CC BY
62
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).
