CC BY
29
УДК 338.27; 004.942
Р.Х. Алькдироу, Л.А. Мыльников
Пермский государственный технический университет
МЕТОДОЛОГИЯ РАЗРАБОТКИ МЕТОДИКИ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПОСТРОЕНИЯ ПРОГНОЗОВ РАЗВИТИЯ ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ НА ОСНОВЕ ТЕКУЩИХ ПАРАМЕТРОВ РАЗВИТИЯ
Рассматривается методика построения прогнозов развития инновационных продуктов. При этом оцениваются необходимые временные и финансовые ресурсы. Предлагаемая методика прогноза развития инновационного проекта не накладывает ограничений на объем доступных сведений о проекте и требований к стадии жизненного цикла проекта, на которой данный прогноз будет строиться.
Задача прогнозирования развития инновационных проектов является актуальной, особенно в условиях возникшего финансового кризиса. В настоящее время поиск проектов, способных принести значительную финансовую отдачу, усилился. Многие фонды, выделяющие средства на развитие бизнеса активизировали свою деятельность. Еще до начала финансового кризиса Россия жила в ожидании нового скачка развития - инновационного. Правительство декларировало своей задачей переход на инновационный путь развития. На самом деле, для того чтобы инновации стали регулярным продуктом деятельности, нужно уметь находить те «зёрна», которые могут развиться в успешные инновации. Также нужно выявлять принципиально новые и перспективные проекты и изучать информацию об имеющихся инновационных, научно-исследовательских и технических разработках [1].
Для решения этих задач необходимо, основываясь на тех данных, которые имеются в распоряжении, построить прогноз развития и оценить перспективность того или иного проекта. Это одна из наиболее актуальных, но и наиболее сложных научных проблем. Сложности обусловлены динамической неустойчивостью инновационных процессов, протекающих в условиях слабой формализуемости, субъективно-
сти оценок протекающих процессов, низкого уровня автоматизации сбора информации для объективных оценок, разной степени влияния внешних и внутренних связей инновационного процесса на результат и т.д. Для этого необходим глубокий анализ текущего состояния.
Инновационные проекты можно отнести к слабоструктурированным процессам, которые характеризуются наличием множества количественных и качественных параметров, взаимосвязь между которыми носит неопределенный характер. Правильная оценка состояния позволяет не только раскрыть потенциал инновационного проекта, но и оценить итоговые результаты, значимость и уровень ожидаемых результатов. Эти характеристики инновационного проекта требуют построения модели, способной все или большинство связей и происходящих процессов представить в виде формальных информационных показателей или объектов. Любая задача прогноза может быть осуществлена на определенный период (период, на который рассчитан анализируемый инновационный проект). Такого рода прогноз развития ситуации служит для выбора наилучшего решения, стоящего перед лицом, принимающим тот или иной управленческий вариант. Стоит отметить, что решение любой задачи - это, прежде всего, введение определенных допущений. Поэтому любой расчет, который мы осуществляем на отдаленную перспективу, не может учитывать факторы, которые возникнут в будущем, тем более обстоятельства непреодолимой силы [2]. Это, в свою очередь, означает, что ситуация требует постоянного мониторинга и повторных расчетов, а также анализа отклонения влияющих факторов и степени их влияния в динамике развития проекта. Любые расчеты на прогноз развития ситуации могут осуществляться только на основе расчетов инновационной кривой [3]. Построив её математическое описание, появится возможность прогнозировать развитие инновационого проекта на будущее, заранее спланировать момент получения максимальной прибыли, оценить время жизни.
Известно, что инновационный проект проходит четыре этапа своего развития: выход на рынок, рост, зрелость и спад [4]. Эти этапы характеризуются величиной выручки от реализации инновационного продукта в тот или иной период времени с момента начала реализации проекта (под началом реализации проекта понимается момент, с которого начались первые продажи продукта).
Таким образом, имеются четыре точки, которые могут быть получены в течение жизненного цикла инновационного проекта достаточно формально: первая точка - точка начала реализации проекта, её координаты всегда (0, t0 = 0). Первое значение равно величине выручки, второе значение - периоду времени, когда оно достигнуто. Вторая точка - точка перехода на этап роста, её координаты равны (переменные затраты на выпуск и реализацию продукта, ^); третья точка -точка перехода в стадию зрелости (все суммарные затраты на выпуск и реализацию продукта, t2); четвертая точка - точка максимальной получаемой прибыли (все суммарные затраты на выпуск и реализацию продукта + прибыль, tз) и, наконец, пятая точка - точка перехода в стадию спада (все суммарные затраты на выпуск и реализацию продукта, t4) (рис. 1).
Из литературы известно [5, 6], что кривая инновационного процесса хорошо описывается известными функциональными зависимостями для каждого из этапов.
Рис. 1. Кривая развития инновационного проекта
Этап выхода на рынок. Характеризуется самым интенсивным ростом прибыли, но на данном этапе прибыль не достигает своего максимального значения. Рост прибыли можно выразить следующей экспоненциальной формулой:
/^) = е^ -1, 0 < t < ^.
Этап роста. Характеризуется стабильным ростом прибыли, однако рост прибыли не так интенсивен, как на стадии становления бизнеса. Рост прибыли на этом этапе выражается формулой:
/г{1) = Ш + ё, t1 < t < t2.
Этап зрелости. На данном этапе производство выходит на максимальные запланированные проектные мощности. Прибыль относительно стабильна. После периода максимальной производительности наступает момент, когда в силу некоторых обстоятельств, таких как: появление конкурентов в данном инновационном направлении, снижение спроса, обстоятельства непреодолимой силы, данный инновационный проект теряет свою уникальность и, соответственно, часть своей инвестиционной привлекательности. Тогда прибыль начинает постепенно снижаться:
/34^) = а + bt + ^2, t2 < t < t4.
Завершающий этап жизнедеятельности проекта наступает в момент, когда проект теряет свою актуальность и уже не может конкурировать с альтернативными решениями, предложенными в более поздний срок. Прибыль на этом этапе постепенно сводится к нулю, а проект подлежит в итоге закрытию:
МО = / -12 ^ t4 < t < t5.
Использовав функции, которыми описывается каждый этап совместно можно получить составную функцию для описания инновационной кривой. Итак, если функция прибыли представлена в виде кусочно-заданной кривой, тогда на границах интервалов значения функций должны совпадать, а также совпадать значения их производных, т.к. функция является гладкой. Из вышеописанных четырех функций, выражающих прибыль на разных этапах жизненного цикла инновационного проекта, мы получим следующие шесть уравнений (где четные уравнения - это приравненные значения функций в точках стыковки, а нечетные - приравненные значения производных).
е*‘ — 1 = И + ё для точки ^, е** = к для точки ^,
И + ё = а + Ы + С2 для точки t2, к = Ь + 2^ для точки t2,
а + Ы + С2 = / — 1И для точки t4,
Ь + 2С = ——к для точки t4.
2 4
В этих шести уравнениях имеется семь неизвестных: а, Ь, с, ё,/ s. Переменную ^ примем за свободную переменную. Тогда из данной системы все неизвестные можно выразить относительно s, и мы получим следующие выражения:
ё = е5 — 1 — ses, к ■
■ 5е
7
/ = -$е* + е — 1, 2
3 ,
С =----8е ,
8
Ь = — 5 ses,
2
а = — 5 ses + е5 — 1. 2
Для нахождения 5 потребуется дополнительная точка (t0, /0), значение которой может быть определено из практических данных. Например, если эта точка будет относиться к первому этапу инновационного проекта, тогда в систему уравнений необходимо добавить следующее выражение: е"‘ — 1 = /0 при t = t0. Откуда выразим пере-
1п(/0 +1)
менную 5 и получим 5 =-------0----.
t0
Таким образом, система уравнений становится разрешимой, и может быть построен прогноз развития инновационного проекта.
Для оценки адекватности полученных преобразований необходимо построить прогноз для проекта, который уже прошел весь жизненный этап. Для этого рассмотрим жизненный цикл продажи компьюте-
ров определенной марки в одной из фирм г. Перми (кривая 3 на рис. 2). Из рис. 2 видно, что значения прибыли имеют колебания, связанные с влиянием различных факторов. Поэтому основываясь на опыте работы со статистическими данными других организаций (например, ассоциация записывающей индустрии США http://www.riaa.com/), будем работать с усредненными значениями параметров (см. рис. 2 - кривая 2).
Тыс. руб
Рис. 2. Жизненный цикл продажи компьютеров одной марки
Построив кривую прогноза (рис. 2 - кривая 1 с обозначеными черными кружками - точками перехода с одного этапа на другой). Можно видеть, что она достаточно точно совпадает с кривой, которой представлены данные, полученные практически. Однако описанный в статье подход несмотря на то, что не вносит в алгоритм решения никаких допущений в силу того, что количество используемых для оценки точек крайне мало (одна реальная точка) не всегда имеет высокую достоверность. И может применяться только для грубой оценки перспектив развития инновационного проекта (оценки тенденций). При этом для повышения достоверности, в случае если имеются практические данные на некоторый отрезок времени развития проекта, необходимо брать дополнительную точку ^0, /0)
как можно на более позднем этапе развития проекта, а также
выполнять проверку достоверности на данных уже прошедших этапов
развития (для проверки можно использовать один из методов
~ 2
применяемых для проверки адекватности моделей: метод с ,
Колмогорова-Смирнова и др. [7]).
Библиографический список
1. Мыльников Л.А. Гражданский кодекс и интеллектуальная собственность как основа инновационного предпринимательства в России // Актуальные вопросы охраны интеллектуальной собственности в условиях действия части четвертой Гражданского кодекса Российской федерации: тез. докл. науч.-практ. конф. 17-18 марта 2009. - М.: ФГУ ФИПС, 2009. - С. 59-64.
2. Красовский Ю.Д. Организационное поведение. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2004.
3. Попов В. Л. [и др.]. Управление инновационными проектами. - М.: Инфра-М, 2007. - 335 с.
4. Innovation project lifecycle prolongation method//Innovation and Knowledge Management in Twin Track Economies: Challenges&Solutions: Proc. Of the 11th Intern. Business Inform. Management Assoc. Conf. M. Amberg, L. Mylnikov. Cairo, 2009. - Р. 491-495.
5. Построение модели жизненного цикла инновационного продукта / Л.А. Мыльников, А.В. Звездин, Л.В. Черемных, Н.В. Пер-минова // Автоматизированные системы управления и информационные технологии: матер. Всеросс. науч.-практич. интернет-конференции, 20 октября-10 ноября 2006.
6. Яковенко Е.Г., Басс М.И., Махров Н.В. Циклы жизни экономических процессов, объектов и систем. - М: Наука, 1991. - 192 с.
7. Мыльников Л.А., Трушников Д.Н. Моделирование систем: практикум (учеб. пособие по курсу «Моделирование систем»). -Пермь: Перм. гос. техн. ун-т, 2006. - 42 c.
Получено 08.07.2009
