Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Теоретико-методологические основы оценивания научно-технических разработок вузов 17
1.1. Исторический аспект использования знаниевого подхода к формированию научно-технических разработок 17
1.2. Характеристика проблем оценивания потенциала научно-технических разработок в течение их жизненного цикла 34
1.3. Анализ реализованных в инструментальных средствах методов оценки коммерческого потенциала научно-технических разработок вузов 53
Глава 2. Экономико-математический инструментарий процедур оценивания коммерческого потенциала научно-технических разработок вузов 78
2.1. Оценка возможности коммерциализации вузовских разработок на ранней стадии их жизненного цикла 78
2.2. Инструментальная среда многоэтапной процедуры оценивания коммерческого потенциала научно-технических разработок 98
2.3. Методика интегральной оценки коммерческого потенциала научно-технических разработок вузов 113
Глава 3. Практическая реализация методики оценки коммерческого потенциала научно-технических разработок вузов и ее инструментальная поддержка 134
3.1. Применение методики интегральной оценки коммерческого потенциала вузовских разработок на примере проектов одной предметной области 134
3.2. Оценка коммерческого потенциала научно-технических разработок вузов с использованием авторского программно-алгоритмического комплекса «Потен 153
3.3. Анализ результатов проведенной экспериментальной комплексной оценки вузовских разработок и их апробация 173
Заключение 183
Список сокращений и условных обозначений 189
Список литературы .
- Характеристика проблем оценивания потенциала научно-технических разработок в течение их жизненного цикла
- Анализ реализованных в инструментальных средствах методов оценки коммерческого потенциала научно-технических разработок вузов
- Инструментальная среда многоэтапной процедуры оценивания коммерческого потенциала научно-технических разработок
- Оценка коммерческого потенциала научно-технических разработок вузов с использованием авторского программно-алгоритмического комплекса «Потен
Введение к работе
Актуальность темы исследования определяется возрастающим в
настоящее время значением вопросов эффективной организации полного цикла
создания вузовских разработок от зарождения идеи до реализации созданной на
их основе наукоемкой продукции на базе университетов. Утвержденная
Правительством РФ Концепция долгосрочного социально-экономического
развития Российской Федерации на период до 2020 г. ориентирует на
необходимость перехода к основанной на знаниях экономике. В России модель
инновационного развития, которая базируется на исследованиях сложного
взаимодействия трех компонентов: университеты–бизнес–власть,
позиционируется как модель Тройной спирали. Ее ключевым элементом являются именно вузы, которые выступают не только как центры науки и высшего образования, но и как наиболее важные субъекты инновационной деятельности, преследующие, помимо прочего, цель коммерциализации результатов научно-технической деятельности в виде вывода созданной в них конкурентоспособной продукции на высокотехнологичные рынки.
Однако реальный выход российских университетов на рынки
высокотехнологичной наукоёмкой продукции весьма затруднен вследствие
целого ряда объективных и субъективных обстоятельств, в том числе ввиду
сложности процедур оценивания коммерческого потенциала продуктов
интеллектуальной деятельности вузов, а также в силу существующих пробелов в
действующем законодательстве России относительно подобного рода
нововведений.
Безусловно, невозможно коммерциализовать абсолютно все научно-
технические разработки. Для вузовских разработок характерны специфические
научно-технические риски, риски правового обеспечения разработки и риски
коммерческого предложения, обусловленные высокой степенью
неопределенности получения выгоды от внедрения, а также технической и
рыночной новизной полученных результатов, которую невозможно достоверно
оценить по применяемым в настоящее время методикам и критериям оценки
инновационных и инвестиционных проектов. В связи с этим возрастает
ответственность принятия управленческого решения по оценке коммерческого
потенциала научно-технических разработок и их отбору. Несомненно,
целесообразной представляется автоматизация процедур оценивания
коммерческого потенциала с помощью инструментальных средств,
способствующих увеличению скорости принятия решения и повышению степени его объективности.
Сегодня существует достаточно большой арсенал прикладных программ и систем, автоматизирующих отдельные области и позволяющих управлять полученными разработками в течение жизненного цикла или оценивать их потенциал коммерциализации, однако современные программы и системы не поддерживают полноценную интеграцию друг с другом. Это приводит к необходимости дублировать данные в каждой из них в требуемых разрезах и с нужной детальностью, что занимает много времени и существенно повышает риск возникновения ошибок, что, как следствие, снижает выгоды от
использования такого программного обеспечения. В процедурах экспресс-
оценивания научно-технических разработок в России используется приложение
MS Excel, однако реализованные в нем методики оценки не позволяют в этом
случае получить достоверную информацию о коммерческом потенциале
вузовских разработок. В случае принятия сформированной разработки к
реализации оценивание производится в других специализированных
программных продуктах (в частности, MS Project или Primavera), но эти продукты способны оценивать инновационные и инвестиционные проекты, для оценки коммерческого потенциала научно-технических разработок они не подходят.
Несистемный выбор технологий оценивания коммерческого потенциала
научно-технических разработок вузов, методик их применения и
инструментальных средств реализации может приводить к различным, обладающим вероятностной природой, результатам, что подвергает сомнению объективность получаемых оценок. Получение надежной информации по результатам экспертиз для повышения обоснованности управленческих решений возможно на основе применения адекватного решаемой задаче экономико-математического аппарата и встраивания его в программные средства с целью автоматизации процедуры принятия управленческого решения. Все изложенное выше свидетельствует об актуальности заявленной тематики работы.
Степень разработанности проблемы. Несмотря на значительное число
научных исследований по этой тематике, многие из них посвящены лишь
описанию теоретических аспектов оценивания эффективности инновационных и
инвестиционных проектов. Существенный вклад в развитие инструментария
оценивания потенциала научно-технических разработок внесли такие ученые,
как Т. Аверина, Н. Левкина, Д. Львов, Н. Шишкина, Ф. Янсен и другие.
Внимание этих ученых главным образом сконцентрировано на решении
проблем, связанных с оценкой эффективности инновационных и
инвестиционных проектов. Также их работы посвящены совершенствованию системы стоимостных показателей, используемых при прогнозировании результатов и затрат. В то же время использование методов оценки эффективности инновационных и инвестиционных проектов, основанных на системах стоимостных показателей в силу очевидных причин невозможно на ранней стадии жизненного цикла в условиях неполноты информации и неопределенности последствий внедрения научно-технических разработок. Кроме того, статические и динамические количественные характеристики вузовских разработок не отражают и не могут отразить в стоимостных категориях все проявления эффектов, а также риска их реализации на рынке.
В разработку экономико-математических методов оценки научно-технических разработок, а также инструментальных средств их поддержки, особый вклад внесли: А. Андрейчиков, О. Андрейчикова, Г.Ф. Веревкин, В. Геловани, С. Жданкин, В. Калугин, Г. Лисьев, В. Ломазов, Ж.-Л. Лорьер, В. Максимова, А. Маслобоев, В. Минаков, Д. Мур, А. Петров, В. Попов, Е. Сидоренко, П. Терелянский, В. Тинякова, А. Тихомирова, И. Трегуб, У. Шарп и др. В решение задач обработки полученной информации и логического описания знаний, их формализации в системах искусственного интеллекта
большой вклад внесли В. Бондарев, Т. Гаврилова, М. Грищенко, E. Емельянова, О. Калиниченко, В. Крисилов, М. Минский, X. Уэно. В частности, при создании мозгоподобных ЭВМ на базе реляционных сетей, большой вклад был внесен такими учеными, как Ю. Шабанов-Кушнаренко, М. Бондаренко, Н. Голян, ими доказано, что для описания различной формализуемой информации, а также моделирования деятельности человека эффективно применение аппарата алгебры конечных предикатов и предикатных операций. Но в настоящее время такой подход не в полной мере реализован при проведении процедур оценивания коммерческого потенциала научно-технических разработок.
Оценке эффективности научно-технических разработок посвящены труды
зарубежных и отечественных ученых таких, как В. Аньшина, А. Дагаева,
К. Кристенсена, Е. Роговой и др. Работы этих ученых позволяют взглянуть на
исследуемую проблему с учетом национальной специфики и современных
тенденций в экономике, однако, по сути, оценивание разработок, по мнению
ученых, сводится к оценке инвестиционных проектов. Проблемы трансфера,
коммерциализации научно-технических разработок и продвижения их
разработок на рынок были исследованы зарубежными учеными Р. Аднером,
Ф. Котлером, Ф. Махлупом, а также внесли вклад отечественные ученые
P. Богацкий, М. Владыка, Ю. Дулепин, Н. Казакова, А. Карпов, О. Ломовцева,
В. Московкин, В. Самохин, С. Фалько, Х. Фасхиев. Процедуры получения
оценки проблем на основе экспертного мнения с целью последующего принятия
управленческого решения исследованы такими учеными, как Г. Азгальдов,
Г. Бабенко, С. Белов, В. Давнис, А. Крянев, М. Летникова, А. Максимова,
Ю. Мороз, А. Орлов, В. Постников, Э. Райхман, Т. Саати, В. Тинякова. В то же
время, несмотря на то, что вопрос о капитализации разработок стал более
активно обсуждаться, разработанность теории и методологии коммерциализации
научно-технических разработок вузов нельзя признать достаточной,
разработанные подходы к проведению экспертиз проектов коммерциализации, как показывает практика, не всегда эффективны.
Несмотря на наличие исследований всех перечисленных выше и других
авторов, к настоящему времени не разработан единый комплексный подход,
позволяющий оценить коммерческий потенциал вузовских разработок на ранней
стадии жизненного цикла, отсутствует четкая система критериев, позволяющая
получить полную и достоверную информацию о разработках для принятия
обоснованного управленческого решения в отношении альтернатив.
Актуальность и недостаточная разработанность данной проблематики создают
широкое поле для научного поиска, определяют его теоретическую,
методическую и практическую значимость в условиях развития отечественной
экономики, обусловливают постановку цели и задач настоящего
диссертационного исследования.
Цель исследования состоит в развитии инструментальных средств оценивания коммерческого потенциала научно-технических разработок вузов путем разработки специального комплекса из алгоритмов, методов и процедур, обеспечивающих автоматизацию процедуры оценивания такого потенциала, и создания на этой основе авторского инструментального средства поддержки принятия управленческих решений.
Реализация поставленной цели потребовала решения следующих задач:
- определить ключевые проблемы оценивания коммерческого потенциала
научно-технических разработок вузов и указать магистральные направления их
решения;
- предложить совокупность критериев оценки научно-технических
разработок на ранней стадии жизненного цикла для обеспечения процедуры
оценивания коммерческого потенциала разработок;
- разработать алгоритм оценки возможности коммерциализации научно-
технических разработок вузов для отбора из них наиболее коммерчески
привлекательных;
- предложить комплексный инструментарий многоэтапной процедуры
оценивания коммерческого потенциала вузовских разработок для отсеивания
коммерчески непривлекательных идей;
- разработать методику получения интегральной оценки коммерческого
потенциала научно-технических разработок вузов на основе аналитической
обработки явных и неявных знаний о научном результате;
- встроить предложенный экономико-математический аппарат в авторское
инструментальное средство, автоматизирующее процедуру оценивания
потенциала научно-технических разработок вузов, для повышения
обоснованности принятия управленческих решений.
Объект исследования – коммерческий потенциал научно-технических разработок вузов.
Предмет исследования – инструментальные средства и обеспечивающий их развитие экономико-математический аппарат оценивания коммерческого потенциала научно-технических разработок вузов.
Соответствие диссертации паспорту научной специальности. Область исследования соответствует требованиям Паспорта специальности ВАК РФ 08.00.13 – Математические и инструментальные методы экономики: п. 1.4. Разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов формирования спроса и потребления, способов количественной оценки предпринимательских рисков и обоснования инвестиционных решений; п. 2.3. Разработка систем поддержки принятия решений для рационализации организационных структур и оптимизации управления экономикой на всех уровнях.
Теоретической и методологической основой исследования послужили
современные достижения отечественных и зарубежных ученых в области
математического и программного обеспечения процедур экспертного
оценивания инноваций и инвестиционных проектов, экономики знаний, статистического анализа. Методология исследования основана на использовании методов системного анализа, парных сравнений, принципах иерархического представления проблемы и алгебры конечных предикатов, экспертных оценок и пр. Обоснование теоретических положений исследования осуществлялись на основе собранных и обобщенных автором в ходе проведения собственных исследований аргументированных выводов с использованием общенаучного, общеэкономического, экономико-статистического и эмпирического методов.
Информационно-эмпирическую базу составили данные специальной
научной и периодической литературы, монографий, статей научных и
периодических публикаций отечественных и зарубежных авторов, данные
Федеральной службы государственной статистики и статистические данные
отдела частно-государственного партнерства в инновационной сфере
НИУ «Высшая школа экономики», а также базы данных Центра исследований и статистики науки Минобрнауки Российской Федерации, Сети трансфера технологий высшей школы, данные Фонда содействия развитию инновационной деятельности высшей школы, информационные ресурсы Интернет, материалы научно-практических конференций, информация организаций и учреждений, а также результаты экспериментальных расчетов с использованием табличного процессора MS Excel и авторского программно-алгоритмического комплекса поддержки принятия решений «Потенциал».
Основные положения диссертации, выносимые на защиту:
1. Автором предложена совокупность количественных и качественных
критериев для оценки альтернативных научно-технических разработок вуза на
ранней стадии жизненного цикла, позволяющая извлечь более полный набор
явных и неявных знаний о научном результате, и снизить как уровень
технической неопределенности, так и уровень рыночной неопределенности
получения экономической выгоды и других эффектов от внедрения оцениваемых
вузовских научно-технических разработок. Установлено, что получение
результатов на основе анализа формализованных явных и неявных знаний об
этих разработках позволит объективно оценить готовность предлагаемых идей к
внедрению и реализации, а также выявить те области, доработка которых
позволила бы повысить общую оценку научно-технической разработки.
2. Разработан авторский алгоритм оценки возможности коммерциализации
научно-технических разработок вуза на ранней стадии жизненного цикла.
Алгоритм предусматривает реализацию процедуры проверки соблюдения
принципа необходимости и достаточности знаний о научном результате для его
успешной трансформации в инновацию, что позволит в процессе экспертизы
получать необходимую информацию для принятия обоснованного
управленческого решения относительно альтернативных научно-технических
разработок. Представление процесса коммерциализации вузовских разработок в
виде алгоритма позволяет четко выделять промежуточные этапы и полученные в
процессе их выполнения результаты, что обеспечивает постепенное
наращивание информации о разработке, его потенциале и возможности
дальнейшего продолжения.
3. Предложен комплексный инструментарий оценивания коммерческого
потенциала вузовских разработок. Его отличительной особенностью является то,
что он обеспечивает проведение процедуры оценки по критериям,
характеризующим уровень технологической зрелости и коммерческого
потенциала разработок, что позволяет отсеять технологически незрелые и (или)
коммерчески непривлекательные идеи. Для распознавания на конкретной стадии
ЖЦ тех разработок, которые обладают необходимыми и достаточными
конструкторско-технологическими признаками для перехода на следующий этап
ЖЦ, а, следовательно, и экспертизы – предлагается ввести «эталон оценки», соответствие которому будет являться обязательным условием.
4. Автором разработана методика получения интегральной оценки
коммерческого потенциала вузовских научно-технических разработок на основе
предикативной модели представления данных, метода парных сравнений и
принципах иерархического представления проблемы. Определено содержание
производимых расчетов, их математическое описание и инструменты их
реализации. Методика позволяет оперировать качественными и
количественными критериями оценки как явных, так и неявных знаний о
научном результате в рамках одной модели, а также снижает техническую и
рыночную неопределённости получения экономической выгоды от внедрения,
что способствует формированию объективного заключения не только об уровне
технологической зрелости разработки, но и о степени его привлекательности для
потенциальных инвесторов на конкретном этапе, а также рекомендаций по
корректировке с целью повышения потенциала коммерциализации вузовских
разработок.
5. Разработан программно-алгоритмический комплекс поддержки
принятия управленческих решений «Потенциал», предполагающий
автоматизацию процедуры оценивания коммерческого потенциала научно-
технических разработок вузов с использованием предложенного экономико-
математического инструментария, с последующей обработкой полученной
информации и формированием объективных отчетов экспертизы. Использование
разработанного инструментального средства позволяет получать описание
технологической зрелости и коммерческой значимости научно-технических
разработок, что повышает степень надежности результатов экспертного
оценивания альтернатив и способствует принятию верного управленческого
решения.
Обоснованность и достоверность выносимых на защиту результатов
подтверждается логикой выбора используемых теоретических методов,
согласованием полученных соискателем результатов и сделанных выводов с
современными научными представлениями и не противоречивостью с
общепринятыми результатами других авторов и законодательством;
результатами проведенных эмпирических экспериментов; актами о внедрении результатов исследования в практику работы учреждений; свидетельством о государственной регистрации программы для ЭВМ.
Научная новизна исследования:
- предложена совокупность критериев оценки научно-технических
разработок вуза на ранней стадии жизненного цикла, обеспечивающая в отличие
от используемых в настоящее время в России возможность извлечения более
полного набора явных и неявных знаний о научном результате и позволяющая
на этой основе снизить как уровень технической неопределенности, так и
уровень рыночной неопределенности получения экономической выгоды и
других эффектов от внедрения оцениваемых вузовских разработок;
- разработан алгоритм оценки возможности коммерциализации научно-
технических разработок вуза на ранней стадии жизненного цикла,
предусматривающий в отличие от существующих реализацию процедуры
проверки соблюдения принципа необходимости и достаточности знаний о
научном результате для трансформации разработки в инновацию, что
способствует повышению степени обоснованности принимаемых
управленческих решений относительно альтернативных разработок;
- предложен комплексный инструментарий многоэтапной процедуры
оценивания коммерческого потенциала вузовских разработок, базирующийся на
использовании эталонных значений минимально допустимых оценок и
обеспечивающий проведение оценки по критериям, характеризующим уровень
технологической зрелости и коммерческого потенциала разработок, что
уменьшает вероятность принятия ошибочного решения и последующей
реализации технологически незрелых и (или) коммерчески непривлекательных
идей на ранней стадии жизненного цикла;
разработана методика интегральной оценки коммерческого потенциала научно-технических разработок вузов, основанная на предикативной модели представления данных и предусматривающая использование метода парных сравнений, что позволяет оперировать качественными и количественными критериями оценки как явных, так и неявных знаний о научном результате в рамках одной модели, что способствует повышению объективности результатов экспертизы;
предложено решение комплексной задачи повышения обоснованности, оперативности, объективности, надежности принимаемых решений относительно научно-технических разработок вузов, реализованное в виде авторского программно-алгоритмического комплекса «Потенциал», предполагающего автоматизацию процедуры оценивания технологической зрелости и коммерческого потенциала научно-технических разработок вузов и отличающееся использованием адекватного экономико-математического инструментария с последующей обработкой результатов и формированием отчетов экспертизы.
Теоретическая значимость исследования состоит в расширении
теоретико-методологической базы процедур оценивания коммерческого
потенциала научно-технических разработок вузов: критериев оценки
альтернативных разработок для ранней стадии жизненного цикла, научном обосновании реализации алгоритма оценки возможности коммерциализации вузовских разработок, дополнении экономико-математического инструментария для обеспечения процедур оценивания коммерческого потенциала разработок, развитии программных средств поддержки принятия управленческих решений.
Практическая значимость результатов исследования определяется тем, что обеспечивают организации, занимающиеся научными исследованиями и разработками (университеты, отраслевые научно-исследовательские центры), а также различные фонды и предприятия, готовые к финансированию и внедрению инновационных продуктов, инструментарием для проведения достаточно надежной экспертизы коммерческого потенциала разработок.
Результаты работы могут также использоваться в учебном процессе при подготовке студентов и аспирантов экономических специальностей и направлений подготовки, послужить основой при формировании учебно-методических комплексов учебных курсов, а также при проведении конкурсов
инновационных проектов, конкурсов на получение грантов в рамках реализации вузовских стратегий.
Апробация и внедрение результатов исследования. Результаты
исследования обсуждались на научных семинарах НИУ «БелГУ» и на
международных, всероссийских и региональных научно-практических
конференциях в г. Москве в 2011- 2013 гг.; г. Тула, 2012 г.; г. Екатеринбурге 2013-2014 г.; г. Белгороде 2014-2016гг.). Результаты исследования апробированы и внедрены в практику работы отдела коммерциализации управления науки и инноваций ФГАОУ ВПО «НИУ «БелГУ», Департамента экономического развития администрации г. Белгорода, МАУ «Институт муниципального развития и социальных технологий».
Публикации результатов работы. По теме диссертации опубликовано 12 печатных работ общим объемом 9,12 п.л. (в том числе – 5,99 лично автором), из которых: 4 – в журналах из списка изданий, рекомендованных ВАК РФ; 1 – в журнале, индексируемом БД Scopus; имеется 1 свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ.
Структура и объем работы: диссертация состоит из введения, трех глав (состоящих из 9 параграфов), заключения, списка сокращений и условных обозначений, списка литературы, приложений. Работа содержит 216 страниц основного машинописного текста (с рисунками), 44 рисунка, 37 таблиц, 21 формулу, 43 страницы приложений, список литературы из 228 наименований.
Характеристика проблем оценивания потенциала научно-технических разработок в течение их жизненного цикла
Для представления знаний о научно-технических разработках конкретной предметной области традиционно используются следующие модели [45-51]: 1. Продукционная модель, достоинством которой является удобство вывода, недостатком – представление только процедурных знаний; 2. Семантическая сеть, ее достоинство – наглядность представления понятийных знаний. С их помощью удобно представлять причинно-следственные связи между элементами, а также структуру сложной системы знаний. Недостаток таких сетей – сложность вывода, поиска подграфа, соответствующего запросу; 3. Фреймовая модель представления знаний удобна для описания структуры и характеристик однотипных объектов (процессов, событий), описываемых фреймами – специальными ячейками (шаблонами) фреймовой сети. Достоинством и одновременно недостатком фреймовых моделей является их ориентированность на описание стандартных типовых ситуаций. Создание представления со сложными понятиями и зависимостями является трудоемким процессом. 4. Логическая модель удобна для представления логических взаимосвязей между фактами. Однако она весьма ограничена по своим возможностям в связи с тем, что использует только формальные системы для описания знаний. Недостатками логических моделей являются отсутствие наглядности и сложности с встраиванием в объектно-ориентированное представление знаний.
Теоретический подход определяется как обоснованный, гарантирующий правильность решений, как правило, представленный моделями, которые основаны на формальной логике (исчисление высказываний, исчисление предикатов), формальных грамматиках, комбинаторными моделями, в том числе – моделями конечных проективных геометрий, теории графов, тензорными и алгебраическими моделями. В рамках этого подхода до настоящего времени удавалось решать только сравнительно простые задачи из узкой предметной области. В настоящее время известно значительное количество программных систем, используемых для решения сложных задач оценивания знаний и выбора оптимальных решений при управлении сложными процессами.
Одной из основных проблем при создании систем искусственного интеллекта (СИИ) для выработки управленческих решений является выбор модели представления знаний [46,50-53], т.к. именно она определяет архитектуру, возможности и свойства системы, а также методы приобретения знаний в СИИ. Почти всегда перед разработчиком возникает задача, на базе какой модели представления знаний строить данную интеллектуальную систему применительно к конкретной задаче [51].
Основные модели представления знаний в общем случае включают в себя: правила продукции; семантические сети; логические модели; фреймовые модели; скрипты; концептуальные графы; объектно-ориентированные модели; средства вычислительного интеллекта. С учетом особенностей процессного подхода к интеллектуальной деятельности человека, правила продукции могут выступать в качестве элементов процесса или ограничений на процесс. Используется процедурный и декларативный тип правил. Помимо процедурных и декларативных правил, выделяют также метаправила. Последние определяют, какие из декларативных и процедурных правил должны обрабатываться машиной логического вывода и в каком порядке [57]. Скриптовое представление знаний – это структурированное представление устоявшейся последовательности событий в специфическом контексте [58-59]. Разновидностью скриптовых знаний является процессное представление знаний. Процессные знания включают набор связанных причинно-следственными связями действий, направленных на достижение заданного результата или цели [60]. Для представления знаний также используются средства вычислительного интеллекта – нечеткая логика, нейронные сети, иммунные подходы. Отметим, что их детальное рассмотрение выходит за рамки данного исследования.
Каждая из известных моделей представления знаний обладает как минимум тремя недостатками: недостаточный универсализм, сложность получения новых знаний, возможность получения противоречивых знаний; сложность наращивания модели, значительная размерность модели, отсутствие наглядности в представлении знаний. Именно поэтому в последнее время значительное внимание в инженерии знаний уделяется сочетанию разных моделей. Все больше создается ИС, основанных на таких подходах, как нейронные сети и фреймы, семантические сети и логика предикатов и т.п. Под предикатом в работе понимается функция, принимающая один или более аргументов и возвращающая значения 0 или 1. Учитывая это, можно сделать вывод о высокой актуальности исследований в этой области, а также о необходимости разработки новых подходов в изучении моделей представления знаний в интеллектуальных системах. Однако в настоящем исследовании задача выбора модели представления знаний не ставится. Представление знаний о научном результате определяет способ их формализации и кодирования, а также форма – явные и (или) неявные.
Явные знания обычно включают в себя принципы, процедуры, декларативные утверждения. Обычно такие процессные знания представляют собой последовательности событий и (или) действий, которые описывают внутренний порядок функционирования того или иного объекта или явления. Они формализуемы или формализованы и существуют независимо от человека. Они легко могут быть скопированы, распространены и учтены при оценивании научно-технических разработок.
Неявные знания отражают скрытые тем или иным образом зависимости. Иными словами, внешние проявления этих зависимостей могут быть ясны, описаны и формализованы. В то же время крайне сложно объяснить и формализовать скрытые причинно-следственные связи, которые вызывают внешние описанные закономерности. Неявные знания являются результатом опыта и часто связаны с выполнением определенной последовательности действий (умозаключений). При этом часть действий пропускается как несущественные в процессе описания всей последовательности, однако они неявно влияют на выбор действий в формализуемой цепочке.
Анализ реализованных в инструментальных средствах методов оценки коммерческого потенциала научно-технических разработок вузов
С точки зрения бизнеса знания выступают в качестве явного двигателя предпринимательства и отражаются в стратегии, политике и практике на всех уровнях организации, что подтверждает прямую связь между интеллектуальными активами организации и положительными результатами в бизнесе [154-157]. В современных условиях экономики, основанной на знаниях, достаточно остро стоят вопросы финансирования результатов вузовских научных исследований. Одновременно с этим, на отношение государственных и частных фондов к развитию науки и к финансированию инициативных научно-инновационных разработок значительно повлиял мировой экономический кризис. Среди причин сложившейся ситуации можно назвать недостаточный уровень или вообще отсутствие средств финансирования, а также низкую степень доверия со стороны грантодателей и инвесторов к результатам вузовских исследований, эффект от внедрения которых на рынок в большинстве случаев вообще отсутствует или оказывается весьма незначительным. В связи с этим, актуальной становится задача разработки и внедрения на практике систем управления процессом коммерциализации результатов научной технической деятельности, эффективных математических методов и инструментальных средств оценивания и отбора инноваций, обладающих наибольшим потенциалом. Как было доказано выше, особое внимание при оценивании коммерческого потенциала разработок необходимо уделять инструментальной среде обеспечения этих процедур. Так, при идентификации приоритетов и критериев выбора научно-технических разработок необходимо понимать «общую картину» будущих периодов, учитывать глобальные вызовы и возможности, скрытые технологии-«джокеры» и потенциал имеющегося у вуза научного задела, учитывая эти факторы в используемом комплексе информационных, методических, организационных и программных средств, обеспечивающих сопровождение процедур оценивания коммерческого потенциала вузовских научно-технических разработок и обработки их результатов в реальном режиме времени. Подобный уровень сложности и комплексности требует проведения прогнозных работ и вовлечения в процесс формирования знаниевых хабов, знаковых стейкхолдеров и экспертов по всем приоритетным направлениям развития науки и техники.
С учетом того, что накопление знаний по проекту происходит нарастающее по мере его перехода на новый этап ЖЦ, выявляется необходимость привлечения набора дополнительных (комплементарных) знаний для принятия верного управленческого решения в отношении конкретной научно-технической разработки. В зависимости от того, на какой стадии ЖЦ она находится, должен осуществляться выбор критериев оценки [158]. Следует отметить, что на каждой стадии ЖЦ разработки имеет место различное соотношение качественных и количественных критериев оценки [159]. Ввиду этого, актуальной проблемой является совершенствование математического инструментария процедур оценивания коммерческого потенциала вузовских разработок. С целью решения этой проблемы, необходимо согласование позиций различных игроков относительно единой для всех цели в условиях неопределенности внешних и внутренних условий и разнонаправленности векторов интересов, наиболее эффективными являются методы использования экспертного знания, позволяющие существенно повысить точность как оценочных, так и прогнозных моделей за счёт расширения круга рассматриваемых параметров, как количественных, так и качественных, что значительно позволяет приблизить модели к реальности.
Знания эксперта, полученные в ходе экспертизы в прямом диалоге, носят поверхностный характер и не отражают сложных скрытых (имплицитных) знаний, которые служат основой интуитивного мышления. Проблемы извлечения, вербализации и использования имплицитных знаний в процессах экспертиз всегда будут актуальными. Следует отметить, что вопросы оценивания неявных знаний и их формализации при проведении в России экспертиз коммерческого потенциала вузовских разработок изучены не достаточно. При проведении экспертиз коммерческого потенциала научно технических разработок опираются на количественные показатели, характеризующие их экономическую эффективность [171-178], которые на ранних стадиях жизненного цикла невозможно оценить достоверно, одновременно с этим, наблюдается ряд проблем, описанных в работах [179 195], в том числе – неучет неявных знаний команды авторов-инициаторов. Ввиду этого стоит выделить постадийное оценивание разработок с привлечением дополнительных комплементарных знаний.
При оценивании коммерческого потенциала вузовских разработок, на каждой из стадий эксперт обладает разным объемом, полнотой и качеством исходной информации (полученных знаний). Для эффективной аккумуляции вузовских знаний с целью проведения эффективной экспертизы научно-технических разработок вузов уместно использовать элементы теории распознавания образов. При постановке задач распознавания используют математический язык, стремясь заменить эксперимент логическими рассуждениями и математическими доказательствами. Низкий уровень валидности традиционных моделей (обусловлен их несогласованностью с исходными данными об объекте) и результативности (выражается в неспособности достигать поставленные цели) значительно затрудняет решение управленческих задач, что приводит к низкой социально экономической эффективности инвестиций и отказу хозяйствующих субъектов от экономико-математического моделирования [152]. Для распознавания на конкретной стадии ЖЦ тех идей, которые обладают необходимыми и достаточными конструкторско-технологическими признаками (КТП) для перехода на следующий этап ЖЦ [133], а, следовательно, и экспертизы – предлагается ввести «эталон оценки» - Эт, соответствие которому для рассматриваемых разработок (Р) будет являться обязательным условием. Как показывает зарубежный опыт компаний «Ксерокс», «Кадиллак», «Ниссан», «Вестерн электрик», использование метода эталонной оценки способствует сокращению расходов, времени разработки и уровня ошибок в принятии решения до 60%. Эталон (РЭт) представляет собой набор КТП, оцененных экспертами по всем критериям, оценки которых Qэт являются допустимыми оценками необходимости и достаточности знания для трансформации в инновацию.
Инструментальная среда многоэтапной процедуры оценивания коммерческого потенциала научно-технических разработок
На основании положений, изложенных в главе 2, по математическому обеспечение процедур оценивания коммерческого потенциала вузовских разработок, был проведен эксперимент по определению уровня технологической зрелости и коммерческого потенциала вузовских научно-технических разработок. Объектами эксперимента стали научно-технические разработки молодых ученых Белгородской области и Хабаровского края, с которыми имеются деловые связи в рамках работы Студенческого конструкторско-технологического бюро кафедры экономики НИУ «БелГУ» и их совместной работе с автором диссертационного исследования на Выставках научно-технического творчества молодёжи «НТТМ - 2011, 2012, 2013, 2014» и Зворыкинском проекте. Разработки молодых ученых, подверженные экспертизе, относятся к предметной области «Автоматизированные системы обработки информации» и инициировались авторами на ранней стадии жизненного цикла. С помощью предложенной методики интегральной оценки коммерческого потенциала научно-технических разработок вузов удалось интегрировать в единую модель количественные и качественные критерии оценки как явных, так и неявных знаний о научном результате.
В эксперименте участвовали следующие научно-технические разработки: - «Метод и технология автоматической вариационной классификации объектов на спутниковых фотографиях земной поверхности», автор А.А. Барсук (далее - Р1). Научно-техническая разработка предполагает обработку спутниковых фотографий земной поверхности для выделения на них участков на основе максимизации функционала, который используется в виде меры качества разбиения. Такая необходимость возникает при решении задач мониторинга окружающей среды с использованием дистанционного зондирования земной поверхности (при геологических и гидрологических исследованиях, в сельском хозяйстве, планировке территорий, разведывательных и военных целях, а также при оценивании экологической ситуации и др.); - «Информационная технология формирования и приема канальных сигналов с минимальным «просачиванием» энергии за выделенный частотный диапазон», автор Д.И. Ушаков (далее - Р2). В научно-технической разработке автором предлагается формирование канальных сигналов с минимальным «просачиванием» энергии за пределы заданной частотной полосы по новому методу. Научно-техническая разработка является альтернативой используемой в настоящее время технологии Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM); - «Телекоммуникационная технология эффективной передачи информации в беспроводных широкополосных сетях», автор Д.И. Ушаков (далее – Р3). В научно-технической разработке предлагается телекоммуникационная технология передачи информации в беспроводных сетях, основанная на применении нового математического аппарата, позволяющего вычислять собственные функции ограниченных частотно временными ресурсами каналов связи. Полученные функции таких каналов используются в качестве сигналов, переносящих информацию, и являются оптимальным сигнальным базисом с точки зрения отсутствия нелинейных искажений передаваемых сигналов и сосредоточения их энергии в заданных частотно-временных пределах; - «Разработка цифровой системы обработки видеоизображений для наведения подводного робота», автор Д.С. Чемерис (далее - Р4). В научно технической разработке предложен цифровой блок системы наведения автономного необитаемого подводного аппарата, позволяющего выполнение стыковки со станцией подзарядки в реальном времени. Разработанная система является цифровым узлом, который позволяет обрабатывать видеоизображения и определять относительное положение подводного робота, ориентируясь по маркеру известной формы. Автором приводятся результаты сравнения двух подходов к определению параметров мишени, на основе которых выбрано оптимальное решение, также проект описывает экспериментальную установку, реализованную на базе цифрового сигнального процессора; - «Проектирование цифровой системы приемопередатчика маяка», автор И.В. Карабанов (далее – Р5). Научно-техническая разработка демонстрирует авторскую модель распространения гидроакустического сложного фазоманипулированного сигнала, которая при использовании экспериментальных данных позволяет учитывать реальные условия эксплуатации гидроакустических систем за счет уточнения характеристик шумов и многолучевой структуры, соответствующих реальному каналу; - «Алгоритмы и средства цифровой обработки гидроакустических сигналов информационно-управляющей системы подводного робота», автор А.С. Миронов (далее – Р6). В научно-технической разработке предлагается реализация унифицированной структуры модуля цифровой обработки сигналов блока детектирования, основанная на параллельно-конвейерных принципах, при использовании ПЛИС типа FPGA, которая позволяет повысить точность оценки времени запаздывания сигнала за счет исполнения в «реальном времени» корреляционных алгоритмов цифровой обработки сигналов с возможностью получения значений целевой функции с заданным временным разрешением; - «Производства подводных акустических систем управления, навигации и связи», автор М.А. Линник (далее – Р7). В рамках научно-технической разработки предложен универсальный унифицированный гидроакустический ИИК, который позволяет достичь повышения показателей точности обнаружения момента прихода сигналов, помехоустойчивости, достоверности передачи ИИД в водной среде, а также позволяет сократить энергетические и массогабаритные показатели. Также разработанный ИИК способствует сокращению времени создания, отладки и испытания новых аппаратно-программных средств цифровой обработки гидроакустических сигналов.
Оцениванию подвергались вузовские научно-технические разработки указанной предметной области, в сравнении между собой и с допустимыми эталонными оценками (по принципу необходимости и достаточности). В процессе эксперимента авторы-разработчики заполнили анкеты, предложенные в п.2.1, 2.2 настоящего диссертационного исследования. В эксперименте участвовали 5 действующих экспертов (согласно табл. 3.1), которые были отнесены к областям компетентности согласно п. 2.3 настоящего диссертационного исследования.
Оценка коммерческого потенциала научно-технических разработок вузов с использованием авторского программно-алгоритмического комплекса «Потен
Исследование по вузовской научно-техническая разработке Р3 «Телекоммуникационная технология эффективной передачи информации в беспроводных широкополосных сетях» было поддержано фондом РФФИ, проект № 12-07-00514-а на 2012- 2014 гг., однако до рынка научно-техническая разработка доведена не была. Результаты проведенного эксперимента в рамках настоящего диссертационного исследования подтвердили наличие потенциала у этой идеи, однако, уровень коммерческой значимости разработки оказался недостаточным, ввиду чего она выбыла из заключительного этапа ранжирования, т.к. не соответствовала минимально допустимым значениям эталонных оценок.
Научно-техническая разработка Р4 «Разработка цифровой системы обработки видеоизображений для наведения подводного робота» участвовала в Зворыкинском проекте, получила финансирование региональных фондов Приморского края. Работа выполнялась в рамках поисковой НИР по направлению темы диссертационной работы в рамках ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009-2013 гг. «Исследование принципов построения систем наведения и позиционирования подводного робота с применением современных микроэлектронных средств на примере матричной логики и цифровых сигнальных процессоров» госконтракт № П497 от 13.05.2010 г.; в рамках программы «У.М.Н.И.К.», проводимых Фондом содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере (Фонд И. Бортника) «Исследование и разработка уточненных технологий и программно-аппаратных средств в металлообработке, приборостроении и экологии» госконтракт №7103р/9661 от 07.07.2009 г.; «Разработка уточненных технологий и технологических комплексов в робототехнике, машиностроении, экологии» госконтракт № 8728р/13159 от 14.01.2011г.; НИОКР была поддержана программой «СТАРТ», проводимой Фондом И. Бортника «Система технического зрения роботов для выполнения задач ориентирования и поиска» госконтракт №11320р/20563 от 14.01.2013 г. Результаты эксперимента подтвердили коммерческую значимость идеи. В настоящее время МИП, созданный автором-инициатором, функционирует и реализует продукцию на рынке Хабаровского края. По результатам проведения экспертизы в рамках настоящего исследования разработка после ранжирования итоговых интегральных оценок оказалась на 1 месте из 5 со значением интегральной оценки по трем группам критериев 18,095, что свидетельствует о высоком уровне технологической зрелости и коммерческого потенциала в доказательство реализованной на практике идеи автора-инициатора.
Научно-техническая разработка Р5 «Проектирование цифровой системы приемопередатчика маяка» имел высокую конкурсную активность и был поддержан грантами в рамках следующих НИР: по ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009 - 2013 гг., проекты «Исследование принципов построения систем наведения и позиционирования подводного робота с применением современных микроэлектронных средств на примере матричной логики и цифровых сигнальных процессоров» (госконтракт № П497 от 13 мая 2010 г. и госконтракт № 14.740.11.1138 от 09.06.2011); по программе У.М.Н.И.К., финансируемая Фондом И. Бортника (госконтракт № У-2008-6/4 от 28.10.2008 и ГК № У-2010-1/11 от 01.03.2010). Однако до рынка научно-техническая разработка доведена не была, предприятия в форме МИП зарегистрировано не было, средств фонда по программе С.Т.А.Р.Т. разработка не получила. По итогам проведенного эксперимента в настоящем диссертационном исследовании можно сделать вывод о том, что научно-техническая разработка имеет перспективу коммерциализации, но в меньшей степени, чем остальные идеи, участвовавшие в эксперименте. В случае использования предложенной методики оценки, фонды, поддержавшие инициативное исследование по этой научно-технической разработке, могли бы направить средства грантовой поддержки на более «упакованные» для промышленного освоения исследования, способные за более короткий промежуток времени осуществить реальный выход на рынок высокотехнологичной инновационной продукции. Вузовская разработка Р6 «Алгоритмы и средства цифровой обработки гидроакустических сигналов информационно-управляющей системы подводного робота» был поддержан грантами на исследования в рамках следующих НИР: АВЦП «Развитие научного потенциала высшей школы» (№ гос.рег. 2.1.2/2620); НИР тематического плана Тихоокеанского государственного университета (№4.07 ТОГУ), НИР «Интеллектуальная система управления автономного подводного робота» в рамках государственных заданий высшим ученым заведениям на плановый период 2012 и 2013 гг. в части проведения НИР тематического плана ИПМТ ДВО РАН «Исследование и разработка принципов создания многофункциональных и специализированных автономных необитаемых подводных аппаратов на основе прогрессивных технологий и роботизированных систем». 2009 – 2011 гг., №гос.рег.01200955364, НИР тематического плана ИПМТ ДВО РАН «Исследование приоритетных направлений создания «интеллектуальных» подводных робототехнических комплексов для автоматизированного обследования водной среды и рельефа дна, морских инфраструктур, физических полей океана», 2012 г., № гос. рег. 01201256731. Инвестиций на открытие МИП научно-техническая разработка не получила, хотя обладает высокой оценкой уровня технологической зрелости и коммерческой значимости, превосходящей минимально допустимую эталонную в 1,5 раза, т.е. потенциал вузовской разработки реализован не в полной мере.