Инструменты поддержки принятия решений по управлению стратегическими проектами в авиастроении тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Инструменты поддержки принятия решений по управлению стратегическими проектами в авиастроении"

На правах рукописи

0050*»°1""

Кузавко Антон Сергеевич

Инструменты поддержки принятия решений по управлению стратегическими проектами в авиастроении

Специальность:

08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

з О АВГ 2012

Москва - 2012

005046760

Работа выполнена в филиале ФГБОУВПО «Национальный исследовательский университет «МЭИ» в г. Смоленске на кафедре менеджмента и информационных технологий в экономике

Научный руководитель: доктор физико-математических наук, профессор

Кустов Евгений Федорович

Официальные оппоненты: Емельянов Александр Анатольевич,

доктор экономических наук, профессор, Московский финансово-промышленный университет «Синергия, заведующий кафедрой математических и инструментальных методов экономики;

Битюцкий Сергей Яковлевич, кандидат экономических наук, доцент, Смоленский филиал Российского университета кооперации, доцент кафедры коммерции и технологии торговли

Ведущая организация: Российский химико-технологический университет

имени Д.И. Менделеева

Защита состоится «12» сентября 2012 г. в 12:00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.157.18 при ФГБОУВПО «Национальный исследовательский университет «МЭИ» по адресу: 111250, г. Москва, ул. Красноказарменная, д. 14, ауд. Ж-200.

Отзыв на автореферат (в двух экземплярах, заверенных печатью) просим присылать по адресу: 111250, г. Москва, ул. Красноказарменная, д. 14, Ученый совет МЭИ

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МЭИ.

Автореферат разослан «10» августа 2012 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 212.157.18, к.э.н., доцент

^ ^ А.Г. Зубкова

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. В настоящее время одной из ключевых отраслей отечественной промышленности, обеспечивающих реализацию национальной стратегии перехода на инновационную модель развития экономики, является авиастроение. Анализ мирового опыта показывает, что развитие авиастроительной промышленности всегда способствует обеспечению технологического развития значительного числа секторов национальных экономики. К сожалению, в настоящее время отечественное авиастроение в значительной степени утратило свои позиции на мировых и отечественных рынках. Отчасти это обусловлено последствиями резкого сокращения в постсоветский период размеров ее финансовой поддержки, что в результате привело к снижению объемов производства российской авиатехники, и как следствие, потере 85% отечественного авиарынка. В то же время необходимо отметить, что отечественная авиастроительная промышленность обладает достаточным потенциалом для реализации стратегических инновационных проектов, который обусловлен наличием научных школ по разработке проектирования летательных аппаратов различных типов, наличием высококвалифицированных специалистов и накопленном опыте международной кооперации.

С учетом данных обстоятельств одним из основных направлений развития российских авиастроительных предприятий является активизация инновационной деятельности по разработке новых конструктивно-технологических решений, эффективное реализация которых в новых образцах авиационной техники позволит увеличить объем производства в данном секторе промышленности, что, в свою очередь, придаст импульс интенсивному развитию сопряженных с ним отраслей отечественной экономики.

Основные теоретические аспекты управления инновационной деятельностью в промышленности, в том числе с использованием математических и инструментальных методов экономики, рассмотрены, в трудах Базилевича А.И., Бизюкова П. В., Васильевой JI.H., Власовой В.М., Глисина Ф.Ф., Дворецкого С.И., Еленевой Ю.Я., Журавковой И.В., Завлина П.Н., Кабапиной В.И., Карпова Э.А., Киселёва М.Ю., Кислицыной O.A., Крылова Э.И., Летуновой О.И., Ломакина М.И., Лившица В.Н., Матвейкина В.Г., Мешалкина В.П., Минько Л.В., Муравьевой Е.А., Сухарева О.С., Тарова В.П., Фатхутдинова P.A., Хучека М., Чайниковой Л.Н., Ченцовой Е.П., Чере-зова A.B., Швандара В.А., Шляхто И.В. и других

В данных работах показано, что реализация стратегических инновационных проектов в таких отраслях как авиастроение является длительным процессом, требующим больших инвестиционных ресурсов и сопровождающимся значительным уровнем рисков различных типов. В связи этим для поддержки принятия решений на различных этапах реализации проектов данного типа возрастает роль математических методов и инструментов для оценки и прогнозирования параметров внешней и внутренней авиастроительного предприятия.

Вопросы математического моделирования процессов реализации инновацион-

ных проектов промышленных предприятий рассматриваются в диссертационных работах Алабина В.Е., Батьковского М.А., Гареева Т.Ф., Гилева A.B., Гриневой Н.В., Егоровой И.Е., Забоева MB., Немтиновой Ю.В., Ореховой Н.Ю., Пачковского Э.М., Пашкова Д.Е., Рытикова С.А., Силкиной Г.Ю. В данных работах показано, что при оценке эффективности инвестиций необходимо учитывать большое количество факторов, определяющих условия его реализации, анализ которых должен позволить прогнозировать результаты реализации инновационных проектов в условиях слабоструктурированной информации.

В последние годы в качестве алгоритмического обеспечения современных систем поддержки принятия стратегических решений широко используются методы интеллектуального анализа данных, включающие методы теории искусственных нейронных сетей, которым посвящены труды Абдикеева Н.М., Алейникового Н.А, Барского А.Б., Брускина С.Н., Бэстенса Д-Э., Ван Ден Берга В.-М., Вуда Д., Емельянова A.A., Ежова A.A., Круглова В.В., Матвеева М.Г., Мешалкина В.П., Одинцова Б.Е., Романова А.Н., Свиридова A.C., Тельнова Ю.Ф., Шумского С.А. и других ученных.

В то же время в указанных работах не достаточно подробно рассмотрен ряд вопросов методического и прикладного характера, касающихся инструментов выбора типов и структур искусственных нейронных сетей для различных задач и этапов разработки и реализации долгосрочных стратегических инновационных проектов. В большинстве случаев авиастроительные предприятия оказывают значительное влияние на экономику и социальную сферу региона - места расположения, который, в свою очередь, предоставляет существенную часть ресурсного обеспечения деятельности предприятий данного типа. Данное обстоятельство обуславливает целесообразность построения и анализа модели региональной экономики, которая позволяет оценить ее ресурсный потенциал для реализации сложных дорогостоящих инновационных проектов, имеющих важнейшее значение для устойчивого развития региона.

Вышесказанное определяет актуальность научной задачи разработки инструментов поддержки принятия решений по управлению стратегическими проектами в авиастроении, включающих балансовые модели региональной экономики для оценки ресурсного потенциала для реализации крупных проектов и нейро-сетевые инструменты для прогнозирование основных показателей внешней и внутренней среды авиастроительного предприятия, имеющей существенное значение для совершенствования известных подходов к моделированию экономических процессов в части развития интеллектуальных методов обоснования инвестиционных решений.

Цель исследования заключается в разработке инструментов поддержки принятия решений по стратегическому управлению инновационной деятельностью авиастроительных предприятий, основанных на применении матричных и нейро-сетевых методов прогнозирования эффективности реализации проектов, осуществляемого с учетом потенциальных возможностей конкретного региона, а также реализующих их информационной системы поддержки принятия решении.

Для реализации этой цели были поставлены и решены следующие основные задачи исследования.

1. Анализ современных инструментов поддержки принятия решений по управлению стратегическими инновациями в промышленности.

2. Анализ современного состояния и тенденций развития авиастроительных предприятий Российской Федерации.

3. Разработка комплексной модели процесса принятия стратегических инновационных решений в авиастроении прогнозно-аналитической модели рынка авиационной продукции, предполагающую использование балансовой модели для оценки влияния авиастроительной промышленности на экономику региона, а также ресурсных и технологических возможностей региона по реализации стратегических инновационных проектов и нейро-сетевой модели для прогнозирования основных показателей внешней и внутренней среды авиастроительного предприятия.

4. Разработка матричных инструментов для оценки возможностей реализации стратегических инновационных проектов в авиастроении на территории конкретного региона.

5. Выработка рекомендаций по использованию инструментов нейро-сетевого моделирования для прогнозирования спроса на продукцию авиастроительного предприятия, а также затрат на ее производство.

6. Разработка методики расчета чистого приведенного дохода от реализации стратегического инновационного проекта в авиастроении с использованием обобщённо-регрессионной нейронной сети для прогнозной оценки различных статей затрат при разработке и производстве инновационной авиастроительной продукции.

7. Разработка архитектуры информационной системы поддержки принятия решений по стратегическому управлению инновационной деятельностью авиастроительных предприятий, реализующей предложенные балансовые и интеллектуальные инструменты оценки эффективности инновационных.проектов.

8. Практическое применение предложенных инструментов в ОАО «Смоленский авиационный завод».

Объектом исследования являются авиастроительные предприятия Российской Федерации.

Предметом исследования являются процессы стратегического управления инновационной деятельностью предприятий авиационной промышленности Российской Федерации.

Теоретической и методологической базой исследования являются системный подход к анализу экономических объектов и процессов, методы инновационного и инвестиционного менеджмента, методы финансово-экономического анализа, теория проектирования информационных систем, математические и инструментальные методы экономики, научные положения и выводы, сформулированные в трудах отечественных и зарубежных ученых по вопросам моделирования инновационной и инвестиционной деятельности промышленных предприятий.

Информационной базой исследования являются данные Росстата, законодательные и нормативно-правовые акты РФ, связанные с тематикой диссертации, а также отчетные данные о результатах работы ОАО «Смоленский авиационный завод» (г. Смоленск).

Наиболее существенные научные результаты, полученные лично автором, заключаются в следующем:

1. Предложена прогнозно-аналитическая модель процесса принятия стратегических инновационных решений в авиастроении, отличающаяся комплексным использованием методов матричного анализа для оценки ресурсных и технологических возможностей региона по реализации стратегических инновационных проектов авиастроении и методов искусственного интеллекта для прогнозирование основных показателей внешней и внутренней среды авиастроительного предприятия, которая может применяться в качестве инструмента поддержки принятия стратегических решений по проектному управлению предприятиями данного типа, в том числе с учетом результатов оценки чистого приведенного дохода от реализации долговременных инвестиционных проектов.

2. Разработаны матричные инструменты для оценки возможностей реализации стратегических инновационных проектов в авиастроении на территории конкретного региона, основанные на построении балансовых моделей для выявлении зависимостей между объёмами выпуска, затратами на производство и ценой продукции предприятий различных видов деятельности и добавленной стоимостью при ее реализации, которые в отличие от известных позволяют на основе комплексного анализа региональной экономики оценивать ресурсные возможности региона для производства авиационной продукции, а также целесообразность поддержки указанных проектов со стороны региональных органов власти.

3. На основе анализа основных тенденций развития рынка авиационной продукции сформулированы предложения по использованию инструментов нейро-сетевого моделирования для прогнозирования спроса на продукцию авиастроительного предприятия, а также затрат на ее производство, которые включают рекомендации по выбору типа и конфигурации искусственной нейронной сети, реализованной, в том числе виде многослойного персептрона; выбора набора входных переменных модели (количество устаревших летательных аппаратов в различных сегментах, параметры пассажирского потока, затраты на эксплуатацию авиатехники, количество производимых конкурентами продуктов-аналогов и т.д.), а также рекомендации по определению прогнозной цены конечной авиастроительной продукции с использованием нейронной С1ШМ-сети.

4. Предложена методика расчета чистого приведенного дохода от реализации стратегического инновационного проекта в авиастроении, которая может использоваться в качестве инструмента оценки его эффективности и предполагает применении обобщённо-регрессионной нейронной сети для прогнозной оценки различных статей затрат при разработке и производстве инновационной авиастроительной про-

дукции, а также гибридной АОТ^-сети для определения ставки дисконтирования денежных потоков.

5. Разработана архитектура информационной системы поддержки принятия решений по стратегическому управлению инновационной деятельностью авиастроительных предприятий, реализующей предложенные балансовые и интеллектуальные инструменты оценки эффективности инновационных проектов и интегрированной с корпоративной информационной Е11Р-системой, построенной на базе программно-технологической платформы «1С».

Достоверность и обоснованность научных результатов, выводов и рекомендаций диссертации определяются корректным применением методов финансового и экономического анализа, математических и инструментальных методов экономики, проектирования информационных систем, а также учетом особенностей инновационных процессов в авиастроительной отрасли. Выводы и предложения диссертационного исследования не противоречат известным теоретическим и практическим результатам, содержащимся в трудах отечественных и зарубежных ученых в области применения математических и инструментальных методов экономики для управления инновационной деятельностью промышленных предприятий.

Научная новизна работы состоит в разработанных новых: прогнозно-аналитической модели рынка авиационной продукции, матричных инструментов оценки влияния авиастроительной промышленности на другие отрасли региональной экономики и возможностей реализации стратегических инновационных проектов в авиастроении на территории конкретного региона, рекомендациях по использованию инструментов нейро-сетевого моделирования для прогнозирования спроса на продукцию авиастроительного предприятия, методики расчета чистого приведенного дохода от реализации стратегического инновационного проекта в авиастроении, а также архитектуре информационной системы поддержки принятия решений по стратегическому управлению инновационной деятельностью авиастроительных предприятий.

Значение пол ученных результатов для теории и практики.

1. Предложенные в диссертации прогнозно-аналитическая модель рынка авиационной продукции и реализующие ее инструменты принятия стратегических решений по разработке и реализации инновационных проектов в авиастроении имеют существенное значение для теории и практики экономико-математического моделирования и анализа эффективности инновационной деятельности.

2. Выработанные рекомендации по использованию искусственных нейронных сетей для прогнозирования спроса на авиастроительную продукцию и предложенная методика расчета чистого приведенного дохода от реализации стратегического инновационного проекта в авиастроении с использованием нейро-сетевых инструментов имеют существенное значение для теории и практики применения методов искусственного интеллекта для выработки решений по управлению инновациями.

3. Предложенная архитектура информационной системы поддержки принятия

решений по стратегическому управлению инновационной деятельностью авиастроительных предприятий имеет существенное значение для развития подходов к проектированию интеллектуальных информационных систем.

Сведения о реализации и целесообразности практического использования результатов.

1. Разработанные в диссертации инструменты, а также реализующая их информационная система поддержки принятия решений по стратегическому управлению инновационной деятельностью авиастроительных предприятий практически используются в ОАО «Смоленский авиационный завод» (г. Смоленск).

2. Предложенные матричные инструменты для оценки возможностей реализации стратегических инновационных проектов в авиастроении может использоваться для определения ключевых компетенций региона и выбора основных направлений его инновационного развития.

3. Разработанная архитектура информационной системы поддержки принятия решений по стратегическому управлению инновационными проектами может найти широкое применение при реализации проектов по информатизации инновационной деятельности промышленных предприятий.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на VIII Международной научно-технической конференции «Современные инструментальные системы, информационные технологии и инновации: материалы» (Курск, 2011 г.), VIII Межрегиональной научно-технической конференции студентов и аспирантов «Информационные технологии, энергетика и экономика» (Смоленск, 2011 г.), Международной научно-практической конференции «Информатика, математическое моделирование, экономика» (Смоленск, 2011 г.), XXIV Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях» (Пенза, 2011 г.), Международной научно-технической конференции «Энергетика, информатика, инновации» (Смоленск, 2010 г.), а также научных семинарах филиала ФГБОУ ВПО «Национальный исследовательский университет «МЭИ» в г. Смоленске.

Публикации. По теме диссертации опубликовано И печатных работ общим объемом 4,1 п.л., в том числе лично автору принадлежит 2,9 п.л.

Структура и объем работы.

Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы, включающего 103 наименований. Диссертация содержит 164 страниц машинописного текста, 37 рисунков и 19 таблиц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность решаемой научной задачи; приводятся цель и задачи диссертации; описаны предмет и объект исследования; представлена научная новизна, изложена практическая значимость, приведены данные об апробации работы и основных публикациях по теме диссертации.

В первой главе «Современные математические методы и инструменты стратегического управления инновационной деятельностью промышленных предприятий» рассматриваются роль и место стратегического управления в инновационной деятельности крупных промышленных предприятий; современные информационные системы для поддержки принятия решений по управлению инвестиционными и инновационными проектами, проанализирована возможность применения методов математического моделирования на различных этапах разработки и реализации стратегических инновационных проектов.

Эффективность организации непрерывного инновационного процесса в организации непосредственно связана с применением управленческих инструментов различного рода. Выполнение функций инновационного менеджмента требует не только наличия сформулированных бизнес-идей, целей и стратегий по их достижению, но чёткого обоснования принимаемых решений с использованием современного математического аппарата и информационных систем для анализа внутренней и внешней среды предприятия. Анализ процедур разработки стратегических ресурсоемких инновационных проектов показывает, что при применении математических инструментов для расчёта, контроля и прогнозирования целевых значений стратегических показателей выполнения конкретной программы или проекта необходимо учитывать большое количество факторов, в том числе обуславливающих возможность возникновения рисковых ситуаций. При этом разнообразие решаемых на этапе разработки стратегических инновационных проектов задач не позволяет обеспечить их информационно-аналитическую поддержку на основе использование только одной группы математических методов и инструментов экономики.

На рисунке 1 показаны группы экономико-математических методов, которые целесообразно использовать на основных этапах инновационного проектирования.

Рисунок 1 -Использование математических и инструментальных методов эконо-

мики на различных этапах инновационного проектирования

Анализ показывает, что при оценке разрабатываемых стратегических инновационных проектов, срок реализации которых может превышать 8-10 лет, особое место занимают задачи прогнозирования (спроса на проектируемую продукцию, затрат на ее производство, уровня риска и т.д.), а также оценки существующего и прогнозного ресурсного потенциала реализации данного проекта, в том числе потенциала региона-места расположения промышленного предприятия, на котором будет происходить выпуск инновационной продукции. В диссертации показано, что для решения данных задач целесообразно использовать инструменты интеллектуального анализа информации, а также балансовые модели региональных экономики.

Очевидно, что эффективное использование математических методов экономики для управления стратегическими инновационными проектами предполагает применение информационных систем поддержки принятия решений на всех этапах инновационного проектирования.

В настоящее время в процессе инновационного проектирования используется большое количество информационных систем различных типов, реализующих, в первую очередь, функции календарного планирования и контроля (например, пакет финансового моделирования Project Expert). Необходимо отметить, что сегодня на ИТ-рынке присутствуют не более десяти типов информационных систем, реализующих значительном объеме функции управления проектами, среди которых, по оценке компании Gartner Group, лидируют следующие системы: Open Plan Professional, Primavera, Microsoft Project 2002, Spider Project, Artemis, Niku, Plan View, Business Engine. В тоже время указанные системы не в полной мере реализуют процедуры прогнозирования состояния внешней и внутренней среды предприятия-изготовителя инновационной продукции, а также анализа ресурсных возможностей региона-места расположения, что снижает их эффективность при принятии решений по управлению длительными ресурсоемкими инновационными проектами.

Во второй главе «Разработка балансовых моделей и ненро-сетевых инструментов поддержки принятия решений по управлению стратегическими инновационными проектами в авиастроении» проведён анализ современного состояния и основных перспектив развития авиастроительных предприятий Российской Федерации; описаны комплексная прогнозно-аналитическая модель рынка авиационной продукции, матричные инструменты для оценки возможностей реализации стратегических инновационных проектов в авиастроении на территории конкретного региона, а также рекомендации по использованию инструментов нейро-сетевого моделирования для прогнозирования спроса на продукцию авиастроительного предприятия.

В настоящее время российское авиастроение характеризуется рядом негативных тенденций, которые пока не смогла изменить реализация принятой в 2005 году «Стратегии развития авиационной промышленности на период до 2015 г. В результате в 2010 году было выпущено около 100 и 7 военных гражданских самолётов соответственно, а в 2011 году вместо запланированных 30 было выпущено только 15

гражданских самолётов. Данные отклонения фактических показателей от плановых свидетельствует, в том числе, о недостаточно высокой неэффективности управляющей системы ОАО «Объединенная авиастроительная корпорация» при решении задач прогнозирования рыночных тенденций и показателей ресурсного обеспечения реализуемых проектов. Очевидно, что динамичное развитие отечественного авиастроения невозможно без реализации стратегических инновационных проектов, чему может способствовать определенное улучшение показателей инновационной активности в отрасли (таблица 1).

Таблица 1 - Показатели инновационной деятельности российских авиастроительных предприятий*___

Показатель 2005 2006 2007 2008 2009 2010

Доля сотрудников НИОКР в об-

щей численности занятых (в %)

- в экономике РФ 1,2 1,6 1,4 1,11 1,0 0,98

- в авиастроении 12,5 11,5 11,8 12,3 12,4 12,2

Доля выпуска инновационной продукции на одного сотрудника НИОКР (руб. /чел.) - в экономике РФ - в авиастроении 724305 27403 957887 43120 1192362 76065 1295330 94301 1217390 110756 1243645 127236

*- данные Росстат и расчеты автора

Автором предлагается при разработке стратегического инновационного проекта в рамках авиастроения использовать прогнозно-аналитическую модель, основанную на применении матричного метода и интеллектуальных методов анализа данных, что представлено на рисунке 2.

Учитывая, что в большинстве случаев авиастроительное предприятие активно использует ресурсную базу регионов - места расположения, в состав указанной модели предложено включить модель оценки возможностей реализации стратегических инновационных проектов в авиастроении на территории конкретного региона, основанные на построении балансовых моделей для выявлении зависимостей между объёмами выпуска, затратами на производство и ценой продукции предприятий различных видов деятельности и добавленной стоимостью при ее реализации. Основой балансовой модели являются матричные уравнения вида:

= с,>

где Ащ- матрица «затраты - выпуск», ук - вектор столбец валового выпуска к отрасли региональной экономики, с* - вектор столбец, описывающий совокупное потребление по секторам, рк- цена продукции, V,— добавленная стоимость, — знак транспонирования матрицы.

Рисунок 2 — Комплексная прогнозно-аналитическая модель процесса принятия стратегических инновационных решений в авиастроении

(2)

Аналогично по известной стоимости продукции, поставляемой на рынок каждым сектором можно определить добавленную стоимость или прибыль этих секторов.

Обратную задачу можно решить по следующим уравнениям:

Валовой выпуск продукции в регионе УР определяется произведением уровней выпуска секторов ук на стоимость рк, просуммированную по всем секторам экономики региона к:

ур=т.укРк = е [а-^/ГЧа-^гЧ-]- О) '

к Л:, /._/

Для двухсекторной региональной экономики уравнения для поставок и добавленной стоимости секторов в соответствии с (1) примут вид:

С1=( \—а\\)у1—а\ту2,

С2=-Я21У1+( 1~ап)У2, (4)

У]=( \-аи)Р\-апР2, у2=-а!2Р1+( \-аг1)рг.

В соответствии с (2) уравнения для уровней выпуска и цены продукции секторов:

О-«22 К+«12^2_

У1 =

апа22 -«12«21 ~«11 _«22 +1

У2 - а21с\+^~аи)сг ф а11а22 -«12«21 -011 -«22 +1

(1-Д22)у1 +«21у2 Р\ ~-

Рг =

«11«22 -«12«21 -д11 - д22 +1 д12У1 + (1 — О] ] )УД

«11«22 _«12«21 ~«11 ~«22+1

С использованием уравнений (4) можно проанализировать динамику изменения структурных показателей экономики региона в виде структурных сдвигов, вызванных реализацией стратегических инновационных проектов в авиастроении.

Валовые параметры выпусков будут равны векторному произведению уровней выпуска на цену продукции для каждого сектора:

ур - : "1С' + «12«21 - 2«11 + 0+ "|С2 (- «12«22 - «12 Д, I + ) ,

(ппя22-дм-Яз,+1-а12д21)2 ^

у2с,(-д2,д22 - ДцД2| + 2п2,)+у2с2(д2 +д,2я2| -2д„ +1)

(«И »22 - «1 I - «22 + 1 - й12«21 )3

Структура валового продукта определяется четырьмя частями.

УР = /,л, + 12 + /21^21 + 1г£>2, (7) где /1=С1У1, /2=с2у2 интегральная добавленная стоимость первого и второго секторов, /,2=С|У2 , /21=с2У1 корреляционные части, равные произведению поставок под спрос одного сектора на добавленную стоимость другого. Вклад этих частей определяется технологическими коэффициентами ДД ВнА.

о =А. £) Г» =^21 £> = 1 Д2 ■ " О2' 2' • О2' 2 £>2'

¿1 =0-«22>2 +«,2«21.^.2 =Яц(-«И -«И + 2) (8)

^21 — «21 ( «22 -«II +2)^22 =(1-«п)2 +«12«21-

Поскольку технологические коэффициенты положительны, то

структурные изменения ВРП аддитивно, с положительными коэффициентами складывается из структурных изменений валового выпуска отдельных секторов. Кроме того, следует учитывать корреляционные члены, когда, к примеру, инвестиции в первый сектор вызывает изменение выпуска второго сектора и наоборот.

. Аналогично валовые уровни поставок будут равны векторному произведению

уровней поставок продукта на добавленную стоимость для каждого сектора:

СУ = У,</2 - У21</12 - Г12<*21 + >2^1. (9)

где Г, = у\риУ\г =У\РгЛг\ =УгРиг2 =УгРг-

На основе результатов анализа найденных численных соотношений между выделенными переменными и построения графических зависимостей делается вывод о возможности реализации стратегического инновационного проекта, оценивается достаточность ресурсного обеспечения, определяется количественная мера внешней поддержки региона. В целом, процедура матричного анализа региона позволяет дать численное подтверждение маркетингового исследования, проводимого на этапе инновационного проектирования. Оценка влияния авиастроительной промышленности на развитие других отраслей экономики региона позволяет определить степень необходимой поддержки стратегических проектов в авиастроении со стороны региональных органов власти.

Важным этапом технико-экономического обоснования инновационного проекта является прогнозирование ряда ключевых показателей его эффективности, ключевым из которых выступает ИРУ. При реализации долгосрочных инновационных проектов возникает проблема определения входящих и выходящих денежных потоков на различных этапах проекта, что вызвано отсутствием точной прогнозной информации о величине спроса, себестоимости разрабатываемых образцов инновационной продукции и ее рыночной стоимости.

Для прогнозирования объёма спроса (доли рынка) на разрабатываемый инновационный летательный аппарат в диссертации предложено использовать искусственную нейронную сеть (НС) типа «многослойный персептрон», в качестве входов которой рассматриваются такие переменные как изменение пассажиропотока, затраты на эксплуатацию, объем выпуска аналогов, прогнозная цена прототипа.

Для прогнозирования цены прототипа, в свою очередь, предложно использовать НС типа С1ШМ, в качестве входных переменных которой рассматриваются данные о размере оплаты труда, цены материалов и энергетических ресурсов на момент начала производств и т.д.

В третьей главе «Результаты практического применения предложенных инструментов для поддержки принятия решений по управлению инновационной деятельностью ОАО «СмАЗ» представлена дополненная методика расчета чистого приведенного дохода от реализации стратегического инновационного проекта в авиастроении, разработанная архитектура информационной системы поддержки принятия решений по стратегическому управлению инновационной деятельностью авиастроительных предприятий, реализующей предложенные балансовые и интеллектуальные инструменты оценки эффективности инновационных проектов, а также представлены результаты применения основных предложений диссертации в ОАО «Смоленский авиационный завод».

Дополненная методика расчета чистого приведенного дохода от реализации стратегического инновационного проекта в авиастроении предполагает определение вы-

ходящих денежных потоков с использованием обобщённо-регрессионной НС (СИМЫ), которые осуществляется на основе прогнозирования различных статей себестоимости конечного изделия, т.е. затрат на материалы, трудовые ресурсы, услуги и т.д. Учитывая, что одной из основных проблем применения С1ШМ-сети является определение набора входной информации, предложено для отбора входных переменных использовать специальный генетический алгоритм. Пример входных переменных С1ШЫ-сети для прогнозирования себестоимости разрабатываемой продукции авиастроения представлен в таблице 3.

Таблица 3 - Пример входных переменных для НС GRNN

Переменная Значимость Переменная Значимость Переменная Значимость

Цена алюминия 1.0122 Индекс Роджерса RICI 1.0096 Сырьевой индекс GSCI 1.0100

Цена меди 1.0158 Индекс NIKKEI 0.9996 индекс NYMEX 1.0023

Цена никеля 1.0117 Индекс DJ1 1.0029 Индексы цен LME 0.9997

На входы НС для прогнозирования затрат на трудовые ресурсы предлагается подавать информацию о: средней заработной плате в регионе и отрасли; стоимости потребительской корзины, показатели производительности труда и т.д.

В диссертации показано, что для определения ставки дисконтирования i целесообразно использовать гибридные НС типа ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System), реализующие итерационную процедуру нахождения параметров нечеткого логического вывода. В качестве входов НС могут рассматриваться, например, альтернативная доходность банковских депозитов, которая является уравновешивающим эквивалентом между высокой доходностью и высоким риском, а также внутренняя норма доходности, которая рассчитывается исходя из прогноза спроса на продукцию предприятия. Комплексная процедура разработки стратегических инновационных проектов с использованием предложенных инструментов представлена на рисунке 3.

Этапы разработки стратегического инновационного проекта

Рисунок 3 - Процедура разработки инновационного проекта в авиастроении

Предложенные в диссертации матричные и нейро-сетевые инструменты для стратегического управления инновационными проектами авиастроительного предприятия реализованы в виде информационной системы поддержки принятия решений (ИСППР), архитектура которой представлена на рисунке 4.

СИСТЕМА Ш ТЕМА ТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

Нейросетевое моделирование

Прогнозирование цены

Модуль построения нейросетевых СКЛЫ-моделей

Модуль обучения нейросетевых СЯ1Ш-моделей

База знании

Модуль прогнозирования цены

Прогнозирование спроса

Модуль построения нейросетевой модели

Модуль обучения нейросетевой модели

База знаний

Модуль прогнозирования спроса

Нейро-печеткое моделирование

База _

знании Iе ^

ГШ

Модуль прогнозирования ставки дисконта

Модуль обучения ненро-нечеткой модели

Модуль построения нейро-нечеткой модели

Д Оперативная I

Модуль расчета МРУ

КОРПОРАТИВНАЯ ЕЯР-СИСТЕМА

УПРАВЛЕНИЕ | ИННОВАЦИЯМИ

Сбор и фильтрация инновация

Оценка эффективности проекта

Оперативная

БД

Ресурсное планирование

Финансовое управление

и :

Мониторинг

Календарное планирование

Кадровое обеспечение

УПРАВЛЕНИЕ ФИНАНСАМИ

УПРАВЛЕНИЕ ПРОИЗВОДСТВОМ

УПРАВЛЕНИЕ ПРОДАЖАМИ

УПРАВЛЕНИЕ ПЕРСОНАЛОМ

КОНСТРУКТОРСКОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ

□

Рисунок 4 - Архитектура ИСППР по управлению инновационными проектами

Как видно из рисунка 4, управление инновационной деятельностью достигается за счёт интеграции разработанной ИСППР и уже имеющихся модулей корпоративной .ЕЛР-системы («Управление персоналом», «Управление продажами», «Управление производством» и «Управление финансами»), подсистемы по управлению инновациями и системы автоматизированного проектирования. В качестве корпоративной информационной системы возможно использование решений, разработанных на основе платформы «1С». Информационная система поддержки принятия решений по управлению инновационной деятельностью авиастроительных предприятий реализована с использованием инструментов пакета прикладных программ MatLab.

Блок нейро-сетевого моделирования реализован с использованием инструментов Neural Network Toolbox. Блок нейро-нечеткого моделирования для расчета ставки дисконтирования реализован с использование инструментов Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System. Блок балансового анализа реализован непосредственно в среде Matlab и предназначен для анализа региональных условий реализации инновационного проекта авиастроительного предприятия.

Результаты диссертации практически использованы в ОАО «Смоленский авиационный завод», который является лидером отечественного авиастроения в области производства легких самолетов различного назначения.

Основные направления деятельности ОАО «Смоленский авиационный завод» в 2008-2011 году: производство легкомоторных самолетов типаЯК-18Т, СМ-92Т; производство самолётов СМ-2000П, М-55 «Геофизика»; ремонт, модернизация, сервисное обслуживание и производство запасных частей для авиационной техники.

Учитывая, что в Смоленской области отсутствует авиационный кластер, но присутствует достаточно большое количество обрабатывающих предприятий по производству готовых компонент и комплектующих для авиастроения, в диссертации для определения возможности реализации стратегического проекта в авиастроении был проведён матричный анализ авиационной отрасли и обрабатывающей отрасли Смоленской области. В таблице 4 приведена матрица «затраты - выпуск» авиационной (АО) и обрабатывающей отрасли (00) для Смоленской области.

Таблица 4 - Матрица «затраты - выпуск» авиационной (АО) и обрабатывающей отрасли (00) для Смоленской области (в млрд. руб.)

Затраты ОО Затраты АО Конечное потребление (внешний рынок) С Валовой выпуск А

ОО 5 8 67 80

АО 1 2 12 15

Удельный коэффициент собственных затрат по отношению валового выпуска первой отрасли (ОО) равен 5/80=0.06. Удельный коэффициент поставок продукции из АО на единицу выпуска 00 составит: 1/80=0.0125. Элементы первого столбца матрицы Ац,: ац=0.06; а21=0.0125. По причине того, что на территории Смоленской

области нет предприятия, осуществляющего конечное производство авиатехники в большом объёме, предприятия данной отрасли поставляют свою продукцию, различные датчики и иные комплектующие, в другие регионы. Поэтому чтобы поставить на внешний рынок готовую авиационную технику на сумму 12 млрд. руб. АО должен произвести продукции на 15 млрд. руб., при этом произведённая и использованная для изготовления конечного продукта в рамках региона, составит лишь 2 млрд. руб. это составляет 2/15=0,13. Отсутствие конечного производства авиастроительной техники в регионе лишает регион возможности развития внутреннего спроса на продукцию обрабатывающих предприятий, что, несомненно, снижает долю продукции производимой ОО для внутри региональных нужд, она составляет 8/15=0,53.

В диссертации были получены уравнения вида:

с, = 0.94у, - 0.53у2, (10) с 2 = -0.0125^, + 0.87^2 >

где уи уг неизвестные, которые определяют валовой выпуск продукции производств ОО и АО.

Решение уравнений (10) имеет вид:

у1 = 1.068с, +0.65с2, уг = 0.015с, +1.16с2

и могут показать уровни выпуска каждой отрасли уи у2, необходимые для обеспечения совокупного конечного потребления С1 и с2 производств и потребителей продукции ОО и АО.

В диссертации получена зависимость относительных цен продукции г = рг/р, и выпуска а = у1/у, от относительных величин поставок /? = с, /с, и добавленных стоимостей д = \>г /у, ОО и АО для Смоленской области (рис.4).

15 ----

Рисунок 4 - Зависимость относительных цен продукции и выпуска от относительных величин поставок и добавленных стоимостей ОО и ОА

Исходя из рис. 4, можно говорить о том, что при увеличении поставок продукции АО (с2) на внешний рынок будет происходить увеличение выпуска продукции АО в большем объёме, чем продукции ОО.

График парциальных параметров выпуска приведен на рис. 5.

-у!/с1

.....у2/с2

- р 1 /V1

- - р2Л-2

Рисунок 5 - Зависимость парциальных параметров цены / у. и выпуска_у,/с, от относительных величин поставок и добавленных стоимостей двух отраслей.

Из графика видно, что АО Смоленской области находится в большей зависимости от ОО. Данный вывод становится ещё более очевидным при рассмотрении зависимостей цены от добавленной стоимости (рис. 6).

ю

— • ~у1/с2

-у2/с2

.......р 1/4.-2

--р2/Ч'2

5 10

с!/с2;VI/у2

15

Рисунок 6 - Зависимость относительных параметров цены и выпуска от относительных величин поставок с,/с2 и добавленных стоимостей у,/у, О А и ОО

Анализируя зависимости на рисунке 6, можно говорить о том, что при увеличении добавленной стоимости продукции ОО изменяются цены продукции обеих отраслей. Вследствие того, что первоначальная стоимость АО выше, чем у ОО можно говорить то зависимости ОО от АО. Кроме того, это свидетельствует о том, что при незначительном росте цены на продукцию, АО цена на продукцию ОО будет иметь больший рост.

Проанализируем эффективность производств по рассматриваемым отраслям посредством нахождения отношения поставок потребителям к общему выпуску продукции каждой отрасли (рис. 7).

Отношения выпусков ОО и АО х = у, / у, для Смоленской области:

77, =0.94-0.53/*; т]г - 0.87 - 0.0125х

х-у1/у2

Рисунок 7 - Зависимость эффективности производств ОО г?, = с, / у, и АО г/2 = с2/ у2от соотношения уровней выпусков у1 /у2 в Смоленской области

Анализируя зависимости, представленные на рисунке 7, необходимо отметить, что при увеличении поставок продукции ОО на внешний рынок и увеличении выпуска эффективность производства АО будет снижаться медленнее в Смоленской области. Это свидетельствует о том, что отрасли АО и ОО в небольшой степени зависят друг от друга. Тем не менее, такая зависимость положительно сказывается на развитии экономики региона. Развитие АО стимулирует общее развитие ОО, недопоставки продукции ОО в регионе в АО снижает эффективность её функционирования. Выявленные зависимости, а также объём производимой продукции в обрабатывающей отрасли свидетельствуют о необходимости разработки и реализации стратегических инновационных проектов в авиастроительной отрасли, что, как было доказано, будет способствовать повышению уровня производства в других отраслях региона.

В диссертации для достижения стратегической цели инновационного развития ОАО «Смоленский авиационный завод» был разработан инновационный проект по созданию и организации выпуска нового лёгкого летательного аппарата, предполагающий привлечение региональных предприятий-смежников.

С использованием предлагаемых в диссертации интеллектуальных инструментов была проведена оценка эффективности реализации данного инновационного проекта, основанная на расчете чистового приведенного дохода. Для этого были определены входящие потоки ЫРУ на основе результатов нейро-сетевого прогнозирования объёмов спроса и цены на инновационный легкомоторный самолёт.

На основе результатов проведенного моделирования, осуществляемого с учетом региональных возможностей и влияний, выявленных на основе матричного анализа, был сделан вывод о целесообразности реализации данного проекта.

В заключении приведены результаты исследования, выводы и предложения.

В приложении представлены факторы, формирующие инновационную деятельность организации, результаты матричной оценки ресурсного потенциала Смоленской области и справка об использовании результатов диссертационного исследования.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Проведен анализ современных подходов к математическому моделированию экономических процессов, который позволил выделить основные группы экономико-математических методов, которые целесообразно использовать на основных этапах инновационного проектирования.

2. Предложена комплексная модель процесса принятия стратегических инновационных решений в авиастроении, предусматривающая использование балансовых моделей матричного анализа для оценки ресурсных и технологических возможностей региона по реализации стратегических инновационных проектов авиастроении и методов искусственного интеллекта для прогнозирование основных показателей внешней и внутренней среды авиастроительного предприятия.

3. Разработаны инструменты матричного анализа для оценки возможностей реализации стратегических инновационных проектов в авиастроении на территории конкретного региона, которые позволяют на основе построения балансовых моделей региональной экономики оценивать влияние авиастроения на другие отрасли, а также ресурсные возможности региона для производства авиационной продукции.

4. Проведен анализ основных тенденций развития рынка авиационной продукции, на основе которого сформулированы предложения по использованию инструментов нейро-сетевого моделирования для прогнозирования спроса на продукцию авиастроительного предприятия, а также затрат на ее производство.

5. Дополнена методика расчета чистого приведенного дохода от реализации стратегического инновационного проекта в авиастроении, которая предполагает применении обобщённо-регрессионной нейронной сети для прогнозной оценки различных статей затрат при разработке и производстве инновационной авиастроительной продукции, а также гибридной АОТ^-сети для определения ставки дисконтирования денежных потоков.

6. Разработана архитектура информационной системы поддержки принятия решений по стратегическому управлению инновационной деятельностью авиастроительных предприятий, реализующей предложенные инструменты оценки эффективности инновационных проектов.

7. Практическое применение предложенных в работе инструментов прогнозирования поддержки принятия решений по стратегическому управлению инновационными проектами в ОАО «Смоленский авиационный завод» позволило повысить обоснованность проектных решений на данном предприятии.

Основные работы, опубликованные по теме диссертации

В журналах перечня ВАК:

1. Кузавко A.C., Петрушко И.Н. Системы искусственного интеллекта как инструмент прогнозирования конечной себестоимости инновационной продукции авиастроения //Журнал правовых и экономических исследований. - 2011. -№1. - С. 146147.

2. Кузавко A.C. Проблематика инновационного проектирования в российском авиастроении // Ученые записки Российской Академии предпринимательства. -2011.-Вып. XXVI.-С. 104-106.

3. Кустов Е.Ф., Лозенко В.К., Кузавко A.C. Матричные модели для анализа отраслевого инвестиционного менеджмента // Транспортное дело России. - 2011. -№3. - С.37-41.

4. Кустов Е.Ф., Дли М.И., Кузавко A.C. Матричный метод анализа двух секторной экономики на примере финансового и реального секторов экономики Смоленской области // Финансовая аналитика: проблемы и решения. - 2011. - 38(80). - С. 211.

5. Кустов Е.Ф., Дли М.И., Кузавко A.C. Матричный метод анализа региональной экономики // Вестник МЭИ. - 2012. - №2. - С. 161-165.

В других изданиях:

6. Кузавко A.C. Актуальные проблемы отрасли российского авиастроения // Социально-экономическое развитие общества в условиях реформ. Междунар. науч.-техн. конф - Саратов: Издательство ЦПМ «Академия Бизнеса», 2010. - С.125-130.

7. Кузавко A.C. Проблемы прогнозирования конечной себестоимости инновационной продукции авиастроения // Современные инструментальные системы, информационные технологии и инновации: материалы VIII Междунар. науч.-техн. конф. -Курск: Юго-Зап. Гос. ун-т., 2011. - С. 214-219.

8. Кузавко A.C. Разработка методики расчёта NPV в инновационных проектах в авиастроении с использованием нейро-сетевых инструментов прогнозирования // Информационные технологии, энергетика и экономика (экономика и управление народным хозяйством и промышленность). Сб. трудов VIII Межрег. науч.-техн. конф. студентов и аспирантов. - Смоленск: филиал ГОУВПО МЭИ (ТУ) в г. Смоленске, 2011. — С.212-216.

9. Кузавко A.C. Анализ двух отраслевой экономики Смоленской области с применением матричного метода // Информатика, математическое моделирование, экономика: Сборник научных статей по итогам Международной научно-практической конференции. - Смоленск: Смоленский филиал AHO ВПО ЦС РФ "Российский университет кооперации". - 2011. — С. 105-109.

10. Кустов Е.Ф., Дли М.И., Кузавко A.C. Матричный метод анализа двух отраслевой экономики на примере Смоленской области // Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-24: сб. трудов XXIV Междунар. науч. конф. - Пенза: Пенз. Гос. технол. Академия. - 2011. - С. 12-16.

11. Кустов Е.Ф., Дли М.И., Кузавко A.C. Выбор направления стратегического инновационного проектирования с применением матричного метода И Энергетика, информатика, инновации: Сб. тр. Межд. науч.-тех. конф,- Смоленск: СФ МЭИ-2010,-С. 58-63.

Подписано в печать 23.07.2012 г. Формат 60х84'/|ц. Тираж 100 экз. Печ. л. 1,5

Отпечатано в издательском секторе филиала МЭИ в г. Смоленске 214013 г. Смоленск, Энергетический проезд, 1

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Кузавко, Антон Сергеевич

КРАТКИМ ПЕРЕЧЕНЬ СОКРАЩЕНИИ.

ВВЕДЕНИЕ.

1.1 Роль и место стратегического управления в инновационной деятельности крупных промышленных предприятий.

1.2 Анализ современных математических методов и инструментов для управления инновационной деятельностью промышленных предприятий.

1.3 Анализ возможностей применения методов математического моделирования при разработке стратегических инновационных проектов.

1.4 Выводы по главе.

2 Разработка балансовых моделей и нейро-сетевых инструментов поддержки принятия решений по управлению стратегическими инновационными проектами в авиастроении.

2.1 Анализ современного состояния и основных перспектив развития авиастроительной отрасли РФ.

2.2 Комплексная прогнозно-аналитическая модель рынка авиационной продукции.

2.3 Матричные инструменты для оценки возможностей реализации стратегических инновационных проектов в авиастроении на территории конкретного региона.

2.4. Рекомендации по использованию инструментов нейро-сетевого моделирования для прогнозирования спроса на продукцию авиастроительного предприятия.

2.5 Выводы по главе.

3 Результаты практического применения предложенных инструментов для поддержки принятия решений по управлению инновационной деятельностью ОАО «Смоленский авиационный завод».

3.1 Методика расчета чистого приведенного дохода от реализации стратегического инновационного проекта в авиастроении.

3.2 Информационная система поддержки принятия решений по стратегическому управлению инновационной деятельностью авиастроительных предприятий.

3.3 Результаты применения основных предложений диссертации в ОАО «Смоленский авиационный завод».

3.4 Выводы по главе.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Инструменты поддержки принятия решений по управлению стратегическими проектами в авиастроении"

Актуальность темы исследования. В настоящее время одной из ключевых отраслей отечественной промышленности, обеспечивающих реализацию национальной стратегии перехода на инновационную модель развития экономики, является авиастроение. Анализ мирового опыта показывает, что развитие авиастроительной промышленности всегда способствует обеспечению технологического развития значительного числа секторов национальных экономики. К сожалению, в настоящее время отечественное авиастроение в значительной степени утратило свои позиции на мировых и отечественных рынках. Отчасти это обусловлено последствиями резкого сокращения в постсоветский период размеров ее финансовой поддержки, что в результате привело к снижению объемов производства российской авиатехники, и как следствие, потере 85% отечественного авиарынка.В то же время необходимо отметить, что отечественная авиастроительная промышленность обладает достаточным потенциалом для реализации стратегических инновационных проектов, который обусловлен наличием научных школ по разработке проектирования летательных аппаратов различных типов, наличием высококвалифицированных специалистов и накопленном опыте международной кооперации.

С учетом данных обстоятельств одним из основных направлений развития российских авиастроительных предприятий является активизация инновационной деятельности по разработке новых конструктивно-технологических решений, эффективное реализация которых в новых образцах авиационной техники позволит увеличить объем производства в данном секторе промышленности, что, в свою очередь, придаст импульс интенсивному развитию сопряженных с ним отраслей отечественной экономики.

Основные теоретические аспекты управления инновационной деятельностью в промышленности, в том числе с использованием математических и инструментальных методов экономики, рассмотрены, в трудах Базилевича А.И., 5

Бизюкова П. В., Васильевой Л.Н., Власовой В.М., Глисина Ф.Ф., Дворецкого С.И., Еленевой Ю.Я., Журавковой И.В., Завлина П.Н., Кабалиной В.И., Карпова Э.А., Киселёва М.Ю., Кислицыной O.A., Крылова Э.И., Летуновой О.И., Ломакина М.И., Лившица В.Н., Матвейкина В.Г., Мешалкина В.П., Минько Л.В., Муравьевой Е.А., Сухарева О.С., Тарова В.П., Фатхутдинова P.A., Хучека М., Чайниковой Л.Н., Ченцовой Е.П., Черезова A.B., Швандара В.А., Шляхто И.В. и других

В данных работах показано, что реализация стратегических инновационных проектов в таких отраслях как авиастроение является длительным процессом, требующим больших инвестиционных ресурсов и сопровождающимся значительным уровнем рисков различных типов. В связи этим для поддержки принятия решений на различных этапах реализации проектов данного типа возрастает роль математических методов и инструментов для оценки и прогнозирования параметров внешней и внутренней авиастроительного предприятия.

Вопросы математического моделирования процессов реализации инновационных проектов промышленных предприятий рассматриваются в диссертационных работах Алабина В.Е., Батьковского М.А., Гареева Т.Ф., Гилева

A.B., Гриневой Н.В., Егоровой И.Е., Забоева М.В., Немтиновой Ю.В., Ореховой Н.Ю., Пачковского Э.М., Пашкова Д.Е., Рытикова С.А., Силкиной Г.Ю. В данных работах показано, что при оценке эффективности инвестиций необходимо учитывать большое количество факторов, определяющих условия его реализации, анализ которых должен позволить прогнозировать результаты реализации инновационных проектов в условиях слабоструктурированной информации.

В последние годы в качестве алгоритмического обеспечения современных систем поддержки принятия стратегических решений широко используются методы интеллектуального анализа данных, включающие методы теории искусственных нейронных сетей, которым посвящены труды Абдикеева Н.М., Алейникового Н.А, Барского А.Б., Брускина С.Н., Бэстенса Д-Э., Ван Ден Берга

B.-М., Вуда Д., Емельянова A.A., Ежова A.A., Круглова В.В., Матвеева М.Г., 6

Мешалкина В.П., Одинцова Б.Е., Романова А.Н., Свиридова A.C., Тельнова Ю.Ф., Шумского С.А. и других ученных.

В то же время в указанных работах не достаточно подробно рассмотрен ряд вопросов методического и прикладного характера, касающихся инструментов выбора типов и структур искусственных нейронных сетей для различных задач и этапов разработки и реализации долгосрочных стратегических инновационных проектов. В большинстве случаев авиастроительные предприятия оказывают значительное влияние на экономику и социальную сферу региона - места расположения, который, в свою очередь, предоставляет существенную часть ресурсного обеспечения деятельности предприятий данного типа. Данное обстоятельство обуславливает целесообразность построения и анализа модели региональной экономики, которая позволяет оценить ее ресурсный потенциал для реализации сложных дорогостоящих инновационных проектов, имеющих важнейшее значение для устойчивого развития региона.

Вышесказанное определяет актуальность научной задачи разработки инструментов поддержки принятия решений по управлению стратегическими проектами в авиастроении, включающих балансовые модели региональной экономики для оценки ресурсного потенциала для реализации крупных проектов и нейро-сетевые инструменты для прогнозирование основных показателей внешней и внутренней среды авиастроительного предприятия, имеющей существенное значение для совершенствования известных подходов к моделированию экономических процессов в части развития интеллектуальных методов обоснования инвестиционных решений.

Цель исследования заключается в разработке инструментов поддержки принятия решений по стратегическому управлению инновационной деятельностью авиастроительных предприятий, основанных на применении матричных и нейро-сетевых методов прогнозирования эффективности реализации проектов, осуществляемого с учетом потенциальных возможностей конкретного региона, а также реализующих их информационной системы поддержки принятия решении.

Для реализации этой цели были поставлены и решены следующие основные задачи исследования.

1. Анализ современных инструментов поддержки принятия решений по управлению стратегическими инновациями в промышленности.

2. Анализ современного состояния и тенденций развития авиастроительных предприятий Российской Федерации.

3. Разработка комплексной модели процесса принятия стратегических инновационных решений в авиастроении прогнозно-аналитической модели рынка авиационной продукции, предполагающую использование балансовой модели для оценки влияния авиастроительной промышленности на экономику региона, а также ресурсных и технологических возможностей региона по реализации стратегических инновационных проектов и нейро-сетевой модели для прогнозирования основных показателей внешней и внутренней среды авиастроительного предприятия.

4. Разработка матричных инструментов для оценки возможностей реализации стратегических инновационных проектов в авиастроении на территории конкретного региона.

5. Выработка рекомендаций по использованию инструментов нейро-сетевого моделирования для прогнозирования спроса на продукцию авиастроительного предприятия, а также затрат на ее производство.

6. Разработка методики расчета чистого приведенного дохода от реализации стратегического инновационного проекта в авиастроении с использованием обобщённо-регрессионной нейронной сети для прогнозной оценки различных статей затрат при разработке и производстве инновационной авиастроительной продукции.

7. Разработка архитектуры информационной системы поддержки принятия решенийпо стратегическому управлению инновационной деятельностью авиастроительных предприятий, реализующей предложенные балансовые и интеллектуальные инструменты оценки эффективности инновационных проектов.

8. Практическое применение предложенных инструментов в ОАО «Смоленский авиационный завод».

Объектом исследованияявляются авиастроительные предприятия Российской Федерации.

Предметом исследованияявляются процессы стратегического управления инновационной деятельностью предприятий авиационной промышленности Российской Федерации.

Теоретической и методологической базой исследования являются системный подход к анализу экономических объектов и процессов, методы инновационного и инвестиционного менеджмента, методы финансово-экономического анализа, теория проектирования информационных систем, математические и инструментальные методы экономики, научные положения и выводы, сформулированные в трудах отечественных и зарубежных ученых по вопросам моделирования инновационной и инвестиционной деятельности промышленных предприятий.

Информационной базойисследования являются данные Росстата, законодательные и нормативно-правовые акты РФ, связанные с тематикой диссертации, а также отчетные данные о результатах работы ОАО «Смоленский авиационный завод» (г. Смоленск).

Наиболее существенные научные результаты, полученные лично автором, заключаются в следующем:

1. Предложена прогнозно-аналитическая модель процесса принятия стратегических инновационных решений в авиастроении, отличающаяся комплексным использованием методов матричного анализа для оценки ресурсных и технологических возможностей региона по реализации стратегических инновационных проектов авиастроении и методов искусственного интеллекта для прогнозирование основных показателей внешней и внутренней среды авиастроительного предприятия, которая может применяться в качестве инструмента поддержки принятия стратегических решений по проектному управлению предприятиями данного типа, в том числе с учетом результатов 9 оценки чистого приведенного дохода от реализации долговременных инвестиционных проектов.

2. Разработаны матричные инструменты для оценки возможностей реализации стратегических инновационных проектов в авиастроении на территории конкретного региона, основанные на построении балансовых моделей для выявлении зависимостей между объёмами выпуска, затратами на производство и ценой продукции предприятий различных видов деятельности и добавленной стоимостью при ее реализации, которые в отличие от известных позволяют на основе комплексного анализа региональной экономики оценивать ресурсные возможности региона для производства авиационной продукции, а также целесообразность поддержки указанных проектов со стороны региональных органов власти.

3. На основе анализа основных тенденций развития рынка авиационной продукции сформулированы предложения по использованию инструментов нейро-сетевого моделирования для прогнозирования спроса на продукцию авиастроительного предприятия, а также затрат на ее производство, которые включают рекомендации по выбору типа и конфигурации искусственной нейронной сети, реализованной, в том числе виде многослойного персептрона; выбора набора входных переменных модели (количество устаревших летательных аппаратов в различных сегментах, параметры пассажирского потока, затраты на эксплуатацию авиатехники, количество производимых конкурентами продуктов-аналогов и т.д.), а также рекомендации по определению прогнозной цены конечной авиастроительной продукции с использованием нейронной СШЧМ-сети.

4. Предложена методика расчета чистого приведенного дохода от реализации стратегического инновационного проекта в авиастроении, которая может использоваться в качестве инструмента оценки его эффективности и предполагает применении обобщённо-регрессионной нейронной сети для прогнозной оценки различных статей затрат при разработке и производстве инновационной авиастроительной продукции, а также гибридной А№18-сети для определения ставки дисконтирования денежных потоков.

10

5. Разработана архитектура информационной системы поддержки принятия решений по стратегическому управлению инновационной деятельностью авиастроительных предприятий, реализующей предложенные балансовые и интеллектуальные инструменты оценки эффективности инновационных проектов и интегрированной с корпоративной информационной ЕКР-системой, построенной на программно-технологической платформе «1С».

Достоверность и обоснованностьнаучных результатов, выводов и рекомендаций диссертации определяются корректным применением методов финансового и экономического анализа, математических и инструментальных методов экономики, проектирования информационных систем, а также учетом особенностей инновационных процессов в авиастроительной отрасли. Выводы и предложения диссертационного исследования не противоречат известным теоретическим и практическим результатам, содержащимся в трудах отечественных и зарубежных ученых в области применения математических и инструментальных методов экономики для управления инновационной деятельностью промышленных предприятий.

Научная новизна работысостоит в разработанных новых: прогнозно-аналитической модели рынка авиационной продукции, матричных инструментов оценки влияния авиастроительной промышленности на другие отрасли региональной экономики и возможностей реализации стратегических инновационных проектов в авиастроении на территории конкретного региона, рекомендациях по использованию инструментов нейро-сетевого моделирования для прогнозирования спроса на продукцию авиастроительного предприятия, методики расчета чистого приведенного дохода от реализации стратегического инновационного проекта в авиастроении, а также архитектуре информационной системы поддержки принятия решений по стратегическому управлению инновационной деятельностью авиастроительных предприятий.

Значение полученных результатов для теории и практики.

1. Предложенные в диссертации прогнозно-аналитическая модель рынка авиационной продукции и реализующие ее инструменты принятия стратегических

11 решений по разработке и реализации инновационных проектов в авиастроении имеют существенное значение для теории и практики экономико-математического моделирования и анализа эффективности инновационной деятельности.

2. Выработанные рекомендации по использованию искусственных нейронных сетей для прогнозирования спроса на авиастроительную продукцию и предложенная методика расчета чистого приведенного дохода от реализации стратегического инновационного проекта в авиастроении с использованием нейро-сетевых инструментов имеют существенное значение для теории и практики применения методов искусственного интеллекта для выработки решений по управлению инновациями.

3. Предложенная архитектура информационной системы поддержки принятия решений по стратегическому управлению инновационной деятельностью авиастроительных предприятий имеет существенное значение для развития подходов к проектированию интеллектуальных информационных систем.

Сведения о реализации и целесообразности практического использования результатов.

1. Разработанные в диссертации инструменты, а также реализующая их информационная система поддержки принятия решений по стратегическому управлению инновационной деятельностью авиастроительных предприятий практически используются в ОАО «Смоленский авиационный завод».

2. Предложенные матричные инструменты для оценки возможностей реализации стратегических инновационных проектов в авиастроении может использоваться для определения ключевых компетенций региона и выбора основных направлений его инновационного развития.

3. Разработанная архитектура информационной системы поддержки принятия решений по стратегическому управлению инновационными проектами может найти широкое применение при реализации проектов по информатизации инновационной деятельности промышленных предприятий.

12

1 Современные математические методы и инструменты стратегического управления инновационной деятельностью промышленных предприятий

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Кузавко, Антон Сергеевич

3.4 Выводы по главе

В главе рассмотрена процедура прогнозирования основных составляющих себестоимости производства летательного аппарата, алюминия, оплата труда и электроснабжение. Для каждого элемента себестоимости предложен нейросетевой инструмент прогнозирования, также рассмотрена информация, подаваемая на вход нейронных сетей. Для каждого нейросетевого инструмента предложена структура сети, которая должна максимально точно прогнозировать требующуюся информацию.

Также в третьей главе была предложена архитектура информационной системы позволяющая прогнозировать!ЧРУ стратегического инновационного проекта в области авиастроения, используя и преобразуя информацию из внешней среды, подготовленную в результате проведения маркетингового анализа, в том числе с применением матричного метода анализа отраслей экономики.

129

Процедура разработки инновационного проекта, предложенная в диссертации, была опробована в ОАО «СмАЗ» . Данное предприятие разработало программу инновационного развития до 2020 года и планирует разработку ряда инновационных продуктов авиатехники, поэтому для прогнозирования и оценки успешности проекта предложенные нейросетевые инструменты будут использоваться в полном объёме возможностей. В соответствии с предоставленной в организации информацией был проведён тестовый расчёт прогнозных значений себестоимости и объёма спроса, на разрабатываемый в настоящее время продукт. Результаты данного расчёта представлены в третьей главе диссертации.

Также произведена оценка экономического эффекта от внедрения разработанной информационной системы в организации авиастроения по трём сценариям. Расчёты свидетельствуют об эффективности системы.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основными результатами данной диссертационной работы являются следующее:

1. Проведен анализ современных подходов к математическому моделированию экономических процессов,который позволил выделить основные группы экономико-математических методов, которые целесообразно использовать на основных этапахинновационного проектирования.

2. Предложена комплексная модель процесса принятия стратегических инновационных решений в авиастроении, предусматривающая использованиебалансовых моделей матричного анализа для оценки ресурсных и технологических возможностей региона по реализации стратегических инновационных проектов авиастроении и методов искусственного интеллекта дляпрогнозирование основных показателей внешней и внутренней среды авиастроительного предприятия.

3. Разработаныинструменты матричного анализа для оценки возможностей реализации стратегических инновационных проектов в авиастроении на территории конкретного региона, которые позволяют на основе построения балансовых моделей региональной экономики оценивать влияние авиастроения на другие отрасли, а также ресурсные возможности региона для производства авиационной продукции.

4. Проведен анализ основных тенденций развития рынка авиационной продукции, на основе которого сформулированы предложения по использованию инструментов нейро-сетевого моделирования для прогнозирования спроса на продукцию авиастроительного предприятия, а также затрат на ее производство.

5. Дополнена методика расчета чистого приведенного дохода от реализации стратегического инновационного проекта в авиастроении, которая предполагает применении обобщённо-регрессионной нейронной сетидляпрогнозной оценки различных статей затрат при разработке и производстве инновационной авиастроительной продукции, а также гибридной АОТК-сети для определения ставки дисконтирования денежных потоков.

6. Разработана архитектура информационной системы поддержки принятия решений по стратегическому управлению инновационной деятельностью авиастроительных предприятий, реализующей предложенные инструменты оценки эффективности инновационных проектов.

7. Практическое применение предложенных в работе инструментов прогнозирования поддержки принятия решений по стратегическому управлению инновационными проектами в ОАО «Смоленский авиационный завод» позволило повысить обоснованность проектных решений на данном предприятии.

ГЛОССАРИЙ

Аппроксимация - или приближение, научный метод, состоящий в замене одних объектов другими, в том или ином смысле близкими к исходным, но более простыми.

Бизнес-процесс - это совокупность взаимосвязанных мероприятий или задач, направленных на создание определенного продукта или услуги для потребителей.

Вероятностная нейронная сеть (РЫМ) - вид нейронных сетей для задач классификации, где плотность вероятности принадлежности классам оценивается посредством ядерной аппроксимации.

Индекс рентабельности - относительный показатель, характеризующий соотношение дисконтированных доходов к дисконтированным расходам по проекту.

Инновационная деятельность- различные виды работ по созданию новшеств, в состав которых входят исследования поисково-прикладного характера, проектно-конструкторские и технологические разработки, опытно-экспериментальные и производственно-эксплуатационные работы.

Инновационный потенциал - готовность и восприимчивость предприятия к нововведениям с учетом научно-технических, производственных, трудовых, материально-ресурсных и иных возможностей.

Инновационный проект - система стратегических и тактических задач и ориентиров, а также программ по их достижению, оформленных документально, которые включают взаимоувязанные по финансам, срокам и исполнителям, однако независимые в долгосрочной степени мероприятия по организации, финансированию, исследованию, строительству, производству, маркетингу, направленные на разработку и коммерциализацию конкретной инновации (производственной, технологической, управленческой, экономической, маркетинговой).

Инновационный процесс- процесс прохождения новшеством цикла исследование - производство - потребление».

133

Инновация - конечный результат инновационной деятельности, получивший воплощение в виде нового или усовершенствованного продукта, внедренного на рынке, нового или усовершенствованного технологического процесса, используемого в практической деятельности, либо в новом подходе к социальным услугам.

Искусственные нейронные сети (ИНС) - математические модели, а также их программные или аппаратные реализации, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей - сетей нервных клеток живого организма.

Корпоративная информационная система — система управления персоналом, материальными, финансовыми и другими ресурсами, используемая для поддержки планирования и управления предприятием, а также для поддержки принятия управленческих решений его руководителями.

Методика - описание приемов, способов, методов для выполнения определенных работ.

Модель - это представление объекта или идеи в некоторой форме.

Нейронные сети встречного распространения - объединение разнотипных нейронных структур в единой архитектуре или, другими словами, сеть, состоящая из входного слоя нейронов и так называемых слоев нейронов Кохонена и Гросберга.

Нейронные сети Хопфилда - сеть, состоящая из единственного слоя нейронов, число которых одновременно является числом входов и выходов сети.

Период окупаемости - период, за который дисконтированные доходы по проекту покроют дисконтированные затраты.

Персептроны - системы, состоящие из одного слоя искусственных нейронов, соединённых с помощью весовых коэффициентов с множеством выходов.

Риск - вероятность потери предприятием части своих ресурсов, недополучения доходов или появления дополнительных расходов в результате осуществления деятельности.

Сеть с радикальными базисными элементами (ЯВР) - под данной сетью понимается двухслойная сеть без обратных связей, которая содержит срытый слой радиально симметричных срытых нейронов (шаблонный слой).

Система менеджмента качества (СМК) - это часть общей системы управления компанией, которая функционирует с целью обеспечения стабильного качества производимой продукции и оказываемых услуг.

Стратегия - общий, недетализированный план какой-либо деятельности, охватывающий длительный период времени, способ достижения сложной цели.

Чистый приведенный доход - сумма дисконтированных значений потока платежей, приведённых к текущему моменту времени.

Эффективность — отношение результата к затратам.