Интеллектуальные технологии обоснования инновационных решений

УДК 338.47:656+ 338.24.01 ББК 65.050.03:65.373

И73

Авторы:

В.А. Харитонов; И.В. Ёлохова, В.И. Стаматин (гл. 1); А.А. Белых, Р.Ф. Шайдулин (гл. 2); О.А. Алексеев, М.В. Лыков,

И.Р. Винокур, Е.А. Калошина, К.А. Гуреев (гл. 3, 4)

Рецензенты:

член-корр. РАН, д-р техн. наук, профессор, заместитель директора Института проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН Д.А. Новиков

Интеллектуальные технологии обоснования инноваИ73 ционных решений: монография / В.А. Харитонов [и др.]; под науч. ред. В.А. Харитонова. – Пермь: Изд-во Перм. гос. техн.

ун-та, 2010. – 342 с.

ISBN 978-5-398-00469-4

Изложены методологические, теоретические, прикладные и образовательные аспекты формирования инжинирингово-управ- ленческих компетенций, необходимых для внедрения интеллектуальных технологий обоснования инновационных решений, базирующихся на оригинальных моделях индуктивных производственных функций и моделях основной составляющей человеческого фактора – предпочтений, в виде механизмов комплексного оценивания с расширенными функциональными возможностями.

Технологии призваны обеспечить поддержку принятия решений в задачах управления производственными и социальноэкономическими системами с востребованным в современных условиях высоким уровнем обоснованности, прозрачности и документируемости.

Предназначено для использования в учебном процессе при подготовке магистров техники и технологий и аспирантов экономических и управленческих специальностей.

2

5

ВВЕДЕНИЕ

Предваряя изложение результатов научных исследований, авторы хотели бы разъяснить читателям, решению какой проблемы служит данный коллективный труд, чтобы, следуя пожеланиям И. Гёте, можно было понять не только, что произошло в науке, но и почему и для чего.

Инновационная активность в современном обществе характеризуется быстрым распространением новых «высоких технологий» Hi-Tech, вызывающих ряд неконтролируемых эффектов и последствий. В связи с этим особое место в мире начинают занимать «высокие социогуманитарные технологии» Hi-Hume, призванные учитывать интересы людей, но, к сожалению, склонные к манипуляции индивидуальным и массовым сознанием. Поэтому растет востребованность в эффективных технологиях достаточного обоснования (выборе) принимаемых инновационных решений, соответствующего пониманию экономической теории как науки о выборе (П. Самуэльсон).

Методологические основы новых технологий инновационного управления хозяйствованием человека на Земле должны исходить из великих идей первопроходцев мировой науки, создававших учения о ноосфере (В.И. Вернадский) и кибернетике (Н. Винер), на новых рубежах науки и общества.

Основным механизмом «новых геологических изменений, перестройки биосферы в интересах свободно мыслящего человечества как единого целого» в новую форму – ноосферу следует признать свободу выбора (сердцевину свободной экономики), являющуюся прерогативой «живого перед косным». Это положение позволяет объяснить, каким образом мысль, не являясь формой энергии, может изменять материальные процессы и олицетворять «мощь человека». Действительно, мысль (идея) «становится материальной силой» (В.И. Ленин), влияя на выбор субъектом одного из множества доступных для реализации процессов в материальной среде.

6

В качестве «платы» за свободу выбора выступает риск – возможность негативных последствий принимаемых решений в будущем. Способность предвидеть возможные варианты будущего и делать выбор между альтернативными решениями лежит в основе современных обществ. Она привела человечество к невиданному повышению уровня жизни (П. Бернстайн).

Здесь проявляется одно из центральных обстоятельств процедуры выбора, происходящей в мозгу конкретного индивидуума – индивидуальный субъективизм, который дополнительными усилиями может перейти в субъективизм группы людей (коллективный субъективизм). Таким образом, природа субъективизма в принятии решений скрыта в человеке, в людях и проявляется в их поведении. Чтобы понять и тем более попытаться предугадать, отношение людей к предъявляемым объектам, надо знать их предпочтения на множествах объектов предъявления, точнее, модели предпочтений.

Исторически биологические объекты с целью выживания, более перспективного в «коллективе», оказались заинтересованными в том, чтобы их предпочтения были поняты сообществом. Первые модели предпочтений (поведения) строились на основе знаковых систем, затем в рамках более гибких языковых систем, однако привнесших в силу их многофункциональности многозначность толкования, препятствующую пониманию и прогнозированию поведения людей.

Ноосфера по своей сути стала миром познаваемых предпочтений. Вот почему возникла задача строгого математического моделирования индивидуальных и коллективных предпочтений в форме сверток с расширенными многофункциональными возможностями для успешного ранжирования объектов. Информационные технологии, использующие модели поведения людей, мы вправе называть интеллектуальными технологиями.

7

Возможности использования моделей предпочтений для оценивания и ранжирования состояний материальных объектов делают их востребованными в задачах управления.

Гениальная попытка Н. Винера создать особую научную дисциплину, изучающую общие закономерности процессов управления в биологических, технических и социально-эконо- мических системах, опиралась на три фундаментальных понятия: неопределенность, обратная связь и информация. Сегодня есть предпосылки для решения этой глобальной проблемы, используя современную интерпретацию данных понятий.

Недостаток или полное отсутствие «будущих» статистических данных требует смещения акцентов с вероятностной на иные виды неопределенности (интервальная, нечеткая), которые могут обеспечить корректность исследования задач управления.

Всоциально-экономических системах (без специальных оговорок иных систем и нет!) использование принципа обратной связи возможно только после решения проблемы агрегирования – центральной для понимания соотношения между частными и агрегированными показателями (У. Барнетт), т.е. после успешного моделирования предпочтений (сверток).

Взадачах управления изменениями в ноосфере семантикой передаваемой и обрабатываемой информации, прежде всего, является прогнозируемое поведение всех участников инновационных преобразований, а мерой – адекватность, полнота моделей предпочтений с учетом ранга их рефлексий.

Наконец, невозможно обойтись без дополнительной (третьей) методологической составляющей – современной теории управления организационными системами (В.Н. Бурков, Д.А. Новиков), разрабатывающей математические модели управления для повышения эффективности функционирования сообществ людей, в первую очередь относительно затрат. Поэтому новые технологии обоснования инновацион-

8

ных решений целесообразно поддерживать современными индуктивными моделями производственных функций, стоящими значительно ближе к инновационным процессам.

Целью написания монографии является разработка и внедрение в практику новых интеллектуальных технологий выбора инновационных решений в социально-экономических (организационных) системах на основе моделирования человеческих предпочтений для того, чтобы обеспечить прозрачность, документируемость и высокий уровень обоснования управлений в современном обществе.

Монография написана под научным руководством и при личном участии профессора В.А. Харитонова.

Содержание первой главы составляют модели индуктивного представления производственных функций. Подробно рассматриваются прединвестиционный экспресс-анализ предприятий и возможности конструирования моделей инновационных процессов на основе аппроксимированных индуктивных производственных функций на основе аналитического обоснования инновационных решений. В написании раздела участвовали И.В. Елохова, В.И. Стаматин.

Во второй главе изложены теоретические основы моделирования предпочтений, в третьей главе – интеллектуальные технологии моделирования индивидуальных и коллективных предпочтений. В написании этих глав участвовали А.А. Белых, Р.Ф. Шайдулин.

Четвертая глава посвящена иллюстрациям прикладных технологий обоснования инновационных решений в области управления многофакторными рисками (А.О. Алексеев), управления конкурсной деятельностью (М.В. Лыков), а также технологиям управления позиционированием инновационной продукции на рынке услуг операторской связи (И.Р. Винокур, Е.А. Калошина) и в области арендных отношений для поддержки инновационных процессов (К.А. Гуреев).

9

Глава 1

ТЕХНОЛОГИИ ПРИНЯТИЯ HIGH-TECH ОПТИМАЛЬНЫХ ИННОВАЦИОННЫХ РЕШЕНИЙ

1.1. Методологические основы использования индуктивных производственных функций в задачах обоснования инновационных решений

1.1.1. Развитие базового для технологий построения производственных функций понятия «технологическая функция»

Современное развитие экономической теории на основе сведений о технологических процессах дало повод к разработке производственных функций и функций затрат с использованием технических знаний из повседневной инженерной практики. Подход к производственной функции на технической основе обладает значительными преимуществами, поскольку, во-первых, становится известной область применения функций, а во-вторых, появляется возможность относительно легко включить в модель результаты технического прогресса благодаря несвязанности с жесткими рамками фактических наблюдений. Производственные функции данного класса как более узкое понятие, не включающее фактор предпринимательства и ряд других нетехнических процессов (продажа товаров, человеческий фактор и др.), получило название «технологические функции».

Самый известный и чаще всего применяемый на практике подход к анализу эффективности производства строится на статистических данных и принципе – «от общего – к частному», от отрасли – к предприятию, это так называемый дедуктивный подход. Использование такого подхода для анализа инвестиционных процессов не всегда оправданно. Возникает потребность в предметной связи с производством,

10