Информационное обеспечение инновационной деятельности наукоемких предприятий на основе имитационного моделирования

Концептуальная модель информационного обеспечения инно- вационной деятельности наукоемких предприятий. Ввиду того, что современная экономика характеризуется существенными изменениями в мировом экономическом пространстве, связанными с научно-техниче- ским прогрессом, цифровыми средствами обработки и анализа данных, прорывом информационных технологий в инновациях, коммуникациях, наукоемким предприятиям необходимо постоянно осуществлять иннова- ционную деятельность и иметь актуальное информационное обеспечение инновационных процессов для формирования надлежащего уровня кон- курентоспособности.
На сегодняшний день информация выступает ключевым экономиче- ским ресурсом, способным влиять на инновационное развитие, эффектив- ность производства, что в современных реалиях определило приоритет
информационного обеспечения в инновационной деятельности. Исследо- вание тенденций развития информационных технологий, практического опыта информационного обеспечения в условиях развития цифровой эко- номики и наукоемкого сектора за рубежом, приводит к поиску новых ре- шений на основе переработки многомерной слабоструктурированной ин- формации. При внедрении и использовании инновационных решений, наукоемким предприятиям необходимо использовать полный цикл ин- формационного обеспечения процессов инноваций.
Анализ существующих проблем выявил причины технико-техноло- гического, организационного и информационного отставания российских наукоемких предприятий от зарубежных высокотехнологичных произ- водств, что обосновывает использование комплексного подхода, включа- ющего все этапы инновационного процесса.
В настоящем исследовании сформулировано авторское определение термина «информационное обеспечение инновационной деятельности наукоемких предприятий» как деятельности по обеспечению процесса ин- новаций информацией с помощью обработки и анализа данных для опти- мизации инновационной деятельности по созданию, производству и ком- мерциализации наукоемкой продукции на основе информационного со- провождения принятия управленческих решений.
Для оптимального управления инновационной деятельностью в зада- чах качественной и быстрой обработки большого количества информации показана эффективность использования методов машинного обучения и искусственного интеллекта, а именно современных средств обработки больших массивов данных, что позволило:
– учитывать в структуре производства сложные технологические связи;
– повышать точность и скорость принятия оперативных управленче- ских решений;
– оценивать адекватность и устойчивость принятых экономических решений, получаемых при их использовании;
– сформировать методический инструментарий информационного обеспечения инновационной деятельности наукоемких предприятий на основе имитационного моделирования.
В рамках концептуальной модели информационного обеспечения ин- новационной деятельности наукоемких предприятий в диссертации раз- работана информационная схема поддержки принятия решений (рисунок 1), которая отличается использованием цифровых технологий, а также ме- тодов машинного обучения при осуществлении количественной и каче- ственной оценки при управлении жизненным циклом инновационной продукции наукоемких предприятий. Схема включает в себя основные элементы информационного обеспечения инновационной деятельности
наукоемких предприятий, что дает возможность повысить качество управления инновационными процессами. Оперативная цифровизация инновационных процессов с использованием методов интеллектуального анализа данных позволяет обнаруживать возможные проблемы в произ- водственных процессах и принимать научно-обоснованные решения.
Рисунок 1 – Информационная схема поддержки принятия управленческих решений
Схема базируется на использовании современных методов машин- ного обучения и искусственного интеллекта при принятии управленче- ских решений для получения требуемого экономического эффекта.
На базе информационной схемы предложена пошаговая процедура последовательных действий для формирования управленческих решений: 1 шаг. Определение возможной информации, получаемой предприя-
тием, которая состоит из внешней и внутренней информации.
2 шаг. Создание базы данных (Big Data) для хранения полученной
информации.
3 шаг. Определение использования необходимых методов Data
Mining и машинного обучения для анализа структурированных и неструк- турированных данных.
4 шаг. Создание базы знаний с помощью реализации методов Data Mining.
5 шаг. Создание экспертной системы поддержки принятия решений на основании базы знаний.
6 шаг. Формирование возможных управленческих решений.
7 шаг. Создание условий для менеджмента инновационного проекта по реализации управляющих воздействий.
Основой для информационного сопровождения инновационных про- цессов, предлагаемого в диссертации, является создание системы информа- ционного обеспечения жизненного цикла инновационной продукции. Эта система описывает процессы возникновения, формирования, передачи и
представления оперативной информации в результате внедрения и исполь- зования инноваций, а также ее влияние на инновационные процессы.
В соответствии с этапами жизненного цикла инновационной продук- ции система информационного обеспечения должна иметь соответствую- щие уровни разделения и использования информации (рисунок 2).
Рисунок 2 – Система информационного обеспечения жизненного цикла инновационной продукции
Представленная система отображает совокупность объектов норма- тивно-справочной информации и оперативных данных, которые форми-
руются в базах данных. С помощью разработанной информационной си- стемы жизненного цикла инновационной продукции возможно отобра- зить все факторы и взаимосвязи реальной ситуации, которые могут про- явиться в процессе осуществления решения, благодаря чему возможно оценить систему в состоянии равновесия и степень ее чувствительности к различным нежелательным внешним воздействиям, а также исследовать устойчивость и поведение во время перехода системы из одного состоя- ния в другое, отрабатывать альтернативные варианты действий для дости- жения цели, каждому из которых составляется полная характеристика, включая затраты ресурсов по каждому из них на всех этапах жизненного цикла инновационной продукции, внешние и внутренние риски.
Применение разработанной модели направлено на достижение наукоемкими предприятиями высокого качества принимаемых решений, оптимизацией затрат на каждом этапе жизненного цикла инновационного продукта, уменьшения неопределенности.
2. Имитационная модель принятия оптимальных управленче- ских решений. В диссертации разработана модель, которая описывает ре- альные экономические процессы, протекающие в наукоемком предприя- тии, подверженные воздействию случайных и неопределенных факторов. С помощью такой модели исследуемый нами инновационный процесс мо- жет быть описан с любой степенью точности на уровне понимания по- ставленных задач, чтобы получить оптимальное управленческое решение.
Разработанная имитационная модель является динамической. Для построения имитационной модели вводятся следующие показатели: F (t) – поток информации; F0 (t) – внешняя информация; FP (t) – оперативная информация от предприятия; FB (t) – информация от базы данных; FK (t) – информация от базы знаний; FR (t) – принятие управленческих решений.
Для нахождения формулы для решения данной задачи составляются зависимости:
FP = I0 (F0), где FP зависит от F0, I0 – информация.
Далее определяются взаимосвязи и зависимости для остальных показателей:
FB =IP (FP),FK =IB (FB),FR =IK (FK)
Из полученной цепочки зависимостей получается система уравне-
ний. Таким образом,
FP = I0 (F0, FR), где FP зависит от F0 и отFR.
Отсюда, методом подстановки, получается уравнение с одним неизвестным: FP = I0 (F0, IR (IK (IB (IP (FP))))) (1)
Из представленного уравнения находится FP, и далее остальные неизвест- ные: FB, FK, FR. Таким образом, решением основного уравнения (1) является опти- мальное управленческое решение на основе оперативной информации.
Структурная схема принятия оптимального управленческого реше- ния представлена на рисунке 3. С использованием цифровых технологий решение задач существенно ускоряется, повышается экономическая эф- фективность, которая определяется сокращением сроков создания инно- вационной продукции, а также выбором оптимальных рисков.
Рисунок 3 – Структурная схема принятия оптимального управленческого решения
3. Методика оценки инновационной активности наукоемких предприятий. В диссертации представлен методический инструмента- рий оценки инновационной активности наукоемких предприятий на ос- нове информационного обеспечения инновационной деятельности, а именно анализа экономических данных. Разработана система научно- обоснованных и практически-реализуемых показателей, использование которых позволяет анализировать инновационные процессы на высоко- технологичном предприятии. Предложен методический аппарат оценки и выбора инновационных проектов, реализация которых обеспечивает мак- симальную экономическую эффективность.
Сущность методики оценки инновационной активности сводится не только к оценке масштабов разработки, внедрения и диффузии иннова- ций, но и к осуществлению отбора направления инновационного разви- тия, формирования соответствующей инновационной политики с помо- щью анализа экономических данных. Наряду с такими методами, как ме- тоды детерминированного факторного, горизонтального, вертикального и коэффициентного анализа, к эффективным методам анализа экономиче- ских данных относят нейронные сети.
При проведении анализа экономической информации в диссертации была задействована нейронная сеть Кохонена, которая основана на про- цедуре разбиения множества экономических объектов на кластеры и предполагает выбор некоторого критерия оптимальности, на основании которого два объекта будут считаться однородными или разнородными. Построение сетей и самоорганизующихся карт Кохонена в процессе ана- лиза данных позволяет решить основные задачи кластеризации данных, снижения размерности данных, обнаружения новых взаимосвязей в боль- ших наборах многомерных данных, а быстрота анализа, его глубина, дают точность в расчетах, наглядность, которых затруднительно добиться тра- диционными экономическими методами.
При использовании нейронных сетей и самоорганизующихся карт Кохонена с целью повышения инновационной активности наукоемких предприятий можно решать следующие задачи:
 выявлять опасные тенденции в ходе реализации инновационных про- ектов, которые требуют оперативного управления;
оперативно отслеживать сложную нелинейную взаимосвязь боль- шого количества параметров инновационного проекта;
 повышать скорость и точность принятия управленческих решений;  повышать экономическую эффективность инновационной деятельности.
Применение метода кластеризации экономической информации с по- мощью нейронных сетей и карт Кохонена направлено на оптимизацию за- трат, ресурсов, финансовых активов, способствует повышению научно- технического уровня, интеллектуального капитала, в связи с чем повыша- ется инновационная активность наукоемких предприятий.
Процедуру оценки инновационной активности наукоемких предпри- ятий можно представить в виде укрупненной схемы на рисунке 4.
Рисунок 4 – Процедура оценки инновационной активности наукоемких предприятий
Предложенная методика позволяет выявить и избежать дополнитель- ных затрат на этапах инновационного проекта, способствует горизонталь- ной интеграции НИОКР, что влияет на результативность инновационной деятельности. Как видно на рисунке, повышение инновационной актив- ности наукоемких предприятий невозможно без экономического инстру- ментария и методического аппарата количественной оценки экономиче- ской информации с помощью машинного обучения и интеллектуального анализа данных. С помощью такого подхода осуществляется управленче- ское воздействие на управление инновационными процессами наукоем- кого предприятия, показателями и ключевыми факторами.
4. Методика оперативного мониторинга эффективности реализа- ции инновационных проектов на основе анализа экономической инфор- мации может быть представлена в виде схемы на рисунке 5.
Оперативное информационное обеспечение инновационных проектов со- стоит в том, что необходимо использовать информацию о реализации проек- тов, поступающую в реальном времени. Эта информация содержит лишь фак- тические данные, которые требуют классификации, а также иной интеллекту- альной обработки с целью выявления скрытой информации о процессах на предприятии. Методика базируется на методе самоорганизующихся карт Ко- хонена и позволяет в автоматическом режиме (без использования экспертов) найти основные кластеры в исходной информации, выявляющие важные дан- ные для принятия управленческих решений.
Основной проблемой в этом подходе является отслеживание момента времени, когда состояние проекта будет требовать изменения в управлении.
Рисунок 5 – Схема методики оперативного мониторинга эффективности реализации инновационных проектов
Применение авторской методики позволяет повысить качество при- нимаемых экономических решений, что должно дать экономический эф- фект в виде повышения эффективности использования инновационных технологий и оказывает положительное влияние на конкурентоспособ- ность предприятия. На рисунке 6 приведена схема достижения экономи- ческого эффекта от применения методики оперативного информацион- ного обеспечения инновационных проектов.
Рисунок 6 – Схема достижения экономического эффекта от применения методики оперативного информационного обеспечения инновационных проектов
Пошаговая процедура применения методики анализа экономической информации с целью повышения качества принимаемых управленческих решений на основе сетей Кохонена состоит из следующих шагов:
Шаг 1. Анализ производственных процессов на рассматриваемом предприятии и выявление основных информационных потоков, которые возникают в процессе инновационной деятельности предприятия. В ре- зультате получаем потоки ключевой экономической информации для дальнейшего выполнения методики.
Шаг 2. Классификация информационных таблиц с помощью сетей Кохонена. Для этого необходимо провести процедуру реализации алго- ритма построения сети Кохонена с помощью нормировки исходного век- тора и нахождения ближайшего вектора. Для анализа плохо структуриро- ванной экономической информации целесообразно проводить процедуру иерархического анализа данных.
Шаг 3. Интеллектуальный анализ экономической информации. По результатам такого анализа выявляется информация, которая может быть
использована для выработки оперативных и стратегических управленче- ских решений.
Шаг 4. Формирование управленческих решений по принципу инфор- мационной обратной связи.
На основании сложившейся информационной картины и полученных выводов о текущем и прогнозном состоянии инновационных процессов необходимо выбрать управляющие воздействия, которые окажут положи- тельное влияние на дальнейший процесс производства. В таком управле- нии в качестве обратной связи мы используем результаты интеллектуаль- ного анализ данных, базирующийся на оценке структуры экономической информации.
В результате использования методики оперативного мониторинга эффективности реализации инновационных проектов на основе анализа экономической информации появляется возможность не только прово- дить оперативный анализ информационных потоков, но и принимать надлежащие управленческие решения по принципу информационной об- ратной связи. Это должно способствовать повышению не только эконо- мической эффективности функционирования наукоемкого предприятия, но и росту конкурентоспособности организации.
5. Организационно-экономический механизм управления инно- вационной деятельностью для оптимизации информационного обес- печения инновационных процессов на наукоемких предприятиях. Оптимизация информационного обеспечения инновационных процессов на наукоемких предприятиях направлена на формирование стратегии дей- ствий по осуществлению информационного обеспечения инновационной деятельности. Цель такой оптимизации состоит в обеспечении эффектив- ной информационно-аналитической поддержки инновационной деятель- ности при решении задач управления наукоемкими предприятиями, предоставлении необходимой и достаточной информации для принятия экономически эффективных решений.
Основные задачи оптимизации информационного обеспечения инно- вационного процесса включают:
1. Производственные, управленческие и экономические задачи, ре- шаемые на всех этапах инновационного процесса.
2. Современные подходы в информационном сопровождении приня- тия управленческих решений, которые предполагают применение мето- дов искусственного интеллекта и машинного обучения в экономических процессах, а именно новые инструменты и методы обработки и анализа данных.
3. Осуществление оценки информационного обеспечения на всех эта- пах инновационного процесса, что позволяет комплексно оценить эффек- тивность информационной системы.
4. Осуществление организационно-экономических мероприятий, направленных на выявление, создание и развитие ключевых направлений деятельности организации.
Для оптимизации информационного обеспечения инновационных процессов обоснована необходимость построения информационного цикла сопровождения инновационной деятельности, в связи с чем в дис- сертации сформированы следующие подходы:
1. Определение критически важной информации, связанной с инно- вационными процессами в организации.
2. Создание инфологической модели потоков информации на пред- приятии в цикле внедрения и использования инноваций.
3. Определение экономической ценности информации в цикле сопро- вождения инновационных проектов.
4. Определение возможности для оптимизации процессов инноваций на основе информационного сопровождения.
5. Разработка и внедрение на наукоемком предприятии архитектуры и структуры информационно-аналитической системы для информацион- ного сопровождения инновационных проектов.
Архитектура информационно-аналитической системы должна быть спроектирована с учетом всех особенностей производства и инновацион- ных процессов. Поскольку процедура создания и внедрения сложных ин- формационно-аналитических систем является продолжительной и финан- сово затратной, то при проектировании таких систем нужно обеспечить технические возможности для их настройки с целью информационного обеспечения различных инновационных проектов на наукоемком произ- водстве. При внедрении информационно-аналитической системы инфор- мационного сопровождения полного цикла инновационных проектов, це- лесообразно организовать обучение сотрудников для эффективной ра- боты необходимого количества пользователей из различных подразделе- ний предприятия.
Инновационная деятельность характеризуется неопределенностью и испытывает влияние цифровых процессов, поэтому применение стандарт- ных подходов для ее планирования и оптимизации затруднительно. Необ- ходимо стимулировать инновационную деятельность путем разработки действенного организационно-экономического механизма для повыше-
ния ее эффективности с помощью современных инструментов информа- ционного обеспечения. Механизм направлен на осуществление организа- ционно-экономических мероприятий с целью развития следующих направлений:
 повышение экономических показателей: рациональное использова- ние вычислительных мощностей, экономия ресурсов, снижение себе- стоимости; снижение затрат на маркетинговые информационные ис- следования;
 формирование квалифицированных специалистов в области инфор- мационного обеспечения, кадрового и интеллектуального потенци- ала, создание новых компетенций;
 формирование эффективной информационной системы, включаю- щей передовые информационные технологии;
 развитие информационной инфраструктуры: хранения и передачи новых знаний, трансфера научного знания.
В основе авторского организационно-экономического механизма ле-
жат инструменты количественной и качественной оценки управленческих решений, факторов конкурентоспособности организации, информацион- ного обеспечения, экономической устойчивости и экономической эффек- тивности инновационных проектов. В целостном виде организационно- экономический механизм представлен на рисунке 7.
Рисунок 7 – Организационно-экономический механизм управления инновационными процессами
Таким образом, организационно-экономическому механизму управ- ления инновационными процессами с учетом оперативного информаци- онного обеспечения инновационного в системе управления наукоемким предприятием отводится особое место по причинам наличия:
 множества рычагов воздействия на объект управления, которые при необходимости могут способствовать корректировке целей, содержания ра- бот по управлению инновационными процессами, величин ключевых пока- зателей инновационной деятельности наукоемкой организации т. д.;
 возможности соизмерения величин воздействующих факторов с итоговыми результатами инновационной деятельности;
 возможности получать прогнозные результаты инновационной деятельности в различные временные интервалы за счет использования оперативного информационного обеспечения и др.
III. ЗАКЛЮЧЕНИЕ
1. В диссертации предложена концептуальная модель информацион- ного обеспечения инновационной деятельности наукоемких организаций. Представлена авторская дефиниция понятия «информационное обеспече- ние инновационной деятельности наукоемких предприятий» с учетом цифровизации социально-экономических процессов. Обоснована целесо- образность применения методов искусственного интеллекта и машинного обучения в решении задач управления инновационной деятельности. Предложена информационная схема поддержки принятия управленче- ских решений, на базе которой разработана пошаговая процедура после- довательных действий для формирования управленческих решений при управлении жизненным циклом инновационной продукции наукоемких предприятий. В работе предложена система информационного обеспече- ния жизненного цикла инновационной продукции, позволяющая отобра- зить все факторы и взаимосвязи реальной ситуации, анализировать аль- тернативные варианты действий для достижения намеченной цели.
2. В диссертации разработана имитационная модель принятия опти- мальных управленческих решений, отличающаяся от существующих воз- можностью описания и анализа процессов возникновения оперативной информации в результате внедрения и использования инноваций. Модель позволяет оценивать влияние инновационных процессов на функциони- рование высокотехнологичных предприятий и учитывает изменения па- раметров и возникающие риски в реальном времени для достижения эко- номического эффекта за меньший отрезок времени.
3. В работе предложена авторская методика оценки инновационной активности наукоемких предприятий на основе интеллектуального ана-
лиза данных, отличающаяся от известных применением машинной кла- стеризации с использованием самоорганизующихся карт Кохонена. Ме- тодический аппарат нацелен на оптимизацию экономических показате- лей, что способствует устойчивости экономического развития наукоем- ких предприятий.
4. Разработана и верифицирована авторская методика оперативного мо- ниторинга эффективности реализации инновационных проектов на основе анализа экономической информации, которая отличается от существующих возможностью оперативно отслеживать многомерную нелинейную взаимо- связь большого количества параметров, характеризующих инновационный проект, и состоит в подборе параметров и анализе их отклонений от плано- вых значений для нахождения проблемных мест в инновационном проекте с целью повышения его экономической эффективности.
5. В работе предложен организационно-экономический механизм управления инновационной деятельностью для оптимизации информаци- онного обеспечения инновационных процессов в наукоемких организа- циях, отличающийся тем, что на основе разработанного инструментария решаются задачи об оптимальном управлении инновационным проектом с целью повышения конкурентоспособности наукоемких предприятий. В основе авторского механизма лежат инструменты количественной и каче- ственной оценки управленческих решений, факторов конкурентоспособ- ности организации, информационного обеспечения, экономической устойчивости и экономической эффективности инновационных проектов.
6. В диссертации развит методический инструментарий информаци- онного обеспечения инновационных процессов наукоемких предприятий для повышения эффективности инновационной деятельности наукоемких предприятий, предложенные теоретические положения могут послужить базой для дальнейшего развитии экономической теории и прикладных разработок в части информационного обеспечения инновационной дея- тельности на основе имитационного моделирования.
7. Полученные в исследовании результаты и выводы могут быть при- менены в практике наукоемких предприятий при реализации инноваци- онной деятельности с помощью информационного обеспечения иннова- ционных процессов, обеспечивающего конкурентоспособность произво- димых новых продуктов и технологий.