Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Проблемы управления качеством инновационной деятельности в высшем учебном заведении 12
1.1. Принципы и задачи инновационной деятельности в системе высшего образования 12
1.2. Инновационная политика вуза 16
1.3. Менеджмент инновационной деятельности вуза 19
1.3.1. Научная и производственная сфера инновационной деятельности 22
1.3.2. Сфера управления 23
1.3.3. Образовательная сфера инновационной деятельности . 24
1.4. Особенности управления качеством инновационной деятельности 26
1.5. Методы принятия решений для управления качеством инновационной деятельности вуза 34
1.5.1. Особенности управления социально-экономическими объектами 34
1.5.2. Применение когнитивных моделей для исследования и управления качеством инновационной деятельности 37
Выводы к главе 1. Постановка цели и задач исследований 39
Глава 2. Методологические основы проведения диссертационного исследования 43
2.1. Принципы всеобщего управления качеством (TQM) .". 43
2.2. Процессный подход в менеджменте качества 45
2.3. Методология структурного анализа и проектирования SADT 49
2.4. Методологические основы кластерного анализа 50
2.4.1. Основные понятия кластерного анализа 50
2.4.2. Расстояние между объектами (кластерами) и мера близости 52
2.4.3. Обобщенные алгоритмы классификационных построений 55
2.4.4. Оригинальные и типовые решения 57
2.5. Методологические основы системного анализа 57
2.6. Методологические основы применения нечетких когнитивных моделей при разработке управленческих
решений 59
2.6.1. Основные понятия и модели в современном когнитивном моделировании 59
2.6.2. Обоснование выбора когнитивной модели 62
2.6.3. Определение и принципы использования нечетких когнитивных карт Силова 63
2.6.4. Исследование математических моделей и методов формирования множества альтернатив на основе нечетких когнитивных карт 65
2.6.5. Разработка методики построения нечетких когнитивных карт 66
2.6.6. Исследование статических методов анализа нечетких когнитивных карт 70
2.6.7. Разработка динамических методов исследования нечетких когнитивных карт 75
Выводы к главе 2. Методика проведения диссертационного 77
исследования
Глава 3. Менеджмент качества инновационной деятельности высшего учебного заведения 79
3.1. Концепция и модели качества и жизненного цикла продукта инновационной деятельности вуза 81
3.1.1. Моделирование процессов жизненного цикла инновационной продукции в высшем учебном заведении 81
3.1.2. Определение продукта инновационной деятельности 96
3.1.3. Классификация результатов (продуктов) инновационной деятельности вуза 96
3.1.4. Формирование концепций и моделей качества продукта инновационной деятельности вуза 101
3.1.4.1. Формализация обработки качественных признаков инновационной продукции 102
3.1.4.2. Основные меры, порождающие отношения на множестве описаний инновационной продукции 103
3.1.4.3. Оригинальные и типовые инновационные решения 104
3.2. Технология управления качеством инновационной деятельности вуза 106
3.2.1. Формирование бизнес-процесса инновационной деятельности вуза 106
3.2.2. Обеспечение качества бизнес-процесса инновационной деятельности 111
3.2.3. Менеджмент качества бизнес-процесса инновационной деятельности 112
3.2.3.1. Выделение и описание бизнес-процесса инновационной деятельности 112
3.2.3.2. Организация менеджмента бизнес-процесса инновационной деятельности ИЗ
Выводы к главе 3 141
Глава 4. Методика управления качеством инновационной деятельности вуза 143
4.1. Разработка нечеткой когнитивной модели управления качеством инновационной деятельности вуза в научной сфере 144
4.2. Формирование нечеткой когнитивной модели 148
4.2.1. Нечеткая когнитивная карта инновационной деятельности вуза 148
4.2.2. Статическое моделирование инновационной деятельности вуза 153
4.2.3. Динамическое моделирование инновационной деятельности вуза 156
4.3. Анализ статических показателей нечеткой когнитивной модели научной сферы инновационной деятельности ГОУВПО«БГТУ» 157
4.4. Динамическое моделирование нечеткой когнитивной модели научной сферы инновационной деятельности ГОУВПО«БГТУ» 169
4.5. Перспективы использования методов нечеткого когнитивного моделирования в других сферах инновационной
деятельности вуза 190
4.5.1. Анализ статических показателей нечеткой когнитивной модели образовательной сферы инновационной деятельности 194
4.5.2. Анализ статических показателей нечеткой когнитивной модели управленческой сферы инновационной деятельности 203
4.5.3. Динамическое моделирование нечеткой когнитивной модели образовательной сферы инновационной деятельности 210
4.5.4. Динамическое моделирование нечеткой когнитивной модели управленческой сферы инновационной деятельности 215
4.6. Оценка экономической эффективности от внедрения результатов диссертационного исследования 219
Выводы к главе 4 226
Основные результаты и выводы 228
Список использованной литературы
- Научная и производственная сфера инновационной деятельности
- Методология структурного анализа и проектирования SADT
- Моделирование процессов жизненного цикла инновационной продукции в высшем учебном заведении
- Нечеткая когнитивная карта инновационной деятельности вуза
Введение к работе
Актуальность темы
Уровень менеджмента качества в области обеспечения и проведения инновационной деятельности в высших учебных заведениях на данный момент существенно отстает от современных требований, что приводит к снижению качества выполняемых вузами научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ, снижению их конкурентоспособности на рынке научно-исследовательской и инновационной продукции и, как следствие, к оттоку от вузов финансовых средств, выделяемых потенциальными заказчиками на инновационные исследования и разработки.
Менеджмент качества инновационной деятельности имеет ключевое значение для функционирования высшего учебного заведения, в частности, в научной сфере. Инновационная деятельность позволяет поддерживать знания, практический опыт и потенциал профессорско-преподавательского состава на должном уровне, в значительной степени определяет качество выполняемых вузами научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ, подготовки инженерных кадров и кадров высшей квалификации. Кроме того, она является источником привлечения дополнительных финансовых средств, что, несомненно, способствует повышению конкурентоспособности высшего учебного заведения.
Процесс управления инновационной деятельностью в вузе весьма сложен. В силу своей объективной природы он продолжителен во времени и распределен в пространстве и далеко выходит за рамки высшего учебного заведения, кроме того, он отличается большой вероятностью коммерциализации. Вузовская система управления должна быть способной управлять не только фазой концептуального решения проблемы на основе результатов фундаментальных и поисковых научных исследований, полученных патентов, но и полным инновационным циклом: от идеи до создания готового продукта, его тиражирования и передачи на рынок.
Менеджмент качества инновационной деятельности в вузе — процесс, который характеризуется сложным и динамичным характером и осуществляется, как
8 правило, при отсутствии четких критериев оценки значимости полученных результатов, наличии большого числа факторов, влияющих на ход процесса, и изменчивости внешней среды. Все это обусловливает необходимость разработки и применения методов, позволяющих априори оценить последствия различных инновационных стратегий, исключить недопустимые и рекомендовать наиболее удачные варианты.
Все эти обстоятельства диктуют необходимость поиска новых подходов к моделированию процессов инновационной деятельности вуза, а также методов ее управления, которые, как показывают исследования, разработаны недостаточно. Перспективным в этой связи является применение методов когнитивного моделирования.
Цель и задачи исследования
Цель диссертационной работы — разработка методов, методик и моделей управления качеством инновационной деятельности в научной сфере высшего учебного заведения с целью ее улучшения.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
1. Разработать концепции, модели качества и жизненного цикла продукта
инновационной деятельности вуза и в частности:
разработать модели процессов инновационной деятельности вуза;
определить и классифицировать продукты инновационной деятельности вуза;
сформировать концепции и модели качества продукта инновационной деятельности вуза.
2. Разработать технологию управления качеством инновационной
деятельности вуза и в частности:
сформировать бизнес-процесс инновационной деятельности вуза;
разработать методы менеджмента качества бизнес-процесса инновационной деятельности вуза.
3. Разработать методику управления качеством инновационной деятельности
вуза.
4. Провести опытную проверку и внедрение результатов диссертационного исследования.
Объект и предмет исследования
Объект исследования — система качества высшего учебного заведения.
Предметом исследования является менеджмент качества инновационной деятельности вуза, затрагивающий в основном его научную сферу.
Методологическая основа исследований
Методическую основу исследований составляют концепция всеобщего управления качеством (TQM), теория процессного подхода, технология структурного анализа и проектирования, теория кластерного анализа, теория нечеткого когнитивного моделирования.
Научная новизна работы
Разработаны модели процессов инновационной деятельности вуза.
Разработана классификация продуктов инновационной деятельности вуза.
Разработаны концепция и модель качества продукта инновационной деятельности вуза на основе методов кластерного анализа.
Разработана технология управления качеством инновационной деятельности вуза, в виде менеджмента бизнес-процесса.
Разработаны методы менеджмента качества бизнес-процесса инновационной деятельности.
Разработана методика применения нечетких когнитивных моделей для управления качеством инновационной деятельности вуза.
Автор защищает следующие основные положения:
Предложенную концепцию и модели качества и жизненного цикла продукта инновационной деятельности вуза.
Технологию управления качеством инновационной деятельности вуза.
Методику управления качеством инновационной деятельности вуза на основе применения когнитивных моделей.
10 Практическая ценность работы:
Разработаны методы управления качеством процессов инновационной деятельности вуза.
Разработана методика применения нечетких когнитивных моделей для управления механизмом инновационной деятельности вуза в научной, а также в образовательной и управленческой сферах.
На основе проведенных исследований предложен научно обоснованный методологический подход к решению актуальной задачи управления качеством инновационной деятельности вуза в научной сфере, в частности на основе применения методов когнитивного моделирования. Данный подход включает также:
разработку моделей процессов инновационной деятельности вуза; классификацию продуктов инновационной деятельности; концепцию и модели качества продуктов инновационной деятельности вуза на основе применения методов кластерного анализа, позволяющие анализировать интегративные свойства, комплексную полезность, а также оценивать результаты инновационной деятельности;
технологию управления качеством инновационной деятельности вуза в виде менеджмента бизнес-процесса, позволяющую выявить цели данной деятельности, корректирующие и предупреждающие действия, методы менеджмента качества бизнес-процесса инновационной деятельности вуза;
методику применения нечетких когнитивных моделей для разработки и обоснования решений управления качеством инновационной деятельности вуза в научной, а также в образовательной и управленческой сферах, позволяющую повысить их результативность.
Результаты исследований реализованы в ГОУ ВПО «Брянский государственный технический университет», а также были использованы при выполнении работ по научным проектам «Разработка типовой системы менеджмента качества образовательного учреждения высшего и среднего профессионального образования» (номер государственной регистрации 01 2005 11057) (2005 г.); «Проведение апробации типовой модели системы менеджмента
11 качества образовательного учреждения в вузе - ГОУ ВПО «БГТУ» (по договору № 1361/123/06 - 11 от 07.09.2006 г.) (2006 г.); «Обоснование и разработка системы информационно-аналитического обеспечения процесса создания и внедрения в сферу образования и производство продуктов научной деятельности вуза» по проекту 2.2.1.2.3640 аналитической ведомственной целевой программы «Развитие научного потенциала высшей школы» (2006-2007 гг.).
Научная и производственная сфера инновационной деятельности
Основным видом инновационной деятельности вуза является проведение научно-исследовательских (фундаментальных и прикладных исследований), опытно-конструкторских и (или) технологических работ [125]. Среди особенностей научной деятельности следует отметить следующие. Процесс научных исследований практически невозможно формализовать и описать. Велика зависимость проводимых научных исследований от личности исследователя, при этом очень важна роль лидера. Однако роль лидера имеет и свой недостаток: уход научного руководителя практически останавливает научную деятельность и приводит в конце концов к распаду научного коллектива. Следует отметить также отсутствие четкой прослеживаемости между вкладом исследователя и конечным продуктом. Еще сложнее при этом установить вклад обслуживающего и технического персонала. При проведении научных исследований очень велика доля риска. Финансовые средства, вложенные инвесторами в проведение исследований, могут никогда к ним не вернуться, либо вернуться в отдаленном будущем. В этой связи использование методов менеджмента рисков в научной деятельности позволяет максимально снизить возможные риски и их влияние на результат исследований и в конечном итоге на потребителя.
Для процессов научной деятельности характерна высокая степень зависимости проводимых исследований от объема и характера финансирования. Российская наука, как никакая другая наука в мире, является чрезвычайно зависимой от государственного финансирования. В современных условиях российские вузы вынуждены искать и другие источники финансирования инновационной деятельности, а это, в свою очередь, требует организации в вузах отделов маркетинга со специально подготовленными кадрами.
Одна из основных особенностей научной деятельности в высших учебных заведениях — наличие образовательной составляющей. Как правило, большинство научно-исследовательских институтов входят в состав образовательных учреждений и имеют в своем составе обучающие кафедры или лаборатории, их сотрудники, таким образом, выполняют еще одну функцию - образовательную, являясь преподавателями. В этой связи, помимо научной сферы инновационной деятельности, необходимо рассматривать также и образовательную составляющую.
Как правило, в составе инновационного центра вуза имеется собственное опытное производство, на базе которого производится уникальное, не имеющее аналогов оборудование [34]. Однако производимая вузом наукоемкая продукция в силу ее уникальности отличается друг от друга по техническим характеристикам.
Другой особенностью производственной сферы является широкая вовлеченность заказчика в процесс создания наукоемкой продукции от начала НИР и вплоть до пуско-наладочных работ. Непрерывное участие заказчика в процессе создания наукоемкой продукции позволяет максимально учесть все предъявляемые к продукции требования и "настроить" ее под конкретного потребителя.
Основной особенностью системы управления вуза является проектная форма организации труда. Инновационная деятельность, как никакая другая, вписывается в проектный стиль жизни. Любой проект предполагает ограниченную по времени деятельность, которая имеет четко выраженное начало (вход) и завершение (выход), систему определенных мероприятий, позволяющую эффективно управлять проектом, и ресурсы. В этой связи применение проектного подхода, основанного на стандартах ИСО 10006, позволяет с необходимой долей формализации описать процессы инновационной деятельности для более эффективного их управления.
Другой особенностью системы управления является нематериальный характер основных ценностей высшего учебного заведения. Такими ценностями, прежде всего, являются людские и информационные ресурсы. Эффективное управление информационными ресурсами, накопленными знаниями и персоналом, повышением его квалификации становятся первоочередными и приоритетными задачами высшего руководства вуза [35]. В этой связи важным является менеджмент знаний, который включает идентификацию знаний и информации, их эффективное использование, хранение и защиту [35].
Следующей особенностью является сложная система взаимоотношений между структурными подразделениями вуза. На практике это проявляется в некоторой обособленности подразделений друг от друга и нежелании вникать в "чужие проблемы". Одним из способов преодоления такой особенности является подход, изложенный в стандартах ИСО 9000:2000: разработка основополагающих документов системы качества (миссия, политика в области, стратегия и цели вуза в области инновационной деятельности) при совместном участии представителей всех подразделений.
Особенностью системы управления является также наличие многоуровневой системы документации, которая подразумевает наличие различных уровней системы документооборота. Верхним уровнем системы документооборота являются документы, действующие в рамках всего вуза, во всех структурных подразделениях (научных, административно-хозяйственных, финансовых и т.д.). Следующим уровнем является документация, действующая в рамках отдельных подразделений и описывающая специфические виды деятельности. И, наконец, существует третий уровень - документация, действующая в рамках нескольких подразделений, которая описывает сквозной процесс управленческой деятельности.
Главная особенность инновационной деятельности в высшем учебном заведении состоит в том, что его образовательная деятельность накладывает определенные ограничения на инновационные изменения.
Первое ограничение вызвано наличием принципа непрерывности образования (преемственность обучения, последовательность, сопряженность его уровней и ступеней), что создает для образовательных инноваций институциональную границу, и принципа универсальности образования — учить всех людей независимо от их индивидуальных, социальных, расовых отличий, места проживания, состояния здоровья, уровня предшествующего обучения [100].
Второе ограничение вызвано наличием значимого внутреннего противоречия самого образования. С одной стороны, образование — сфера распространения научных знаний и сфера генерации собственно образовательного знания, т.е. сфера творческого поиска, утверждения нового; с другой — образованию свойственен крайний консерватизм, поскольку повторение и воспроизведение репродуктивного характера является предпосылкой сохранения социума. Таким образом, социально-культурный традиционализм выступает еще одной границей для осуществления инноваций [100]. Кроме того, необходимо устойчиво воспроизвести не только сферу культуры и знаний в полном объеме, но и все социально-экономические отношения, социальные слои и сферы общества посредством осуществления многочисленных социальных функций образования [23, 24, 102].
По мнению ученых, недоучет указанных ограничений на инновационную политику в образовании приводит к тому, что инновации сбивают воспроизводство образования с режима творчества и преобразования целиком и полностью на режим рутины, адаптации, выживания. Более того, политика перманентных инноваций порождает хаос в образовательной системе, ведет к ее распаду.
Методология структурного анализа и проектирования SADT
Схема процесса (рис. 2.1) является основным структурным элементом описания информационной и функциональной моделей системы менеджмента качества.
Построение информационной модели процесса. Информационная модель процесса является дальнейшей конкретизацией (уточнением, развертыванием) графической модели процесса (рис. 2.1). В ней раскрывается содержание входа, выхода, управления и ресурсов, которые обычно представляют собой не одно, а множество (вектор) значений. Информационная модель строится в следующей последовательности: наименование процесса, описание выходных потоков и их потребителей, идентификация входных потоков и их поставщиков, определение управляющих воздействий и необходимых ресурсов [47].
Построение функциональной модели процесса. Информационные модели процессов имеют существенный недостаток: на них трудно показать взаимосвязь процессов между собой. Для описания взаимосвязей процессов в системе менеджмента качества предлагается методика, основанная на методологии SADT. Описание системы с помощью SADT называется моделью. SADT-модель системы -это набор взаимосвязанных диаграмм в виде древовидной структуры. В SADT-моделях используются как естественный, так и графический язык. Для передачи информации о конкретной системе источником естественного языка служат люди, описывающие систему, а источником графического языка - сама методология SADT [47].
С точки зрения SADT, модель может быть сосредоточена либо на функциях системы, либо на ее объектах. SADT-модели, ориентированные на функции, принято называть функциональными моделями, а ориентированные на объекты системы — моделями данных. Функциональная модель представляет с требуемой степенью детализации систему функций, которые, в свою очередь, отражают свои взаимоотношения через объекты системы. Полная методология SADT поддерживает создание множества моделей для более точного описания сложной системы.
SADT-модель развивается в процессе структурной декомпозиции сверху вниз. Декомпозиция - это процесс создания диаграммы, детализирующей определенный блок и связанные с ним дуги. Декомпозиция прекращается, когда нижний уровень достаточно детализирован для достижения цели моделирования.
Методология структурного анализа, позволяющая создавать отдельные диаграммы, должна гарантировать правильное соединение всех диаграмм для образования согласованной модели. SADT-диаграммы имеют внешние дуги - дуги, как бы выходящие наружу и ведущие к краю страницы. Эти дуги являются интерфейсом между диаграммой и остальной частью модели. SADT требует, чтобы все внешние дуги диаграммы были согласованы с дугами, образующими границу этой диаграммы. Другими словами, диаграмма должна быть "состыкована" со своей родительской диаграммой. Обычно это означает, что внешние дуги согласованы по числу и наименованию (но не обязательно по расположению) с дугами, касающимися декомпозированного блока родительской диаграммы.
Кластерный анализ [86] — математическая процедура многомерного анализа, позволяющая на основе множества показателей, характеризующих ряд объектов (например, испытуемых), сгруппировать их в классы (кластеры) таким образом, чтобы объекты, входящие в один класс, были более однородными, сходными по сравнению с объектами, входящими в другие классы. На основе численно выраженных параметров объектов вычисляются расстояния между ними, которые могут выражаться как в евклидовой (наиболее употребимой), так и в других метриках.
Кластерный анализ позволяет рассматривать достаточно большой объем информации и резко сокращать, сжимать большие массивы информации, делать их компактными и наглядными.
Хотя многие методы кластерного анализа довольно элементарны, основная часть работ, в которых они были предложены, относится к последнему десятилетию. Это объясняется тем, что эффективное решение задач поиска кластеров требует большого числа арифметических и логических операций и поэтому стало возможным только с возникновением и развитием вычислительной техники.
Обычной формой представления исходных данных в задачах кластерного анализа служит прямоугольная таблица [86]. хч Любой j-я столбец матрицы назовем описаниему -го типа продукции, и любую і-ю строку — описанием z -ro признака [11]. В терминах теории множеств: S = {Sj jeJ}, (2.2) где j — индексированное множество с элементами S/, Sj = SK) если k = j; J -индексированное множество: J (/ I j целое число, 1 j к). (2.3) Формула (2.2) читается так: «семейство множеств S, состоящее из всех Sj , таких, у которых элементы/ принадлежат множеству /». Аналогично семейство множеств Z={Zi ієі} (2.4) есть индексированное множество, а/- индексное множество: / = {/ /-целое число, 1 і п}. (2.5) Индексация позволяет различать множества, состоящие из одинаковых элементов. Семейство множеств S или Z с заданными на них отношениями можно рассматривать как системы, в которых связи между элементами образуют определенную структуру. Количественные признаковые образы Для случая применения количественных данных может быть введено понятие дескриптивных множеств и определены меры пересечения и объединения двух множеств Si И 5 2
Моделирование процессов жизненного цикла инновационной продукции в высшем учебном заведении
Поиск и генерирование идей нового продукта (услуги). Для нахождения плодотворных идей необходимо, как правило, рассмотреть множество альтернатив, процесс выдвижения новых идей должен быть организованным и систематизированным. В процессе поиска новых идей необходимо соблюдение следующих правил: наиболее ценными являются идеи, позволяющие создать продукты, которые выгодно отличаются от уже имеющихся аналогов; необходимо собрать полноценную информацию о нуждах потребителей, особенностях их поведения на рынке и характеристиках продуктов (услуг), которым потребители отдают предпочтение; о возможностях новых и существующих технологий, что может способствовать появлению оригинальных идей и исключить использование устаревшей технологии. Для поиска идеи нового или усовершенствованного продукта (услуги) необходимо систематизированное изучение информации, поступающей как от внутренних, так и от внешних источников (рис. 3.5).
Предварительный отбор и оценка идей нового продукта (услуги). Основная цель этой процедуры - сократить число выдвинутых идей, чтобы на последующем этапе лишь ограниченное число альтернатив подвергалось детальной оценке. При предварительной, оценке идей особой точности не требуется, поэтому здесь предпочтение следует отдавать не математическим расчетам, а здравому смыслу.
В ходе оценки выдвинутых идей необходимо выявление следующих аспектов, связанных с концепцией нового продукта: польза данного продукта; возможность экономии времени, рабочей силы, материалов, финансов и т.п.; удобство использования. Оставшиеся после предварительного отбора идеи должны быть оценены более тщательно, в том числе и по степени совместимости идеи с основным направлением деятельности организации.
Детальная оценка идей нового продукта (услуги). После предварительного отбора обычно остается лишь незначительное число идей нового продукта (услуги), подлежащих детальной оценке. Основная задача этого этапа - отобрать идеи, на основе которых будут выполнены реальные разработки, испытания и апробация.
Очень часто точная оценка альтернативных проектов и их сопоставление представляют большую трудность из-за отсутствия достаточной информации для прогнозирования деятельности организации и связанных с ней затрат. Тем не менее, надо тщательно учесть все факторы, прежде чем принять решение о продолжении или прекращении работ по реализации конкретного проекта. Главное - не допустить продвижения слабого проекта, поскольку для его дальнейшей разработки потребуются значительные ресурсы.
Основные источники идей создания нового продукта Процесс «Предварительная экспертиза и бизнес-планирование». Данный процесс состоит из двух подпроцессов (рис. 3.6): проведение научно-исследовательских работ; предварительное бизнес-планирование.
После генерирования идей следует предварительная экспертиза, результатом которой является обоснованный вывод о востребованности инновационной продукции (услуги), созданной на основе этой идеи, рынком. На этом этапе инновационного процесса проводятся прикладные НИР. Их выполнение связано с высокой вероятностью получения отрицательных результатов, следовательно, возникает риск потерь при вложении средств в проведение прикладных НИР. Поэтому далее проводится предварительное бизнес-планирование, результатом которого является финансовое обоснование инвестирования в создание инновационной продукции или услуги.
Процесс «Проектирование инновационного продукта (услуги)». На этом этапе выполняется проектирование, результатом которого является рабочая документация, необходимая для организации производства инновационной продукции или осуществления инновационной услуги, выполняются опытно-конструкторские и проектно-конструкторские работы, связанные с разработкой аванпроектов, эскизно-техническим проектированием, выпуском рабочей конструкторской и другой документации.
После всевозможных уточнений и согласований приступают непосредственно к подготовке рабочей документации, одновременно составляются заявки на требующиеся материально-технические ресурсы. Данный процесс состоит из четырех подпроцессов (рис. 3.7): функциональное описание продукта (услуги); определение характеристик для эксплуатации и ремонта (для осуществления инновационной услуги); выявление факторов защиты окружающей среды; установление требований к эксплуатации и обслуживанию изделия (к осуществлению инновационной услуги).
Нечеткая когнитивная карта инновационной деятельности вуза
В инновационной деятельности описание той или иной продукции производится с использованием списков качественных признаков. Число признаков, используемое в конкретном случае, может быть достаточно большим. Это делает инновационный продукт труднообозримым и малодоступным для анализа на умозрительном уровне. Более четкие результаты могут быть получены при использовании математических методов, специально предназначенных для сжатия информации и количественной характеристики интегративных свойств анализируемого объекта. Одним из таких методов, как известно, является кластерный анализ.
Как отмечалось в п. 2.4 гл. 2, множество образов инновационной деятельности может быть представлено как матрица, в данном случае имеющая к столбцов и п строк (размерности пхк), причем номеру столбца соответствует наименование типа инновационной продукции St (j 1,2,...,к), а номеру строки - название признака Z, (і = 1,2,...,п). В ряде случаев номеру строки ставится в соответствие значение признака. Информационным содержанием матриц являются указания о присутствии или отсутствии каждого из учитываемых признаков в рассматриваемых типах инновационной продукции. При этом, если /-й признак присутствует в j-м типе инновационной продукции, то на пересечении г -й строки и -го столбца помещается «1», в противном случае — «0».
В соответствии с терминами теории множеств, описанных формулами (2.2) — (2.5), любой столбец матрицы является описанием j -ro типа инновационной продукции, а любая строка - описанием /-го признака. Как отмечалось в п. 2.4.1 гл. 2, семейство множеств S или Z с заданными на них отношениями можно рассматривать как системы, в которых связи между элементами образуют определенную структуру. Следовательно, содержание задач по обработке матриц образов инновационной деятельности включает подбор типов отношений и анализ структуры порождаемых ими систем.
Проблема оценки качества инновационной деятельности вуза является одной из ключевых проблем. Основываясь на классификации инновационной продукции вуза (табл. 3.2) и присущих каждому классу классификации показателях, в общем виде приведенных в табл. 3.3, можно оценить качество того или иного вида инновационной продукции с помощью использования меры сходства и различия (2.8) и меры включения (2.10). Так, для типов инновационной продукции, которые не имеют материального воплощения, экспертным методом может быть сформирован так называемый «идеальный» образец с конкретными показателями для того или иного вида инновационной продукции, к которому соответственно необходимо стремиться. В качестве характеристик показателей в данном случае могут выступать получение принципиально новых знаний (законов, теорий, гипотез, концепций); разработка принципиально новых или усовершенствование существующих методов (методик) и др. На основе меры сходства и различия определяется степень близости конкретного инновационного продукта, принадлежащего соответствующему виду классификации, к сформированному «идеальному» образцу. Таким же образом можно оценить и качество типов инновационной продукции, которые имеют материальное воплощение: конкретный образец инновационной продукции сравнивается с прототипом, принадлежащим данному виду классификации, характеристики которого формируются на основе экспертных опросов, прогнозирования тенденций изменения значений индивидуальных показателей и т.д., на основе меры сходства и различия определяется степень их близости, а на основе меры включения выявляется, какой из двух сравниваемых объектов содержит больше «специфических» признаков, т.е. какой объект более оригинален, а какой более типичен. Соответственно на основе такого анализа можно сделать выводы о научной новизне, научном уровне и т.п. того или иного вида инновационной продукции.
При учете подхода, описанного в п. 2.4.1 гл. 2, на основании формул (2.6), (2.7), многие меры сходства, различия, включения и т.д. можно определять для описаний, состоящих из количественных признаков.
На основе матриц сходства и включения можно установить наиболее типовые или, наоборот, наиболее оригинальные решения. Выявление указанных закономерностей осуществляется методом определения правого собственного вектора указанных матриц.
При обработке матрицы сходства максимальное значение ее правого собственного вектора (2.15) - (2.18) будет соответствовать наиболее типовому элементу, т.е. наиболее схожему со всеми остальными рассматриваемыми в этой матрице объектами. Минимальное значение в правом собственном векторе матрицы включения характеризует оригинальный (экзотичный) объект. Решение данной задачи актуально в ряде приложений, например при поиске прототипа научного решения для составления заявки на предполагаемое изобретение, или при определении наиболее непохожего объекта для выявления совокупности новых признаков, которые могут быть классифицированы как признаки, придающие принципиально новое качество инновационному объекту, увеличивая тем самым вероятность его патентования.
Свойство оригинальности может быть эффективно использовано при комплексной полезности инновационной продукции. Оценка инновационной продукции по комплексному критерию полезности осуществляется, как правило, на основе следующих основных характеристик инновационной деятельности [119]:
- продуктивность, как количественная характеристика инновационной продукции (научной информации), полученной ученым {научным коллективом) за определенный промежуток времени;
- качество инновационного продукта, как соответствие присущих характеристик (системы параметров (показателей), обладающих определённым уровнем (интенсивностью) важных с точки зрения потребителя этого продукта), требованиям данного потребителя;
- эффективность, как способность получить определенный эффект (научно-технический, экономический, социальный и т.п.) и как характеристика уровня организации инновационного процесса, обеспечивающего достижение поставленной цели с оптимальными затратами ресурсов.
