программа выдает отчет о значимости и нормированном значении значимости каждой инновации (рис. 17). Результат оценки инноваций с учётом изменения их значимости во времени показал, что наибольшую оценку имеют инновации: комплексно-механизированные поточные линии, ЭБ-сканеры и ЭБ-печать. Данные инновации будут использованы для оценки моделями 3-го вида, а именно, оценки значимости инноваций с учетом их взаимного влияния.

Рис. 12. Оценка наукоемких сварочных технологий

Рис. 13. Оценка АБИС

- О X

Комплексно-механизированные поточные линии

Пфйгиксщщгй мшим

Потенциал инновации = 7.2

>ИЙ1

Критерий 2

Конечный период Начальный период

Нк1 2.2 АйГ]

Ак1 6 М 1

(1А1 1 Нн10.37

п1 2.73

НйЦ

Ак2 б 112 1.2

Ан2 |Г~|

Текущий период

9 августа 2021 г.

. Значимость Пата Ат1 Ат2 М 1т2 НА Нт2 инновации Внести данные

01-08-2021 > 3 2 1,1 1.67 1,56556776556777 Построил трафик

09-08-2021 « 6 5 2.2 4.17 5,16446886446886

О X

ЗБ-печать

Потенциал инновации = 4.52 :Й1

Перей™ к следующей инновар

Критерий 2

Конечный период Начальный период

Нк1 2 Ан1 2

М [Г] М 2

(1А1 Г] Ни10.8^

2.52 Ан2

□

п1 2.5

Текущий период

(1А2

112 2,78

Нн2 0.72

9 августа 2121г. Вия

тт ., Л т т , пи, П, Значимость Пата Ат1 Ат2 М М НА Нт2 инновации Внести данные

01-08-2021 2 4 0.8 1.44 0.71884892086331 Построил трафик

09-08-2021 3 3 5 1.2 1.8 1,47856115107914

Рис.14. Оценка комплексно-механизированных поточных линий

Рис.15. Оценка 3Б-печати

Рис. 16. Изменение значимости инновации 3Б-сканер во времени

Рис. 17. Значимость инноваций на текущий период времени

Проанализировав результаты значимостей инноваций на текущую дату, было принято решение использовать инновации с наибольшими показателями значимости, а именно комплексно-механизированные поточные линии, ЭБ-печать и ЭБ-сканеры.

При применении модели Э-го вида эксперту необходимо определить интересующий объем (А]), единицу измерения (АА^) ¿-й составляющей и объем понятия (пи) об инновации при отсутствии других инноваций (рис. 18). Необходимо принимать во внимание условие ^Пц = 1. Далее необходимо определить приращения понятия об ¿-й инновации при наличии у-й инновации (Апц) (рис. 19). После чего программа считает

А-

информацию об объеме ¿-й инновации по формуле = —, а также объ-

А А/

ем понятия об /-й инновации при наличии у-й инновации по формуле пц = пи + Апц. Вычисление значимости /-й инновации при отсутствии

других инноваций происходит по формуле Н1 = —, вычисление значимости ¿-й инновации при наличии У-й инновации происходит по формуле Нц = —. Итоговое вычисление значимости инноваций с учётом влияния

и

других инноваций происходит по формуле Н1 = Нц ± , где к —

количество инноваций (рис. 20). Необходимо заметить, что в формуле Н1 = Нц ± ^¡=1Н1] знак «-» будет в том случае, если приращение понятия об инновации (Ап^) будет отрицательным.

вычисление информации об объеме (Л)

Инновация А! ед М ГШ Л Ш

Комплексно-м еханизиров энные поточные линии 1 6 0'=3 6 20

ЗВ-печать 1 8 03 8 26 67

ЗВ-сканеры 1 6 0=4 6 15

Рис. 18. Вычисление информации об объеме инновации приращение понятия об инновации при наличии другой инновации

1Щ Коьшексно-механглроЕашше поточные линии ЗЦ-печать ЗО-сканеры

Кошлекно-мемнизированные поточные линии <и 0,2 ОД

ЗО-печат 0,1

ЗО-сканеры (Ц (Ц од

Рис. 19. Ввод приращения объема понятия об инновации при наличии

другой инновации

Рис. 20. Вычисление значимостей и нормированных значений значимостей

инноваций

Результат оценки инноваций с учётом их взаимного влияния показал, что наибольшую оценку имеют инновации ЭБ-печать и комплексно-механизированные поточные линии.

Полученные результаты позволяют принимать решения о целесообразности продолжения внедрения, разработки, дальнейшего инвестирования инноваций.

Заключение

В ходе проделанной работы был проведен сравнительный анализ методов оценки инновационных технологий. Было показано, что модели A.A. Денисова имеют преимущества по сравнению с другими методами организации сложных экспертиз. Поэтому было принято решение автоматизировать вычисления с использованием платформы .NET Framework и языка программирования C#. Полученные результаты имеют практическую ценность для применения на промышленном предприятии.

Список литературы

1. Волкова В.Н., Денисов A.A. Методы организации сложных экспертиз: учеб. пособие. 4-е изд., перераб. и доп. - СПб.: Издательство Политехн. университета, 2010. - 128 с.

2. Кудрявцева A.C Сравнительный анализ метода решающих матриц Г.С. Поспелова и моделей, основанных на информационном подходе A.A. Денисова // Системный анализ в проектировании и управлении. Сборник научных трудов XXIII Международной научно-практической конференции. - 2019. - С. 518-523.

3. Моделирование систем и процессов: учебник для академического бакалавриата / В.Н. Волкова, Г.В. Горелова, В.Н. Козлов [и др.]; под ред. В.Н. Волковой, В Н. Козлова. - М.: Изд-во Юрайт, 2015. - С. 321-348.

4. Моделирование систем и процессов: Практикум / В.Н. Волкова, Г.В. Горелова, A.A. Ефремов [и др.]; под ред. В.Н. Волковой. - М.: Изд-во Юрайт, 2016. -С.96-125.

5. Поспелов Г.С. Проблема программно-целевого планирования и управления / Г.С. Поспелов, В.Л. Вен, В.Н. Солодов, В.В. Шафранский, A.^ Эрлих. - М.: Наука, 1980.

6. Моисеев Н. Н. Математические задачи системного анализа. - М.: Наука, 1981. - 488 с. - С. 404-409.

7. Лопухин М. М. ПAТТЕPH (метод планирования и прогнозирования научных работ). - М.: Сов. радио, 1971. - 160 с.

8. Денисов A.A. Современные проблемы системного анализа: Информационные основы. Изд. 2-е. - СПб.: Изд-во Политехнического ун- та. - 2004. - 96 с.

9. Перцев СА., Островский В.В., Чернова С.В. Язык программирования С#. Достоинства и недостатки, основные возможности. сопоставление с другими языками программирования. // Экономика и социум. - 2016. - №3 (22).

10. Смит К. Программирование на F#. / Пер. с англ. - СПб.: Символ-Плюс, 2011. - 448 с.

11. Введение [Электронный ресурс] // docs.microsoft.com. - URL: https://docs.microsoft.com/ru-ru/dotnet/core/introduction (дата обращения 01.10.2021).

12. Lee E.A., Seshia S.A. Introduction to Embedded Systems, A Cyber-Physical Systems Approach. - 2011. - URL: http://LeeSeshia.org. (date of access: 01.10.2021).

13. Rifkin J. The Hidrogen Economy: The Creation of the World-Wide Energy Web and the Redistribution of Power on Earth. - N.Y.: Tarcher, 2002. - 304 p.

14. Стратегия развития судостроительной промышленности на период до 2035 года. Утверждена распоряжением Правительства Российской Федерации от 28 октября 2019 г. № 2553-р.