Разработка сетевого метода интеллектуальной оценки инновационного потенциала предприятий металлообрабатывающей промышленности

Разработка сетевого метода интеллектуальной оценки инновационного потенциала предприятий металлообрабатывающей промышленности

Н.И. Гавриленко, Р.П. Куксин, О.В. Багузова

Рассмотрены особенности развития металлообрабатывающей отрасли России, проанализированы современные подходы к оценке инновационного потенциала промышленного предприятия, предложено использование растущих пирамидальных сетей для диагностики инновационного потенциала, а также приведена система показателей оценки составляющих инновационного потенциала металлообрабатывающего предприятия.

Ключевые слова: металлообрабатывающие предприятия, оценка инновационного потенциала, растущие пирамидальные сети.

В настоящее время развитие российской металлообрабатывающей промышленности ограничивается рядом факторов, среди которых можно отметить отставание от зарубежных конкурентов по уровню используемых производственных технологий, высокую степень износа оборудования, высокие показатели энерго- и ресурсоемкости произведенной продукции и т.д. Очевидно, что решение данных проблем невозможно без реализации крупных инновационных проектов, осуществляемых в рамках инновационной стратегии промышленного предприятия.

Одним из важнейших этапов организации инновационной деятельности является оценка инновационного потенциала металлообрабатывающего предприятия, результаты которой ложатся в основу формирования управленческих решение по выбору и реализации инновационной стратегии. На практике широкое распространение получил детальный подход к оценке инновационного потенциала, основанный на анализе ограниченного набора хорошо измеряемых показателей внутренней среды промышленного предприятия [2].

Однако при одновременной реализации нескольких долговременных стратегических инновационных проектов предпочтительным является способ диагностики инновационного потенциала предприятия, заключающийся в анализе его состояния на основе оценки внешних и внутренних параметров, ряд из которых могут быть измерены только при помощи экспертных шкал. При выборе диагностического метода обычно наблюдается наличие сложных перекрестных связей между показателями, характеризующими инновационный потенциал предприятия, что в ряде случаев не позволяет получить однозначную оценку данного потенциала, особенно в условиях их динамических изменений в ходе реализации стратегических инновационных проектов.

В этой связи для проведения диагностики инновационного потенциала целесообразно использовать сетевые методы интеллектуального анализа данных. Проведенный анализ показал, что для решения поставленной задачи в наибольшей степени подходит аппарат растущих пирамидальных сетей, в которых, в отличие от нейронных и семантических сетей, эффект адаптации

Гавриленко Н.И., Куксин Р.П., Багузова О.В. Разработка сетевого метода интеллектуальной оценки инновационного потенциала предприятий металлообрабатывающей промышленности

к особенностям предметной области обеспечивается без введения априорной избыточности, а процесс обучения не зависит от предопределенной конфигурации сети.

Растущая пирамидальная сеть - это ациклический ориентированный граф, состоящий из рецепторов и концепторов [1]. В данной предметной области рецепторы представляют собой вершины, выступающие в качестве результатов оценки составляющих инновационного потенциала, которые, в свою очередь, формируют концепторы. Построение сети осуществляется путем формирования пирамид исходов (типов инновационного потенциала), определяющих структурные взаимосвязи между элементами сети. Внесение новой информации вызывает перераспределение связей между вершинами сети, а именно изменение ее структуры, которое происходит автоматически в результате работы алгоритма построения сети.

В таблице представлены показатели оценки составляющих инновационного потенциала металлообрабатывающего предприятия.

Таблица

Показатели оценки составляющих инновационного потенциала __предприятия_

Составляющие Показатели

Научно-технический потенциал Удельный вес затрат на НИОКР в производственных затратах; удельный вес затрат на приобретение (лицензий и ноу-хау) в производственных затратах; количество зарегистрированных патентов; доля нематериальных активов в стоимости основных фондов; средняя продолжительность разработки новшества; удельный вес новшеств, доведенных до реализации; доля собственных новшеств в общем объеме разработок; показатель инно-вационности ТАТ

Производственно-технический потенциал Коэффициенты: износа оборудования; модернизации оборудования; прогрессивности оборудования; автоматизации производства; удельный вес оборудования со сроком эксплуатации до 10 лет

Финансовый потенциал Коэффициенты финансовой устойчивости; показатели платежеспособности; показатели кредитоспособности, рентабельность активов и собственного капитала

Кадровый потенциал Доля работников, имеющих ученую степень; доля научно-технических специалистов; доля персонала, задействованного в инновационных проектах предприятия, в общей численности; средний возраст сотрудников, занятых в инновационных проектах

Коммерческий потенциал Удельный вес маркетологов, занимающихся инновациями; доля затрат на продвижение инновационной продукции в общем объеме затрат на продвижение; удельный вес новой продукции; удельный вес прибыли от реализации усовершенствованной продукции в общем объеме

60

Методология исследования проблем микроэкономики

Как представляется, учет особенностей накопленного инновационного потенциала позволит увеличить эффективности инновационной деятельности металлообрабатывающего предприятия за счет разработки соответствующих его научно-техническим и финансовым возможностям проектов, реализация которых будет направлена на внедрение в производство ресурсосберегающих технологий, повышение технического и технологического уровеня и экологической безопасности производства для укрепления конкурентных позиций производителей металлопродукции на внутреннем и внешних рынках.

Литература

1. Гладун В.П. Растущие пирамидальные сети // Новости искусственного интеллекта. - 2004. - № 1.

2. Шляхто И.В. Оценка инновационного потенциала промышленного предприятия // Вестник Брянского государственного технического университета. - 2006. - № 1 (9).