книги / Поддержка принятия решений при управлении инновационными проектами

-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