Методы моделирования научно-промышленного взаимодействия
Как показывает международный опыт, в процессе развития наукоемкой отрасли возможно очень быстрое образование некоторых противоречий и проблем. В частности, может возникнуть ситуация резкого роста расходов и снижения экономической эффективности вкладываемых средств. Причина такого явления состоит в том, что предполагаемая высокая доходность наукоемкой отрасли привлекает к ней излишний приток средств из самых различных источников, начиная от связанных с реализацией государственных программ и кончая вкладами частных фирм и банков. Это обстоятельство требует возможности осуществить предварительную оценку возможных вариантов капиталовложений в наукоемкую отрасль в сопоставлении с тем реальным эффектом, который даст данное вложение.
Далее в данной работе предлагается подход к решению этой задачи путем создания некоторых модельных конструкций для описания взаимодействия между научно- исследовательской организацией и промышленной фирмой наукоемкой отрасли в процессе разработки нового изделия или технологии.
В основе этого подхода лежит представление о поручении или заказе, который фирма передает для исполнения НИО. Это поручение (задание) может быть сформулировано как в абсолютной форме (разработать новое изделие с определенными параметрами с некоторыми допусками), так и в относительной (разработать новую технологию с уменьшенным расходом дефицитного ресурса в расчете на одно изделие на определенное число процентов по сравнению с аналогичным показателем в существующей технологии).
Кроме того, заказчик сообщает НИО объем финансовых ресурсов, который он считает возможным выделить для оплаты предполагаемого задания.
Тем самым для НИО формируются определенные границы множества возможных решений и действий, связанных с закупкой необходимого оборудования, подготовкой экспериментальной базы, привлечением дополнительного количества специалистов определенного направления и квалификации и т.п., связанных с повышением своей инновационной способности.
В частности, для НИО, связанных с разработкой ресурсосберегающих технологий в некоторой отрасли, можно считать, что инновационная способность такой организации измеряется количеством ресурсосберегающих проектов, выполненных за определенный период времени, например за год. Более точно этот показатель может быть определен путем оценки качества выполняемой работы. Здесь в роли измерителя предлагается применить среднее значение величины ресурсосбережения, определенное по различным наборам ресурсосберегающих технологий, разработанных данной НИО.
Такой способ измерения может быть обоснован тем, что реальный вариант ресурсосберегающей технологии, соответствующий всем требованиям заказчика, может быть получен лишь с некоторой вероятностью, поскольку никогда нельзя гарантировать полный успех научного поиска и положительный исход опытно-конструкторских работ в этом трудном и рискованном деле.
В экономико-математической модели промышленного предприятия ресурсного типа [4] один из главных элементов — множество допустимых решений (планов) —представляет собой линейный многогранник в положительном ортанте многомерного пространства, размерность которого определяется количеством различных технологий, применяемых на предприятии. Оно обычно задается системой линейных неравенств относительно искомых величин интенсивностей этих технологий. В правых частях указанных неравенств содержится информация о количествах располагаемых производственных ресурсов, а каждый коэффициент системы есть норма расхода используемого ресурса в режиме единичной интенсивности применяемой технологии.
Очевидно, что задача разработки ресурсосберегающей технологии в ее простейшей постановке состоит в том, чтобы в результате проведенных исследований уменьшить эти расходные коэффициенты, что позволит увеличить интенсивности некоторых видов производства и тем самым поднять выпуск соответствующей продукции.
В качестве максимизируемой целевой функции в данной модели предприятия принята величина общего дохода (прибыли), которая представляет собой сумму частных прибылей, полученных в результате использования всех применяемых технологий. Она выражена как нелинейная выпуклая (квадратичная) функция от искомых интенсивностей.
Результаты многочисленных имитационных расчетов, выполненных с помощью моделей представленного типа, дают основание утверждать, что уменьшение расходного коэффициента важного ресурса для одной из технологий, используемых в оптимальном плане, на 10% приводит к росту частной прибыли от этой технологии на 5—8%.
Это обстоятельство может служить причиной для дальнейшего увеличения финансирования НИО со стороны предприятия в случае успешного выполнения предыдущих заказов.
На основании сказанного выше возможный процесс согласования интересов заказчика и НИО представляется следующим:
а) заказчик (промышленное предприятие) определяет круг технологических проблем, для которых требуется найти эффективное решение, при этом сообщаются примерные желательные размеры снижения затрат наиболее важных ресурсов для основных производственных операций и устанавливается приоритетность различных направлений; таким образом формируется некоторый первоначальный вариант заказа, где уже содержатся очертания множества возможных решений с точки зрения потребителя научной продукции;
б) исполнитель (НИО) проводит анализ полученной информации и на его основе находит те направления работы, которые представляют для него определенный интерес и решение которых может быть получено в разумное время. При этом НИО, как правило, высказывает определенное мнение относительно важности и предполагаемой эффективности тех направлений исследования, которые предлагаются заказчиком. Сделанные на этом этапе критические замечания могут послужить основой для последующей корректировки первоначального варианта задания. Одновременно исполнитель определяет и указывает в своем ответе заказчику возможные способы и объемы поставленных проблем совместно с информацией о необходимых размерах финансирования и о предполагаемых направлениях расходования этих средств. Тем самым создается представление о возможных вариантах выполнения заказа в зависимости от уровня финансирования и о границах множества научно-технологических решений с точки зрения исполнителя;
в) приведенный выше обмен информацией служит базой для дальнейшего согласования интересов и позиций договаривающихся сторон, в результате которого они либо приходят к мнению о бесполезности и невозможности совместной работы, либо достаточно точно определяют условия договора, цели исследования, сроки его выполнения, ожидаемую экономическую эффективность, а также размеры и способы финансирования проекта.
Таким образом, в случае положительного решения об осуществлении работы формируется некоторый рабочий вариант описания границ множества возможных решений, о котором шла речь ранее и который служит основой для нашего дальнейшего анализа.
Взаимодействие промышленного предприятия и научно-исследовательской организации в ходе выполнения проекта имеет двойственный характер. Предприятие формулирует свои требования (заказ) для НИО в достаточно определенных (детерминированных) терминах. Например, для решения проблемы создания новой ресурсо-сберегающей технологии этот заказ может быть выражен как предельный размер относительного сбережения (в процентах к величине расхода ресурса в существующей технологии) ресурса определенного вида и обладающего некоторыми характерными свойствами.
В то же время ответная реакция со стороны НИО, как правило, точно ориентирована на выполнение указанных требований, но может быть представлена в виде ряда отличных друг от друга проектов разработок, каждый из которых лишь в той или иной степени полностью отвечает поставленным условиям заказа. Это означает, что в этом случае предстоит дальнейшее взаимодействие и совместная работа по выбору и отладке наиболее подходящего варианта технологического решения.
В достаточно общем случае можно исходить из того, что деятельность НИО по созданию новых производственных технологий имеет стохастический (вероятностный) характер, а ее результаты могут быть описаны с помощью стохастической модели, т.е. задания закона распределения вероятностей появления новых технологий, соответствующих требованиям заказчика. Использование такой стохастической модели НИО позволяет оценить величину математического ожидания (ожидаемого среднего значения) показателя ресурсосбережения по серии разрабатываемых технологий и дать предварительное заключение о возможности качественного выполнения заказа при данных финансовых поступлениях от заказчика.
При этом представляется очевидным, что эта характеристика будет тем больше, чем большим инновационным потенциалом, т.е. большими возможностями использовать опыт и знания высококвалифицированных специалистов и применить современные технические и измерительные устройства, располагает данная научно-исследовательская организация.
Указанное обстоятельство может быть количественно обосновано путем использования стохастической модели НИО.
Для большей определенности рассмотрим процесс построения стохастической модели НИО на примере разработки ресурсосберегающей технологии на базе некоторой уже существующей с целью понижения расхода одного (наиболее важного) ресурса.
Пусть показатель ресурсоемкости исходной технологии в расчете на одно изделие известен и ставится задача его снижения. Будем обозначать возможную величину снижения через z, при этом реальному снижению соответствует положительное значение z, а возможному повышению — отрицательное.
Пусть параметр v (его величина больше или равна единице) характеризует инновационный потенциал взаимодействия научно-производственного комплекса, состоящего из промышленного предприятия (фирмы) и НИО. Его экономический смысл можно выразить как предельное значение удельного сбережения ресурса, которое может быть достигнуто данной НИО при данном объеме финансирования работы со стороны фирмы-заказчика. Эта величина определяется экспертным путем на основе предшествующего опыта и анализа данных об аналогичных разработках.
В настоящей работе в качестве основы стохастической модели НИО принято, что случайная величина ресурсосбережения распределена по закону треугольника на отрезке [–h; vh] и имеет следующую плотность вероятности:
p(z) = z + h, при –h <= z <= 0,
p(z) = 0, при z <–h и z > vh,
p(z) = (vh – z)/v, при 0 <= z <= vh,
причем имеет место соотношение:
h2 = 2/(1+v).
Точка z = 0 является модой распределения, она соответствует исходной технологии, относительно которой рассчитывается величина ресурсосбережения. Здесь величина h обычно имеет небольшое значение, поскольку она характеризует размер подмножества возможных отрицательных значений сокращения, т.е. технологий, не удовлетворяющих условиям заказа. С другой стороны, размер множества положительных значений сокращения затрат ресурса, т.е. технологий, соответствующих указанным условиям, определяется в основном значением инновационного потенциала и может быть сделан достаточно большим при надежном финансировании работы со стороны заказчика.
Ожидаемое среднее значение (математическое ожидание) величины ресурсосбережения для указанного распределения вероятностей выражается формулой:
E = (v – 1)h/3.
Из приведенной формулы видно, что его значение всегда неотрицательно и при увеличении параметра инновационного потенциала (v) заметно увеличивается (см. таблицу).v 1 2 3 4 5 6 7
E (в %) 0 27,2 47,2 63,2 76,9 89,1 100
Это означает, что путем вложения в исследования и разработку новой ресурсосберегающей технологии достаточно больших средств можно получить требуемый результат практически гарантированно и на высоком уровне исполнения задания.
Этот результат (новая или усовершенствованная прежняя технология) поступает в распоряжение производственного звена, чистый доход которого увеличивается, и, следовательно, возрастает вероятность формирования новых (более глубоких) заказов для НИО возможно с большим размером оплаты и т.д.
Таким образом, представленный в работе комплекс моделей дает возможность описать и исследовать динамику механизма прямой и обратной связи между элементами наукоемкого производства и определить наилучшие способы его функционирования. Указанный комплекс моделей включен в качестве субмодели в действующую базовую модель управления технологического развития [5]. Проведенные экспериментальные расчеты подтвердили его эффективность.