Поскольку проекты в компанию поступают не единовременно, и нет возможности принять решение на основе информации обо всех проектах в данный период времени, была разработана методика, позволяющая представить характеристику одиночного проекта как точку в трехмерном пространстве возможных проектов при наличии условных нечетких ограничивающих поверхностей.

В соответствии с данной методикой, проект, приходящий в компанию, анализируется экспертом по трем описанным выше характеристикам, которым присваиваются баллы по существующей шкале. Для описания склонности лица, принимающего решения, к формированию того или иного вывода по проекту, был построен набор нечетких правил и реализован алгоритм нечеткого вывода, для чего были построены функции принадлежности.

Всего построено 12 графиков для функций принадлежности рассматриваемых характеристик и 16 графиков для функций принадлежности выводов лиц, принимающих решения (рис.1).

После проведения экспертом анализа проекта, оценка по трем характеристикам предоставляется лицу, принимающему решение, в виде трехмерной пространственной модели, на которой проект отмечен в виде точки. Каждое лицо, принимающее решение, имеет свои особенности и различную склонность к риску, что выражается в рамках модели с помощью нечетких ограничений. Эти нечеткие правила определяют область в пространстве, внутри которой оказываются проекты, которые лицо, принимающее решение, склонно одобрить, а вне – отклонить.

Степень уверенности Таким образом, с помощью моделей нечеткой математики была разработана новая методика формирования и визуализации заключения научно-технической экспертизы проекта в области биомедицинских технологий.

3. Разработана методика отбора экспертов и первичной оценки их квалификации в области биомедицинских технологий для аккредитации компанией ОАО «РОСНАНО»

В результате анализа существующего бизнес-процесса аккредитации экспертов был сделан вывод о необходимости его модификации с целью повышения уровня квалификации привлекаемых к экспертизе специалистов и обеспечения более полной компетентности.

Текущая модель бизнес-процесса процедуры аккредитации экспертов в компании ОАО «РОСНАНО» представляет собой проверку по набору формальных параметров.

Согласно предлагаемой методике квалификация эксперта отображается посредством квалификационных коэффициентов, которые подразделяются на профильный квалификационный коэффициент и непрофильные коэффициенты. Профильный квалификационный коэффициент присваивается на основе анализа документально подтвержденных сведений о специалисте, его составляющие представлены в работе для двух категорий экспертов:

экспертов-практиков и ученых-исследователей.

Для расчета непрофильных квалификационных коэффициентов проведено дополнительное исследование, определяющее вероятность того, что эксперт в области А сможет при необходимости объективно оценить с биомедицинской точки зрения эффективность и востребованность некоторой новой технологии в области В.

После анкетирования был получен набор данных, характеризующий позиции разных респондентов. Для получения среднего значения было принято решение о комбинировании существующих способов расчетов среднего значения и разработке нового метода с учетом специфики предметной области. В соответствии со спецификой исследуемых данных был разработан алгоритм расчета средней величины (рис.2).

В результате получена матрица соотношения близости исследуемых биомедицинских областей, в которой указаны коэффициенты, показывающие целесообразность привлечения экспертов одной области для оценки биомедицинских технологий из другой области.

Неепрофильные коэффициенты бы ыли рассчитаны на основании значени профильного коэффициента путем его ко зависим мости от вычислленной степени б близостей облас стей, к которым принадлежат рассматрииваемые проекты (7).ы где k непроф – непрофи циент по област B, k проф – профил коэффи корректтировки. Кроме того, методика подразумевает использование коэффиициента прогно озирования экс сперта и ком мпетентностного коэффиициента. Таким об эксперт в компании был значительно мо Рисунок 3 — Модифицированный бизнес-процесс аккредитации Предлагаемая методика позволит формализовать расчет квалификационных характеристик эксперта, а также повысить прозрачность процесса отбора экспертов.

4. Разработаны инструментальные средства для поддержки процесса проведения научно-технической экспертизы в соответствии с предлагаемой моделью В качестве средства информационной поддержки предлагаемой модели процесса научно-технической экспертизы были разработаны инструментальные средства, которые представляют собой набор из трех модулей, отвечающих за следующие этапы проведения научнотехнической экспертизы: вычисление весов критериев проектов из разных областей, присвоение экспертам набора коэффициентов, визуальное представление экспертной оценки проекта.

В связи с тем, что пользователями инструментального средства являются как сотрудники компании, так и внешние эксперты, предусмотрены различные пользовательские профили.

Задача модуля 1, посвященного процедуре оценки весов критериев проектов из разных областей, состоит в предоставлении экспертам анкет для заполнения, обеспечении экспертов информацией для формирования матрицы парных сравнений специализированных критериев, а также проверки заполненной матрицы на согласованность. Модуль 2 направлен на анкетирование экспертов и расчет квалификационных (профильного и непрофильных), компетентностного и прогнозного коэффициентов на основании результатов анкетирования. Модуль 3 обеспечивает поддержку процесса принятия решения, отображая информацию по проекту в виде трехфакторной пространственной модели, построенной с использованием нечеткой математики. На рисунке 4 показан пример определения места проекта относительно допустимой области в соответствии с его характеристиками.

Рисунок 4 — Анализ информации по проекту Использование в компании подобных инструментальных средств позволит существенно сократить время ответственного сотрудника на работу с экспертами компании.

5. Произведен расчет экономической эффективности внедрения разработанной модели и инструментальных средств для поддержки процесса проведения научно-технической экспертизы Анализ изменения процесса проведения научно-технической экспертизы позволяет оценить экономический эффект от внедрения новой модели и инструментальных средств. Экономический эффект от внедрения предлагаемой модели и инструментальных средств ( вндр ) можно рассчитать по формуле (8):

где вндр – затраты на разработку и внедрение инструментального средства, поддерживающего процесс НТЭ при новой системе, эксп – затраты на оплату труда внешних экспертов при новой системе НТЭ, – экономический эффект от реализованных проектов при новой системе, эксп – затраты на оплату труда внешних экспертов при традиционной системе, – экономический эффект от реализованных проектов при традиционной системе.

Для расчета итоговой экономической эффективности необходимо рассчитать стоимость разработки и внедрения инструментальных средств, произвести расчет затрат на оплату труда экспертов в соответствии с предлагаемой системой финансового стимулирования и рассчитать экономический эффект, полученный в результате повышении качества научно-технической экспертизы.

Для расчета стоимости разработки и внедрения предлагаемых инструментальных средств был произведен расчет трудоемкости разработки и внедрения. Для расчета трудоемкости была произведена оценка трудозатрат по оптимистическому и пессимистическому сценарию, на основе которых было получено среднее прогнозное значение (9):

случае реализации оптимистического, пессимистического и среднего сценариев развития событий.

При расчете затрат на оплату труда персонала были учтены налоговые отчисления, рассчитанные по актуальной на сегодняшний день системе налогообложения, и накладные расходы. Также была рассчитана прогнозируемая стоимость владения инструментальными средствами в течение 15 лет, равная 3 544 тыс. руб. с учетом дисконтирования на момент внедрения и существенного обновления раз в пять лет.

Мотивация внешних экспертов должна стимулироваться прозрачным, а значит, формализованным механизмом. Методика заключается в установлении зависимости между оплатой труда эксперта и тремя следующими коэффициентами: коэффициентом прогнозирования эксперта, коэффициентом компетентности эксперта, коэффициентом сложности проекта.

Этим коэффициентам на усмотрение компании ставятся в соответствие коэффициенты, влияющие на оплату экспертизы:

оплата_прогноз, оплата_компет и оплата_проект.

Таким образом, указанные коэффициенты участвуют в формировании оплаты труда эксперта по проведению экспертизы оплата_итог (10):

оплата_итог где S – базовая стоимость экспертизы.

В связи с изменением системы финансовой стимуляции внешних экспертов были рассчитаны прогнозируемые затраты на их оплату труда. Прогнозируемая величина оплаты труда экспертов на срок лет составит при новой системе 41 226 тыс.руб.

Источником экономического эффекта от внедрения предлагаемой модели и инструментальных средств служит различие в управляющих воздействиях на процесс НТЭ, которые имеют место при текущей и предлагаемой системе экспертизы (табл.3).

Таблица 3 — Сравнение управляющих воздействий Управляющее воздействие Текущая модель Предлагаемая модель критериев оценки проекта   востребованность + дополнительные  форма представления  типовое экспертное  экспертной информации заключение оценка квалификационных  квалификации эксперта на основе его  характеристик эксперта практического опыта и теоретической  оценка способности  эксперта к прогнозированию оценка компетентностных  характеристик эксперта В результате анализа и обсуждения различий в управляющих воздействиях на факторы НТЭ группой экспертов был сделан вывод о прогнозном увеличении числа верно классифицированных проектов на 15%. Исходя из статистики поэтапного отклонения проекта на разных стадиях экспертизы, можно сделать вывод, что при среднем поступлении на НТЭ 25 биомедицинских проектов в год в итоговой выборке при новой системе окажется семь успешных проектов, тогда как при традиционной системе шесть проектов. Таким образом, применение разработанной модели и инструментальных средств позволит выбрать для финансирования на один потенциально успешный проект в год больше по сравнению с существующей системой.

По данным на 2011 г. компания ОАО «РОСНАНО» осуществляет финансирование около десяти проектов в области биомедицинских технологий в год, с общей суммой соинвестирования 14 млрд.руб.

При прогнозировании срока окупаемости соинвестируемых проектов и потока будущих платежей необходимо учитывать специфику работы компании ОАО «РОСНАНО». Приведенные графики (рис.5) составлены с учетом сохранения годового объема инвестиций в новые проекты на уровне 2011 года, а также с учетом того, что семь из десяти финансируемых проектов являются успешными и принесут прибыль не ниже минимального уровня. При расчете срока окупаемости денежные потоки были дисконтированы по ставке 8%, которая соответствует годовому уровню инфляции.

График окупаемости инвестиций ОАО "РОСНАНО"  Также при построении учтено допущение, что после истечения пятилетнего периода выручка софинансируемых проектов не будет оставаться постоянной, а будет иметь годовой рост на уровне 15%.

Благодаря увеличению числа успешных проектов из фиксированного числа проектов, принятых к финансированию, срок окупаемости по биомедицинским проектам уменьшится с 14,9 до 13, лет, на 15-ый год возврат инвестиций увеличится на сумму около 7,845 млрд.руб. Итоговые показатели расчета экономической эффективности внедрения разработанной модели и инструментальных средств представлены в таблице 4.

Таблица 4 — Затраты и поступления при текущей и предложенной модели проведения научно-технической экспертизы Затраты на разработку и внедрение новых  инструментальных средств Затраты на оплату труда внешних  экспертов Возврат инвестиций  в компанию от  проектов через 15 лет финансирования Итого прибыль от биомедицинских  проектов через 15 лет:

По произведенным расчетам видно, что, несмотря на появившиеся дополнительные затраты, наблюдается положительный экономический эффект от внедрения новой модели и инструментальных средств (табл.4). На 15-ый год проведения аналогичной инвестиционной политики при использовании новой системы экспертизы прибыль увеличится на 7,822 млрд.руб.

Для оценки устойчивости полученного экономического эффекта от внедрения предлагаемой модели и инструментальных средств были рассмотрены три возможных сценария: оптимистический, пессимистический и средний. При рассмотрении сценариев можно выделить три наиболее значимых параметра риска, изменение которых может повлиять на оценку эффективности: изменение темпа инфляции, изменение темпа среднегодового роста возвращаемых инвестиций и средний объем возвращаемых инвестиций.

На основе проведенного анализа можно сделать вывод, что внедрение разработанной модели проведения НТЭ при реализации различных сценариев развития событий будет давать устойчивый результат в виде сокращения срока окупаемости, а также увеличения объема возвращаемых инвестиций. При этом среднеквадратичное отклонение объема возвращаемых инвестиций при реализации различных сценариев составит 1,8 млрд.руб., а срока окупаемости – 3,9 лет. Характерно, что, чем ближе сценарий к пессимистичному, тем более значительна экономическая выгода.

Экономическая эффективность предложенных модели и инструментальных средств доказана расчетами, учитывающими затраты на стоимость владения предлагаемыми инструментальными средствами, затраты на оплату труда экспертов согласно предлагаемой схеме финансового стимулирования, а также снижение затрат на инвестирование убыточных проектов, что становится возможным в результате повышения качества процесса НТЭ.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Сидоренко Е.В. // Моделирование процесса принятия решений с использованием характеризационного управления. / Гусева А.И., Тихомирова А.Н., Сидоренко Е.В. // Программные продукты и системы, №1, 2010, c. 131-135.

2. Сидоренко Е.В. // Средства визуализации и отображения взаимосвязей финансовых показателей в системах поддержки принятия управленческих решений. / Тихомирова А.Н., Сидоренко Е.В. // Аудит и финансовый анализ, №2, 2010, с. 354-357.

3. Сидоренко Е.В. // Трехфакторная модель анализа альтернатив в процессе принятия управленческих решений. / Сидоренко Е.В. // Аудит и финансовый анализ, №1, 2011, с. 294-299.

4. Сидоренко Е.В. // Оптимизация процесса проведения научнотехнической экспертизы проектов в области нанобиомедицинских технологий. / Тихомирова А.Н., Сидоренко Е.В. // Нанотехника, № 1(29), 2012, с.26-28.

5. Сидоренко Е.В. // Модификация метода анализа иерархий Т. Саати для расчета весов критериев при оценке инновационных проектов / Тихомирова А.Н., Сидоренко Е.В. // Современные проблемы науки и образования. – 2012. №2. URL: www.scienceeducation.ru/102-6009.

Научные публикации в других изданиях:

6. Сидоренко Е.В. // Определение набора методов для оценки компетенций и расчет их эффективности. / Сидоренко Е.В. // Научная телекоммуникационная конференция студентов и молодых ученых «Молодежь и наука». Тезисы докладов.Ч.2,М.:МИФИ, 2009, с.190-191.

7. Сидоренко Е.В. // Обучение принятию эффективных решений на основе компетентностного подхода. / Тихомирова А.Н., Сидоренко Е.В. // Информационные технологии в образовании. XIX Международная конференция-выставка: Сборник трудов. Ч.2 – М.:

МИФИ, 2009, с. 84-86.

8. Сидоренко Е.В. // Стратегия принятия решений в условиях неопределенности. / Тихомирова А.Н., Сидоренко Е.В. // Интеллектуальные технологии в образовании, экономике и управлении – 2009: Сборник материалов VI Международной научнопрактической конференции. – Воронеж: Воронежская областная типография – Издательство им. Е.А. Болховитинова, 2009, с.363-366.

9. Сидоренко Е.В. // Методы анализа альтернатив при принятии решений. / Тихомирова А.Н., Сидоренко Е.В. // Научная сессия НИЯУ МИФИ-2010. XIII международная телекоммуникационная конференция студентов и молодых ученых «Молодежь и наука».

Тезисы докладов. В 3-х частях.Ч.3. М.: НИЯУ МИФИ, 2010, с.202-203.

10. Сидоренко Е.В. // Формы государственного участия при управлении предприятиями. / Сидоренко Е.В. // Научная сессия НИЯУ МИФИ-2010. XIII международная телекоммуникационная конференция студентов и молодых ученых «Молодежь и наука».

Тезисы докладов. В 3-х частях.Ч.3. М.: НИЯУ МИФИ, 2010, с.204-205.

11. Сидоренко Е.В. // Причины неэффективной управленческой деятельности. / Сидоренко Е.В. // Научная сессия НИЯУ МИФИ-2010.

XIII международная телекоммуникационная конференция студентов и молодых ученых «Молодежь и наука». Тезисы докладов. В 3-х частях.

Ч.3. М.: НИЯУ МИФИ, 2010, с.206-207.

12. Сидоренко Е.В. // Программная поддержка процесса принятия решений. / Тихомирова А.Н., Сидоренко Е.В. // Новые информационные технологии в образовании: Сборник научных трудов десятой Международной научно-практической конференции «Новые информационные технологии в образовании: повышение эффективности обучения и управления образовательными учреждениями с использованием технологий 1С» 2-3 февраля 2010 г.

Часть 1. 502 с. Илл. М.:2010, с. 475-478.

13. Сидоренко Е.В. // Математические способы анализа массивов данных в целях принятия срочных управленческих решений. / Тихомирова А.Н., Сидоренко Е.В. // Московская финансовопромышленная академия, 12-16 апреля 2010 г.: Сборник тезисов Пятого Международного конгресса «Роль бизнеса в трансформации российского общества – 2010». – М.: ООО «Global Conferences», 2010, с. 336-338.

14. Сидоренко Е.В. // Применение информационно-компьютерных технологий для моделирования развития экономических систем. / Тихомирова А.Н., Сидоренко Е.В. // Высокие технологии, исследования, промышленность. Т. 3: сборник трудов Девятой международной научно-практической конференции «Исследование, разработка и применение высоких технологий в промышленности».

22-23 04.2010, Санкт-Петербург, Россия/под ред. А.П. Кудинова. – СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2010, с. 126-130.

15. Сидоренко Е.В. // Повышение эффективности процесса принятия решений на предприятии. / Тихомирова А.Н., Сидоренко Е.В. // Международная заочная научно-практическая конференция «Инновации гуманитарных и естественных наук».

Сборник научных трудов / журнал «Мир гуманитарных наук» Екатеринбург: ИП Бируля Н.И., 2010, с. 96-97.

16. Сидоренко Е.В. // Принципы управления сложными системами. / Тихомирова А.Н., Сидоренко Е.В. // Материалы VII Всероссийской школы-конференции молодых ученых «Управление большими системами», т.1,27-29 мая 2010, г. Пермь. Изд-во Пермского государственного технического университета. 2010, с. 97-101.

Приравненные к публикациям работы:

17. Сидоренко Е.В. // Электронный учебник «Нечеткие модели дискретной математики» / Тихомирова А.Н., Сидоренко Е.В. // ОФЭРНиО, рег. номер 15419 от 03.03.2010.

18. Сидоренко Е.В. // Информационно-инструментальный комплекс «Поддержка процесса научно-технической экспертизы инновационных проектов в области биомедицинских технологий» / Сидоренко Е.В. // ОФЭРНиО, рег. номер 17933 от 21.02.2012.

Модель и инструментальные средства повышения эффективности процесса научно-технической экспертизы инновационных проектов в области биомедицинских технологий В работе разработана новая модификация метода анализа иерархий Т. Саати для определения относительной важности критериев при оценке проекта, учитывающая специфику области биомедицинских технологий и степень точности оценок каждого специалиста.

С помощью моделей нечеткой математики была разработана новая методика формирования заключения научно-технической экспертизы проекта в области биомедицинских технологий.

Модифицирован бизнес-процесс отбора экспертов и разработана методика первичной оценки их квалификации в области биомедицинских технологий для аккредитации компанией ОАО «РОСНАНО».

The Model and Instruments of Improvement of the Effectiveness of Scientific and Technical Expertise Process for Innovative Projects in Biomedical Technologies (Evidence from RUSNANO) A new variation of T. Saaty hierarchy analysis method for estimation of relative criteria importance when assessing a project taking into account the specificity of biomedical technologies and the specialists' personal assessment level of accuracy, is developed in the scientific work.

A new method of scientific and technical expert's report formation in biomedical technologies is developed on the basis of fuzzy mathematics.

An experts' selection business process variation and a new method of expert's first-time rating in the context of their qualification in biomedical technologies for accreditation in RUSNANO are proposed in the research.