книги / Поддержка принятия решений при управлении инновационными проектами

Для формирования нового продукта на основе анализа кри­ териев можно использовать подход, основанный на использова­ нии метода морфологического синтеза. Для признаков, описыва­ ющих характеристики проекта, выбирают конкретные значения и, таким образом, получают изделие (проект). Далее его оцени­ вают по критериям, генерируют новое решение и снова оценива­ ют. Породить можно огромное число изделий и решений. Повто­ ряют эту процедуру до тех пор, пока не будет найдено оптималь­ ное решение.

Наглядно варианты представляются морфологическим дере­ вом (рис. 26).

В этом И-ИЛИ дереве черными кружочками обозначены узлы И, белыми - ИЛИ.

Числовые значения критериев, соответствующие вариантам

Рис. 26. Использование морфологического дерева

для формирования нового продукта

После создания морфологической таблицы для поиска оп­ тимального решения необходимо сформировать список требова­ ний, состоящий из обязательных требований (ограничений) и из

дополнительных требований (критериев).

Следующий этап - свертывание показателей. Свертыванию подлежат только требования «И». Свертывать можно различны­

ми способами: (например, масса изделия - сумма всех его

элементов), м ы н и м акс (например, производительность вычисля­ ется как минимум из максимумов производительности частей из­ делия), с р е д н е в зв е ш е н н о с т ь (время нагрева воды в чайнике равна 0.3*время нагрева емкости + 0.7*время нагрева воды), к л а сс и ф и ­ к а ц и о н н ы й с п о с о б - возвращает 0 или 1 в зависимости от выпол­ нения требования (например, форма должна быть эллиптической (или да, или нет)).

Таким образом, удается получить модернизированное изде­ лие с новым жизненным циклом. Однако необходимо учитывать, что жизненный цикл нового изделия зависит во многом от типа модернизации, который был произведен. Все модернизации мож­ но разделить на два типа: продлевающие жизненный цикл про­ дукта и создающие новый рынок. Модернизации, которые удает­ ся получить с использованием морфологического дерева, являют­ ся, как правило, модернизациями, продлевающими жизнь про­ дукта.

3.2. Принятие решений при управлении

инновационными проектами

В общей теории управления выделяют два направления: теория «жестких» и «мягких» систем. Теория «жестких» систем требует строгих количественных построений, основанных на де­

дуктивном методе. Для построения «жестких» систем использу­ ют строгие формализованные описания, а результаты моделиро­ вания объясняются строго доказанными причинными взаимосвя­ зями. Формализация «мягких» систем основана не на точных ко­ личественных измерениях, а на качественных, нечетких и гипоте­ тических представлениях о системе в виде экспертных оценок, эвристических рассуждений.

Как следует из разделов 2.1. и 2.2, инновационные проекты могут быть отнесены к «мягким» системам. Инновационные про­ екты относятся к социально-экономическим и социально­ техническим системам, которые способны адаптироваться к из­ меняющимся внешним условиям.

Для анализа «мягких» систем П. Чекладом [10] была пред­ ложена методология «мягкого» системного анализа. Эта методо­ логия является системно организованным процессом исследова­ ния плохо определенной системы, включающим в себя ряд по­ следовательных этапов для принятия решения по управлению си­ туацией.

Задача поддержки принятия решения по управлению ситуа­ цией в «мягкой» динамической ситуации определяется как задача разработки стратегии для перевода ситуации из текущего состоя­ ния в целевое на основе субъективной модели ситуации на основе экспертно измеренных значений факторов. Эта субъективная мо­ дель фиксируется в виде ориентированного знакового графа - ко­ гнитивной карты [6] (рис. 27).Знак плюс на дугах между верши­ нами-факторами означает, что увеличение значения факторапричины приводит к увеличению фактора-следствия, а знак ми­ нус - увеличение значения фактора-причины уменьшает значение фактора-следствия. Когнитивная карта отражает функциональ-

ную структуру анализируемой ситуации, поскольку изменение значения любого фактора ситуации приводит к возникновению «фронта» изменений значений связанных с ним факторов.

Ц ены на

Рис. 27. Пример когнитивной карты

Этот «фронт» изменений называется импульсным процес­ сом в когнитивной карте и позволяет получать прогнозы развития ситуации. В рамках методологии «мягкого» системного анализа построение когнитивной карты представляет собой итерацион­ ный процесс генерации и проверки гипотез о функциональной структуре ситуации до получения структуры, способной правдо­ подобно объяснить динамику ее развития, и включает в себя три основных этапа:

- построение гипотетической когнитивной карты (генера­ ция гипотезы о функциональной структуре ситуации);

-верификация когнитивной карты (проверка правдоподоб­ ности гипотезы о функциональной структуре ситуации);

-корректировка когнитивной карты (функциональной струк­ туры) ситуации.

Итерационный процесс «генерации, проверки, корректировки модели (генерации новой гипотезы)» повторяется до получения функциональной структуры, правдоподобно объясняющей поведе­ ние наблюдаемой ситуации. В процессе построения когнитивной карты используются интеллектуальные способности экспертов или аналитиков - их знания, которые структурируются в этом итераци­ онном процессе.

Спомощью обоснованной когнитивной карты решается за­ дача выработки стратегии управления ситуацией, способной пе­ ревести ее из начального состояния в целевое. Причем обосно­ ванность вырабатываемых стратегий определяется обоснованно­ стью когнитивной карты, полученной в процессе ее генерации.

Таким образом, при принятии решений по управлению пло­ хо определенной ситуацией, на основе моделирования когнитив­ ных карт, знания и интеллект аналитика непосредственно участ­ вуют в процессе принятия решений и в значительной степени определяют его качество. Можно говорить, что системы под­ держки принятия решений в плохо определенных ситуациях дают положительные результаты только в совокупности с аналитиче­ скими способностями и творческим потенциалом аналитика.

На множестве выделенных факторов ситуации экспертом выдвигаются гипотезы о существовании и силе причинноследственного отношения между любой парой факторов ситуа­ ции; результатом выполнения этого этапа является субъективная модель ситуации, представленная знаковым взвешенным ориен­ тированным графом (когнитивной картой).

Разные эксперты, наблюдая одну и ту же ситуацию, могут выделить разные значимые для них факторы и связи между ни­ ми, получая таким образом разные модели ситуации и, следова­ тельно, разные стратегии управления ситуацией.

Для завершения создания когнитивной карты необходимо выполнить параметризацию абстрактной когнитивной карты. В процессе параметризации когнитивной карты определяются шкалы: значений факторов и текущих значений факторов; силы влияния фактора на фактор и их значений.

Методология когнитивного моделирования предназначена для анализа и принятия решений в плохо определенных ситуаци­ ях. Она основана на моделировании субъективных представлений экспертов о ситуации и включает: методологию структуризации ситуации - модель представления знаний эксперта в виде знако­ вого орграфа (когнитивной карты) (F, W), где F - множество фак­ торов ситуации, W - множество причинно-следственных отноше­ ний между факторами ситуации; методы анализа ситуации.

В случае с инновационными проектами развитие факторов может быть сужено (см. раздел 2.4) и спрогнозировано (см. раз­ дел 2.5). Кроме того, исходя из дискретности возможных реше­ ний может быть сгенерировано возможное множество вариантов (см. раздел 2.6).

Алгоритмизация приведенных выкладок является акту­ альной задачей. Разработка соответствующего программного обеспечения позволит решать за более короткое время следу­ ющие задачи: 1) прогнозирование развития параметров вы­ пускаемого изделия (финансовые параметры - прибыль, объ­ ем продаж и т. п, технологические параметры - достижение технологических пределов и т.д., 2) автоматизирование про­ цесса модернизации выпускаемой продукции или генерации нового изделия при переходе на выпуск новой продукции (в результате оценки насыщенности рынка); 3) планирование производства исходя из существующих ресурсов. Для этого разработанные алгоритмы могут быть интегрированы в суще­ ствующие ERP, MRP, CALS и подобные системы в виде от­ дельного модуля.

Процесс разработки подходящей информационной си­ стемы носит итеративный характер в зависимости от типа ре­ шаемой задачи. Рассматривая системы управления прежде всего как системы, основанные на информации можно найти множество общих черт, связанных с тем, что данные, которые служат для хранения необходимой информации, требуется где-то хранить. В независимости от применяемого метода поддержки принятия решений (методы, основанные на обра­ ботке точных практических данных и представлении их в удобном для лица, принимающего решение (ЛПР), виде или методы, которые обрабатывают данные экспертных оценок и опросов) все они используют ограниченный набор способов хранения данных. Отличия состоят лишь в применяемой ло­ гической модели, реализуемой на конкретной физической мо­ дели данных.

4.1. Логическая модель данных для решения задачи

поддержки принятия решений при управлении

инновационными проектами

При разработке логической модели данных для учета раз­ личных факторов применяется способ использования моделиро­ вания данных или математической модели для принятия реше­ ния. Решение проблемы моделирования основано на анализе важнейших свойств моделируемого процесса. Выбранный метод

испособ моделирования должен позволить: во-первых, решить актуальную задачу повышения эффективности прогнозирования

иуправления за счет создания и использования математической модели и ее элементов; во-вторых, учитывать при принятии ре­ шений по планированию и управлению факторы риска, неопре­ деленности, ограничений на ресурсы. В теории принятия реше­ ний установилось мнение, что адекватное управление может осуществляться, когда удается совместить два источника данных: модель и данные, получаемые с объекта управления [99]. Таким образом, для адекватного управления инновационным проектом требуется совместить управление на модели и управление на ос­ нове данных (рис. 29).

Объект управления (принятия реш ат*

объекта

Рис. 29. Схема принятия решения при использовании современных

методов управления

Для этого может быть разработана модульная модель дан­ ных, которая могла бы использовать имеющийся опыт примене­ ния существующих методик и представления информации. Сов­ мещение этих подходов возможно в случае, если удастся постро­ ить универсальную иерархическую структуру целей и решений наподобие предложенной Томасом Саати [99].

Принятие решения может осуществляться на каждом из вы­ деленных этапов. Для понимания проблемы необходимо постро­ ить дерево (рис. 30), похожее на то, которое используется в мето­ де анализа иерархий (МАИ). Причем так же, как и в МАИ про­ цесс декомпозиции (разбивки критериев на составляющие крите­ рии) может продолжаться столько, сколько необходимо.

Основное отличие и невозможность использования МАИ при управлении инновационными проектами состоит в том, что заранее не известны возможные исходы. Таким образом, решение не может быть сразу сведено к выбору одного из вариантов.

При реализации проекта известно, какие ресурсы имеются в распоряжении, а также то, какие ресурсы могут быть привлечены дополнительно (см. рис. 30). Особенностью методов принятия решений является то, что они фактически не принимают реше­ ние, а помогают грамотно структурировать задачу принятия ре­ шения и предоставить информацию в удобном для лица, прини­ мающего решение, виде. Такой подход реализуется на основе специфических структур данных, которые и помогают организо­ вать работу по структуризации и анализу имеющейся в наличие информации. Структура данных представляет собой, как правило, отражение древовидной структуры (рис. 31) или изображается в виде графа, если логика предметной области предполагает пере­ крестные связи на реляционную модель данных и является даль­ нейшей детализацией иерархии, представленной на рис. 30.