книги / Управление инновационными проектами

Для разработки известных моделей инновационного проекта линейного типа используется метод создания баз данных, описывающих фактические данные о состоянии процесса, явления, объекта. При таком подходе факты предполагаются всегда истинными в рамках системы понятий инновационного процесса. Формальное и декларативное представление фактов осуществляется через словарь (список постоянных терминов), к которому отсылается любая информация и отношения между информацией как отдельными фактами. Этот метод предлагает использование при моделировании исследуемого процесса взаимосвязанной и взаимосогласованной совокупности баз данных, их отношений и правил обработки [7]. Недостаток подхода – множество баз данных не являются конечными. Следовательно, модель, основанная на базах данных, не является полной, не может претендовать на законченный вид и должна иметь возможность расширения.

Все известные модели инновационных проектов можно представить в виде ориентированных или не ориентированных графов. Известно, что графы могут быть описаны с использованием матрично-топологического подхода, который широко применяется во многих отраслях науки и техники. Положительная сторона матрично-топологического направления заключается в большой степени упорядоченности составления систем уравнений, компактности и возможности решать задачи большой размерности. На основе графов могут быть построены алгоритмы, позволяющие не только составлять системы уравнений с помощью ЭВМ, но и осуществлять с помощью этих систем расчеты на оптимальность. Неоспоримым преимуществом данного метода является также простота и естественность организации связей между модулями, а также возможность изменения внутреннего содержания модулей (упрощение или усложнение математического описания).

231

С использованием этого метода инновационный процесс будет описан на базе статической аналитической модели – это единственное допущение, которое может повлиять на снижение адекватности модели и оригинала. При этом удается избежать более существенных допущений и существенно упростить анализ влияния некоторых факторов на показатели эффективности системы и ее синтез.

Матрично-топологический подход позволит достоверно описать структуру системы, обеспечив ее соответствие фактическому состоянию элементов и связей этапа научной разработки. Это тоже повысит эффективность и достоверность решений, принимаемых с использованием такой модели. Подход позволит связать между собой все из известных

иизученных понятий в многомерные сети представлений

иописать природу связей между всеми входящими в сеть понятиями.

Методология моделирования должна решить комплексную проблему, требующую создания математической модели операций функционирования системы и создания модели системы в целом с учетом основных и частных целей.

Аналитические модели имеют преимущества и позволяют получить рациональное либо оптимальное решение непосредственно на основе модели. Имитационные модели также обеспечивают получение искомого решения, но по результатам экспериментальных исследований и на основе обработки данных, полученных в ходе испытаний.

Но, с одной стороны, сложные объекты часто не имеют аналитического описания и могут быть описаны лишь с применением компьютерных (алгоритмических) моделей. С другой стороны, сложные экономические объекты требуют для своего описания сложных математических моделей, решение на основе которых может быть получено только с применением численных методов. Вряд ли можно рассчитывать на создание универсальной математической схемы, которая

232

позволила бы заменить описательные процессы исследования точными количественными, численными отношениями. Инновационный процесс слишком многоаспектен, связан с творчеством, социальными, психологическими аспектами исследователей и научных коллективов, что не поддается математическому описанию традиционными методами.

10.3. Моделирование поливариантного инновационного проекта на этапе роста

Основная цель построения интегрированной модели – это решение задачи прогнозирования с целью принятия верного управленческого решения. Следует отметить, что достоверность прогноза не высока, верификация полученных результатов затруднена особенно при небольших периодах ретроспективы и сильно удаленном горизонте прогнозирования, что как раз и свойственно инновационным проектам. Известно, что наиболее объективные и точные прогнозы могут быть получены лишь на качественной основе. При изучении инновационных проектов такой основе просто неоткуда взяться.

Это связано с тем, что существующие модели инновационных проектов не позволяют рассматривать: 1) все ресурсы инноваций во взаимосвязи и взаимозависимости – материальные, финансовые, кадровые, интеллектуальные, инфраструктурные; 2) разные способы продвижения инноваций – горизонтальный – способ партнерства и кооперации, вертикальный – в рамках одной организации; 3) инновации всех типов – создающие новые рынки, новые продукты, новые способы производства, структурные инновации; 4) работу с большим объемом информации разной размерности. Существующие модели не пригодны для создания на их основах информационных систем и, следовательно, не позволяют контролировать и управлять инновационным проектом на любой стадии и работать с несколькими инновационными проектами одновременно [8], [9].

233

ли описываются такими кривыми, то и обобщенный критерий можно описать подобной кривой. Такая кривая может быть описана полиномами, экспоненциальной функцией, S-образной кривой (кривой Гомперца, логистической кривой) или гиперболической кривой. Выбор того или иного способа математического описания осуществляется, исходя из специфики и области конкретного проекта (известно, в каких областях и условиях какие математические описания ведут себя лучше).

Таким образом, из вида кривой видно, что задача принятия решений на модели может быть сформулирована в виде оптимизационной задачи управления.

Для разработки модели инновационного проекта выберем конкретные факторы и методики, которые могут его адекватно описать, и, таким образом, получим множество факторов и оценок, влияющих на осуществление конкретного инновационного проекта.

Важным аспектом является определение точек принятия решений. Таковыми являются точки выхода из фазы или стадии. Этот принцип позволяет следующей фазе или стадии начинаться до того, когда была окончательно завершена предыдущая. Фазы проекта могут пересекаться без ущерба реа-

234

лизации проекта, увеличивая информацию о его результатах и перспективах.

Для простоты дальнейшего описания преобразуем модель (рис. 49) в граф (рис. 50) с применением формализованного аппарата – парной грамматики – композиции двух грамматик, между правилами и символами которых устанавливаются определенные соответствия. Граф отражает не только перечень информации (показателей), но и информацию о системе (подсистеме) задачи, содержит вершины соответствующих задач и отражает взаимосвязи вершин и отношений в ней. Вершины графа – отдельные операции, дуги графа указывают на связь этих операций.

Рис. 49. Структурная схема модели системы принятия решений инновационного проекта

Граф – удобный математический аппарат для моделирования различных процессов, характеризующихся большим

235

числом взаимосвязанных или иерархически соподчиненных факторов. С точки зрения теории графов он представляет собой совокупность операций и зависимостей между ними. Результаты теории графов использованы нами в совокупности модели и методов, с помощью которых и решается задача определения последовательности выполнения операций и распределения ресурсов между ними, оптимальных с точки зрения тех или иных критериев. К таким моделям для решения задач оптимизации можно применять как эвристические алгоритмы, так и специализированные алгоритмы поиска на графах.

cn

Рис. 50. Модель инновационного проекта в виде ориентированного мультиграфа

Вариант выполнения алгоритма модели – один из путей, ведущих из начальной вершины графа в конечную. Направления ребер задают варианты работы с моделью. Алгоритм может выполняться всеми типами путей: простым, составным, элементарным, что соответствует представлению о способах реализации инноваций.

Экономико-математическая модель включает формализованное описание критерия выбора, т.е. целевую функцию.

236

Делая выбор, люди учитывают не только сложившуюся ситуацию, но и ее будущие изменения, т.е. выбор осуществляется в динамике.

Тогда на модели каждому блоку можно сопоставить некое значение, являющееся результатом расчета по одной или нескольким известным методикам1, а каждой связи весовой коэффициент k j , показывающий значимость той или иной

связи в общей структуре инновационного проекта. Вершинами или узлами графа являются стадии, фазы

или этапы инновационного проекта, ребрами графа являются точки принятия решений или точки оценки набора показателей инновационного проекта. Направления ребер задают последовательность работы с моделью.

В каждой из точек принятия решений (вершине графа) после окончания каждого этапа или стадии инновационного проекта оценивается множество показателей. Пусть некоторое значение mil является результатом оценки i-го параметра

1 Например, следующие методики: методика маркетинговых исследований; методика передачи и внедрения инновационного проекта; методика оценки инновационной привлекательности; методика оценки личных и деловых качеств сотрудников; методика научно-технической экспертизы; методика учета, охраны и введения в хозяйственный оборот объектов интеллектуальной собственности и др.

237

где [А] – матрица инцидентности (показывает последова-

тельность применения методик и взаимосвязь стадий и этапов инновационного проекта); [М] – вектор показателей ис-

пользуемых методик в точках принятия решения; [М]2 – вектор корректирующих коэффициентов для приведения всех методик к единому пространству измерения величин; ci – весовые коэффициенты показателей внутри каждой из составляющей методик; mi – значение показателей используе-

мых внутри составляющих методик; n – количество оцениваемых показателей в каждой из составляющей методик; l – количество используемых составляющих методик.

Мы имеем дело с моделью, в которой связи между решениями (альтернативами, стратегиями) и результатами имеют стохастический характер, т.е. определенному решению может соответствовать более одного результата, появление которого нечетко. Кроме этого, особенностью существующих показателей оценки инновационных проектов является их слабая формализация. Принятие решений в системе разноразмерных оценок возможно путем приведения их в единообразное представление в формате нечетких переменных с помощью функции Гаусса и задания нечетких множеств [10], [11].

2 Будем считать, что допустимое изменение показателей лежит в диапазоне [0..k ] . Тогда значение каждого из показателей

необходимо помножить на корректирующий коэффициент k j , ко-

раметров j-й методики, kнj – нижняя граница диапазона изменения параметров j-й методики.

238

Таким образом, запись показателей будет выглядеть следующим образом:

где mi – значение составляющих показателей методик в не-

четком виде.

Экономико-математическая модель включает формализованное описание критерия выбора, т.е. целевую функцию. Делая выбор, люди учитывают не только сложившуюся ситуацию, но и ее будущие изменения, т.е. выбор осуществляется в динамике.

10.4. Управление поливариантным инновационным проектом

Полученная формулировка модели инновационного проекта позволяет производить поиск оптимальных параметров модели. Условие оптимальности в зависимости от известных данных и применяемых методик в модели может формулироваться двумя способами: 1) минимизацией отклонения параметра от желаемого значения; 2) минимизацией или максимизацией значения показателя методики.

Задача минимизации отклонения параметров может быть записана в виде задачи минимизации квадрата разностей:

Задача минимизации или максимизации соответственно будет выглядеть следующим образом:

k j M j extr .

Задача на поиск максимума может быть преобразована к задаче на поиск минимума путем умножения на –1 критериальной функции.

Тогда полученную многокритериальную задачу можно свести к однокритериальной методом линейной свертки (рис. 51), предварительно разбив оценки на группы по типу критериальной функции:

где l1, l2 , l3 – границы групп по виду критериальной функции

l l1 l2 l3 .

Рис. 51. Схема оценки обобщенного показателя в точке принятия решений

Таким образом, при управлении инновационным проектом осуществляется поиск оптимального решения из конечного числа альтернативных вариантов в каждой из точек на графе.

На задачу могут накладываться ограничения и зависят от типа управленческого решения. Ограничения могут накладываться как на параметры, так и на показатели моделей, задавая таким образом коридор допустимых значений

(рис. 52).

240