Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Теоретико-методологические аспекты организационно-экономического механизма управления рисками инновационной деятельности предприятия 11
1.1 Сущность и классификация рисков инновационной деятельности предприятия 11
1.2 Анализ существующих методов оценки рисков инновационной деятельности предприятия 32
1.3 Понятие организационно-экономического механизма управления рисками инновационной деятельности предприятия 46
Глава 2. Исследование инструментария управления рисками инновационной деятельности предприятия 59
2.1 Методические подходы к совершенствованию оперативного управления рисками инновационной деятельности предприятия на примере ПАО «Северсталь» 59
2.2 Методы идентификации рисков инновационной деятельности на разных стадиях жизненного цикла инноваций 75
2.3 Выбор критериев оценки эффективности инновационных проектов 80
Глава 3. Разработка организационно-экономического механизма оперативного управления рисками инновационной деятельности предприятия 91
3.1 Адаптация метода сетевого планирования к созданию организационно-экономического механизма управления рисками инновационной деятельности предприятий 91
3.2 Формирование алгоритма управления рисками инновационной деятельности предприятия на основе инструментария нейронных сетей 100
3.3 Апробация инструментария оценки инновационного проекта с учетом факторов риска на примере ПАО «Северсталь» 117
3.4 Расчет эффективности организационно-экономического механизма оперативного управления рисками реализации инновационного проекта 126
Заключение 142
Список литературы 146
Приложение А 159
Приложение Б 160
Приложение В 161
Приложение Г 164
- Анализ существующих методов оценки рисков инновационной деятельности предприятия
- Методы идентификации рисков инновационной деятельности на разных стадиях жизненного цикла инноваций
- Адаптация метода сетевого планирования к созданию организационно-экономического механизма управления рисками инновационной деятельности предприятий
- Апробация инструментария оценки инновационного проекта с учетом факторов риска на примере ПАО «Северсталь»
Введение к работе
Актуальность темы исследования. В последние годы экономика России все
активнее переходит на инновационный путь развития, когда все элементы
системы и прежде всего предприятия, создающие материальное богатство нации,
осознают, что рост эффективности и конкурентоспособности возможен только за
счет своевременного и регулярного обновления производства на инновационной
основе. Инновации не только кратно увеличивают производительность труда, но и
мультиплицируют количество, виды, размеры, динамику и непредсказуемость
рисков инновационной деятельности, которые следует своевременно выявлять,
классифицировать, оценивать, переоценивать на всех стадиях жизненного цикла
инновации (ЖЦИ). Необходимы новые методы, модели и принципы оперативного
управления инновационной деятельностью предприятий, так как для каждого
этапа ЖЦИ характерны специфические риски, изменяющие величину общего
риска, из-за чего необходима коррекция всей системы управления. В условиях
неустойчивого спроса на ресурсы и товары существующий процесс управления
рисками инновационной деятельности осложняется несвоевременным
обновлением методического обеспечения риск-менеджмента, нехваткой
инвестиций, длительными сроками разработки и реализации инновационных проектов, недостаточным уровнем экономической грамотности менеджеров, внедряющих и эксплуатирующих инновацию. Растут затраты на внешнюю и внутреннюю экспертную оценку рисков инновационной деятельности без соответствующего роста качества оценки, что приводит к снижению эффективности и конкурентоспособности предприятий, внедряющих инновации. Основная проблема видится в низкой эффективности организационно-экономического механизма (ОЭМ) управления рисками инновационной деятельности (РИД) предприятия, что требует комплексного исследования проблемы, а также разработки новых методов, методик, моделей и технологий управления РИД на новых принципах с учетом специфики различных стадий ЖЦИ, позволяющих повысить эффективность практических мер.
Степень разработанности проблемы. Теоретические исследования
особенностей инновационной деятельности хозяйствующих субъектов
представлены в трудах многих отечественных и зарубежных ученых-экономистов: Агаркова А.С., Балабанова И.Т., Богдановой Е.Л., Будрина А.Г., Валенты Ф., Гольдштейна Г.И., Григорьева В.П., Завлина П.Н., Ильенковой С.Д., Канторовича Л.В., Кулибановой В.В., Макарченко М.А., Малеевой Т.В., Мура Г., Морозовой М.А., Медынского В.Г., Панягиной А.Е., Попова В.Л., Родионова Д.Г., Савельева А.А., Сергеева В.А., Стори Д., Тидда Д., Титчева А.В., Шамшева С.В., Шматко А.Д., Шумпетера Й.А. и целого ряда других исследователей.
Проблемам управления рисками посвящены работы Аньшина В.М., Бездудной А.Г., Богоявленского С.Б., Валдайцева С.В., Грачевой М.В., Голубева А.А., Дорожкиной Т.В., Козлова А.В., Корольковой Е.М., Кравцова О.А.,
Марковой А.В., Медникова М.Д., Моттаевой А.Б., Найта Ф., Некрасовой Т.П., Прокопьевой А.В., Слабинского С.В., Смита П., Тепмана Л.Н., Уилкинсона А., Фатхутдинова Р.А., Хохлова Н.В., Эдвардса П. и других ученых.
Теоретические, методические и прикладные проблемы управления РИД
предприятий сформулированы в научных трудах Воронцовского А.В.,
Доладова К.Ю., Грачевой М.В., Калининой О.В., Каржаева А.Т., Куликовой Е.Е.,
Ляпиной С.Ю., Попова В.Л, Самоволевой С.А., Поникарова А.С.,
Прокопьевой А.В. и других ученых.
Вопросы эффективности ОЭМ управления РИД раскрываются в трудах Бабкина А.В., Горбачевой В.В., Зотович Н.В., Лотовой Е.В., Марковой Я.В., Пыткина А.Н., Райзберга Б.А., Сдобняковой Е.Е., Сыщиковой Е.Н., Цхурбаевой Ф.Х., Челнокова И.В., Эмануэль И.В. и других ученых.
Однако вопросы совершенствования ОЭМ управления РИД предприятий не только при принятии решения о внедрении инновации, но и на последующих этапах реализации проекта, освещены в научной литературе недостаточно. Выбор темы, целей, задач, объекта и предмета настоящего исследования обусловлен недостаточной степенью изученности и разработанности проблемы формирования ОЭМ управления РИД предприятий с учетом специфики отдельных этапов ЖЦИ, а также научно-практической значимостью проблемы.
Цель исследования состоит в развитии теоретико-методологических аспектов и разработке инструментария повышения эффективности функционирования организационно-экономического механизма управления рисками инновационной деятельности предприятий. Для достижения цели в работе были поставлены и решены следующие задачи:
исследовать сущность и специфику рисков инновационной деятельности и провести классификацию их видов;
уточнить понятийный аппарат функционирования организационно-экономического механизма управления рисками инновационной деятельности предприятий, развивающих инновационно-технологический потенциал;
выявить методические и практические проблемы, возникающие в процессе управления рисками инновационной деятельности на конкретных предприятиях;
на основе анализа существующих методов оценки рисков инновационной деятельности предложить новые методы повышения эффективности организационно-экономического механизма управления рисками;
определить ключевые факторы, оказывающие влияние на уровень рисков и разработать методы оценки и отбора актуальных видов рисков инновационного проекта на разных этапах жизненного цикла инноваций;
разработать организационно-экономический механизм и алгоритм оперативного управления рисками инновационной деятельности предприятий;
- провести апробацию предложенных методов и инструментария управления
рисками инновационной деятельности.
В качестве объекта исследования выступают предприятия, внедряющие инновации.
Предметом исследования являются организационно-экономические
отношения, возникающие в процессе управления рисками инновационной деятельности предприятий.
Область исследования соответствует паспорту научной специальности 08.00.05 – Экономика и управление народным хозяйством (по отраслям и сферам деятельности – управление инновациями), в части следующих пунктов: п. 2.2. «Разработка методологии и методов оценки, анализа, моделирования и прогнозирования инновационной деятельности в экономических системах» и п. 2.27 «Структура, идентификация и управление рисками инновационной деятельности на разных стадиях жизненного цикла инноваций».
Теоретической и методологической основой исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых-экономистов в области управления инновационной деятельностью предприятий: монографии, статьи, материалы научных конференций и семинаров. В работе использованы законодательные и нормативные акты, методические и проектные материалы как федерального, так и регионального уровней. В качестве методологической базы диссертационного исследования применена совокупность методов научной абстракции, анализа и синтеза, экономико-математического моделирования, исторический и логический методы исследования, нейронное моделирование, графический и системный анализ.
Информационную базу исследования составили нормативно-правовые акты РФ, статистические и аналитические материалы Росстата, методические рекомендации и руководства, научные публикации в периодических изданиях, учебные пособия и монографии, ресурсы информационной сети Интернет, данные отчетов о деятельности крупных предприятий, данные, полученные в ходе собственных исследований автора.
Основой для разработки темы диссертационного исследования стало выявление и обобщение целого ряда проблем. Основными из них являются проблемы в практике управления инновациями, которые обусловливаются недостаточным развитием теории инноваций – недостаточно актуальными классификациями видов РИД, а также недостаточной развитостью системы специальных аналитических показателей и подходов к оценке рисков на всех этапах ЖЦИ, что негативно влияет на обоснованность и эффективность управленческих решений.
Повышение эффективности реализации инновационных проектов на различных этапах ЖЦИ требует разработки нового ОЭМ оперативного управления РИД на основе использования прогрессивных экономико-математических методов, таких, как нейронные сети. Исходя из приведенной проблематики, в работе представлен комплекс элементов научной новизны.
Научная новизна исследования заключается в развитии теоретических
положений и категориального аппарата эффективного функционирования
организационно-экономического механизма управления рисками инновационной
деятельности предприятия с учетом специфики рисков, возникающих или
изменяющихся на различных этапах жизненного цикла инновации, с точки зрения
совершенствования технологии управления рисками инновационной
деятельности.
-
Уточнена методология управления инновационной деятельностью предприятия на основе разработки принципов и комплексной классификации рисков инновационной деятельности, позволяющих конкретизировать функции оперативного управления рисками и минимизировать возможные потери на стадиях внедрения и использования инноваций. Выделены ключевые риски, характерные для различных стадий жизненного цикла инноваций, что позволило повысить точность прогнозирования результатов реализации рисков. На каждом этапе жизненного цикла инноваций выявлен обособленный набор и параметры рисков инновационной деятельности предприятий, характерных для технологических инноваций, оказывающих наибольшее влияние на результаты прогноза эффективности внедрения проекта.
-
Разработана модель управления ключевыми рисками, позволяющая прогнозировать влияние эндогенных и экзогенных факторов на величину ущерба на основе вероятностного распределения рисков, расчета величины возможных потерь и определения зависимости величины потерь от времени, что позволяет повысить точность определения размеров рискового ущерба при реализации технологических инноваций. Введено понятие «временного буфера», за счет определения которого происходит регулирование оптимальных временных резервов при реализации проекта.
-
Предложен метод качественного анализа рисков инновационной деятельности предприятий на основе применения алгоритма нейронных сетей, позволяющий прогнозировать основные параметры рисков, выявлять и учитывать скрытые зависимости между рисками при их прогнозировании, а также технология обучения практическому использованию предложенного метода. Обучение нейронной сети предлагается проводить с помощью разработанных «маркеров» – выявленных наиболее существенных факторов, приводящих к финансовым потерям при реализации риска, а также являющихся отличительными особенностями каждого предприятия и проекта. При таком подходе достигается высокая точность прогнозирования, быстрота формирования результатов и их объективность.
4. Разработан алгоритм, позволяющий определить оптимальное количество
работников, перемещаемых с одной проектной работы на другую, в рамках этапа
ЖЦИ. При кадровых перемещениях с использованием данного алгоритма
достигается наиболее эффективное использование доступных временных
ресурсов, при этом уменьшаются как сроки выполнения проекта, так и величина ущерба от реализации рисков.
5. Разработан организационно-экономический механизм управления рисками инновационной деятельности предприятия, который отличается от существующих в теории методикой комплексной оценки инновационных проектов с использованием методов имитационного моделирования рисков инновационной деятельности, сценарного анализа функций оперативного управления и корректировки структуры управления проектом на различных стадиях ЖЦИ.
Теоретическое значение выполненной диссертационной работы заключается в развитии положений теории управления рисками инновационных проектов, согласовании различных научных подходов и преодолении фрагментации научного знания в данной предметной области. Основные положения и выводы диссертационного исследования могут быть использованы при экономической оценке целесообразности внедрения инновационных проектов и их реализации. Материалы диссертационного исследования могут послужить основой для дальнейших научных исследований по выбранной теме.
Практическая значимость диссертации заключается в том, что применение
полученных результатов повышает эффективность принятия управленческих
решений в области управления рисками инновационной деятельности. Результаты
исследования способствуют повышению эффективности риск-менеджмента на
предприятиях, внедряющих инновации, независимо от отраслевой
принадлежности и формы собственности. Даны рекомендации по использованию выявленных временных резервов для снижения стоимости риска и повышения эффективности управления рисками на стадиях внедрения и сопровождения инновации.
Апробация и реализация результатов исследования. Полученные в диссертационном исследовании результаты использованы при анализе и оценке результатов инновационной деятельности компании ПАО «Северсталь». Основные положения диссертационного исследования докладывались на научных и научно-практических конференциях: IV Международная научно-практическая конференция «Инновационное развитие России: Проблемы и перспективы» (г. Пенза, ПГСХА, 2015), « Материалы III Международной научно-практической конференции» (г. Череповец, ЧГУ, 2015), «Инновационная экономика и промышленная политика региона (ЭКОПРОМ-2016)» (г. Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, 2016), «Череповецкие научные чтения – 2016: Материалы Всероссийской научно-практической конференции. В 3 частях» (г. Череповец, ЧГУ, 2016), « Материалы Всероссийской научно-практической конференции» (г. Череповец, ЧГУ, 2017).
Основные положения и результаты диссертационного исследования отражены в 9 опубликованных научных работах, общим объемом 2,7 уч.-изд. л., в
том числе в 4 работах в рецензируемых научных изданиях, рекомендованных ВАК РФ для публикации основных научных результатов диссертации на соискание ученой степени кандидата наук.
Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав,
заключения, списка использованной литературы, включающего 132
Анализ существующих методов оценки рисков инновационной деятельности предприятия
Одним из необходимых условий достижения эффективного функционирования и повышения конкурентоспособности предприятий России является ускорение их инновационно-инвестиционной деятельности, так как экстенсивное инвестирование в заранее устаревшие технику и технологии не дает ожидаемого прироста прибыли. В настоящее время эффективность предприятий реального сектора экономики, в частности металлургии, тесно связана с инвестициями в его инновационное развитие [12].
Инновационная деятельность промышленных предприятий осуществляется в форме разработки и реализации отдельных инновационных проектов. При этом в результате влияния различных факторов внешней и внутренней среды инновационная деятельность всегда связана с повышенным риском [9]. Поэтому разрабатываемый в диссертации алгоритм ОЭМ УРИД основан на создании эффективной системы анализа, оценки и управления рисками, который является неотъемлемой частью успешной реализации инновационного проекта.
Управление рисками инновационной деятельности в самом общем виде следует понимать, как действия, направленные на нахождение компромисса между выгодами от снижения риска и направляемых на снижение риска средствами (затратами). В общем виде анализ рисков инновационных проектов включает качественный анализ, предполагающий составление перечня возможных рисков инновационной деятельности проекта, выбор из них наиболее актуальных на основе рейтинга, описание специфики актуальных рисков проекта, и далее - оценку их стоимости, а также разработку мер по их снижению и количественный анализ рисков инновационной деятельности, включающий непосредственные расчеты возможных изменений эффективности инвестиционного проекта. Полагаем, что управленческие решения в области риск-менеджмента в большей степени основываются на количественном анализе [120], а качественный анализ является подготовительной стадией принятия решения.
Количественный и качественный методы могут, как дополнять друг друга, так и являться самостоятельными алгоритмами оценки рисков. Однако необходимо отметить, что дифференциация методов на «качественный количественный» носит условный характер. В то же время именно в соответствии с таким подходом в диссертации был разработан алгоритм оценки риска инновационной деятельности (рисунок 1.6), в котором мероприятия и результаты оценки подразделялись в целом на два взаимно дополняющих направления: качественный анализ – это этапы 1, 2, 5, 6, и количественный анализ (этапы 3, 4).
Цель качественного анализа видится не только в выявлении видов рисков инновационной деятельности проекта и описании факторов риска, но и предполагает описание метода расчета возможного ущерба (например, на основе его стоимостной оценки). Далее разрабатываются меры по предотвращению и (или) снижению риска (создание резервов, страхование рисков и т.д.). Результаты оценки качественных параметров рисков инновационной деятельности не позволяют определить размеры риска проекта, но они являются основой для дальнейшего исследования рисков инновационной деятельности с помощью количественных методов.
Основная задача количественного анализа, проводимого с использованием математического аппарата теории вероятностей и математической статистики, заключается в численном измерении влияния факторов риска на эффективность проекта. Конечной целью количественного анализа является определение совокупного воздействия неопределенностей на инновационный процесс для анализа и прогнозирования возможности его успешного выполнения [127].
Остановимся более подробно на анализе основных методов оценки рисков инновационной деятельности предприятия-инноватора. Среди основных методов качественного анализа выделяют метод экспертных оценок, метод аналогий и метод анализа уместности затрат. Зачастую в литературе можно встретить выделение метода «Дельфи» в отдельную категорию, однако данный метод является развитием метода экспертных оценок.
Наиболее часто встречающимися количественными методами анализа рисков инновационной деятельности являются имитационное моделирование рисков по методу Монте-Карло, анализ чувствительности (уязвимости) проекта, анализ сценариев развития событий при внедрении проекта и пр. Естественным развитием методов количественной оценки являются методы динамической количественной оценки, набирающие популярность в последние годы. Динамическая оценка предполагает более активную интеграцию в процесс работы предприятия и производится на протяжении всего выполнения проекта [111].
Количественный анализ рисков используется для конкретизации возможных расходов на преодоление рисковой ситуации. Количественные методы анализа риска представляют особый интерес с позиции экономической оценки эффективности инвестиций в инновации, поскольку в целом позволяют оценить следующие показатели, характеризующие финансовые результаты проекта: внутренний коэффициент рентабельности (внутренняя норма прибыли – IRR); срок окупаемости проекта (PP); чистая текущая стоимость (NPV); – индекс прибыльности (PI).
Остановимся на уточнении особенностей применения качественных и количественных методов в конкретных инвестиционных проектах, исходя из данных рисунка 1.7.
Отправной точкой анализа уместности затрат является допущение о том, что риск перерасхода средств (роста издержек или себестоимости) может быть вызван следующими факторами [79]:
- проектная недооценка стоимости приобретения и внедрения инновации в целом или недооценка стоимости её отдельных составляющих;
- форс-мажорное изменение финансовых, временных, договорных и других границ проектирования, которое вызывают непредвиденные обстоятельства;
- несовпадение производительности техники и технологии от производительности, предусмотренной проектом;
- объективное увеличение стоимости инновационного проекта по сравнению с первоначальной стоимостью из-за влияния изменения налогового законодательства или инфляционного процента.
В ходе количественной оценки рисков проводится детализация перечисленных факторов и составляется вариант возможного превышения затрат по отдельным статьям для оптимистического, реалистического и пессимистического вариантов проекта [25]. Метод анализа уместности затрат направлен на идентификацию возможных рисковых зон и минимизацию капитала, подверженного риску в выделенных зонах. Использование метода позволяет перенаправить инвестиции в зоны с меньшим риском, но не даёт конкретных вероятностей и степеней воздействия рисков. Данный метод является наименее затратным, чем все остальные, однако применимость его к анализу рисков инновационной деятельности нецелесообразна, так как даёт лишь «поверхностную» информацию.
Совместно с анализом уместности затрат особую эффективность приобретает метод идентификации рисков путем анализа реализовавшихся рисков в управленческой и финансовой отчетности. Например, рост дебиторской задолженности, рост сроков поставок и т.д. может говорить об увеличении стоимости проекта из-за задержки поставок и недобросовестности поставщиков.
Метод аналогий заключается в оценке вероятности возникновения потерь на основе анализа данных, полученных при реализации аналогичных проектов. Для анализа рисков инновационной деятельности данный метод практически не применим, так как один и тот же инновационный проект практически никогда не реализуется дважды на одном предприятии.
Наиболее эффективными и распространенным методом при работе с рисками инновационной деятельности является метод групповых экспертных оценок. Этот метод основан на анкетировании экспертов, которые выбираются из числа работников предприятия или сторонних специалистов, имеющих опыт работы в сфере разработки и внедрения инновационных проектов. Экспертная оценка начинается с составления общего перечня видов риска, возникающих на стадиях проектного менеджмента. Каждому из экспертов предоставляется опросные листы с исходным перечнем рисков. Им предлагается оценить вероятность наступления рисков по специально разработанной шкале. Наиболее распространенными инструментами при экспертных оценках риска являются балльные оценки, анкетный опрос, интервью и другие. Достоинствами этих методов являются простота организации анализа; использование статистических методов обработки и возможность охвата больших групп факторов. Недостатками являются неполнота ответов, субъективный фактор опрашиваемых и возможность неправильного понимания вопросов.
Методы идентификации рисков инновационной деятельности на разных стадиях жизненного цикла инноваций
Инновационные проекты производственного предприятия, как правило, носят долгосрочный характер и поэтому могут быть отнесены к классу инвестиционных проектов [22]. Сложность управления рисками инновационной деятельности в промышленности заключается в том, что инновационный проект состоит, как правило, из нескольких последовательных этапов, именуемых стадиями жизненного цикла инновации. Управление рисками должно исходить из предположения о том, что на различных стадиях на инновационный проект воздействуют риски различной природы, которые могут как принадлежать только одной, так и входить в несколько стадий инновационного проекта [129].
При этом факторы, влияющие на масштаб рисков, также изменяются. Дифференциация производственных рисков в контексте стадий жизненного цикла позволяет руководству хозяйствующего субъекта выполнять не только анализ уже прошедшей деятельности по итоговым результатам, но и видеть перспективы её развития. Таким образом, выполнение идентификации и анализа рисков на начальной стадии инновационного проекта обусловливает необходимость повторного выполнения идентификации рисков на последующих этапах. Благодаря такому подходу деятельность по управлению рисками является непрерывной и осуществляется на постоянной основе. Одновременно с работой над рисками текущей стадии происходит планирование и корректировка параметров инновационного проекта (выбор поставщиков, выбор рынков сбыта, изменение подрядных организаций и т.д.). При этом достигается минимизация рисков последующих стадий. Идентификация рисков не будет эффективной, если она не будет проводиться регулярно на всех стадиях жизненного цикла инновационного проекта.
При этом идентификация рисков должна привлекать как можно больше участников: инноваторов, менеджеров проекта, заказчиков, пользователей, независимых специалистов. Анализ литературы позволил выявить следующие подходы к классификации этапов жизненного цикла: Д.К. Шевченко и А.Г. Ким выделяют следующие этапы [96]:
1) фундаментальные научные исследования и нахождение нового технического и маркетингового решений;
2) проведение научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ;
3) освоение опытного образца товара;
4) налаживание серийного производства продукции;
5) маркетинговая подготовка и организация сбыта данного товара;
6) выведение нового товара на рынок и его дальнейшая коммерциализация;
7) укрепление позиций на новых рынках за счет непрерывного совершенствования технологии и роста конкурентоспособности продукта.
Ф. Бэгьюли [10] видит жизненный цикл инновационного проекта, состоящим из четырех этапов:
1) этап технико-экономического обоснования;
2) этап планирования и разработки;
3) производственный этап;
4) заключительный этап.
Жизненные циклы всегда представляют собой последовательности из различных этапов. Их конкретизация необходима для обеспечения полноты описания воздействующих рисков при реализации соответствующих инновационных проектов. И.А. Шумпетер определяет следующую структуру жизненного цикла инноваций [98]:
1. Создание нового продукта.
2. Выход на рынок с данным продуктом.
3. Развитие рынка.
4. Стабилизация рынка.
5.Уменьшение рынка.
6. Падение рынка.
Стандарт ISO 9004-1 определяет жизненный цикл продукта как совокупность процессов, выполняемых от момента выявления потребностей общества в определенной продукции до удовлетворения этих потребностей и утилизации продукта.
Все указанные этапы, так или иначе, содержатся в составе жизненных циклов инноваций всех видов. Дифференциация этапов может выполняться по временному признаку, последовательность этапов может быть изменена либо декомпозирована с необходимой точностью. В работах Ф. Котлера и Г. Армстронга исследованы и приведены следующие стадии жизненного цикла продукции нового вида [113]:
1) формирование идей;
2) отбор наиболее перспективных идей;
3) поиск путей реализации идеи;
4) формирование маркетинговой политики;
5) анализ экономической эффективности;
6) выпуск продукции;
7) стадия роста рынка;
8) коммерциализация. Среди выделенных стадий характерна некоторая семантическая смежность.
Например, этапы 1-3 могут быть объединены в один, так как общая их цель – получение конечной реализуемой идеи. Так, для проектов, в результате которых планируется начать производство продукта нового вида без модернизации существующего оборудования, жизненный цикл может выглядеть следующим образом:
1) научно – исследовательские и опытно-конструкторские работы;
2) технико-экономическое обоснование проекта (ТЭО);
3) стадия реализации и внедрения технологической схемы, организационная подготовка производства;
4) выведение продукта на рынок;
5) рост рынка;
6) замедление роста;
7) спад рынка.
Стадии 4-7 в литературе носят название «коммерциализации». Коммерциализация инноваций – это привлечение инвесторов для финансирования деятельности, направленной на реализацию этого новшества из расчета участия в будущей прибыли в случае успеха [43].
В тоже время процесс выведения инновационного проекта на рынок является ключевым этапом инновационной деятельности, после чего происходит возмещение затрат разработчика инновационного продукта и получение им прибыли от реализации проекта.
Классическое представление ЖЦИ выглядит следующим образом (рисунок 2.3).
Любой инновационный проект характеризуется различными рисками, возникающими на разных этапах жизненного цикла. В таблице 2.6 приведены ключевые риски, возникающие на каждом отдельно взятом этапе жизненного цикла инновации.
Адаптация метода сетевого планирования к созданию организационно-экономического механизма управления рисками инновационной деятельности предприятий
Инновационный путь развития предприятия всегда сопряжен с высоким риском. Именно по этой причине важно не только знать о его наличии, но и уметь управлять им. Марк Джонсон в своих работах отмечает, что риск-менеджмент не только повышает вероятность успешной реализации инновационного проекта, но и способствует повышению общей динамичности инновационного процесса организации. В этом случае достигается увеличение количества реализуемых инновационных проектов, сокращение сроков выполнения идентичных операций, уменьшение общего риска выполнения инновационных проектов [110].
Как показал анализ теории и практики управления рисками инновационной деятельности предприятий, существующий ОЭМ управления имеет недостатки, что ограничивает его применение для всего спектра инновационных проектов, на всех стадиях их жизненного цикла. Диссертационное исследование подтвердило, что управление рисками должно быть направлено, главным образом, на классификацию рисков, их идентификацию, анализ, оценку и разработку путей защиты от рисков в процессе использования инновации.
По нашему мнению, одной из причин увеличении разнообразия и неоднородности проектных рисков инновационной деятельности предприятий является временной фактор. Именно за счет изменения продолжительности работ при эксплуатации инновации появляется возможность не только снизить ущерб от проявления риска, но и уменьшить затраты по проекту в целом. Анализ практики риск-менеджмента показывает, что существующие методики планирования проектных работ позволяют достаточно эффективно обосновать привлекательность инновационного проекта для заинтересованных предприятий. Но это стратегический горизонт планирования инновационной деятельности.
Однако проводить мониторинг отдачи от инвестиций и ее зависимости от видов и размеров рисков, возникающих на каждой последующей стадии ЖЦИ, используя имеющиеся методические разработки, носящие стратегический характер, сложно и не всегда возможно и эффективно.
В работе была поставлена задача разработки методического обеспечения оперативного УРИД. Для этого за базу брались методики оценки не только конечной отдачи от вложенных инвестиций, но и оценки эффективности инновационных проектов в режиме «текущего» времени. Одной из таких методик является сетевое планирование, представленное в конце 50-х годов в США. Сетевое планирование является одним из наиболее удобных в практическом применении методом контроля за сроками исполнения проектных работ [102]. Использование сетевого планирования позволяет установить оптимальные сроки выполнения работ без снижения их качества [117].
Объектами сетевых моделей являются любые совокупности работ, при выполнении которых обеспечивается достижение намеченных целей. Сетевая модель может быть сформирована в том случае, если, во-первых, объект моделирования может быть представлен в виде совокупности отдельных взаимосвязанных работ; во-вторых, задана очередность этих работ; в-третьих, выявлены одна или несколько целей, на достижение которых направлены рассматриваемые комплексы работ.
Несмотря на принципиальную простоту, сетевая модель обладает наглядностью представления информации, охватывает все этапы выполнения работ и позволяет провести укрупненный анализ проекта в целом. Инструменты и методы сетевого моделирования могут быть использованы для планирования инвестиций в инновационные проекты с учетом возникающих рисков. При работе с инновационными проектами необходимо исходить из предположения о том, что риски, характерные для каждого этапа ЖЦИ, всегда определенным образом распределены во времени. Подобная изменчивость позволяет управлять рисками инновационной деятельности, выявляя свободные резервы времени, с помощью которых происходит сокращение сроков выполнения работ и снижение рисков. В свою очередь, длительность этапа оказывает влияние на степень изменения риска. Классифицировать риски по виду изменения их ущерба во времени можно следующим образом [7]:
1) риск, не подверженный влиянию времени;
2) увеличивающийся во времени риск;
3) уменьшающийся во времени риск;
4) периодический риск (например, сезонные колебания). Работу с периодическими рисками можно упростить, выделив основной тренд выявленных колебаний. При этом достигается переориентация риска в одну из трёх выше обозначенных категорий.
Таким образом, количественная оценка риска как размера ущерба от проявления нежелательного события должна быть дополнена влиянием фактора времени. В свою очередь, методы сетевого планирования могут быть дополнены необходимым инструментарием для возможности учета не только времени проекта, но и рисков, возникающих в процессе его реализации. Для обозначения события используется окружность, разделяемая на четыре части (рисунок 3.1).
В верхней части события последовательно (слева направо, сверху вниз) указываются номера событий (i), в левой – наиболее ранние сроки выполнения (tpi), в правой – наиболее поздние сроки выполнения (tпi), в нижней – резерв времени для выполнения необходимых работ [29].
В качестве обозначения работ используются пронумерованные стрелки, обозначаемые Ai. Специфика использования сетевого планирования предполагает наличие так называемых «фиктивных» работ, обозначаемых пунктирной стрелкой. Длительность таких работ = 0. Необходимость их применения объясняется особенностью сетевых моделей – их непрерывностью [34].
Расчет сетевого графика предполагает определение следующих его параметров: продолжительности критического пути и работ, лежащих на нем, наиболее ранние из возможных и наиболее поздние из допустимых сроков начала и окончания работ, резервов времени для работ. При этом продолжительность работ, лежащих на критическом пути, определяет общую продолжительность выполнения комплекса работ в целом.
Любое отклонение от расчетных параметров на работах критического пути скажется на конечном сроке выполнения всех работ. Критический путь является основой оптимизации плана, он указывает наиболее напряженный и ответственный участок работ. Работы на критическом пути не имеют запаса времени [115].
Оптимизация сетевого плана производится, главным образом, за счет использования резервов времени, которые показывают на сколько может быть увеличена продолжительность работы без ущерба для наступления завершающего события. Все временные резервы в контексте сетевого планирования подразделяются на общие и частные резервы.
Общие (полные) резервы времени - это количество рабочего времени, на которое может быть увеличена продолжительность данной работы при условии, что продолжительность наибольшего из путей, проходящих через эту работу, не превышало длины критического пути.
Частные резервы времени – это количество рабочего времени, на которое может быть увеличена продолжительность данной работы или перенесено её начало так, чтобы при этом не изменилось раннее начало последующих работ. Главным достоинством сетевых моделей является возможность оптимизации параметров проекта путем корректировки сроков производимых работ. Важнейшей комплексной проблемой оптимизации сетевых графиков является минимизация стоимости, которая характеризует наименьшие суммарные издержки на осуществление всего комплекса запланированных работ.
Оптимизация сетевого графика осуществляется, прежде всего, за счет свободных резервов времени. Если технология ведения работ и сам характер работ позволяют, изменяя число рабочих, получать разную продолжительность этих работ, то часть рабочих снимается с работ, имеющих резервы времени, и ставится на работы, лежащие на критическом пути. При этом продолжительность отдельных работ увеличивается, но общая продолжительность процесса уменьшается за счет сокращения продолжительности работ, лежащих на критическом пути.
Необходимо учитывать, что величина условно-постоянных затрат на выполнение той или иной работы не меняется (например, заработная плата руководящего персонала, арендная плата оборудования и т.п.), однако условно-переменные затраты возрастают с уменьшением времени выполнения оптимизируемой работы (например, возрастают затраты на подготовку рабочего места, за выполнение сверхурочных работ, интенсивность и т.п.). Таким образом, при уменьшении продолжительности критических работ стоимость ускорения их выполнения пропорционально увеличивается.
Апробация инструментария оценки инновационного проекта с учетом факторов риска на примере ПАО «Северсталь»
В качестве объекта апробации инструментария разработанной методики оценки рисков инновационной деятельности в виде алгоритма, выбран проект «Модернизация электромагнитных акустических преобразователей» для ПАО «Северсталь», являющийся индивидуальным проектным решением в сфере контроля качества продукции прокатных станов металлургического комбината в Череповце.
Проект нацелен на увеличение срока службы датчиков, путем разработки комплекса конструкторских решений, позволяющих провести улучшение характеристик без изменения производственного процесса.
Для оценки возможных вероятностей рисков были привлечены эксперты в соответствующих областях.
Оценка проводилась при помощи метода «Дельфи». Одной из главных особенностей метода является независимость экспертов друг от друга, что позволяет предотвратить такие негативные моменты, как давление авторитетов, внутренние споры, стремление примкнуть к большинству. Применение метода «Дельфи» практически полностью исключает социопсихологическую составляющую, в результате чего выводы будут сформированы в первую очередь на рациональных данных, а не на эмоциях участников.
В рамках первого этапа апробации разработанного инструментария УРИД по проекту «Модернизация электромагнитных акустических преобразователей» были получены следующие результаты оценки вероятностей появления рисков рассматриваемого инновационного проекта (таблица 3.6).
Оценки вероятностей были оценены экспертами по пятибалльной шкале. Интерпретировать такую шкалу вероятностей нужно следующим образом:
1. вероятность появления лежит в диапазоне [0..0.1];
2. вероятность появления лежит в диапазоне (0.1..0.2];
3. вероятность появления лежит в диапазоне (0.2..0.3];
4. вероятность появления лежит в диапазоне (0.3..0.4];
5. вероятность появления лежит в диапазоне (0.4..0.5].
Для обучения нейронной сети сформируем несколько сценариев, предложив экспертам дать оценку величины убытков при реализации отдельно взятого риска. Число входных нейронов сети равняется 40. Число выходных нейронов равно единице (1). Оптимальное количество элементов в обучающей выборки по формуле из п. 3.1 составляет (40+1) 10 = 410. Следовательно, для формирования обучающей выборки экспертам необходимо предоставить результаты прогноза рискового мультипликатора и ущерба, возникающего в результате реализации рисков по каждому этапу жизненного цикла инновационного проекта каждого вида.
Для проектов, предполагающих производство или модернизацию продукции, количество оцениваемых рисков равняется 10. Для проектов, затрагивающих оборудование, количество рисков равняется 16 (таблица 2.6). Общее количество рисков для оценки по одному сценарию составляет 10+10+16+16 = 52.
Таким образом, достаточно оценить риски по 9 сценариям (небольшая избыточность обучающей выборки улучшит точность конечных результатов работы сети). Для группы из трёх экспертов каждому необходимо будет описать по 3 сценария (таблица 3.7). Полученные оценки экспертов будут занесены в матрицу входных векторов для моделирования сети в среде Matlab. Топология сети выглядит следующим образом (рисунок 3.8).
Для обучения использован массив данных, полученный путём нормирования и центрирования ответов экспертов. Обученная нейронная сеть способна оценивать результат воздействия рисков при подаче входных параметров.
Сформируем таблицу входных параметров нейронной сети для рассматриваемого инновационного проекта (таблица 3.8).
В качестве архитектур нейронных сетей выбраны наиболее зарекомендовавшие себя разновидности – MLP (Multi-Layer Perceptron) и RBF (Radial Basis Function). Указанные архитектуры различаются в основном скоростью обучения и размерами необходимой обучающей выборки.
Особо важным при обучении является правильный выбор конфигурации сети, алгоритма обучения, функции активации как скрытого, так и выходного слоя. Результаты обучения сети отображены в таблице 3.9.
Эффективность работы сети определяется значением в колонке «Производительность» с диапазоном значений [0; 1]. В результате обучения наибольшую эффективность показывает сеть MLP, с алгоритмом обучения Бройдена — Флетчера — Гольдфарба — Шанно (BFGS). Обученная нейронная сеть позволила сделать прогноз силы воздействия риска (CН) и рискового мультипликатора (k) (показатели разделены символом «/») (таблица 3.10).
Сила воздействия определяется тремя категориями, определенными в п. 3.1 (1 - допустимый, 2 - критический, 3 - катастрофический). В качестве показателя зависимости от времени используются значения рискового мультипликатора.
Для оценки основных показателей на основании исходных данных о вероятностях и степени воздействия рисков воспользуемся средствами MS Excel. Проведем имитацию возникновения рисков на каждом этапе жизненного цикла с учетом их вероятностей, используя нормальное распределение. Матрицы сценариев для соответствующего этапа будут выглядеть следующим образом:
- серый цвет – риск вероятностью P реализовался;
- белый цвет – риск не реализовался, при этом его вероятность рассчитывается как 1 - P).
Оценка вероятности реализации сценариев на этапе НИОКР приведена в таблице 3.11.