УДК 001.57; 338.2 ББК 65.23; С.8.2.3.2

М94

Рецензенты:

доктор физико-математических наук, доцент, профессор кафедры экономической кибернетики ПГУ П.М. Симонов

(Пермский государственный университет);

доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой «Информационные технологии

и автоматизированные системы» Р.А. Файзрахманов (Пермский государственный технический университет)

Мыльников, Л.А.

М94 Поддержка принятия решений при управлении иннова­ ционными проектами: монография / Л.А. Мыльников. - Пермь: Изд-во Перм. гос. техн. ун-та, 2011. - 145 с.

ISBN 978-5-398-00530-1

Настоящее издание посвящено вопросам поддержки принятия реше­ ния при управлении инновационными проектами и является результатом научных исследований автора в данной области за последние два года. Может использоваться в качестве дополнительного источника при изу­ чении дисциплин: «Управление инновационными проектами», «Управ­ ление инновационной деятельностью», «Теория инноваций», «Информа­ ционно-аналитическая поддержка инновационной деятельности».

Предназначено для студентов специальности 220601 «Управление инновациями» (ИН) дневной и заочной форм обучения, а также научных работников, специализирующихся в области управления социальноэкономическими системами, менеджеров и руководителей фирм.

УДК 001.57; 338.2 ББК 65.23; С.8.2.3.2

ISBN 978-5-398-00530-1 © ГОУ ВПО «Пермский государственный технический университет», 2011

Земля ограничена, а знаниям грани не предвидятся. Поэтому и промышленность, соединившись со знанием и науками, обещает развиваться безгранично.

Д.И. Менделеев

В настоящее время в России и в мире в целом много внима­ ния уделяется развитию экономики на основе научных достиже­ ний, воплощенных в потребительские товары и услуги (иннова­ ций). Правительства стран декларируют различные программы и ставят своей целью переход на новый тип экономики. Уже про­ шло достаточно много времени с начала деклараций, и сменилось множество названий. Сначала говорили об экономике нового ти­ па, потом об инновационной экономике. Сейчас в Европе по­ явился новый термин - «креативная экономика». Однако если разобраться, то движение в этом направлении очень слабое и для большинства людей незаметное. Мировой опыт показывает, что для «рывка», о котором все мечтают, необходимо создание опре­ деленных условий.

В Российской Федерации выпущено множество документов законодательного, нормативного и рекомендательного характера, принятых на федеральном и региональном уровнях, среди них: «Основы политики Российской Федерации в области развития науки и технологий на период до 2010 года и дальнейшую перспек­ тиву», Указ Президента Российской Федерации о государственной политике по вовлечению в хозяйственный оборот результатов

научно-технической деятельности и объектов интеллектуальной собственности в сфере науки и технологий №863 от 22.07.98 г. и др. Развитию инноваций регулярно уделяется большое внимание в посланиях Президента РФ и заседаниях Госсовета.

Задачи разработки инноваций и управления ими стали еще более актуальными в условиях возникшего финансового кризиса. Поиск проектов, способных принести значительную финансовую отдачу, усилился. Многие фонды, выделяющие средства на раз­ витие бизнеса, активизировали свою деятельность. Еще до начала финансового кризиса Россия жила в ожидании нового скачка раз­ вития — инновационного. Правительство декларировало своей задачей переход на инновационный путь развития. На самом де­ ле, для того чтобы инновации стали регулярным продуктом дея­ тельности, нужно уметь находить те «зерна», которые могут вы­

расти в инновации. Необходимо оценивать их потенциал

и способы развития, предсказывать появление инноваций, искать факторы, сдерживающие инновационный путь развития, прежде всего анализируя материальные и людские ресурсы, финансовые возможности, научные заделы и их аналоги, существующие объ­ екты интеллектуальной собственности, инфраструктуру и гео­ графическое расположение. Также нужно выявлять принципи­ ально новые и перспективные проекты на основе анализа рынков сбыта, искать перспективные авторские коллективы, основываясь на принципе их сбалансированности по профессионализму; хра­ нить, анализировать и изучать информацию о имеющихся инно­ вационных, научно-исследовательских и технических разработ­ ках, результатах мониторинга инновационных пространств; по­ могать выбирать, ранжировать и генерировать критерии для оценки инновационной деятельности; помогать в организации сбыта; оценивать объекты интеллектуальной собственности и коммерциализовывать их [75].

Для решения перечисленных задач и перехода от деклара­ ций к практической работе необходимы прежде всего объектив^ ные, основанные на математическом моделировании методы изу­ чения инновационных процессов. Это одна из наиболее актуаль­ ных, но и наиболее сложных научных проблем. Сложности обу­ словлены динамической неустойчивостью инновационных про­ цессов, протекающих в условиях слабой формализуемости, субъ­ ективности оценок протекающих процессов, низкого уровня ав­ томатизации сбора информации для объективных оценок, разной степени влияния внешних и внутренних связей инновационного процесса на результат и т.д. Для реализации инновационного проекта, в том числе на самом слабо формализуемом и поддаю­ щемся прогнозным оценкам этапе научной разработки, необхо­ димы глубокий анализ текущего состояния, прогноз будущих со­ стояний, выработка эффективных управленческих решений на каждой стадии, выбор критериев оценки решений через методики экспертных оценок, оценка последствий принятия каждого из возможных решений и путей, к которым приведут решения, при­ нимаемые на каждой стадии инновационного проекта.

Инновационные проекты можно отнести к слабоструктури­ рованным процессам, характеризующимся наличием множества количественных и качественных параметров, взаимосвязь между которыми носит неопределенный характер. Правильная оценка состояния позволяет не только раскрыть потенциал инновацион­ ного проекта на начальном этапе (этапе научной разработки), но и оценить итоговые результаты, значимость и уровень ожида­ емых результатов. Эти характеристики инновационного проекта требуют построения модели, способной все или большинство связей и происходящих процессов представить в виде формаль­

ных информационных показателей или объектов. Решение про­ блемы управления инновационными проектами путем примене­ ния методов моделирования и реализации системы поддержки принятия решений на их основе имеет особую научнопрактическую значимость на федеральном, региональном, отрас­ левом и корпоративном уровнях управления. Та страна или пред­ приятие, которые смогут перестроиться на инновационный путь развития, получат преимущество на многие годы вперед, а также смогут эффективно существовать и развиваться в условиях любой финансовой конъюнктуры.

ГЛАВА 1.

АКТУАЛЬНОСТЬ ПРОБЛЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ

ИННОВАЦИОННЫМИ ПРОЕКТАМИ

И АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ ПОДХОДОВ

1.1. Актуальность задачи внедрения инновационных

проектов на предприятиях

Многие страны, регионы и предприятия за историю разви­ тия человечества на определенные промежутки времени станови­ лись «центрами» мира. Появление таких стран связано прежде всего с технологическими достижениями, которые в этих странах были достигнуты и приводили к военному и экономическому до­ минированию.

Можно привести массу примеров из Позднего Средневеко­ вья, эпохи Возрождения, Античности. В недалеком прошлом та­ кими примерами служат технологический прорыв Германии пе­ ред приходом к власти А. Гитлера. Если перечислять фамилии работавших в то время в Германии деятелей искусства, ученых, изобретателей и промышленников, то этот список будет очень длинным и все фамилии будут иметь мировую известность: Вальтер Гропиус, Василий Кандинский, Альберт Эйнштейн, Хуго Юнкере (первый самолет из металла, газовая колонка), Виль­ гельм Майбах (двигатель внутреннего сгорания), Карл и Роберт Бош, многие другие.

Еще одним более ранним примером является Америка в пе­ риод до и во время Первой мировой войны. США были самой

свободной нацией в то время. В Америку ехала масса людей, ко­ торые по целому ряду причин не могли или не хотели оставаться на родине. Все эти люди получали хорошую работу, а многие со­ здавали научные школы и современные производства. Результа­ том этого стала продажа современного оружия и оборудования (например, американцы придумали экскаватор, который исполь­ зовался для рытья окопов) для большой европейской войны.

Врезультате, после войны вся Европа была должником Америки.

Иименно европейское золото сделало ее передовой финансовой державой в мире. Америка того периода - это целая плеяда из­ вестнейших ученых: Александр Белл, Томас Эдисон, Никола Тесла и т.д.

Уже в современный период технологический прорыв благо­ даря использованию опыта и научных достижений своих сограж­ дан и диаспор смогли сделать такие страны, как Тайвань (в 60-е, 70-е годы), Сингапур (после 1965 года, когда он получил незави­ симость от Великобритании) [34], Китай (в 90-е и начале 2000-х).

Среди отдельных фирм - это Microsoft (с идеей дружествен­ ного программного обеспечения), Apple (с персональным компь­

ютером, iPod-ом, iPad-ом и т.д.), Motorola (сотовый телефон) и т.д.

Такие прорывы всем нравятся, многие к ним стремятся. Правительства многих стран декларируют различные программы и ставят своей целью переход на новый тип экономики, а пред­ приятия стремятся выпускать продукт, который бы стал техноло­ гическим «хитом». Около четверти годового валового мирового продукта стоимостью до 6-7 трлн долларов создается сегодня именно в этом типе производства. Существующий мировой ры­ нок лицензий по темпам роста в 3^1 раза превосходит рынки тра­

диционных товаров и услуг. В инновационном производстве наблюдается наиболее высокий уровень добавленной стоимости и прибыли.

Прошло много времени с начала деклараций о переходе на новый тип экономики. Сначала говорили об экономике нового типа, потом инновационной экономике. Сейчас в Европе появил­ ся новый термин - «креативная экономика». Однако если разо­ браться, то движение в этом направлении слабое и для большин­ ства людей незаметное. Мировой опыт показывает, что техноло­ гические прорывы были осуществлены благодаря внедрению ин­ новационных технологий и были осуществлены в большинстве случаев спонтанно. Лишь последние из них происходили, отчасти благодаря повышенному вниманию к науке, с использованием технологий управления ими для создания необходимых условий.

Когда необходимые условия были созданы, целые страны получали преимущества в экономическом и технологическом плане. Однако до настоящего времени не существует единой тео­ рии управления и прогнозирования развития инноваций.

Если задаться вопросом, почему технологический рывок не происходит в странах, которые этого желают (например, в Рос­ сии), или почему единой теории не было разработано, то необхо­ димо прежде всего постараться ответить на вопрос: что такое ин­ новации, как ими необходимо управлять, как инновации появля­ лись в мире?

Первое и наиболее полное описание инновационных про­ цессов дал в начале XX веке Йозеф Шумпетер, изучавший «но­ вые комбинации» изменений в развитии экономических систем. Несколько позже, в 30-е годы, он ввел в научный оборот и сам термин «инновация», который понимал как воплощение научного

открытия в новой технологии или продукте. С этого момента концепт «инновация» и сопряженные с ним термины «инноваци­ онный процесс», «инновационный потенциал» и другие приобре­ ли статус общенаучных категорий.

В работах зарубежных и отечественных исследователей в зависимости от объекта и предмета исследования допускается большое количество формулировок и определений инновации:

1. Результат или конечный результат инновационной дея­ тельности, получивший реализацию в виде нового или усовер­ шенствованного продукта, реализуемого на рынке, нового или усовершенствованного технологического процесса, используемо­ го в практической деятельности (И.Т. Балабанов, Г.Я. Гольд­ штейн, С.Д. Ильенкова, Л.В. Канторович, В.Г Медынский, Р.А. Фатхутдинов).

2.Изменение или бесконечное количество конкретных ситу­ аций по переходу объектов, систем, предприятий, общества в це­ лом из одного состояния в другое, более совершенное и предпо­ лагающие нововведения и реализацию новшеств - новых средств, способов, продуктов, методов, технологий, которые необходимо придумать, разработать, изобрести (Ф. Валентна, Л. Водачек,

Й.Шумпетер).

3.Процесс, направленный на реализацию результатов закон­ ченных научных исследований и разработок либо иных научнотехнических достижений в новый или усовершенствованный про­ дукт, реализуемый на рынке, в новый или усовершенствованный технологический процесс, используемый в практической деятель­ ности, а также связанные с этим дополнительные научные исследо­ вания и разработки* Инновационный процесс - процесс последова­ тельного преобразования научной идеи, научного знания в иннова­ цию; это процесс создания, внедрения и распространения нововве­

дений, инноваций (Брайан, С.В. Валдайцев, В. Раппопорт, К. Пасс, Б. Лоус, Э. Пендлтон, Л. Чедвик, Б. Санто, Г.М. Гвишиани).

Приведенные дефиниции определяют инновацию не как единичное событие, а как постоянную реакцию на изменяющиеся обстоятельства, на противоречия социальной системы, на по­ требности системы. Инновационная деятельность, в свою оче­ редь, опирается на непрерывное вовлечение в экономический оборот результатов умственного труда и интеллектуальной дея­ тельности, важнейшими составляющими которых являются но­ вые знания, научные разработки, передовые технологии, инфор­ мация. При этом самыми ценными результатами интеллектуаль­ ной деятельности становятся те, которые обретают форму охра­ няемой законом интеллектуальной собственности.

Формирование интеллектуальной, информационной экономи­ ки, дополнительную или добавочную стоимость в которой создают знания и информация, требует замены традиционных организаци­ онно-управленческих систем на такие, которые способны осу­ ществлять управление интеллектуальным капиталом.

История инноваций - это история открытий и борьбы за их право на существование, подтвержденная множеством примеров. Например, история появления сотового телефона от идеи в 1947 году до появления прототипа в 1973 и наконец перехода к массо­ в о ^ выпуску и применению в 1989 (сначала только в пределах Нью-Йорка, а потом и во всем мире). История развития строи­ тельных материалов и идей от школы BauHaus (1919-1933) до массового применения железобетона и идей минимализма и ори­ ентации на функционализм примерно с 50-х годов. В этом ряду находится множество других изобретений, без которых мы не приставляем современной жизни - колесо, автомобиль, телеви­

зор, компьютер и другие. Все эти вещи объединяет то, что они прошли долгий путь от идеи до массового использования.

Длительность этого пути связана не с тем, что были сомне­ ния в перспективности идеи или возможностях ее применения. Сложности были обусловлены тем, что идеи являлись прорыв­ ными, а их внедрение затрагивало множество различных сфер, что и требовало внесения множества изменений в существующие сферы деятельности.

Инновации, в отличие от многих других явлений и процессов, сочетают в себе элементы многих систем, изучаемых в отдельности (технических, технологических, организационных, экономических, юридических, управления знаниями), и используют разные меха­ низмы управления, свойственные для каждой из этих систем.

Сложность сочетания этих систем связана не только с тем, что в каждой из них приняты свои подходы, но и с тем, что в каждой из этих систем существуют различные способы представ­ ления результатов и промежуточных данных. Это делает чрезвы­ чайно сложной задачу разработки системной модели инноваци­ онного проекта в формальной постановке, на которой возможно было бы применение точных методов поиска решений.

Поэтому преимущества получали страны, в которых происхо­ дили большие, но продуманные изменения во всех государствен­ ных, общественных и экономических сферах, приводящие в ре­ зультате к устойчивой самоорганизации инновационной системы.

Эта проблема является первой основной сложностью, свя­ занной с появлением инноваций. Второй сложностью, которая непосредственно влияет на процесс появления и внедрения инно­ ваций, является определение момента времени, когда необходимо вмешательство в происходящие процессы.

Каждый проект, в зависимости от области применения и сферы деятельности, описывается множеством параметров. Па­ раметры, которыми происходит оперирование в проекте, могут быть разделены на несколько групп:

-финансовые (поступления - кредиты, прибыль от продаж; вычеты - плата по кредитам, зарплата, затраты на внедрение и модернизацию производства, приобретение комплектующих);

-технологические (параметры, описывающие технологиче­ ские процессы, протекающие на производстве);

-технические/физические (параметры выпускаемой про­ дукции);

-другие параметры (возможности по объемам поставок комплектующих или материалов, пожелания потребителей и т.п).

Каждый параметр может быть описан функционально или графически (кривой). Например, инновационной кривой описы­ ваются экономические параметры (прибыль, объем продаж и т.п.). Технические и технологические параметры описываются S-образной кривой, которая показывает степень развития техно­ логии и перспективы ее модернизации. Каждый параметр проекта может находиться на своей стадии развития и описываться своей функциональной зависимостью. Таким образом, задача управле­ ния проектами сводится к задаче оценки потенциала развития по каждому из параметров и выработке решений, приводящих к прогрессу по множеству из них.

Впроцессе развития проекта каждый параметр переживает несколько вех своего развития. Поэтому, оценив стадию, на кото­ рой находится отдельный параметр, можно оценить потенциал его роста и перспективы развития проекта. Если получится учесть взаимовлияние параметров проекта, то это позволит выра­

ботать решения, приводящие к прогрессу. Таким образом, задача генерации возможных вариантов решений сводится к задаче оп­ тимального поиска группы значений параметров проекта.

В литературе отсутствуют системные модели инновацион­ ных проектов как сложных систем, что не позволяет эффективно решать задачи экспертизы и обоснования. Поэтому принятие ре­ шений при управлении ими рассматривается как отдельные, не зависящие друг от друга задачи, а не как единый процесс.

Развитие теории и практики управления инновациями идет в настоящее время путем решения локальных задач из-за приве­ денных выше двух основных сложностей. Детализация задачи привела к множеству методов и подходов, решающих небольшие специфические задачи. По причине сложности управления инно­ вациями как единой системой в настоящее время речь идет о ре­ шении локальных задач управления в рамках одной из подсистем инновационного проекта, решении задачи в рамках одного типа инновации либо о решении задачи в рамках какой-либо одной научно-технической, организационной или технологической и т.п. идеи.

Оправдать этот подход можно существованием множества различных типов инноваций. Они зависят главным образом от отрасли хозяйства и области, в которой появляются (имеются в виду: организационные инновации, инновации в области сервиса, технологические инновации, инновации, применяемые в продук­ тах, которые влияют на их потребительские качества и др.).

Анализируя отдельные частные задачи, невозможно решить задачу управления любой инновацией как проектом на всем этапе его жизненного цикла даже с определенными допущениями. По крайне мере на сегодняшний день не существует подходов, не

имеющих сильной привязки к особенностям конкретной задачи или разновидности задач. Таким образом, существующие модели инновационных проектов не позволяют рассматривать все ресур­ сы (материальные, кадровые, интеллектуальные, инфраструктур­ ные) инноваций во взаимосвязи и взаимозависимости. Кроме то­ го, существующие модели не позволяют контролировать и управлять инновационным проектом на любой стадии и работать с несколькими инновационными проектами одновременно.

Крупнейшие компании мира пытаются обеспечить управля­ емость, гарантированность создания новых разработок. Суще­ ствует множество консалтинговых компаний, которые на этом специализируются. Методы создания новых технических реше­ ний на зарубежных рынках стали самостоятельными инноваци­ онными продуктами.

Можно наблюдать множество неожиданных и неприятных ситуаций, которые могут произойти в ходе реализации проекта или развития фирмы. Эти явления могут быть связаны с кризисом в финансовом мире, кадровыми проблемами, достижением тех­ нологического предела в выпускаемой продукции и т.д. Любую непредвиденную ситуацию, например кризис или ошибки управ­ ления, можно рассматривать как проблему, о которой желательно узнать максимально рано, как только это возможно.

Третьей основной проблемой, связанной со сложившейся ситуацией в управлении инновациями, является тот факт, что управление инновациями долгое время было разделом экономи­ ческой науки, которая примерно до 60-х годов XX века относи­ лась к наукам слабого типа, а в России до сих пор остается гума­ нитарной наукой, позволяющей изменить глубину понимания проблемы, тип мышления, но не описывать закономерности, су­ ществующие в мире. Поэтому одной из причин, препятствующих

развитию теории управления инновационными проектами, явля­ лось отсутствие системных моделей инновационного проекта в понятии наук сильного типа, а также инструментария для иссле­ дования и анализа модели.

В последнее время ситуация начала меняться и стали появ­ ляться модели инновационных проектов и процессов - сначала структурные, а затем математические и имитационные, с исполь­ зованием которых делаются первые попытки разработки инфор­ мационных систем, поддерживающих процессы управления ин­ новационными процессами. Это стало возможно в связи с тем, что информацию о внешней среде, в которой реализуются инно­ вационные процессы, стало проще собирать и ее научились формализовывать, т.е. задача стала ингерентна (появилась достаточ­ ная степень согласованности создаваемых моделей со средой). Таким образом, к инновационным проектам начинают приме­ няться методы, традиционно используемые в моделировании тех­ нических систем, а именно - инновационный проект рассматри­ вается с точки зрения уравнений, реакции, воздействия и пара­ метров.

Решение проблемы моделирования основано на анализе важнейших свойств моделируемого процесса. Выбранный метод и способ моделирования должен позволить решить актуальную задачу повышения эффективности принимаемых для управления решений за счет создания и использования математической мо­ дели и ее элементов.

Четвертой сложностью, связанной с управлением инноваци­ онными проектами, является тот факт, что появление инноваций напрямую связано с научными исследованиями, модификациями, новыми применениями технологий. Это явление настолько рас­

пространено и им так сложно управлять, что оно получило спе­ циальное название - «Диффузия инноваций» (Eric von Hippel). Оно дает разные способы продвижения инноваций горизонталь­ ный (способ партнерства и кооперации) и вертикальный (в рам­ ках одной организации); инновации всех типов - создающие но­ вые рынки, новые продукты, новые способы производства, структурные инновации; работу с большим объемом информации разной размерности.

Новые технологии так же, как и инвестиционные проекты (инновации, перешедшие на стадию внедрения), имеют этапы развития, которые вносят свою специфику: фундаментальные ис­ следования, прикладные исследования (ПИ), опытно­ конструкторские разработки (ОКР), внедрение в производство и производство, ликвидация или модернизация, переход к следую­ щему проекту.

Последней, пятой, сложностью, связанной с внедрением инноваций, является большое количество слабо учитыва­ емых факторов риска, существенно влияющих на реализацию проекта.

В связи с этим в современной теории управления организа­ циями в последнее время складывается мнение о том, что для по­ явления инноваций необходимо использовать те же подходы, что и в венчурном инвестировании. Это должно привести к отказу крупных корпораций от больших собственных исследовательских подразделений и передачи изысканий на аутсорсинг в научные организации [22].

Среди этих факторов наиболее часто выделяют следующие [104]:

1. Социофакторы риска, включающие:

-тип инноватора (сложившиеся научные направления и институты, отдельные научные коллективы, неорганизованные ученые и изобретатели, малые инновационные компании);

-компетентность инноватора (системная компетенция, технологическая компетенция, ресурсно-распределительная ком­ петенция);

-квалификация инноватора (базовое образование, специ­ альная подготовка);

-личностный фактор (мыслительные навыки, качества личности, навыки межличностного общения);

-мотивация (личностная, групповая);

-обычаи делового оборота (нравственность, этика).

2.Психологические факторы:

- «непримиримый фундаментализм» академических струк­

тур;

-«снобизм» к второстепенным направлениям;

-слабое восприятие инноваций российским обществом.

3.Экономические, финансовые, юридические факторы:

-материальная незаинтересованность разработчиков;

-финансовые риски;

-ресурсные риски.

4.Коммерческие факторы:

-слабый отечественный высокотехнологичный (ВТ) рынок;

-сложность выхода на мировой ВТ-рынок;

-слабая конкурентность отечественных ВТ-продуктов.

5.Организационные факторы:

-отсутствие обратной связи в процессе реализации инно­

вации;

-разрыв на границах структур, занятых в инновационном процессе;

-ведомственные ограничения.

6.Маркетинговые факторы.

По мере выполнения проекта уровень знаний увеличивается и, следовательно, уровень риска снижается.

На разных этапах инновационной разработки степень воз­ действия факторов различна - в зависимости от начального научно-технического уровня разработки, скорости продвижения инновации, времени имитации инновации конкурентами, време­ ни обучения и накопления опыта инноваторами, уровня обеспе­ ченности ресурсами, уровня инертности, рациональности чело­ веческого поведения, социальных традиций, влияния других си­ стем. Ослабление, уменьшение неопределенности, увеличение практических знаний о проекте при его реализации ведут к оче­ видному снижению риска. Следовательно, самый высокий уро­ вень сложности и неопределенности начального этапа иннова­ ционного проекта в сравнении с другими этапами определяет и самый высокий уровень риска.

Вопросам оценки реализуемости проекта под воздействием факторов риска современные исследования уделяют недостаточ­ но внимания. В традиционном смысле реализуемость проекта является его важнейшим свойством, под которым понимается наибольшая эффективность решения комплекса финансовых, научно-технических проектных, конструкторских, производ­ ственно-технологических и огранизационно-управленческих за­ дач для обеспечения новшества требуемого научнотехнического уровня, объема и в заданных ресурсных ограниче­ ниях и их прогноза на период выполнения проекта. Следова­

тельно, реализуемость инновационного проекта должна рас­ сматриваться, по меньшей мере, в научно-техническом, времен­ ном и ресурсном аспектах, т.е. на основе комплексного рассмот­ рения показателей.

Учитывая все рассмотренные выше сложности, не возникает сомнения в важности инновационного развития и его сложности. Становится очевидным, что инновационный проект не может су­ ществовать сам по себе. Любой проект всегда взаимодействует с внешним миром и другими проектами в рамках прежде всего той организации, где он появился.

При рассмотрении вопроса управления группой проектов проявляется дополнительная особенность инноваций, которая не свойственна другим явлениям. Оказывается, что решить задачу ин­ новационного развития невозможно путем простого увеличения количества проектов или уменьшением сроков их внедрения.

1.2. Существующие подходы к управлению

инновациями на предприятии

Источником инноваций являются исследовательские и научные учреждения. Однако выпускаются изделия на предприя­ тиях, на которых новый тип продукции необходимо внедрить, со временем модернизировать, утилизировать, переоборудовать производство под новое производство и т.д. (рис. 1, [32]).

У инновационных проектов выделяются четыре этапа (ста­ дии) жизненного цикла (ЖЦ) инновации: фундаментальные ис­ следования (ФИ), прикладные исследования (ПИ), опытно­ конструкторские разработки (ОКР), внедрение в производство. Фирма может реализовывать или не реализовывать каждый из этих этапов, соответственно получаем разные стратегии иннова­ ционного развития фирмы [85].

работ (в строительных, военных, государственных проектах, про­ изводстве). Для таких задач в военном ведомстве США в 50-е го­ ды были предложены методы сетевого планирования, или методы выбора «критического пути». Кроме того, диаграммы Гантта удобно применять только для одного критического ресурса — времени. При необходимости учета еще нескольких ресурсов, например технологической оснастки, диаграммы Гантта надо воспринимать как «объемные», приобретающие ряд измерений по числу учитываемых ресурсов. Это удобно для визуальной ин­ терпретации планов, но затрудняет их анализ.

Работы Ф. Тейлора и Г. Гантта [13, 14, 15, 28] легли в основу научных дисциплин, возникших в середине XX века, - промыш­ ленной инженерии (Industrial Engineering), занимающейся управ­ лением и организацией производства, а также исследования опе­ раций (Operations Research) [66]. С исследованием операций свя­ заны работы по применению математических методов формализа­ ции человеческой деятельности, в том числе в производстве и планировании. Во многих современных производственных систе­ мах используются различные статистические и оптимизационные алгоритмы планирования. Например, в SAP R/3 [25] для прогнози­ рования потребностей в продукции с учетом информации о фак­ тическом спросе за предыдущие периоды используются статисти­ ческие и эвристические методы. Еще одним примером являются методы оперативного планирования, подсистемы планирования производства SAP R/3, в которых «зашиты» алгоритмы расчета даты выполнения заказа, сокращения длительности производ­ ственного цикла, минимизации переналадок оборудования и др.

В начале 60-х годов в США начались работы по автомати­ зации управления запасами (Inventory Control) [20, 9]. В резуль­

тате активного роста крупносерийного и массового производ­ ства товаров народного потребления и торговли после Второй мировой войны стало очевидно, что использование математиче­ ских моделей планирования спроса и управления запасами ведет к существенной экономии средств, «замороженных» в виде за­ пасов и незавершенного производства. Невозможно разработать «абсолютно оптимальные методы планирования запасов», по­ этому следует выбирать и адаптировать алгоритмы к специфике конкретных складских задач в зависимости от цикла производ­ ства или поставок хранимой номенклатуры, стоимости, размеров изделий, расфасовки, применяемости и спроса, объемов складов и др. Было установлено, что выбор оптимального объема партии заказа — одно из важнейших условий повышения эффективно­ сти предприятия, так как их недостаточный объем ведет к росту административных расходов при повторных заказах, а избыточ­ ный - к «замораживанию» средств. Управление складами (Inventory Control) в современных системах управления основа­ но на математических методах управления запасами [59, 92, 96].

Первые автоматизированные системы управления запасами в промышленном производстве основывались на расчетах по спецификации состава изделия (Bill of Materials). По плану вы­ пуска изделия формировались планы производства и рассчиты­ вался объем закупки материалов и комплектующих изделий [3].

Конец 60-х годов связан с работами Оливера Уайта (Oliver Wight) [31], который в условиях автоматизации промышленных предприятий предлагал рассматривать в комплексе производ­ ственные, снабженческие и сбытовые подразделения. Такой под­ ход и применение вычислительной техники впервые позволили оперативно корректировать плановые задания в процессе произ­

водства (при изменении потребностей, корректировке заказов, недостатке ресурсов, отказах оборудования).

В публикациях Оливера Уайта и Американского общества по управлению запасами и управлению производством [3] были сформулированы алгоритмы планирования, сегодня известные как MRP (Material Requirements Planning) [24] — планирование потребностей в материалах — в конце 60-х годов и MRP II (Manufacturing Resource Planning) — планирование ресурсов про­ изводства — в конце 70-х — начале 80-х годов [50].

Методы планирования на заданные интервалы времени по­ требностей в материалах, необходимых для изготовления изде­ лий (MRP), учитывают информацию о составе изделия, состоя­ нии складов и незавершенного производства, а также заказов и планов-графиков производства [31, 98].

В отличие от методов теории управления запасами, предпо­ лагающих независимый спрос на всю номенклатуру, MRP часто называют методом расчетов для номенклатуры «зависимого спро­ са» (т.е. формирования заказов на узлы и комплектующие изделия в зависимости от заказа на готовую продукцию). Алгоритм MRP не только выдает заказы на пополнение запасов, но и позволяет корректировать производственные задания с учетом изменяющей­ ся потребности в готовых изделиях. Заметим, что методы MRP получили распространение в США и практически не применялись в Японии. Дело в том, что японские методы управления в машиностроении в основном были ориентированы на массовое производство, а американские — на мелкосерийное. В условиях мелкосерийного производства может меняться номенклатура и структура заказов. Изменение потребностей в готовой продукции ведет к изменению потребностей в комплектующих изделиях, сы­

рье и материалах. В массовом производстве можно достаточно эффективно использовать более простые, объемные методы учета и планирования.

Начальным этапом планирования является прогнозирование и оценка производственных мощностей (Capacity Requirements Planning). Присутствует также этап объемного планирования (Master Production Scheduling) [12, 16]. Результаты объемного планирования являются исходной информацией для планирова­ ния потребностей в материалах (MRP), изготавливаемых и по­ ступающих по кооперации [50].

Замкнутость системы MRP II означает наличие обратных связей для планирования в модулях, отвечающих за управление производством и учет производства (Execution, Production activity control), а также то, что модули оценки производственных мощ­ ностей, снабжения, планирования и учета функционируют как компоненты единой системы с использованием интегрированной базы данных.

Не все современные концепции управления возникали в США. Так, метод планирования и управления Just-in-time (JIT - «точно вовремя) появился в Японии на предприятиях автомо­ бильного концерна Toyota в 50-х годах [93]. Он охватывает про­ ектирование изделий, выбор поставщиков, обеспечение качества, планирование, учет производства и контроль (с использованием специальных бирок-ярлыков Kanban). Одна из важнейших кон­ цепций метода «точно вовремя» связана с минимизацией страхо­ вых и межоперационных заделов за счет стабилизации поставок, а также обеспечения резерва производственных мощностей. Ме­ тод «точно вовремя» не противоречит MRP и MRP II и часто предлагается в современных системах как одна из форм органи­

зации производства. Однако до сих пор он не соответствовал тра­ диции отечественной промышленности, так как именно заделы и запасы сырья служат буфером от нестабильности поставок, смежников и растущих цен комплектующих изделий. Кроме того, в СССР считалось, что полезнее повышать значение коэффици­ ента использования оборудования (вместо создания задела мощ­ ностей), чем рационально планировать объем межоперационных заделов, а эти два показателя - взаимосвязаны.

Методы ОРТ (Optimised Production Technology - оптимизи­ рованная технология производства) созданы в Израиле в 70-х го­ дах (работы Эли Голдратт [53]). На их основе был разработан ряд программных пакетов. Методы ОРТ предназначены для максими­ зации выпуска продукции при сокращении объема запасов и про­ изводственных затрат. В их основе лежит определение «узких мест» (производственных мощностей или материальных ресур­ сов) и наиболее точный их учет при планировании. Методика оценки «узких мест» сохраняет актуальность и применяется в ал­ горитмах планирования и определения ресурсов производствен­ ных мощностей MRP И, однако она позволяет решать очень ограниченный класс задач производственного планирования.

Концепция компьютеризированного интегрированного про­ изводства (CIM, Computer Integrated Manufacturing) возникла в начале 80-х годов и связана с интеграцией гибкого производства и систем управления им. CIM с точки зрения систем управления и планирования (в качестве которых используются ERP и MRP II) предполагает интеграцию всех подсистем системы управления (управления снабжением, проектированием и подго­ товкой производства; планирования и изготовления; управления производственными участками и цехами; управления транспорт-

но-складскими системами; управления обеспечением оборудова­ нием, инструментом и оснасткой; систем обеспечения качества, сбыта, а также финансовых подсистем) [3].

Методы CALS (Computer-aided Acquisition and Logistics Support - компьютерная поддержка процесса поставок и логисти­ ки) [98, 64] возникли в 80-х годах в военном ведомстве США для повышения эффективности управления и планирования в процес­ се заказа, разработки, организации производства, поставок и экс­ плуатации военной техники. CALS предусматривает однократ­ ный ввод данных, их хранение в стандартных форматах, стандар­ тизацию интерфейсов и электронный обмен информацией между всеми организациями и их подразделениями - участниками про­ екта. Методы доказали свою эффективность и переносятся в настоящее время на «гражданские» отрасли промышленности. Новая концепция сохранила аббревиатуру CALS с более широ­ ким смыслом (Continuous Acquisition and Life circle Support — поддержка непрерывного жизненного цикла продукции). Прово­ дится стандартизация ряда аспектов CALS в международной ор­ ганизации стандартизации ISO. Методы CALS могут использо­ ваться вместе с MRP II/ERP и CIM. В отличие от них CALS поз­ воляет управлять всем жизненным циклом продукции, включая маркетинг, управление комплексными проектами, обслуживани­ ем при эксплуатации.

Системы ERP [18] предназначены для управления финан­ совой и хозяйственной деятельностью предприятий. В основе ERP лежит принцип создания единого хранилища данных (repository), содержащего всю деловую информацию, накоплен­ ную организацией в процессе ведения деловых операций, вклю­ чая финансовую информацию, данные, связанные с производ­

ством, управлением персоналом или любые другие сведения. Это устраняет необходимость в передаче данных от системы к системе. Кроме того, любая часть информации, которой распо­ лагает данная организация, становится одновременно доступной для всех работников, обладающих соответствующими полномо­ чиями [62]. ERP - это «верхний уровень» в иерархии систем управления предприятием, затрагивающий ключевые аспекты его производственной и коммерческой деятельности, такие как: производство, планирование, финансы и бухгалтерия, матери­ ально-техническое снабжение и управление кадрами, сбыт, управление запасами, ведение заказов на изготовление (постав­ ку) продукции и предоставление услуг [91].

В последние годы стали быстро развиваться идеи создания интеллектуального предприятия, в котором широко используют­ ся автоматизированные человеко-машинные системы поддержки принятия управленческих решений на всех уровнях управления производством, и внедряются инновации. Если при этом достига­ ется совместное использование интеллектуального потенциала экспертов (ЛПР) и элементов искусственного интеллекта, реали­ зованных на ЭВМ, то говорят о той или иной степени интеллек­ туальности механизма управления [107].

Механизмы внедрения инновационных технологий и про­ дукции в производство начали развиваться как отдельное направ­ ление в 2000-х годах с США, получившее название - Supply Change Optimization.

Развитие теории и практики управления инновациями пошло путем решения локальных задач. Таких локальных решений раз­ работано так много, что даже выбор и обоснование применения разработанных подходов и решений становится отдельной непро­

стой задачей, однако позволяет разобраться в том, какие иннова­ ции бывают и какие дополнительные сложности возникают при выборе пути реализации новшеств (например, табл. 1).

Таблица 1

Классификация некоторых методов, используемых

при управлении инновационными проектами,

различных процессов сопряженных с инновационными проекта­ ми), В.Г. Зинов (коммерциализация результатов интеллектуаль­ ной деятельности), Р.А. Фатхутдинов (внедрение инновационных продуктов), академик Л.И. Абалкин (конкурентоспособность ин­ новационной инфраструктуры), член-корр. Д.А. Новиков (изуче­ ние проектного и процессного подходов, моделирование иннова­ ционных проектов, исследование процессов происходящих при переходе от одного проекта к другому), Ю.Д. Красовский, Eileen Barker, Elaine Dundon, J. Schumpeter (исследование особенностей экономического развития государств), Edward A. Stohr (матема­ тические методы управления продвижением, внедрение новых методов продвижения математические методы управления проек­ тами), Ralph Н. Sprague Jr. (разработка технологий управления документами, разработка структур кодирования и быстрого про­ движения продуктов), Eric von Hippel (диффузия инноваций, со­ здание инноваций из научных исследований), Michael Amberg (информационные системы сопровождения бизнеса), Marion Weissenberger-Eibl (управление знаниями, планирование высоко­ технологичного производства в отдельных отраслях, составление «Дорожных карт» управления, исследование инновационных си­ стем), Hans Georg Gemiinden (управление инновациями как про­ цессом, трансферт технологий, управление качеством, управле­ ние рисками на В2В рынках), Нобелевские лауреаты по экономи­ ке Harry Markowitz (исследования эффектов риска распределения инвестиций, корреляции и диверсификации ожидаемых инвести­ ционных доходов), Joseph Stiglitz (исследования в области микро- и макроэкономики, разработка теории построения иерархических критериев в области экономики), Herbert A. Simon (развитие тео­ рии организации, менеджмента и управленческих решений), а также многие другие.

Специфика узких задач зависит от отрасли хозяйства и об­ ласти, в которой появляются инновации (имеются ввиду: органи­ зационные инновации, инновации в области сервиса, технологи­ ческие инновации, инновации, применяемые в продуктах, кото­ рые влияют на их потребительские качества и др.).

В результате специализации методов для решения задач, связанных с управлением инновационными проектами, в настоя­ щее время существует дефицит методологических подходов к си­ стемному моделированию инновационных проектов и формали­ зации управления ими [47, 60].

Таким образом, актуальной является задача разработки еди­ ной методологии системного моделирования без привязки к спе­ цифике инновационного проекта (предоставляющей возможность иметь уникальное «наполнение» в зависимости от специфики проекта - состава этапов и стадий, перечня оцениваемых показа­ телей и методик их оценки), позволяющей автоматизировать процесс подготовки управленческих решений, а также создать программное обеспечение для автоматизации рутинных дей­ ствий, адаптируемое под конкретную отрасль и проект.

При этом управление инновациями и производственными системами следует рассматривать во взаимодействии и с учетом подходов, существующих в смежных научных направлениях, та­ ких как: прогнозирование; государственное управление научны­ ми исследованиями и разработками; управление научными ис­ следованиями и разработками в организации; менеджмент; тео­ рия организационных систем; анализ инвестиционных проектов; программно-целевое планирование и управление; информацион­ ная экономика и управление знаниями; управление проектами; управление производством (организация производства).

ГЛАВА 2.

МОДЕЛИРОВАНИЕ ИННОВАЦИОННЫХ

ПРОЕКТОВ И ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ

ПРИ УПРАВЛЕНИИ ИМИ

Решение задач управления и принятия решений основано на анализе свойств инновационного проекта. В научнотехнической литературе, описывающей инновационные про­

граммы и процессы, выделяется несколько этапов

и описываются функции, которые необходимо выполнить управленцу на этих этапах. Общей чертой является обоснова­ ние принимаемых решений [35].

Строгое обоснование принимаемых решений возможно только на модели. Выбранный метод и способ моделирования должен позволить решить задачу повышения эффективности принимаемых для управления решений за счет использования математической модели и ее элементов.

Модель позволит исключить потери, возникающие в ре­ зультате применения отдельных методов для решения локальных задач в ходе реализации проекта. Кроме того, модель позволит решать как прямую, так и обратную задачу по заданным пара­ метрам, определять динамику развития проекта и по текущей или желаемой динамике развития определять параметры проекта.

Несмотря на все преимущества, которые открывают модели, в литературе отсутствуют системные математические и/или ими­ тационные модели инновационных проектов как сложных си­ стем, что не позволяет эффективно решать задачи управления, 36

экспертизы и обоснования. Принятие решений при управлении ими рассматриваются как отдельные, не зависящие друг от друга задачи, а не как единый процесс [47, 60].

Построив модель, исследователь может: прогнозировать свойства и поведение объекта как внутри области, в которой по­ строена модель, так и (при обоснованном применении) за ее пре­ делами (прогнозирующая роль модели); управлять объектом, от­ бирая наилучшие воздействия путем испытания их на модели (управляющая роль); познать явление или объект, модель которо­ го он построил (познавательная роль модели); получать навыки по управлению объектом путем использования модели как тре­ нажера или игры (обучающая роль); улучшить объект, изменяя модель и испытывая ее (проектная роль).

2.1. Моделирование инновационных проектов

Несмотря на то, что основная сложность, связанная с инно­ вационными проектами, состоит в управлении, невозможно рас­ сматривать моделирование инновационных проектов в отрыве от других задач, решаемых на моделях. Это связано со сложными взаимодействиями, происходящими с инновационными проекта­ ми. Поэтому процесс принятия решений при управлении иннова­ циями имеет свою специфику (рис. 2).

Такой подход позволяет решать на модели все известные типы модельных задач: п р я м ы е з а д а ч и а н а л и з а , при решении ко­ торых исследуемая система задается параметрами своих элемен­ тов и параметрами исходного режима, структурой и уравнениями (требуется определить реакцию системы на действующие силы);

о б р а т н ы е з а д а ч и а н а л и з а , которые по известной реакции систе­ мы требуют найти силы (возмущения), заставившие рассматрива­

и т.п.). Технические и технологические параметры описываются S-образной кривой, которая показывает степень развития техно­ логии и перспективы ее модернизации. Каждый параметр проекта может находиться на своей стадии развития и описываться своей функциональной зависимостью.

Выработка решения может происходить в разные моменты времени. Как правило, решения принимаются при переходе па­ раметра от одной стадии к другой. Учитывая множество парамет­ ров и разницу в их развитии, необходимо отметить, что в ходе реализации проекта существует риск пройти точку, когда приня­ тие решения станет неактуальным, так как будет пройдена услов­ ная точка невозврата.

После того как параметры спрогнозированы, можно перейти к анализу их взаимодействия и генерации множества вариантов управленческих решений на основе модели инновационного про­ екта (см. рис. 2).

Такое моделирование позволит определить круг возможных решений, основываясь на структуризации задачи и анализе взаи­ мосвязей между параметрами и компонентами модели [46].

Чтобы сгенерировать и оценить возможные варианты, необ­ ходимо построить интегральную критериальную функцию, кото­ рая позволит получить формальные оценки. Для этого необходи­ мо построить структурную модель инновационного проекта [46]. Если модель представить в виде графа, то он будет отражать не только перечень информации (показателей), но и информацию о структуре задачи. Вершинами графа могут быть стадии, фазы или этапы инновационного проекта, а дуги графа между этими стади­

ями или фазами будут являться местами принятия решений или оценки набора показателей инновационного проекта. Такое пред­ ставление возможно в связи с тем, что в отличие от сетевого гра­ фика связи между вершинами необязательно отражают отноше­ ния предшествования, а лишь выражают возможные сочетания показателей этапов проекта.

Способ поиска решения - это нахождение одного из путей, ведущих из начальной вершины графа в конечную вершину или при решении локальной задачи между точками принятия реше­ ний.

Для окончательного принятия решения необходимо произ­ вести оценку полученных вариантов (см. рис. 2). Для этого мож­ но использовать метод имитационного моделирования на основе отобранных вариантов с учетом тех ресурсов, которые доступны, и по тем алгоритмам производства или оказания услуги, которые реально применяются на исследуемом производстве [71].

Использование имитационной модели в данном случае оправдано в связи с тем, что такая модель может быть построена из типовых блоков на основе логико-математического описания, в то время как для построения аналитической модели необходима ее полная разработка сначала для каждого нового случая (типа производства, управления и т.д.). Более того, разработка анали­ тической модели затруднительна в связи со случайным характе­ ром многих процессов при управлении и реализации инноваци­ онных проектов.

Использование описанного подхода для принятия управлен­ ческих решений позволяет повысить качество принимаемых ре­ шений.