Предпосылки и основы прогнозирования для управления инновационными проектами

Предпосылки и основы прогнозирования для управления инновационными проектами Background and framework of forecast for management of innovation projects

Алкдироу Радван Халид Аспирант кафедры «Микропроцессорные средства автоматизации» Пермский национальный исследовательский политехнический университет

radvan10@yandex.ru

Мыльников Леонид Александрович к.т.н., доцент, доцент кафедры «Микропроцессорные средства

автоматизации»

Пермский национальный исследовательский политехнический университет

leonid@pstu.ru

Аннотация: В данной статье рассматривается предпосылки и задачи которые требуют прогнозирования различных параметров при реализации инновационных проектов и их управлении в производственноэкономических системах. Показано, как прогнозы дополняют другие методы используемые для управления инновациями.

Abstract: This article discusses prerequisites and tasks that require different parameters forecast when implementing innovation projects and their management in productive and economic systems. Shows how projections complement other methods used to manage of innovations.

Ключевые слова: управление, принятие решения, алгоритм, анализ, прогноз, проект.

Keywords: management, decision-making, algorithm, analyze, forecast, project.

Введение

Экономика передовых современных стран основывается на знаниях, научных достижениях, передовых технологиях. Традиционные источники экономического роста - новые сырьевые ресурсы, неосвоенные территории, дешевая рабочая сила и т.д. - в мировом масштабе практически исчерпаны. В условиях глобальной экономики капитал мобилен, технологии распространяются быстро, товары производятся в странах с низкими издержками и поставляются на рынки развитых стран. В этих условиях основным источником конкурентных преимуществ и развития являются инновации во всех сферах.

В связи с этим происходит изменение социально-экономического уклада мирового хозяйства - ужесточаются требования по соблюдению экологических ограничений, увеличению затрат на охрану и реабилитацию окружающей среды, возникают системные ограничения платежеспособного спроса, вызванные поляризацией доходов населения и падением эффективности стимулирования дополнительного спроса на массовые товары и услуги, что усиливает социальную поляризацию во всем мире.К примеру, уровень доходов 10-20% населения, вовлеченного в инновационное производство, за последние 25 лет вырос в 8-10 раз. Уровень доходов индустриальных рабочих и служащих за тот же период упал на 1025%.

Растет доля интеллектуальных продуктов в себестоимости товаров индустриального производства. На смену индустриальной модели развития общества приходят наукоемкие модели, модели интеллектуальной

экономики, когда основными стратегическими ресурсами развития становятся интеллектуальные ресурсы, а основным источником развития и конкурентных преимуществ являются инновации. Многие страны

концентрируют усилия на том, чтобы занять лидирующие позиции именно в инновационном производстве, вкладывая в это все имеющиеся

экономические, политические и социальные ресурсы. Смена традиционного уклада мировой экономики ведет к прогрессирующей деиндустриализации зон традиционного промышленного производства, вызванной кризисом инфраструктур обеспечения и поддержки производственных и инвестиционных процессов, не способных угнаться за более высокими темпами инновационных процессов.

К примеру, около четверти годового валового мирового продукта стоимостью до 6-7 триллионов долларов создается сегодня именно в инновационном производстве. Существующий мировой рынок лицензий по темпам роста в 3-4 раза превосходит рынки традиционных товаров и услуг. В инновационном производстве наблюдается наиболее высокий уровень добавленной стоимости и прибыли.

Взаимодействие перечисленных причин, факторов, вызывающих противоречия социальной системы, заставляет ее постоянно искать что-то новое, использовать новшества, созданные другими, или самой создавать новшества. Объективный выбор нового (новшества, инноваций) является не только способом разрешения противоречий, но и одной из форм развития системы, т.к. любое новшество вызывает смещение равновесия системы. Возникает феномен сопротивления, для преодоления которого требуются специальные методы активизации и ускорения инновационных процессов. В свою очередь, активизация инновационной деятельности своей целью и смыслом имеет именно удовлетворение сформулированных потребностей социальной системы.

Осуществление инновации в масштабах отдельного государства также не является самоцелью. Инновационные процессы и на этом уровне необходимы, как средство решения конкретных задач и устранения противоречий территорий, отраслей, предприятий, коллективов и отдельных людей.

Уровень благосостояния государства традиционно определялся объемом и качеством производимых товаров и услуг. Повышение

благосостояния государства и его граждан неразрывно связывалось с непрерывным развитием производственного сектора и его инфраструктуры. Современное же развитие производственного сектора осуществляется путем непрерывного и целенаправленного процесса улучшений, модернизации и нововведений.

К сожалению, и сегодня Россия, обладая огромным интеллектуальным потенциалом, не считает его стратегическим ресурсом. Уровень доходов от распоряжения результатами интеллектуальной деятельности крайне низкий, как и уровень изобретательской активности и конкурентоспособности экономики. На фоне активизации хозяйственной деятельности в интеллектуальной сфере в мировом масштабе в России только зарождается интерес к процессу получения новых научных и технических знаний.

В качестве исходного материала для развития производственного сектора инновационная инфраструктура использует накопленные мировой наукой достижения (знания, технологии, оборудование, программные продукты и др.). Это вытекает из экономической сущности интеллектуального капитала, который не обладает свойством редкости, является неограниченным ресурсом, имеет способность к тиражированию и возможность использования в любом масштабе.

Развитие производства, рост благосостояния населения являются следствием конкурентоспособности инновационной инфраструктуры государства в целом, отдельных территорий, отраслей, предприятий.

Конкурентоспособность инновационной инфраструктуры академик Л.И. Абалкин предлагает определять с использованием понятий «инновационная активность» и «инновационно-активное предприятие» [14]. Первое представляет собой динамичную целенаправленную деятельность по созданию, освоению и продвижению на рынок продуктовых, процессных, организационных и управленческих нововведений с целью получения инновационно-активным предприятием коммерческой выгоды и конкурентных преимуществ. Соответственно, второе понятие определяет

предприятие, осуществляющее разработку и применение новых или усовершенствованных продуктов, технологических процессов и иных видов инновационной деятельности.

Инновационная деятельность инновационно-активного предприятия направлена на использование и коммерциализацию результатов научных исследований и разработок, создающих новый продукт, результат, лучшие потребительские свойства товаров и услуг, применяющих новые средства, технологии, внедряющих и эффективно реализующих их на рынке. Инновационно-активная деятельность является противоположностью репродуктивной (рутинной) деятельности, воспроизводящей прежние процессы.

Вместе с тем по субъектам РФ в целом доля отраслей ТЭК увеличилась по сравнению с 1990 г. более чем на 22 процентных пункта, при этом доля машиностроения и легкой промышленности за это время сократилась более чем на 12 и 10 процентных пунктов соответственно. Во многих регионах увеличение роли отраслей ТЭК и металлургии многократно [3]. Доля в российском экспорте нефти и газа составляет 57,7%, а машины и оборудование лишь 7,8 %, а в общем объеме импорта доля машин и оборудования 41,2 %, 15,8 % - продукция химической промышленности, 4,0% - нефть, газ и другие полезные ископаемые. Такая трансформация российской экономики в сторону сырьевой ориентации привела к тому, что в результате промышленные предприятия с наибольшим научно-техническим потенциалом, составляющие основу экономического роста наиболее развитых стран, а следовательно, и доходную базу, оказались в крайне сложном положении. Резкое сокращение спроса на их конечную продукцию вместе с ростом цен на потребляемое ими сырье делает их функционирование нерентабельным и ведет к банкротству. Поэтому в современных условиях крайне необходимы:

1) ориентация на инновационные, наукоемкие технологии;

2) проведение научно обоснованной промышленной политики, включающей вопросы комплексной перестройки сферы НИОКР на началах, адекватных новым экономическим условиям.

Актуальность этой проблемы развития инноваций для РФ подтверждается многими документами: основы политики Российской

Федерации в области развития науки и технологий на период до 2010 года и дальнейшую перспективу; 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 июля 1998 года, принятой Правительством РФ; федеральных целевых программах «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития науки и техники на 2002 - 2006 годы» «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2007—2013 годы» и другие.

В связи с этим значительно возрастает роль научно-технического прогнозирования в целом, прогнозирования перспектив отдельных проектов и параметров.

1. Предпосылки использования прогнозирования при управлении микроэкономическими процессами

В Российской федерации в последние годы развиваются тенденции экономической децентрализации. Экономическая децентрализация означает приобретение субъектами Федерации автономности или же предоставление им прав в изначально определенных пределах, что и считается самостоятельностью органов власти субъектов Федерации в принятии и реализации экономических решений. Применительно к сфере государственных финансов эти принципы коренным образом изменяют саму структуру построения бюджетной системы и основы организации

бюджетного процесса, формирования доходов и расходов органов власти всех уровней [2].

Любая экономическая децентрализация основывается в первую очередь на доходах, получаемых от отраслей, развитие которых получило в конкретном регионе. Как можно видеть из графиков представленных на рис. 1 в разных регионах разные направления могут быть развиты по разному, более того тенденции у разных регионов могут отличаться. Исследуя тенденции в изменении конкуренции на современных рынках в условиях экономической глобализации, Майкл Портер указал на своего рода парадокс [11]. С развитием глобализации, ростом масштабов в мировом разделении труда, формированием глобальных корпораций, имеющих бюджеты, сравнимые с бюджетами отдельных стран, некоторые локальные факторы не только не утратили своей значимости, но и стали более существенными для анализа конкурентной среды. Критическая масса сконцентрированных в одном регионе компаний создает именно им особые условия, позволяющие добиваться конкурентного успеха. Парадокс заключается в том, что в глобальном мире конкуренция все больше зависит от локальных характеристик территорий, таких, как знания, связи, мотивация, присущих именно этим территориям [4].

20 0

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

а)

Пермская область

Свердловская

область

Санкт-Петербург Ростовская область Москва

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

в)

Рис. 1. Графики индексов производств а) добычи полезных ископаемых б) обрабатывающих производств, в) производства и распределения

электроэнергии, газа и воды.

Таким образом, выявление глобальных тенденций не может является достаточным для принятия управленческих решений. Необходимым становиться прогнозирование развития параметров важных для конкретного региона, предприятия, производства.

Инновации являются особым классом систем к которым,как правило,на прямую могут быть не применимы традиционные модели и методики управления. Параметры описывающее проект могут быть самыми различными. Это могут быть параметры внешней среды (рис. 2), характеристики предприятия, конкретного проекта. Они могут иметь разную природу. Сами инновации также могут быть различными (например, производственными, управленческими, улучшающими, создающими новые рынки и т.д).

Если рассмотреть инновацию как некоторую систему то параметры, которые влияют на решение и значение которых требует предсказания могут появляться: 1) на входе (выбор и использование сырья, материалов, машин и оборудования, информации и др.), 2) на выходе (то, что будет предложено рынку (изделия, услуги, технологии, информация и др.), 3) внутрисистемные инновации (инновации системной структуры предприятия (управленческой, производственной, технологической), 4) инновации для накопления и продажи (объектами купли-продажи чаще всего являются патенты, технологии, бренды, информация, услуги по продвижению).

Внедрение инноваций в производство затрагивает элементы многих производственных систем, изучаемых в отдельности (технических, технологических, организационных, экономических, юридических, управления знаниями) и использующих разные механизмы управления, свойственные для каждой из этих систем [7]. Поэтому крайне важной является задача минимизации количества параметров, используемых как для решения частной научно-практической задачи, так и для задачи составления комплексной модели инновационного проекта. Сокращение их количества приведет к тому, что потребуется прогнозирование и меньшего количества параметров для принятия решений при управлении инновациями [9].

Одна из распространенных ошибок - это заказать прогнозирование внешней организации, и не участвовать самим в разработке видения будущего предприятия. Так как потом такие стратегические планы не приживаются у сотрудников предприятия и неохотно выполняются ими [5].

В связи с этим появилось множество подходов для прогнозирования и их использования в управлении.

2. Управление на основе данных прогнозов

Инновационные проекты реализуются не в замкнутой среде, а в реальном мире. На параметры проектов и задач будут оказывать влияние

внешние факторы. Для учета влияния, которых следует использовать прогнозы и случайные отклонения в коридорах задаваемых экспертами.

Эти факторы в терминологии имитационного моделирования будут являться внешней средой для проектов. К таким параметрам можно отнести параметры рынка, а также параметры определяющие регион, организацию, коллектив в которых реализуются проект, параметры, описывающие социальную и производственную специфику региона (см. рис.2).

Рис. 2. Примеры внешних факторов, влияющие на появление инноваций.

По параметрам внешней среды проекты будут различаться на: реализуемые в рамках одной организации, в рамках одного региона, при общем руководстве, но в разных странах и т.п. комбинации.

Инновационные проекты, как правило, не реализуются по одиночке. Для управления группой проектов если не удастся получить математически формализованную постановку то можно рассматривать задачи как группу блоков (задач промышленной инженерии) с общими ресурсами и

использованы для оценки значений методы имитационного моделирования. Такой способ моделирования используется для исследования децентрализованных систем, динамика функционирования которых определяется не глобальными правилами и законами (как в других парадигмах моделирования), а наоборот, когда эти глобальные правила и законы являются результатом индивидуальной активности членов группы. Такими членами в нашем случае будут отдельные инновационные проекты или предприятия конкуренты. Тем самым могут быть изучены эти самые глобальные правила в общем поведении системы.

Такое совместное моделирование и изучение актуально в первую очередь потому, что при совместном исследовании возникает свойство эмержентности, которое может проявляться, например в таких явлениях как инновационный прогресс и инновационный регресс [10].

Например, при рассмотрении задачи объемного планирования производства имитационная модель может выглядеть, как показано на рис.

3[1].

Проект 1

Проект 2

Проект N

Рис. 3. Структурная модель для изучения взаимовлияния инновационных

проектов друг на друга.

При рассмотрении данной задачи общими ресурсами будут материалы (материалы на складе, природные ресурсы) и оборудование которые будут расходоваться совместно (производственные линии, центры коллективного пользования), а также рынок сбыта в случае если проекты являются аналогами или конкурентами.

3. Пример использования прогнозов при принятии решений на основе формальных методов

Рассмотрим задачу объемного планирования производства[13] в которой для учета конъюнктуры рынка будем использовать данные прогнозов. Тогда результаты прогнозирования можно включить в постановку задачи и задача объемного планирования производства примет следующий вид [6, 8].

Пусть xt i — 1, N - вектор неизвестных, каждая компонента которого

определяет количество выпускаемой продукции типа i . Тогда критерий оптимальности данной задачи, определяющий максимум прибыли предприятия за период планирования Г, запишется в следующем виде[12]:

SСгхг ^ max i

где с,, i — 1, N - чистая прибыль от производства i -ого товара.

Ограничения на производственные мощности можно представить в следующем виде:

S V, — р , j — w

i

где Rji , j — 1, M, i — 1, N - потребность в мощностях каждого типа

оборудования на единицу готового изделия задаваемая на основе технологических маршрутов производства;

Pj, j — 1, M - общий ресурс в мощностях для каждого типа оборудования

найденный из расчета средней производительности по всему оборудованию данного типа.

Аналогичным образом представляется ограничение на ключевые материалы:

S sux, — т,, к — ПК.

i

где Ski, к — 1, К, i — 1, N - потребность в ключевых материалах на единицу

готового изделия задаваемая на основе спецификации изделий;

T,, к — 1, К - объем доступных ключевых материалов, определенный на

основе данных о состоянии склада и плана закупок.

Ограничения по рынку продаж, как по отдельным товарам, так и по их совокупности, можно представить в следующем виде:

S а?х, — Gq, q — ,

. 1-если /-ый товар принадлежит совокупности q

где .

0 -если /-ый товар не принадлежит совокупности /

Gq, q — 1,Q - ограничение, по рынку.

В приведенной формулировке чтобы учесть изменение конъюнктуры рынка такие параметры, как Ci и Gq будем определять на основании прогнозов, а значит получаем задачу ограничениями в которой являются параметры задачи которые являются функциями от времени.

Тогда окончательно получаем математическую формулировку задачи продуктового планирования при выпуске инновационной продукции:

S Сг (t)хг (t) ^ max .

X j (t) < p, (t), j = l,m .

X StA (t) < T„ (t), k = l, K

^ а?х1(1) - (>)> Ч = 1.б.

/

Для проверки множества решений будем решать задачу точным методом с использованием программы SimplexWin. При этом будем считать, что различные параметры могут принимать различные прогнозные значения.

Анализ будем проводить для трех продуктов, удовлетворяющих близкие потребности. Т.е. эти продукты будут иметь индивидуальные кривые объема продаж, заданные прогнозами, и общую кривую для ограничения по рынку сбыта.

В результате расчетов мы получаем следующие графики зависимости рекомендуемого изменения объема выпуска от изменения прибыли по каждому продукту рис. 3 [Ошибка! Неизвестный аргумент ключа.].

1,0

0,5

-0,5

-1,0

-1,5

Рис. 4. Кривые изменения объема выпуска о трех видов продукции продукции на период планирования в полгода при изменении объема выпуска каждые

две недели.

Заключение

Как видно из статьи прогноз выражает предвидение на уровне конкретно-прикладной теории, в то же время прогноз неоднозначен и носит вероятностный и многовариантный характер. Прогнозирование по своему составу шире планирования, так как включает не только показатели деятельности хозяйствующего субъекта, но и в большей степени учитывает изменяющиеся параметры внешней среды. В тоже время прогноз и план взаимно дополняют друг друга. Формы сочетания прогноза и плана могут быть самыми различными: прогноз может предшествовать разработке плана (в большинстве случаев), следовать за ним (прогнозирование последствий принятого в плане решения), проводиться в процессе разработки плана, самостоятельно играть роль плана, особенно в крупномасштабных экономических системах (регион, государство), когда невозможно обеспечить точное определение показателей, т.е. план приобретает вероятностный характер и практически превращается в прогноз.

Планирование нацелено на обоснование принятия и практической реализации управляющих решений. Цель прогнозирования - прежде всего создать научные предпосылки для их осуществления. Таким образом

прогнозы могут на прямую использоваться в теории и в практике принятия экономических решений основанных на использовании формальных методов.

Список литературы

1. Mylnikov L.A. A System View of the Problem of the Modeling and Control of Production Innovations // Scientific and Technical Information Processing, 2012, Vol. 39, No. 2, pp. 93-106.

2. Гаджикурбанов, Д. М. Проблемы обеспечения финансового выравнивания в федеративном государстве // Региональная экономика: теория и практика. -М.: Финансы и кредит, 2005. № 10 (25). -c.78-83.

3. Голубицкая М. В., Санин И. И. Социально-экономическое положение регионов России (оценка современного состояния, проблемы, перспективы). М., 2001. - 146 с.

4. Константинов Г.Н., Филонович С.Р. Что такое предпринимательский Университет // Вопросы образования. 2007. №1. с. 49-62.

5. Литвинова Е.М. Проблемы адаптации форсайт-исследования в России на уровне организации // Интеграл. 2011. №2. с.49-49.

6. Мыльников Л.А. Исследование зависимости, получаемых решений задачи

стратегического планирования производств от точности используемых прогнозов//Управление большими системами: материалы VIII Всероссийской школы-конференции молодых ученых. Магнитогорск: Изд-во

Магнитогорск.гос. техн. ун-та им. Г.И. Носова, 2011.-с.120-128.

7. Мыльников Л.А. Микроэкономические проблемы управления инновационными проектами//Проблемы управления. 2011. №3. с. 2-11.

8. Мыльников Л.А. Поддержка принятия решений при управлении инновационными проектами (монография). - Пермь: Изд-во Перм. гос. техн. ун-та, 2011.-144 с.

9. Мыльников Л.А., Колчанов С.А. Методика выявления ключевых параметров инновационных проектов на основе статистических

данных//Экономический анализ:теория и практика, 2012, №5 (260). с.22-28.

10. Новиков ДА., Цветков А.В.Механизмы функционирования организационных систем с распределенным контролем. М : ИПУ РАН, 2001.

11. Портер М.Е. Конкуренция. М.: Вильямс, 2000.

12. Столбов В.Ю., Федосеев С.А. Модель интеллектуальной системы управления производством // Проблемы управления. 2006. № 5. с.36-39.

13. Файзрахманов Р.А., Скирюк О.С. Разработка и анализ однопродуктовых динамических моделей формирования оптимальной производственной программы в условиях детерминированного описания среды // Вестник Пермского университета. Серия: Экономика. 2011. № 4. С. 64-73.

14. Экономическая энциклопедия. Под ред. Л.И. Абалкина. - М.: ОАО «Экономика», 1999.