Управление инновационными проектами

связанных с созданием новых производственных мощностей предприятия за счет его собственных средств, внутренняя норма рентабельности рассчитывается путем определения такового значения ставки дисконтирования, при котором чистый приведенный поток за весь период расчета ИП принимает нулевое значение.

няя норма доходности).

Экономические результаты реализации инновационных проектов учитываются при разработке сбалансированной системы показателей деятельности предприятия при формировании стратегических и текущих планов деятельности, при расчете консолидированного денежного потока.

Контрольные вопросы

1.Какие показатели эффективности бизнес-процессов вы знаете?

2.Для чего служат показатели эффективности бизнеспроцессов?

3.На какие управленческие решения оказывают влияние приведенные в главе показатели?

4.Какие из приведенных показателей, по вашему мнению, получили наиболее широкое применение и для каких целей?

221

Глава 10 ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКАЯ ПОДДЕРЖКА ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

Для внедрения инновационных технологий и их появления необходимы, прежде всего, объективные, основанные на математическом моделировании, методы принятия решений и управления инновационными процессами. Это одна из наиболее актуальных, но и наиболее сложных проблем. Сложности обусловлены следующими причинами: динамической неустойчивостью инновационных процессов, протекающих в условиях слабой формализуемости, субъективности 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 реализации инновационного проекта необходимы глубокий анализ состояния, прогноз будущих состояний, выработка эффективных управленческих решений на каждой стадии, выбор критериев оценки решений через методики экспертных оценок, оценка последствий принятия каждого из возможных решений и путей реализации каждой стадии.

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 на начальном этапе (этапе научной разработки), но и оценить итоговые результаты, значимость и уровень ожидаемых результатов.

В настоящее время сложности в управлении инновационными проектами связаны в том числе и со сложностями законодательного характера, бюрократическими проволочками

222

и т.п. Таким образом, управление инновационным продуктом можно рассматривать как искусство решения различных проблем. В идеале реализация проекта должна стать как прохождение «состава» через разные этапы развития (пролеты моста) (рис. 47).

Рис. 47. Путь прохождения инновационного проекта

Давайте более подробно разберем факторы риска и способы их устранения в инновационном менеджменте.

10.1. Факторы риска, ослабляющие эффективность инновационных проектов

Сложность и неопределенность инновационного проекта определяют высокий уровень факторов, увеличивающих риск реализации проекта, которые по-разному могут оказывать возмущающее воздействие на инновационные проекты. Всю известную совокупность факторов риска приведем в следующей последовательности.

1) Социофакторы риска, включающие:

тип инноватора (сложившиеся научные направления

иинституты, отдельные научные коллективы, неорганизованные ученые и изобретатели, малые инновационные компании);

223

компетентность инноватора (системная компетенция, технологическая компетенция, ресурсно-распределительная компетенция);

квалификация инноватора (базовое образование, специальная подготовка);

личностный фактор (мыслительные навыки, качества личности, навыки межличностного общения);

мотивация (личностная, групповая);

обычаи делового оборота (нравственность, этика).

2) Психологические факторы:

«непримиримый фундаментализм» академических структур;

«снобизм» к второстепенным направлениям;

слабое восприятие инноваций российским обществом.

3) Экономические, финансовые, юридические фак-

торы:

материальная незаинтересованность разработчиков;

финансовые риски;

ресурсные риски.

4) Коммерческие факторы:

слабый отечественный ВТ-рынок;

сложность выхода на мировой ВТ-рынок;

слабая конкурентность отечественных ВТ-продуктов.

5) Организационные факторы:

отсутствие обратной связи в процессе реализации инновации;

разрыв на границах структур, занятых в инновационном процессе;

ведомственные ограничения.

6) Маркетинговые факторы.

Одним из существенных факторов является социофактор [2], включающий потенциал участников проекта, достаточность квалификации и опыта, компетентность, реализуе-

224

мость силами конкретного коллектива, мотивации, т.е. то, что называется человеческим, гуманитарным, когнитивным

с точки зрения оценки риска инновационного проекта.

По мере выполнения проекта уровень знаний увеличивается и, следовательно, уровень риска снижается.

Степень воздействия факторов разная на разных этапах инновационной разработки в зависимости от начального науч- но-технического уровня разработки, скорости продвижения инновации, времени имитации инновации конкурентами, времени обучения и накопления опыта инноваторами, уровня обеспеченности ресурсами, уровня инертности, рациональности человеческого поведения, социальных традиций, влияния других систем. Ослабление, уменьшение неопределенности, увеличение практических знаний о проекте при его реализации ведут к очевидному снижению риска. Следовательно, самый высокий уровень сложности и неопределенности начального этапа инновационного проекта в сравнении с другими этапами определяет и самый высокий уровень риска.

Вопросам оценки реализуемости проекта под воздействием факторов риска современные исследования уделяют недостаточно внимания. В традиционном смысле реализуемость проекта является его важнейшим свойством, под которым понимается наибольшая эффективность решения комплекса финансовых, научно-технических проектных, конструкторских, производственно-технологических и ограниза- ционно-управленческих задач в обеспечении новшества требуемого научно-технического уровня, объема при заданных ресурсных ограничениях и их прогноза на период выполнения проекта. Следовательно, реализуемость инновационного проекта должна рассматриваться, по меньшей мере, в науч- но-техническом, временном и ресурсном аспектах, т.е. на основе комплексного рассмотрения показателей.

225

Традиционное представление об инновационном процессе сводится к линейной схеме. Следовательно, и управление таким линейно-последовательным процессом сводится к облегчению и ускорению передачи знаний в производство путем воздействия на известные ресурсы и факторы системы.

Такой подход не учитывают неявные, но значительные по силе воздействия ресурсные, экологические, правовые, социальные ограничения, многообразные связи науки, производства и финансового капитала, роль мотиваций. Нелинейные взаимодействия инновационного процесса выражены линейно-последовательными моделями, предполагающими последовательное упорядоченное взаимодействие рынка, бизнеса и науки. Существующие модели не описывают специфичности процесса, не описывают сложных неявных связей разработчиков, продавцов, покупателей, потребителей инноваций, не описывают недостаток, ограниченность всех видов ресурсов, в особенности финансовых.

Отсутствие этих описаний объясняет низкую эффективность многих инновационных проектов, высокий риск и отдаленность получения результата инновационного проекта во времени. Это объективно сдерживает привлечение инвестиций и продвижение инноваций. Кроме того, инновационная деятельность может вызвать как положительные, так и отрицательные результаты, что современные модели также не учитывают.

Методология управления инновационным процессом вне зависимости от применяемой модели развивалась в направлении совершенствования методов оценки инвестиционных проектов на основе зарубежных методических разработок.

Существующие методики управления инновационным проектом предлагают следующие процедуры:

1. Оценка продолжительности этапа инновационного проекта.

226

2.Выбор организации-разработчика (мониторинг инновационного пространства).

3.Оценка технологического обеспечения (производственные мощности).

4.Оценка ресурсного обеспечения.

5.Оценка метода реализации инновации (вертикальная или горизонтальная инновация).

6.Оценка коммерческого потенциала инновации.

7.Оценка эффективности коллектива разработчиков.

8.Оценка личных и деловых качеств разработчиков.

9.Оценка вариантов финансирования инновации.

10.Оценка информационно-аналитического обеспечения продвижения инновации.

11.Маркетинговые исследования инновационного про-

дукта.

12.Оценка патентоспособности и способа защиты на- учно-технического результата.

13.Выбор вида лицензии при коммерциализации инновации.

14.Выбор способа позиционирования (метода информационного сопровождения) инновации на рынке.

15.Оценка экологической эффективности инновационного проекта.

16.Выбор формы предприятия-инноватора.

17.Научно-техническая экспертиза (оценка научнотехнического уровня) инновации.

18.Оценка рисков инновационно-инвестиционного про-

екта.

19.Анализ соответствия цели и результатов инноваци-

онного проекта стратегии инвестиционной деятельности

ивыбранным приоритетам.

20.Экспертиза проекта на предмет целесообразности его реализации и объема финансирования.

227

Каждая из методик дает неплохие практические результаты оценки отдельных факторов, параметров инновационного процесса.

10.2. Подходы и методы к моделированию инновационных проектов, принятие решений на модели

Эффективность управления существенно зависит и от степени математической формализации представления о процессе, от широты внедрения моделирования в процесс принятия решений. Модель тогда полна и объективна, если на ее основании можно делать прогнозы и давать объяснения явлениям из моделированной области.

Общеизвестны принципиальные требования, специфичные свойства, предъявляемые к модели. Она должна быть адекватна реальному объекту, который моделируется, должна соответствовать целям и задачам исследования, должна быть достаточно простой и обеспечивать приемлемую степень точности описания моделируемого объекта [2].

Решение задач управления и планирования на крупных экономических объектах в настоящее время тесно связано с применением обширного аппарата математического моделирования, новых методов вычисления и эффективного программного обеспечения для крупных ЭВМ и для персональных компьютеров. При этом расчет экономико-математи- ческих моделей является не только средством получения планово-экономических решений, но и инструментом глубокого качественного анализа и изменения производственных условий, а также средством построения увязанных с оптимальным планом экономических показателей, дающих возможность организовать функционирование экономических процессов в режиме, близком к оптимальному [3], [4].

Адекватность математической модели тесно связана с качеством информационного обеспечения, во-первых, в ус-

228

ловиях недостоверной исходной информации и, во-вторых, когда в ходе формирования модели выявляются факторы, которые для правильного решения поставленной задачи являются существенными, но не поддаются строгой формализации и поэтому не могут непосредственно вводиться в математическую модель. Таким образом, в модели неизбежна та или иная идеализация реальных условий. В зависимости от наиболее актуальной в данный момент задачи для более успешного и быстрого продвижения к цели могут вводиться дополнительные упрощения, искажающие лишь второстепенные детали. В таких случаях математическая модель оказывается слишком грубой и, следовательно, неспособной дать правильный ответ на поставленную экономическую задачу. Поэтому при математическом моделировании экономических процессов возникает необходимость правильно оценивать возможность математического описания исследуемых явлений и учитывать, что в сфере организационного управления с существующими математическими подходами далеко не все поддается формализации.

При разработке математического обеспечения для оптимизационных задач полезно было бы согласовывать степень адекватности собственно модели и возможности метода решения этой задачи.

Появился новый метод, который стал известным под названием «теория нечетких множеств», «теория расплывчатых множеств», «теория размытых множеств».

Решение проблемы моделирования основано на анализе важнейших свойств моделируемого процесса: динамизм, пространственно-временная распределенность, влияние различных внутренних и внешних факторов прямого и косвенного действия случайного и неопределенного характера.

С целью выбора оптимального метода моделирования проанализируем известные теоретические и методологические основы исследования, моделирования и управления

229

с точки зрения пригодности для создания системы управления инновационным проектом.

Выбранный метод и способ моделирования должен позволять:

во-первых, решить актуальную задачу повышения эффективности прогнозирования и управления за счет создания и использования математической модели и ее элементов;

во-вторых, учитывать при принятии решений по планированию и управлению факторы риска, неопределенности, ограничений на ресурсы.

Одним из возможных к применению подходов является метод логического моделирования Гэйна [5]. Метод ориентирован на создание систем обработки данных. Логическая модель процесса проектируется в ходе последовательного применения этапов описания предметной области с помощью диаграмм потока данных, выделения первичной модели данных, нормализации данных, разбиения первичной модели на «процедурные единицы», выбора языка прототипирования или представления системы. Недостаток этого подхода – в отсутствии уверенности в создании достоверной структуры данных на начальных стадиях неопределенного этапа научной разработки.

Метод моделирования Йордана [6] использует схему событийного разбиения (event parti tioning) проектируемого процесса, при котором формируется список событий из внешней среды процесса, на которые процесс должен реагировать. Такой подход обеспечивает простой базис для «первичной» модели. Этот метод моделирования относится к методам объективно-ориентированного проектирования. Его недостаток не всегда есть объективный результат, сложно от результатов перейти к исходным данным и определению связей между ними на началах каждого этапа, выдающего результат.

230