WWW.DISS.SELUK.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА
(Авторефераты, диссертации, методички, учебные программы, монографии)

 

Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники

«Утверждаю»

Зав.кафедрой ТУ

Проф. Пустынский И.Н.

СБОРНИК ЗАДАЧ

ПО ДИСЦИПЛИНЕ

«ИННОВАЦИОННЫЙ МЕНЕДЖМЕНТ»

Разработчики:

Проф., д.т.н. _А.М. Семиглазов, к.т.н. В.А. Семиглазов Томск 2010 2

СОДЕРЖАНИЕ

Выбор инновационной стратегии фирмы на основе оценки гипотез по Байесу Задача 1 Задача 2 Задача 3 Задача 4 «Семь правил» управления рисками Задача 5 Принятие управленческого решения методом «дерева решений» Задача 6 Задача 7 Задача о назначениях (Венгерский метод) Задача 8 Экономическая оценка инвестиционного проекта Задача 9 Прогнозирование рыночного успеха инновационного товара Задача 10 Задача 11 Игровая модель производственной программы фирмы методом теории игр Задача 12 Распределение капиталовложений в инновационные проекты по методу поэтапного наращивания Задача 13 Метод отбора инновационных идей Задача 14 Управление творческим потенциалом инновационной фирмы Задача 15 Задача 16 Выбор конкурентной стратегии инновационной фирмы методом теории игр Задача 17 Задача 18 Расчет объема финансирования рекламной кампании инновационной услуги Задача 19 Компьютерное моделирование в управлении проектом Задача 20 Задача 21 Задача 22 Задача 23 Введение Инновационный менеджмент – это инструмент в конкурентной борьбе фирм и это ключ к антикризисному управлению фирмой.

Целью настоящего Сборника задач является научить студентов, слушателей принимать обоснованные управленческие решения в области инновационного менеджмента на базе теорий вероятности, статистики, линейного, динамического программирования, компьютерного моделирования в среде MS Excel, теории игр.

Авторы считают, что в ряде случаев в процессе принятия управленческого решения, гораздо труднее сформулировать задачу, чем решить ее известными методами.

В Сборнике сформулированы задачи и даны методы их решения, а студентам и слушателям предлагается самостоятельно сформулировать подобные задачи и решить их из общего лекционного курса дисциплины «Инновационный менеджмент».

Авторы надеются, что настоящий Сборник поможет привить студентам вкус к математическим методам исследования управленческих решений и тем самым повысить их объективность, достоверность и обоснованность.

Выбор инновационной стратегии фирмы на основе оценки гипотез по Байесу Задача Инновационная фирма собирается заключить контракт на разработку нового наукоёмкого прибора с Министерством обороны. Если основной конкурент фирмы не станет одновременно претендовать на заключение контракта, то вероятность получения контракта оценивается в 0,45; в противном случае – в 0,25. По оценкам экспертов компании, вероятность того, что конкурент выдвинет свои предложения по заключению контракта, равно 0,40.

Чему равна формула полной вероятности?

P (A/H1)=0,45.

P (A/H2)=0,25.

P (H2)=0,40.

P (H1)=1-0,40=0,60.

P (A)= P (A/H1) P (H1)+ P (A/H2) P (H2)=0,45 0,6+0,20 0,40=0,37.

P(А) – полная вероятность заключения контракта.

Задача Экономист-аналитик условно подразделяет экономическую ситуацию в стране на «хорошую», «посредственную» и «плохую» и оценивает их вероятность для данного момента времени в 0,15, 0,70 и 0,15 соответственно.

Индекс распродажи нового товара возрастает с вероятностью -0,6, когда ситуация «хорошая», с вероятностью 0,3, когда «посредственная» и с вероятностью 0,1, когда «плохая».

Пусть в настоящее время индекс распродаж товара вырос. Какова вероятность того, что экономика страны на подъеме?

Р (А) – вероятность возрастания продаж.

P (A/H1)=0,6, P (A/H2)=0,50, P (A/H3)=0,1.

P (H1/A)= P (A/H1) P (H1)/ Р (А)=0,6 0,15/0,60,15 + 0,30,7 + 0,150,1 = 0,09/0,315 =0, (А иначе как судить о подъеме экономии только через производство и потребление, здесь анализируется потребление) Задача конкурентной борьбы.

Известно [1], что эффективным средством противодействия фирмы в конкурентной борьбе, завоевания новых ниш рынка является ее активная инновационная стратегия, направленная на освоение новой продукции или модернизацию и дифференциацию устаревшей. Однако, проведение НИР или ОКР является дорогостоящим мероприятием и прибегать к нему следует в исключительных случаях, если только фирма не является эксплерентом, венчурным предприятием.

Поводом для проведения интенсивных инновационных исследований может послужить инновационная активность конкурентов. Сам факт намерения на проведение работ по обновлению номенклатуры товаров конкурента относится к его конфиденциальным сведениям. Поэтому информацию о замыслах конкурента можно получить по косвенным признакам, которые с какой-то долей вероятности могут свидетельствовать о его инновационной активности. К таким признакам можно отнести следующие действия конкурента.

Проведение дополнительного набора сотрудников определенной квалификации через объявление в газете, заявки в кадровое агентства, объявление отдела кадров, заявки в учебные заведения, переобучение кадров и т.п.

Осуществление строительства, или приобретение, или аренда новых производственных помещений.

Аккумулирование дополнительных финансовых средств путем довыпуска акций.

Реорганизация фирмы, например, из ООО в ОАО; объединение нескольких фирм в консорциум – временное объединение для реализации нового проекта; вхождение в финансово-промышленную группу (ФПГ).



Сообщение в СМИ информации о конкуренте в связи с юбилеем его фирмы или другим поводом, в котором могут быть раскрыты его будущие планы по инновациям.

Победа конкурента на конкурсе инновационных проектов, проводимых в рамках поддержки предпринимательства; получение гранда, сообщение о которых неизбежно в СМИ в виду публичности проведения таких мероприятий.

Получение сотрудниками конкурента патентов, свидетельств на полезную модель, информация о которых публикуется в специальных бюллетенях и т.д.

Рассмотрим некоторые примеры прогнозирования серьезности намерения конкурента в сфере инновационной активности.

Пусть, например, эксперты фирмы «Импульс», исходя из анализа жизненного цикла товара конкурента, оценивают вероятность того, что конкурент может пойти на выпуск новой, очень конкурентоспособной продукции на уровне 70% Эта вероятность еще не достаточна, чтобы идти на ответные дорогостоящие меры фирме «Импульс». Принято решение о необходимости собрать дополнительную информацию о намерении конкурента – стратегия выжидания.

Эксперты фирмы «Импульс» считают, что для выпуска новой продукции, исходя из кадрового состава фирмы-конкурента, она с 85% вероятностью пойдет на дополнительный набор кадров.

Вероятность того, что конкурент может и по другим причинам осуществлять дополнительный набор кадров, таких как: компенсация текучести кадров, расширение объема выпуска устаревшей продукции, организация дополнительных, обслуживающих второстепенных подразделений и т.д., эксперты оценили на уровне 20%.

Руководству фирмы «Импульс» стало известно о дополнительном наборе сотрудников у конкурента. Как эта информация должна изменить представление руководства фирмы «Импульс» о возможности перехода конкурента на выпуск новой продукции?

Для переоценки вероятности перехода конкурента на выпуск новой продукции после получения информации о начале допнабора сотрудников следует использовать формулу Байеса [2]:

Здесь P( H 1 / A) - уточненная вероятность предположения о переходе конкурента на выпуск новой продукции ( H1 ) – первая гипотеза в результате получения информации о допнаборе у него сотрудников (А).

условию равна 0,7.

- полная вероятность начала допнабора у конкурента по разным причинам, а не только в связи с выпуском новой продукции, до получения информации о фактическом начале допнабора (априори).

Здесь P( A / H 1 ) - условная вероятность набора, вызванная инновационной активностью, равная 0,85.

- условная вероятность набора, вызванная другими причинами, равная 0,2 по условию задачи.

- вероятность второй гипотезы, H 2, заключающейся в том, что конкурент руководствовался другими причинами, помимо инновационных.

Так как полная вероятность гипотез должна быть равна единице, то После подстановки соответствующих значений в формулу Байеса, получим:

Это уже тот уровень вероятности инновационной активности конкурента, когда надо принимать решение об ответных мерах на угрозу конкурента, а это уже оборонительная или даже наступательная стратегия.

В ряде случаев, а скорее всего в большинстве, нельзя бывает выявить условную вероятность P( A / H ) - зависимость события А от гипотезы Н столь значительной величины, как в рассмотренном примере (0,85), от одного из факторов инновационной активности. В этом случае целесообразно рассмотреть комплекс факторов и характеризующие их вероятности.

Задача Рассмотрим следующий пример.

Эксперты фирмы «Импульс» считают, что вторая конкурирующая фирма может приступить к выпуску новой продукции с вероятностью РФ=0,7, если она предпринимает шаги к наращиванию финансового фактора производства – получение крупного кредита, инвестиций, осуществление дополнительной подписки на акции и т.д.

С вероятностью РК=0,5, если конкурент объявил дополнительный набор кадров и с вероятностью РС=0,3, если предпринимает шаги к расширению производственных площадей. Каждая в отдельности из этих вероятностей – не повод к ответным действиям фирмы «Импульс», но суммарная вероятность (Р) от комплекса воздействующих факторов может привести к противоположному выводу.

Суммарную вероятность несовместных событий в комплексе можно рассчитать по следующей формуле:

Для нашего случая:

изменению в инновационной стратегии фирмы «Импульс».

При более расширенном объеме информации, более точные результаты можно получить при использовании формулы «двойного и тройного Байеса»;

для двойного:

P( В / H1 ) - учет второго фактора В (финансы).

P ( AB ) - полная вероятность событий с учетом двух факторов (кадры и финансы).

Например, для нашего случая учета двух факторов - РФ и РК и прежнем значении P( H1 ) =0,7 получим Здесь РК= P( А / H 1 ) ; РФ= P( В / H1 ), при этом полагаем, как прежде, P( / H 2 ) =0,2, а P( / H 2 ) принимаем 0,4.

Конечно, наиболее сложным моментом в рассмотренных методах формирования инновационных стратегий является оценка различного рода вероятностей. Такая оценка производится на базе статистической обработки результатов длительных наблюдений, обобщения выводов аналитиков, широкого использования литературных источников, экспертных оценок.

ЛИТЕРАТУРА

предпринимательство: Учебное пособие. – Изд-во ТУСУР, г. Томск. 2002 – 200с.

2. Князевский Н.В., Князевский В.С. Принятие рискованных решений в экономике и бизнесе - М: «Контур». 1998г. – 160с.

«Семь правил» управления рисками Задача Пусть менеджеру надо сделать выбор между вариантами создания малолитражного автомобиля, джипа и грузовика при вариантах обстановки на рынке.

А – ухудшение ситуации Б – стабилизация В – улучшение ситуации Составим таблицу выигрышей (табл.1) в млн. руб.

Правило 1. (Наибольшей вероятности). Предположим вероятность ситуаций такова, что PA>PБ>PB. В этом случае надо принимать решение по самой вероятной ситуации, т.е. надо выпускать джип (100 млн.р.) Правило 2. (Математического ожидания). Предположим вероятности ситуаций можно оценить количественно, например, PA=0,5. PБ=0,3. PB=0, (Сумма=1). Правило. Необходимо выбрать наибольший ожидаемый в среднем выигрыш.

Грузовик 0,5 * 75 + 0,3 * 50 + 0,2 * 90 = 70,5, т.е. грузовик, а не джип, как было раньше.

Правило 3. Правило недостаточного основания. Если вероятности качественно (пр.1) или количественно (пр.2) невозможно установить, то необходимо считать все ситуации равновероятными и рассчитать средний ожидаемый выигрыш исходя из этого.

Малолитражка: 1/3 (55+70+60)=61, Правило 4 – Правило осторожного пессимиста (Обстановка на рынке неясна) Пессимист всегда говорит: все плохо, и будет плохо, а оптимист говорит:

то ли еще будет. Пессимист говорит, что стакан наполовину пуст, а оптимист, что наполовину полон.

Необходимо выделить наихудшие варианты решения во всех вариантах обстановки (ситуации спроса) и среди них выбрать все-таки наилучший. Выбор максимума из минимальных выигрышей. Правило Максмин. Для нашего варианта для ситуации А, Б, В соответственно: 55, 25 и 50.

Итог: малолитражка.

Уже хуже этого результата не будет!

Выбирать надо по горизонтали для каждого товара и выбирать наименьшее, а из них большее.

Правило 5. Правило Минимакса (ситуация на рынке неясна). Это правило связано не с выигрышами, а потерями. Составим таблицу потерь – табл.2 В каждой колонке находим максим.число и из него вычитаем все остальные. Для нашего примера надо выбрать грузовик.

Сравнение идет по строкам. Ищем максимальные потери в строке, а из них выбираем меньшие.

минимальную.

Правило 6. Критерий пессимиста – оптимиста (Ситуация на рынке) Введем k – коэффициент пессимизма. 0 22% Этап 3 АНАЛИЗ КОЭФФИЦИЕНТОВ Приведение расчеты показывают, что в зависимости от того, какой критерий эффективности выбран за основу в данной коммерческой организации, могу быть сделаны диаметрально противоположные выводы.

Действительно, согласно критериям NPV, PI и IRR проект нужно отвергнуть;

согласно двум другим критериям (срок окупаемости и коэффициент эффективности ARR) – принять. В данном случае можно ориентироваться на какой-то один или несколько критериев, наиболее важных по мнению руководства коммерческой организации, либо принять во внимание дополнительные объективные и субъективные факторы (в этом примере проявляется противоречивость критериев оценки).

P.S. 1) В этом задаче мы не учитывали инфляцию и риски, влияющее на объемы реализации и по-хорошему их надо было сложить с r.

r = rWACC + rриск + rинфл что еще бы ухудшило показатель NPV, IC 2) Эта задача основана на многолетнем проекте, где выручка считается по годам, не так как в «семи правилах». Здесь не учитывается характеристика рынка, по умолчанию считается, что он стабилен.

3) Ведется анализ одного проекта, а не портфеля проектов как в «семи правилах».

P.S. Здесь, наверное, правильно рассуждать так: если 10 млн. покупаются в банке по 19 % годовых, то проект надо отклонить, т.к. IRR определении, либо произошло вмешательство внешнего фактора.

Предложенная методика прогнозирования рыночного успеха инновационного товара в значительной степени базируется на экспертных оценках. Для оценки согласованности экспертов на практике применяют дисперсионный коэффициент конкордации.

При числе ранжируемых параметров n>7, оценка значимости коэффициента конкордации может быть произведена по критерию при 5% уровне значимости.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Михайлов В.М. Как принимать решения. Учебное пособие. СПб.:

ООО Издательство «Химера» 1999, 200 с.

2. Евланов Л.Г. Теория и практика принятия решений/ Редкол.: Е.М.

Сергеев и др. – М.: Экономика, 1994. – 176 с.

3. Семиглазов В.А., Морозов Р.В. Оценка конкурентоспособности инновационных радиоэлектронных приборов / Научная сессия ТУСУР-2003 :

материалы регион. науч.-техн. конф. Ч. 3. – Томск: Томск. гос. ун-т систем упр. и радиоэлектроники, 2003. – С. 151–155.

4. Петров П.В. Соломатин А.Н. Прогнозирование емкости рынка.

Лекции. – СПб. ТЭИ. 1997. – 30 с.

5. Петухова И.В., Петухова Н.В. Прогнозирование емкости рынка отдельных групп товаров и услуг. // Маркетинг в России и за рубежом. – 2000. - № 5.

6. Теория статистики с основами теории вероятностей : учеб. пособие для вузов/ И.И. Елисеева [и др.] ; под ред. И.И. Елисеевой. – М. : ЮНИТИДАНА, 2001. – 446 с.

Игровая модель производственной программы фирмы методом теории игр Задача Предприятие выпускает обогреватели и кондиционеры, сбыт которых зависит от состояния погоды. По данным прошлых наблюдений предприятие в теплую погоду реализует 1000 обогревателей и 6 000 кондиционеров; в холодную погоду – 4 000 обогревателей и 1 200 кондиционеров. Себестоимость обогревателя – 8 руб./шт; кондиционера – 5 руб./шт. Цена обогревателя в месяц изготовления 12 руб./шт; позже – 3 руб./шт. Цена кондиционера в месяц изготовления – 8 руб./шт; позже – 2 руб./шт. На реализацию всей продукции расходуется 2 000 руб.

Определить оптимальную стратегию предприятия по выпуску продукции, обеспечивающую при любой погоде наибольшую прибыль.

Решение:

Предприятие в этих условиях обладает двумя чистыми стратегиями:

стратегия А с расчетом на теплую погоду и стратегию Б с расчетом на холодную погоду. Природа – второй игрок – обладает также двумя стратегиями: стратегия В – теплая погода, стратегия Г – холодная погода.

Если предприятие выберет стратегию А, то в случает теплой погоды (стратегия природы В) прибыль составит:

1 000 (12-8)+6 000 (8-5)- 2 000 = 20 000 руб.

А в случае холодной погоды (стратеги природы Г):

1 000 (12-8)+1 200 (8-5)+(6 000-1 200) (2-5)-2 000=-8 800 руб.

Если предприятие выберет стратегию Б, то в случае теплой погоды (стратегия природы В) прибыль составит:

1 000 (12-8)+1 200 (8-5)+(4 000 – 1 000) (3-8)- 2 000 = - 9 400 руб.

А в случае холодной погоды (стратегия природы Г):

4 000 (12-8)+1 200 (8-5)- 2 000 = 17 600 руб.

Следовательно, платежная матрица данной игры:

Первая и вторая строки матрицы соответствуют стратегиям А и Б предприятия, а первый и второй столбцы – стратегиям природы В и Г.

В условиях неопределенности природы наибольший гарантированный доход предприятие обеспечит, если будет применять смешанную стратегию.

Оптимизация смешанной стратегии позволит предприятию всегда получать среднее значение выигрыша независимо от стратегии природы.

Пусть х – частота применения первым игроком стратегии А, (1-х) – частота применения стратегии Б. В случае оптимальной смешанной стратегии предприятие получит и при стратегии В (теплая погода), и при стратегии Г (холодная погода) второго игрока одинаковый средний доход:

20 000x – 9 400 (1-x)=- 8 800x+17 600 (1-x) Отсюда x=0,48; (1-x) = 0,52.

Следовательно, предприятие применяя чистые стратегии в соотношении 48:52, будет иметь оптимальную смешанную стратегию, обеспечивающую ему в любом случае среднюю прибыль в сумме:

Эта величина и будет ценой игры.

При оптимальной стратегии выпуск продукции составит:

(1 000 обогревателей + 6 000 кондиционеров) 0,48 + ( обогревателей + 1 200 кондиционеров) 0,52 = 2 548 обогревателей + кондиционеров.

Следовательно, оптимальная стратегия предприятия заключается в выпуске 2 548 обогревателей и 3 522 кондиционеров, что обеспечит ему при любой погоде прибыль в сумме 4 712 руб.

Распределение капиталовложений в инновационные проекты по методу поэтапного наращивания Задача Вам, как руководителю предприятия, выделено 10 млн. руб. для увеличения выпуска продукции. Четыре ваших заместителя (по производству, технологии, капитальному строительству, снабжению) предлагают набор мероприятий, ориентированных на различный прирост выпуска продукции и требующих соответствующих капитальных затрат. Каждый из ваших заместителей готов взяться за реализацию любого, но одного, мероприятия из всего набора. Вам необходимо решить проблему распределения выделенных средств, обеспечив максимальный прирост выпуска продукции на предприятии.

Обобщенное представление всей совокупности представленных мероприятий имеет вид (табл. 20) Вы можете выделить 10 млн. руб. третьему заместителю и ориентироваться на прирост выпуска продукции в 830 тыс. т/год. Можно выделить 5 млн. руб. первому заместителю и 5 млн. руб. третьему, что обеспечит прирост выпуска продукции в количестве 410+472 = 882 тыс. т./год.

Второй вариант явно лучше первого. Попытка перебора всей совокупности возможных вариантов распределения 10 млн. руб. между заместителями или угадать лучший вариант практически обречена на неудачу. Необходим математический метод решения задачи. Метод такой имеется и его идея – поэтапное наращивание числа рассматриваемых сфер использования распределяемого ресурса.

Такими этапами для Вашей задачи могут быть:

1. Рассмотрение предложений первого и второго заместителей.

2. Дополнение предложениями третьего заместителя.

3. Дополнение предложениями четвертого заместителя.

Рассмотрим варианты, предложенные первым и вторым заместителями, «забыв» пока про остальные. Но рассмотрим всю совокупность вариантов распределения предоставленных денег. Если на первых двух заместителей выделить 1 млн. руб., то имеется два варианта их использования: отдать 1 млн.

руб. первому заместителю, что дает 93 тыс. т./год; отдать 1 млн. руб. второму заместителю, что дает 108 тыс. т./год. Лучшим является второй вариант, который следует запомнить.

Потребные Прирост выпуска продукции следует сравнить три варианта: 2 млн. руб. первому заместителю (182 тыс.

т./год); 2 млн. руб. второму заместителю (198 тыс. т./год); разделить по 1 млн.

руб. между первым и вторым заместителями (201 тыс. т./год). Лучшим в этом случае является третий вариант, который следует запомнить. Таким образом можно продолжить рассмотрение вариантов использования ресурсов от 3 млн.

руб. до 10 млн. руб. Итоговые вывод этих исследования представим в след.

таблице 13. млн. руб.

тыс. т./год 2-му заму Эту таблицу можно назвать обобщенной характеристикой мероприятий первого и второго заместителей (обобщенного зама).

Рассмотрим варианты использования средств, предложенные третьим и обобщенным заместителями. Алгоритм исследований будет таким же как и на первом этапе, только пара рассматриваемых заместителей будет другая. Если на третьего и обобщенного заместителя выделить 1 млн. руб., то имеется два варианта их использования: отдать 1 млн. руб. обобщенному заместителю ( тыс. т/год); отдать 1 млн. руб. третьему заместителю (104 тыс. т./год). Лучшим оказывается первый вариант, который следует запомнить. Распределение 2 млн.

руб. имеет три варианта: 2 млн. руб. третьему заместителю (203 тыс. т./год); млн. руб. обобщенному заместителю (201 тыс.т/год.); разделить по 1 млн.

между третьим и обобщенным заместителями (212 тыс.т/год). Лучшим оказывается третий вариант, который следует запомнить. Рассмотрев таким образом все варианты от 3 млн. руб. до 10 млн. руб, получим итоговую таблицу 22.

Эту таблицу можно назвать обобщенной характеристикой мероприятий первого, второго и третьего заместителей. По аналогии с предшествующим этапом вычислений мы получили опять обобщенного заместителя и можем его рассмотреть совместно с четвертым заместителем. Не повторяя процесс рассуждений, который уже выше на первом и втором этапах решения задачи, приведем итоговый результат распределения ресурсов между четвертым и обобщенным (из трех замов) заместителем (табл. 13.3).

млн. руб.

тыс. т./год выделяемые 3му заму млн. руб.

тыс. т./год му заму Если бы количество заместителей было больше четырех, то мы продолжили бы расчеты по выработанному алгоритму. В нашем примере все необходимые вычисления завершены. Остается из полученных таблиц выбрать ответ сформулированной задачи.

Из последней таблицы в столбце с объемом 10 млн. руб. находим, что четвертому заместителю выделяется 2 млн. руб., следовательно, на первых трех остается 8 млн. руб. В предпоследней таблице находим столбец с объемом млн. руб., из которого видим, что третьему заместителю выделяется 4 млн. руб.

На первых двух заместителей остается 4 млн. руб. Из первой таблицы видим, что в этом случае второму заместителю остается 2 млн. руб. В результате получен ответ исходной задачи.

Метод отбора инновационных идей Задача В нашей стране принята стратегия инновационного развития экономики, которая должна стать альтернативой сырьевому вектору развития.

В связи с этим вопросы совершенствования инновационного менеджмента приобретают актуальное значение.

Первая задача, которая встает перед малой венчурной фирмой (эксплерентом) – это поиск перспективных идей для их экспериментальной проработки и выпуска опытной партии.

При этом основные вопросы-требования в следующем:

• Соответствует ли идея нового товара инновационной стратегии и • Является ли новый продукт органичным продолжением предыдущего • Соответствует ли идея нового продукта внутрипроизводственной • Достаточный ли инновационный потенциал фирмы для реализации • Сможет ли новый товар освоить производство?

• Насколько существующая система знаний отвечает новому проекту?

• Имеется ли на фирме лидер, необходимые специалисты, способные быстро овладеть новыми знаниями, необходимыми для реализации • Сможет ли фирма продать такой товар?

• Могут ли возникнуть схожие идеи новых продуктов у конкурентов?

• Осуществлял ли кто-нибудь ранее подобные идеи, если да, то насколько успешно?

• Может ли идея нового продукта иметь рекламный успех?

• На какой рынок лучше сориентировать идею нового продукта, имеется ли рыночная перспектива у него?

• Какую рыночную нишу удалось бы заполнить товаром?

• Есть ли возможность защитить новую идею продукта патентом?

• Сколько времени может занять разработка нового товара? Не опоздает • Сколько средств необходимо потратить на реализацию идеи и как скоро можно будет окупить разработку?

• Какая может потребоваться кооперация с партнерами, насколько доступны сырье, материалы, комплектующие?

• Какие риски связаны с реализацией идеи, как можно управлять ими?

Из изложенного очевидно, что ответственный отбор новых идей занимает много времени и связан с большими затратами. В то же время для выбора наиболее оптимальной идеи в смысле затрат на ее реализацию и получения проанализировать достаточно большое количество (сотни) идей.

На рис.14.1 показан пример отсева идей в инновационном бизнесе по материалам американской кампании 3M:

n – количество идей; С – стоимость товара.

Рис.14.1 Пример отсева идей и затраты на их реализацию Опыт отбора идей показывает, что из общего объема анализируемых идей 5-10% из них могут удовлетворить фирму вышеизложенным требованиям.

В связи с этим стоит задача: какое минимальное количество идей следует отобрать для анализа из общей совокупности, чтобы быть уверенным с вероятностью более 90%, что в этот отбор обязательно попадет подходящая для фирмы идея? Такой подход гарантирует значительное снижение затрат на отбор идеи. В настоящей работе эта задача решается на основе вероятностных распределений случайной величины и модифицированного экспертного заключения.

При выборе идеи целесообразно ориентироваться на приоритетные направления исследований и разработок, которые поддерживаются государством:

• информационные технологии и новации;

• лазерные технологии;

• робототехника, компьютеризация производства;

• гибкие производственные системы;

• создание материалов с заранее заданными свойствами;

• научно-технические системы в обороне;

• научно-технические системы в аэрокосмической и атомной • технологии живых системы (биотехнология);

• экология, энергоснабжение и рациональное природопользование;

• освоение оптико-волоконной техники;

• нанотехнологии;

• медицинское приборостроение.

Поиск новых идей может осуществляться различными способами:

• экспертными заключениями – при этом используются методы: проб морфологического анализа, синектики и т.д.

• анализом внутренних и внешних информационных источников.

В табл. 14.1 приведена статистика источников новых идей по данным американской ассоциации менеджеров (АМА):

1. Внутренние источники:

2. Внешние источники:

• Государственные организации Для решения поставленной задачи – снижение временных, трудовых и финансовых ресурсов при отборе перспективной в смысле разработки и реализации идеи из большого количества подлежащих рассмотрению примем следующие допущения:

• в общей совокупности ( N ) идей находится не менее 5 % ( M ) идей, удовлетворяющих условиям отбора;

• отбирается для реализации одна идея;

• все идеи из общей совокупности имеют одинаковую вероятность быть изъяты для первичного рассмотрения;

• рассмотренные идеи имеют собственный порядковый номер;

• выборка n идей производится одновременно из всей совокупности • количество идей, удовлетворяющих условиям отбора и попавших в Определим вероятность нахождения в выборке n число m подходящих гипергеометрическому распределению [2]:

где C M - число сочетаний из M по m и т.д. соответственно.

Формула (1) говорит о вероятности появления только числа m из M.

Задаваясь значениями n, m, M и N методом перебора с помощью надстроек MS Excel определяем Pi, где i = 1, m. Общая вероятность попадания в выборку n не менее одной подходящей идеи определяемся суммой вероятностей:

Рассмотрим пример.

Пусть общее количество идей N=100, величина выборки n варьируется от 10 до 50; количество подходящих идей в совокупности всех идей M =5, P 0,9. Задаваясь значениями m от 1 до 5 подсчитаем P из (2) в табл.14.2.

Из табл.25 видно, что для нашего примера выборка n должна быть не менее 30, что значительно меньше всей совокупности N =100. Далее 30 идей сравниваются между собой, менее удачные идеи отбрасываются, а оставшаяся сравнивается со следующими из выборки, при этом может оказаться, что в выборке присутствуют более одной идеи-лидера (см. табл.14.2).

Так, например, для n = 30 вероятность появления более двух идейлидеров составляет 0,446; для n = 40 эта вероятность равна 0,596; для n = соответственно 0,636.

Время отбора идей можно существенно сократить, если всю выборку n разбить на ряд групп, каждую из которых анализирует отдельная команда экспертов и отбирает идеи – лидеры в своей группе. (Если попадется сильная группа, то можно потерять идею - лидера).

Затем сравниваются идеи – лидеры каждой из групп между собой и выбирается одна, две наилучшие.

Теперь рассмотрим количественный метод сравнения отобранных идей между собой, взяв за основу работу авторов.

Суть метода основана на следующем.

требованиям, которые предъявляются к новым идеям, изложенным в начале статьи. Все требования оцениваются количественно. Поскольку размерность каждого требования – характеристики различная, что делает невозможным их сравнение, то вводится нормировка этих параметров.

Затем каждому параметру присваивается весовой коэффициент.

Таким образом, каждая идея оценивается совокупностью безразмерных параметров, имеющих свои весовые коэффициенты. Интегрально каждая идея соответствующий приоритет i, рассчитываемый из весовых коэффициентов.

где: M - качество идеи, k - количество сравниваемых параметров.

У идеи лидера M - наибольшее среди сравниваемых идей.

Рассмотрим пример.

Пусть происходит сравнение среди трех идей по 11 параметрам.

(Табл.14.3).

Степень риска Количество средств (млн.руб.) Срок окупаемости Продолжительность Степень готовности реализации идеи (%) Вероятность Конкурентоспособнос Степень научнотехнического задела (1,00) (0,80) (0,60) Предполагаемая реализации идеи (млн.руб.) Количество предполагаемых к запатентованнию решений в процессе разработки (шт.) В табл.14.3 во второй колонке в качестве примера приведено параметров – характеристик, по которым проводится сравнение идей; это количество можно изменить в любую сторону в зависимости от отрасли, к которым принадлежат идеи, либо от предпочтений лица, принимающего решение (ЛПР).

В колонках 3-5 для трех видов идей (А, В и С) представлены числовые значения характеристик, а в скобках их нормированные величины.

Нормировка производится следующим образом.

За единицу принимается лучшее из трех (наиболее полезное) значение iой характеристики. Два других нормированных значения определяются как частное от деления величины исследуемой характеристики на величину, принятую за единицу, если за единицу было принято наибольшее из трех значений характеристик. Если за единицу принято наименьшее из трех значений характеристик, то это значение переходит в числитель, а сравниваемые характеристики – в знаменатель.

В шестой колонке проставлены весовые значения ( i ) характеристик в диапазоне от 1 до 10. Эти значения определяются либо экспертным путем либо по усмотрению ЛПР.

В последней колонке проставлены рассчитанные значения приоритетов характеристик i, которые рассчитываются по формуле:

Если трактовать µ ki как случайные значение параметров изделия k, а i как вероятность этой случайной величины, то формулу (3) можно трактовать, как математическое ожидание, характеризующее изделие k.

Проведя вычисления для каждой идеи по формуле (3) получим:

Проведем сравнение идей по четырем интегральным параметрам:

математическому ожиданию, отклонению от идеальной идеи, колеблемости и окупаемости. ЛПР может дополнить этот список, исходя из специфики идей и собственных предпочтений.

По параметру M лидером является идея А. Если значение M A принять за единицу, то превосходство идеи А по параметру M над идеями В и С будет представлено следующим образом.

Сравним идеи А,В и С по степени их отклонения k от идеальной идеи, т.е. такой, у которой по всем характеристикам µ i = 1,00, тогда для идеальной идеи M и.д. = 1,00 и, следовательно:

Превосходство идеи А по параметру будет представлено следующим образом:

Сравним идеи по степени колеблемости ( ), определяемой по формуле:

где k - среднеквадратичное отклонение случайных величин µ i от математического ожидания М.

Чем выше колеблемость, тем в меньшей степени М определяется основными наиболее важными характеристиками.

определяется следующим образом:

Расчеты по формулам (4) и (5) показали, что:

Превосходство идеи С по параметру составляет:

Если сравнить идеи по самым важным ( Vk ) двум параметрам: срок окупаемости и ежегодная выручка, то получим для каждой идеи по формуле следующее:

Превосходство идеи С по важным параметрам:

Подсчитаем суммарное значение превосходства для каждой идеи по всем критериям сравнения.

Из полученных результатов видно, что следует выбрать для реализации идею С.

На рис.14.2 представлена диаграмма относительного превосходства каждой из трех идей по четырем сравниваемым параметрам.

Рис. 14.2 – Диаграмма относительного превосходства идей После отбора идеи необходимо провести анализ рынка и разработать бизнес-план, в котором будут рассмотрены производственный и финансовый планы реализации идеи, проанализированы риски и конкурентная среда. На инновационной фирме должен быть организован постоянный процесс пополнения банка идей и их ранжирования по степени соответствия инновационной политике фирмы.

Предложенная модель позволяет существенно сократить временные и финансовые ресурсы, затрачиваемые на отбор инновационных идей, и в то же время допускает ее модернизацию под конкретные предпочтения ЛПР.

Список использованной литературы Петруненков А.А. Организация разработки нового товара.

Учебно-методическое. – М.: Монолит, 2002. – 288 с.

Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика.

Учеб.пособие для вузов/ В.Е. Гмурман. – 11-е изд., стер. – М.:

Семиглазов А.М., Семиглазов В.А. Прогнозирование рыночного успеха инновационного товара. Ж. «Экономика и управление», Михайлов В.И. Как принимать решения. Учебное пособие. СПб.:

ООО «Издательство «Химера», 1999г. – 200 с.

Управление творческим потенциалом инновационной фирмы Задача Инновационная деятельность очень рискованная и затратная деятельность. Снижение риска, обеспечение эффективности инновационной фирмой всецело зависит от квалификации менеджерского состава фирмы от ее инновационного потенциала.

Основу инновационного потенциала любой фирмы составляют ее научные кадры. Оптимизация загрузки сотрудников в соответствии с их квалификацией, опытом разработки новых приборов является актуальной задачей, именно решению этой задачи и посвящена настоящая работа.

В основу настоящих исследований положена модель управления творческим коллективом подразделения, занимающегося разработкой принципиальных схем наукоемкой электронной продукции в составе научнопроизводственного центра (НПЦ). В целом НПЦ занимается научной и экспериментальной проверкой идей, новшеств, разработкой принципиальных схем, программных продуктов, конструкторской и технологической документации конкурентоспособных изделий. Производственная деятельность НПЦ включает выпуск экспериментальных и опытных партий изделий, испытанием их у заказчика и передачу в серийное производство отработанной документации.

Кадровый состав подразделения разработчиков и укрупнено их обязанности можно представить следующим, например, образом:

начальник подразделения, отвечает за планирование, координацию и контроль над деятельностью всего подразделения (к.т.н.) главный научных сотрудник (д.т.н.) руководит и лично участвует в прогнозировании и разработке пионерных проектов (А) на фирме или в выпуске крупных научных отчетов, аналитических обзоров, выполняет функции зам. начальника подразделения.

ведущий научный сотрудник (к.т.н., д.т.н.)– руководит разработкой проектов (В), имеющих прототипы в более ранних разработках или не требующих фундаментальных новых знаний, руководит выпуском испытательной и эксплуатационной документации, согласованием и корректировкой технического задания (Е), участвует в госиспытаниях (G), руководит выпуском аван-проектов старший научный сотрудник (к.т.н.) – занимается модернизацией ранее разработанных приборов, осуществляет дифференциацию продукции на фирме (С), участвует в разработке отчетов (D), во всех видах испытаниях приборов, корректировке документации, в выдаче технических заданий (ТЗ) смежным подразделениям (Е);

младший научный сотрудник – участвует в работах А, В и D и полностью решает вопросы авторского сопровождения проектов в макетном и опытном производствах (F);

инженер – экономист – принимает участие на всех стадиях управления проектами, для составления смет, калькуляции, техник-оформитель – участвует в оформлении ТЗ, отчетов, извещений на изменения и другой документации.

Такое распределение работа носит несколько условный характер и не исключает отвлечение сотрудников на другие виды работ для решения оперативных задач управления проектами. На других фирмах распределение работ может быть отличным от рассматриваемого.

Представим в табл.15.1 распределение фонда рабочего времени отдела, состоящего из трех лабораторий по категориям сотрудников и работам.

Используя данные таблицы, можно решить две задачи: первая – при известном количестве сотрудников и стоимости каждой из работ с: определить количество разнотипных проектов (работ) (Х), которые могут быть выполнены ими из условия максимальной выручки; вторая – при известном количестве проектов и заработной платы каждого из сотрудников определить количество и состав сотрудников ( yi ) из условия минимальных издержек на зарплату.

Категория сотрудников подраздел ения (i=1) сотрудник (i=2) сотрудник (i=3) 4 Старший научный (0,05) (0,10) (0,40) (0,30) (0,30) (0,30 (0,30) (0,30) сотрудник (i=4) 5 Младший научный (0,05) (0,05) (0,10) (0,10) (0,30) (0,30 (0,30) (0,10) сотрудник (i=5) экономист (i=6) ль (i=7) проектов (работ) количеств проектов ь проектов (работ), в условных денежных единицах В скобках для Yi, Сj, Zi и aij приведены данные для примера aij – часть бюджета времени сотрудника, которую он может посвятить выполнению одного конкретного проекта.

Оптимизация количества проектов Решим вначале первую задачу: при известном количественном составе коллектива (данные в скобках предпоследней колонке) (Yi) определить какое количество проектов (Хj) разной категории и стоимости (Сj) освоит подразделение при условии достижения максимальной выручки (V).

Запишем математическую модель задачи. Целевая функция:

Функциональные ограничения:

Прямые ограничения:

i – номер строк, j – номер столбцов.

– минимальное количество проектов (j-ой) категории, которое должно освоить в рассматриваемом календарном периоде творческий коллектив (лаборатория, отдел). Это количество может быть переходящим от предыдущего периода либо формироваться уже заключенными договорами.

Если рассматривать структурное подразделение – отдел, состоящий из трех лабораторий и сотрудников в количестве yi по штатному расписанию, то в нашем конкретном примере система уравнений может быть записана в следующем виде:

0, 0, 0, 0, 0, Решение этой системы уравнений с помощью Excel [1] дает следующие результат:

Производственная функция На основе полученных результатов можно определить производственную функцию творческого коллектива как функцию максимальной выручки от количества сотрудников при условии, что подразделение укомплектовано в достаточном количестве оборудованием, а выпускаемой продукцией является инновационная документация. Проводя расчеты аналогично приведенным выше, при условии, что коллектив увеличен в два, три и четыре раза, получим Легко видеть, что увеличение выручки превышает линейную зависимость от увеличения состава коллектива. Это можно объяснить синергетическим эффектом объединения, сотрудников в единый коллектив.

Производственную функцию конкретную для нашего примера коллектива можно представить в виде степенной функции:

синергии.

Прологарифмируем выражение (7):

При =1 синергетический эффект отсутствует.

Окончательно для нашего примера:

Очевидно, мы вправе ожидать проявления синергетического эффекта в той или иной степени и от частичного увеличения одной или нескольких категорий сотрудников в составе одного коллектива.

Аналогичные результаты можно получить не только посредством увеличения числа сотрудников, но и с помощью увеличения времени на разработки при сохранении удельных затрат времени на каждый из проектов каждого из сотрудников. При этом, конечно, надо понимать, что увеличение времени на разработку может привести к потере объема рыночной доли инновационного товара из-за действия конкурентов.

Задача Оптимальный состав коллектива Вышеприведенные расчеты по оптимизации выручки строились по умолчанию на предложении, что коллектив имеет достаточно обширный портфель заказов, из которого он может формировать оптимальный ассортимент проектов, подлежащих разработке. Это достаточно условная ситуация, на практике чаще приходится формировать коллектив под имеющиеся заказы, например, с помощью реструктуризации лабораторий в составе отдела, либо переключать освободившихся сотрудников для проведения поисковых НИР, создания инновационного задела, унификации разработок и т.д.

Определение оптимального состава коллектива при известном наборе проектов, подлежащих разработке, может быть достигнуто посредством решения задачи двойственной к рассмотренной выше.

Целевая функция при этом направлена на обеспечение минимальных издержек ( ) на зарплату коллектива, вовлеченного в разработку.

Запишем математическую модель задачи:

Функциональные ограничения:

Прямые ограничения:

Используя данные для примера в табл.1 на базе Excel получим:

Максимальная месячная зарплата коллектива – 745 у.д.е.

Начальник лабораторий – 3 чел.

Главный научный сотрудник – 2 чел.

Ведущих научных сотрудников – 7 чел.

Старших научных сотрудников – 8 чел.

Младших научных сотрудников – 6 чел.

Инженеров-экономистов – 2 чел.

Техников-оформителей – 2 чел.

При этом были введены ограничения по минимуму разрабатываемых проектов по категориям:

По категориям Д и Е возможно превышение количества проектов до 6.

разработчиков или отдельными специалистами В любом НИИ, ОКБ или НПЦ группы разработчиков, (конструкторов) отличаются между собой по научно-техническому потенциалу, включающему в частности следующие характеристики:

большой опыт в проведении инновационной деятельности, в разработке тех или иных проектов;

количество ранее полученных патентов на изобретения, свидетельства на полезные модели, ноу-хау;

наличие ученых степеней, большой стаж работы, достаточно молодой возраст, до 45 лет;

деловая научно-техническая связь сотрудников с коллегами в отрасли;

степень освоения современной информационной технологией;

периодичность публикаций сотрудниками научно-технических работ;

высокий творческий климат в группе;

степень загруженности группы предыдущими, незаконченными работами Различие групп по научно-техническому потенциалу приводят к тому, что одни и те же проекты различными группами выполняются за разное время, уточнить которое можно, и то ориентировочно, кропотливым нормированием, через индивидуальные коэффициенты, где, номер группы разработчиков, а, номер проекта. Эту ситуацию можно отразить в следующей матрице (табл. 16.1).

разработчиков Имея данные от каждой группы, инновационный менеджер ищет оптимальный вариант распределения проектов по группа разработчиков.

Запишем математическую модель задачи (11-14).

Пусть – переменная, значение которой равно 1. Если – группа выполняет -ый проект и О – в противном случае. Тогда условие того, что каждая группа выполняет только один проект, запишется в виде:

Условие того, что каждый проект может выполняться только одной группой, запишется в виде:

Целевая функция задачи будет иметь вид:

Где – общее минимальное время, затраченное всем группами на выполнение всех проектов. В целевую функцию входят только те значения, для которых отличается от нуля, то есть входят затраты времени, соответствующие назначенным работам. Прямые ограничения задачи:

Эта задача также, как и предыдущие, может быть решена в среде Excel, либо используя аналитический метод – венгерский метод [5].

Оптимизация конструкторского подразделения Отделы – разработчики принципиальных схем (ПС) передают свою документацию в конструкторский отдел для разработки конструкторской документации – альбомов рабочих чертежей. Оптимизация структуры конструкторского отдела (количество групп конструкторов) определяется собственной производительностью и частотой поступления документации на разработку от отделов – разработчиков ПС.

Известно, что для инновационного проекта сокращение времени выхода товара на рынок является основным фактором максимизации прибыли. Этого можно достичь, если организационная структура обладает некоторой избыточностью.

В то же время при структурной ограниченности возможна перегрузка подразделений в определенные моменты времени, что ведет к неоправданным задержкам в разработке документации и издержкам фирмы из-за упущенной выгоды. Таким образом, актуальной становится задачи оптимизации структуры (состава) инновационного подразделения с целью минимизации потерь фирмы из-за задержки выхода нового товара на рынок и минимизации потерь от простоя подразделения из-за избыточности структур.

Найти оптимальное решение поставленной задачи можно на основе теории массового обслуживания (СМО) для класса случайный процессов; при этом рассматривается модель многоканальной СМО с неограниченной очередью. Обслуживание осуществляет конструкторский отдел, у которого в качестве каналов обслуживания выступают группы конструкторов.

Для решения поставленной задачи необходимо иметь достоверную информацию об издержках фирмы за счет несвоевременного выхода инновационного товара на рынок, издержках, вызванных избыточностью структуры, допустимым временем ожидания начала конструкторской разработки и длительностью ее проведения.

Определению подлежат: вероятность простоя структурной единицы в подразделении конструкторов), среднее число проектов, дожидающихся в очереди своей проработки, относительная величина издержек.

Оптимальное количество структурных единиц определяется по минимуму суммарных издержек. Важнейшие характеристики работы СМО задаются следующими формулами [2].

1. Вероятность того, что обслуживающие каналы свободны где – среднее число каналов, необходимых для того, чтобы за единицу времени обслужить все поступившие требования (задания от отделаразработчика).

- среднее время обслуживания (разработки конструкций) одним каналом (группы) одного требования;

- среднее число требований, поступающих за единицу времени.

– фактическое число обслуживающих каналов в системе,.

Среднее число заявок в очереди:

Среднее число заявок в системе:

Среднее время пребывания заявки в очереди и среднее время пребывания заявки в системе:

Общие издержки фирмы, связанные с этапом разработки конструкции Соб:

где – издержки (штраф) за задержку выхода товара на рынок, упущенная выгода;

– издержки содержания одной группы конструкторов.

Проиллюстрируем сказанное на конкретном примере, используя выражения (15-18).

Пусть в НИИ находится несколько отделов- разработчиков принципиальных схем электронных приборов и общий отдел конструкторов, которые разрабатывают конструкции приборов по заказам отделов разработчиков.

Средний потом заказов на разработку конструкций от отделов разработчиков 5 шт. в квартал, средняя производительность µ каждой группы конструкторов один прибор в квартал. Запаздывание выхода инновационной разработки рынок И3 обходится фирме в 30 условных денежный единиц, а содержание одной группы конструкторов в квартал Ис-5 у.д.е. Определить оптимальное по издержкам количество групп конструкторов, т.е..

коэффициент корреляции существенно отличается от нуля, что свидетельствует о достаточно сильной статистической связи между фактом выхода телевизионной рекламы и увеличением слушателей, связывающих свой приход с рекламой в буклетах.

Синергетический эффект в нашем конкретном случае легко рассчитать на основе рисунка.

Если два рекламных мероприятия буклеты и TV действовали вне системы (например, буклеты использовали в одном городе, а TV-рекламу в другой), то суммарное количество слушателей можно подсчитать с 8 по 18–ю недели по формуле:

Сбк1 = Сбк ср n = 1 11 = 11чел. (1 человек в неделю);

при действии рекламы в одном городе (в одной системе):

Таким образом, синергетический эффект проявился через дополнительный прием слушателей в количестве 14 чел., при этом коэффициент синергии можно рассчитать:

Коэффициент синергии будет существенным образом определяться моментом времени выхода телевизионной рекламы, так при выходе ее в первые недели действия рекламы через буклеты коэффициент синергии будет существенно ниже.

Ранее уже отмечалось, что разрозненные бессистемные мероприятия малоэффективны. Подчинение же этих мероприятий общей маркетинговой стратегии позволяет не только, как мы убедились, повысить экономическую эффективность, но и обеспечить новое дополнительное свойство рекламной кампании. Это свойство заключается в существенном повышении рыночного барьера для новых конкурентов – в нашем случае фирм на рынке образовательных услуг. Именно в этом проявляется эмерджностный эффект рекламной кампании, включенной в систему маркетингового процесса продвижения товара (услуги) на рынок.

На основе полученных результатов по анализу рекламной кампании можно сделать следующие выводы:

• математическое моделирование рекламных мероприятий позволяет проводить с достаточной степенью достоверности прогнозирование экономической эффективности рекламных кампаний, распределение рекламного бюджета, получить практические рекомендации по корректировке элементов модели с учетом полученных результатов;

• дальнейшее повышение эффективности рекламных мероприятий должно достигаться увеличением их доступности целевой группой потребителей, степенью их охвата, что находит отражение в коэффициентах аij, рассчитываемых по представленным соотношениям;

• Для превращения исследованной математической модели в практический инструмент управления рекламной кампанией необходимо постоянное скрупулезное исследование целевых групп потребителей, влияние на них отдельных видов рекламных мероприятий;

мероприятий, влияние их на эффективность традиционных мероприятий может быть оценена с учетом системного анализа через коэффициенты корреляции и синергии по предложенной методике.

1. Ромат Е.В. Реклама – СПб.: Питер. 2004.-176с.: ил.(Серия «Краткий 2. Бобылева М.П. Рекламный менеджмент: основы профессиональной деятельности.-М.: ООО «Журнал «Управление персоналом» 2004. – 240с.

3. Реклама в бизнесе. Учеб. пособие/ Сост. Т.К. Серегина, Л.М. Титкова/ Под ред. общ. реф. д-ра экон.наук Л.П.Дашкова. – М.:Информационновнедренческий центр «Маркетинг», 1996г.

4. Семиглазов В.А. Оптимизация расходов на рекламную кампанию // Маркетинг. – 2007. – № 1. с. 63-70.

Компьютерное моделирование в управлении проектом Задача Управление проектом – актуальное направление в инновационном менеджменте. Формализованные и оптимальные методы управления проектов позволяют своевременно выводить новые товары на рынок, упреждать действия конкурентов, завоевывать новые товарные ниши.

Одним из наиболее распространенных и действенных методов структуризации проекта, используемых для планирования, составления расписания и мониторинга хода выполнения проекта, - это построение сетевых графиков. Сетевой план проекта разрабатывается на основе информации, собранной для структуризации работ и представляет графическую схему последовательности планов работ по проекту. Сетевой график несет в себе важную информацию, раскрывая внутренние связи проекта, служит основой для календарного планирования работ и использования оборудования, облегчает взаимодействие всех менеджеров и исполнителей в процессе достижения установленных целей.

Целью настоящей работы является разработка математической модели сетевого графика, позволяющей не только проводить анализ параметров графика – сроки выполнения каждого из событий, резервы времени выполнения отдельных работ, определение критического пути, но и целенаправленное изменение параметров сетевого графика с целью снижения продолжительности критического пути, т.е. с целью сокращения сроков выполнения проекта.

Поставленная задача решается посредством применения компьютерного моделирования с помощью программы Excel.

Задача Определение параметров сетевого графика Напомним вначале некоторые моменты построения сетей. Сетевой график (сеть) состоит из дуг и узлов (вершин). Дуге соответствует выполняемая работа (обозначается стрелкой); вершине – событие, т.е. состояние перед и после работы, т.е. завершенный раздел проекта (обозначается кружком).

Исходные данные, необходимые для составления сети, представляют в форме таблицы, которая включает последовательность работ и продолжительность выполнения каждой работы.

По исходным данным таблицы строится сетевой график рис.1, на котором числа над дугами показывают продолжительность каждой работы. События будем обозначать порядковыми номерами Ti. Два события отметим особо:

начальное – состояние, с которого начинается весь комплекс работ; конечное – состояние, которым завершается комплекс работ.

Работу будем обозначать двумя индексами i и j, где i - номер события, после которого начинается работа, j - номер события, которым заканчивается работа.

критическим. Увеличение продолжительности работ критического пути приводит к более позднему наступлению конечного события.

Работы, не лежащие на критическом пути, могут быть позже начаты или позже окончены, или иметь большую продолжительность без изменения срока окончания всех работ.

Величину, на которую можно увеличить продолжительность выполнения такой работы без увеличения времени наступления конечного события, называют резервом.

Необходимо знать и особо контролировать работы критического пути.

Рис.21.1 Сетевой график выполнения конкретного проекта (пример).

Каждое событие Ti - характеризуется временем (сутки, месяцы, годы), в которые оно завершиться так:

T6 = T3 + t36 =8+6=14, но также T6 = T3 + t34 + t 46 =8+11+4=23.

В этом случае выбирается большее время, равное 23, и это значит, что в работе t36 появился резерв величину резерва обозначим цифрой под стрелкой от T3 к T6 и т.д.

Разницу во времени свершения событий T3 и T6 можно представить следующим образом.

T6 – T3 = t36 + 36 или в общем виде для всего сетевого графика:

Если мы хотим минимизировать время выполнения всего проекта, то в качестве целевой функции необходимо принять:

где n - количество событий (в нашем примере n = 7 ) Таким образом, с учетом (1) и (2) математическую модель сетевого графика представим следующим образом.

Целевая функция:

Ограничения:

Для наглядности распишем систему уравнений (3) Для решения представленной математической модели (2 - 4) необходимо на листе Excel выделить ячейки под массивы:

целевой функции: = Tn.

Далее необходимо вызвать окно «Поиск решения», указать в качестве изменяемых ячеек массивы 1 и 2; в ограничениях указать каждую ячейку массива 3 и приравнять ее к соответствующей ячейке массива 4; установить номер целевой ячейки и указать «минимальное значение».

Так как рассматриваемая нами задачи относится к задаче линейного программирования, начальные значения для Ti и ij устанавливать не обязательно.

резервы (под стрелками); двойной стрелкой указан критический путь, а около вершин указаны сроки выполнения каждого из событий. Необходимо обратить внимание на траектории прохождения критического пути: для него всегда резервы равны нулю, но это не значит, что под стрелками, не принадлежащих к кратчайшему пути не может быть нулевых резервов.

продолжительность критического пути.

Задача Математическая модель для заданной длительности критического пути При управлении инновационным проектом может быть поставлена задача следующим образом: максимальное время выполнения проекта не должно превышать определенной величины. Это значит, что необходимо сокращать продолжительность критического пути. Сокращение может быть проведено за счет увеличения факторов производства трудовых, финансовых, производственных, материальных и информационных. Наиболее простой способ – увеличить на каких-то работах количество исполнителей, сменность работ или мотивацию. При этом может оказаться, что продолжительность некоторых работ не может быть сокращена за счет увеличения этих факторов, например, творческая работа, требующая высокого уровня квалификации, или поставка материалов и оборудования зависит от работы контрагентов, партнеров, на которых сложно повлиять. Это значит, что при оптимизации сетевого графика продолжительностью таких работ нельзя варьировать и в области ограничений они остаются без изменений. По другим видам работ в математической модели необходимо предусмотреть диапазон изменения времени их исполнения.

проектом под директивные сроки можно представить в следующем виде:

Целевая функция прежняя:

Ограничения:

Ограничение (5) указывает, что длительность каких-то из работ ( i j ) может находиться в пределах tmax tmax. ij ij Ограничение (6) означает, что работы k k 1 и l l 1 не могут быть изменены по длительности.

В отличии от предыдущей задачи мы должны в качестве изменяемых ячеек в окне «Поиск Решения» добавить массив 4 для tij, расширить ограничения в соответствии с (5) и (6).

Суть компьютерного моделирования заключается в том, что подбирая для каждой работы tmin и tmax мы добиваемся, чтобы Tn было меньше или равно директивному времени выполнения проекта.

t min t max В качестве упрощенного примера рассмотрим решения графа (рис.22.1) для различных значений tmin и tmax равных для всех работ диапазона их длительности работ. Из таблицы видно, что при применении граничных значений tij критический путь можно изменить от 38 до 20 условных единиц времени, при этом может измениться и состав критического пути.

На рис.9 приведен рассчитанный граф с измененными длительностями длительность выполнения работ за время 28 условных единиц времени.

Рис. 22.1 Сетевой граф с сокращенным временем критического пути Задача Расчет трудозатрат на выполнение проекта До сих пор мы вели анализ сетевого графика в условных временных единицах. На практике же под этим могут пониматься человекодни, бригадодни, бригадомесяцы, человекокварталы и т.д.

Для определенности будем считать продолжительность работ tij в бригадоднях; при этом примем, что все бригады укомплектованы одинаковой численностью персонала, каждый член бригады может выполнять все работы по проекту.

Проект считается выполненным тогда, когда выполнены все события Ti, следовательно весь объем трудозатрат ( T3 ): Tз = tij ;

Полагаем, что одна бригада занята выполнением работ по критическому пути без отвлечения на другие работы, т.к. на критическом пути все ij = 0.

На дополнительные бригады оставшиеся трудозатраты составляют ( T30 ):

где Tкр.п. - трудозатраты критического пути.

Количество дополнительных бригад ( K ) подсчитывается как:

где - округление до ближайшего большего целого цисла.

Резервные трудозатраты дополнительных бригад составит Для анализируемого нами рис.1 в бригадоднях: T30 = 75 ; Tкр.п. = 38 ; T30 = 37 ;

Из анализа следует очевидный вывод: если необходимо ускорить выполнение проекта, то следует увеличить количество бригад.

Определение минимально необходимого количества бригад позволяет рационально использовать резервы времени выполнения отдельных работ, оптимизировать финансовые затраты на выполнение проекта в целом.

Оценка вероятности выполнения проекта в директивные сроки До сих пор мы предполагали, что время выполнения работы Tij - величина детерминированная. Такое предположение в действительности выполняется редко.

Участники проекта могут лишь назвать оптимистическую оценку длительности конкретной работы tij и пессимистическую оценку tij. Средняя определяется следующим образом [1].

Именно эта величина должна фигурировать в сетевых графиках, где продолжительность работ принимается стохастической величиной.

Общая продолжительность работ по критическому пути t ( L ) равна:

Общая дисперсия кр ( L ) критического пути также определяется суммой частных дисперсий по каждой из работ ij2 :

Полагая tкр - случайной величиной, имеющий нормальный закон распределения, можем оценить вероятность выполнения проекта в директивные сроки Tдир где (Z ) - значение интеграла вероятностей Лапласа В процессе выполнения проекта руководителю проекта становятся известны конкретные длительности работ каждого этапа критического пути, соответствующего этапа. Это позволяет руководителю после завершения каждого этапа или суммы этапов уточнять вероятность выполнения проекта в директивные сроки и, если необходимо, вносить коррективы в используемые ресурсы проекта для выполнения проекта в заданные директивные сроки с установленной (договорной) вероятностью.

Для этого в формулу (8) вводятся известные длительности ранее выполненных работ и рассчитывается уточненная вероятность Pу :

t крв ; крв - длительность критического пути и его среднеквадратичное отклонение без учета выполненных работ.

Компьютерное моделирование с использованием пакета MS Excel позволяет откорректировать срок выполнения проекта в соответствии с директивными сроками, оперативно вносить коррективы в используемые ресурсы, оценивать текущую вероятность выполнения проекта в заданные сроки.

Список использованной литературы Исследование операций в экономике : Учебн. пособие для вузов / Глухов В.В., Медников М.Д., Коробко С.Б. Математические Издательство «Лань», 2005. – 528 с. (Учебники для вузов.

Управление проектами: учебник / Л. Г. Матвеева [и др.] – Ростов Курицкий Б.Я. Поиск оптимальных решений средствами Excel



Похожие работы:

«БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ХИМИЧЕСКИЙ ФАКУЛЬТЕТ КАФЕДРА АНАЛИТИЧЕСКОЙ ХИМИИ ПРОГРАММА ОБЩЕГО КУРСА АНАЛИТИЧЕСКАЯ ХИМИЯ ДЛЯ СТУДЕНТОВ 2 КУРСА ХИМИЧЕСКОГО ФАКУЛЬТЕТА СПЕЦИАЛЬНОСТИ: 1-31 05 01 – ХИМИЯ СПЕЦИАЛИЗАЦИИ: 1-31 05 01-01 Химия (научно-производственная деятельность) Лекций – 40 часов Семинарских занятий – 18 часов Лабораторных занятий – 114 часов Контроль самостоятельной работы –18 часов Составители – профессор Мечковский С.А. профессор Лещев С.М. Утверждена Советом...»

«ХИМИЯ И УСТОЙЧИВОЕ РАЗВИТИЕ Учебная программа для специальности 1-31 05 01 Химия по направлению 1-31 05 01 - 04 охрана окружающей среды Пояснительная записка Под устойчивым развитием понимается новая модель развития современной цивилизации, принятая ООН и ориентирующая на поиск путей социально-экономическое развитие в условиях экологических ограничений. Формируемые в рамках концепции устойчивого развития мировоззренческо-ценностные ориентиры следует рассматривать в качестве того социального...»

«1 Министерство образования и науки Российской Федерации Сыктывкарский лесной институт (филиал) федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования Санкт-Петербургский государственный лесотехнический университет имени С.М. Кирова (СЛИ) Кафедра Электрификация и механизация сельского хозяйства Компьютерная графика и автоматизация проектирования Учебно-методический комплекс по дисциплине для студентов специальности 270102 Промышленное и...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ГЕОДЕЗИИ И КАРТОГРАФИИ (МИИГАиК) УТВЕРЖДАЮ Ректор МИИГАиК А.А. Майоров _ _2014 г. ПРОГРАММА вступительного испытания в аспирантуру по специальности 25.00.32 – Геодезия МОСКВА 2014 Программа вступительного экзамена в аспирантуру по специальности Геодезия рассчитана на выпускника высшего учебного...»

«ОБЛАСТНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ СРЕДНЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ ТУЛУНСКИЙ АГРАРНЫЙ ТЕХНИКУМ Программа учебной практики УЧАСТИЕ В ПРОЕКТИРОВАНИИ ЗДАНИЙ И СООРУЖЕНИЙ г.Тулун 2013 г. -Рассмотрено и одобрено на УТВЕРЖДАЮ: Заместитель директора по заседании предметно-цикловой производственному обучению комиссии Лысенко И.И. общепрофессиональных _ дисциплин 20г.. Протокол № _ от __ 20_г Председатель ПЦК _ Ф.И.О. Программа учебной практики разработана на основе...»

«РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ РОСТОВСКАЯ ОБЛАСТЬ МУНИЦИПАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ ГОРОД ТАГАНРОГ АДМИНИСТРАЦИЯ ГОРОДА ТАГАНРОГА ПОСТАНОВЛЕНИЕ 20.04.2011 № 1179 Об утверждении отчета о ходе работ по выполнению в 2010 году Долгосрочной целевой программы мероприятий по охране окружающей среды города Таганрога на 2010-2013 гг., утвержденной постановлением Мэра города Таганрога от 28.01.2009 №601 В соответствии с Бюджетным кодексом Российской Федерации, Решением Городской Думы города Таганрога от 25.10.2007 № 536...»

«Квалификационные требования. Специальность утверждена приказом Министерства образования Российской Федерации № 686 от 02.03.2000г. Квалификация выпускника – организатор-методист дошкольного образования Нормативный срок освоения основной образовательной программы подготовки организатора-методиста дошкольного образования по специальности № 050707 при очной форме обучения 5 лет. Квалификационная характеристика выпускника Выпускник, получивший квалификацию организатора-методиста дошкольного...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования Северный (Арктический) федеральный университет имени М.В. Ломоносова УТВЕРЖДАЮ Первый проректор по учебной работе Л.Н. Шестаков 03__апреля_2012 г. Основная образовательная программа высшего профессионального образования Направление подготовки 250100.68 Лесное дело Магистерская программа Лесная экология и охрана природы Квалификация...»

«Министерство образования и науки РФ федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования Самарский государственный университет Химический факультет РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ Получение полимеров и перспективных композиционных материалов на их основе ОД.А.05; цикл ОД.А.00 Дисциплины по выбору аспиранта основной образовательной программы подготовки аспиранта по отрасли 02.00.00 – Химические науки, специальность 02.00.03 – Органическая химия...»

«1 Белорусский государственный университет УТВЕРЖДАЮ Декан химического факультета Белгосуниверситета (Д.В. Свиридов) _ (дата утверждения) Регистрационный № УД- /уч. РАДИАЦИОННАЯ ХИМИЯ ТВЁРДОГО ТЕЛА Учебная программа для специальности 1-31 05 01 Химия (по направлениям) 31 05 01-01 научно-производственная деятельность специализация 1-31 05 01-01 13 (Радиохимия) 2011 г. 2 СОСТАВИТЕЛЬ: В.И. Гергалов, доцент кафедры радиационной химии и химикофармацевтических технологий Белорусского государственного...»

«Министерство образования и науки РФ федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования Самарский государственный университет Психологический факультет УТВЕРЖДАЮ Проректор по научной работе А.Ф. Крутов от _ _2011 г. ПРОГРАММА ВСТУПИТЕЛЬНОГО ЭКЗАМЕНА в аспирантуру по специальности 19.00.01 Общая психология, психология личности, история психологии Самара, 2011 Программа экзамена составлена на основании Государственного образовательного стандарта...»

«МИНИСТЕРСТВО ТРАНСПОРТА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования ИРКУТСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ ИрГУПС (ИрИИТ) УТВЕРЖДАЮ: Декан ЭМФ Пыхалов А.А. 2011 г. РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ (ПРЕДДИПЛОМНОЙ) ПРАКТИКИ C5. П Производственная(преддипломная) практика,5 курс. Специальность 190300.65 Подвижной состав железных дорог Специализация ПСЖ.2...»

«АВТОРЫ: заведующий кафедрой урологии и нефрологии государственного учреждения образования Белорусская медицинская академия последипломного образования, кандидат медицинских наук, доцент Д.М.Ниткин; профессор кафедры урологии и нефрологии государственного учреждения образования Белорусская медицинская академия последипломного образования, доктор медицинских наук, профессор А.А. Гресь; профессор кафедры урологии и нефрологии государственного учреждения образования Белорусская медицинская академия...»

«ПРОГРАММА ВСТУПИТЕЛЬНОГО ЭКЗАМЕНА ПО НАУЧНОЙ СПЕЦИАЛЬНОСТИ 05.26.02 БЕЗОПАСНОСТЬ В ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЯХ (ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ) ВВЕДЕНИЕ Современный научно-технический прогресс и расширение производственной деятельности человека с использованием энергоемких систем, взрывоопасных и ядовитых веществ, усложнение технологических процессов производства увеличили риск возникновения аварий и катастроф, пожаров, радиоактивных и химических заражений местности и других опасностей. Риск возникновения...»

«СОДЕРЖАНИЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ПРОГРАММЫ Программа Образовательная политика: диалог с обществом • Программа Летний университет • Программа Школа как центр местного сообщества • Программа Поддержка инфраструктуры НПО, развивающих проекты в области образования • Консультационный центр по образованию • ПРОГРАММА ЭКОНОМИЧЕСКИЕ РЕФОРМЫ ПРОГРАММА ВОСТОК–ВОСТОК ПРОГРАММА ПРАВОВЫЕ РЕФОРМЫ ПРОГРАММА МЕСТНОЕ САМОУПРАВЛЕНИЕ ПРОГРАММА ОБЩЕСТВЕННОЕ ЗДОРОВЬЕ ПРОГРАММА КУЛЬТУРА И ИСКУССТВО. ИНФОРМАЦИОННАЯ...»

«Education at a Glance: OECD Indicators - 2006 Edition Summary in Russian Взгляд на образование: показатели ОЭСР - Выпуск 2006 Резюме на русском языке Взгляд на образование предоставляет педагогам, политикам, принимающим решения, учащимся и их родителям богатую коллекцию данных о практически всех количественных и качественных аспектах образования и образовательной политики в странах ОЭСР, а также в целом ряде партнеров, не входящих в ОЭСР. Кроме подробной информации о результатах, ресурсах,...»

«Ольга Сергеева Бизнес-тренер, коуч, управляющий партнер консалтинговой компании Окрыляем Успехом. Профессионал в сферах подбора персонала, мотивации и обучения сотрудников, стратегического планирования компании, эффективных продаж, презентации и ведения переговоров, маркетинга, эффективного взаимодействия с гостем. Сертифицированный бизнес-тренер Института профессиональных финансовых менеджеров Великобритании, сертифицированный бизнестренер Европейской школы стратегического менеджмента...»

«Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования СИБИРСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ УТВЕРЖДАЮ Председатель приёмной комиссии _Е.А. Ваганов 31 января 2014 г. ПРОГРАММА вступительного испытания в магистратуру в форме письменного экзамена Направление 22.04.02 Металлургия Магистерская программа 22.04.02.04 Современные технологии в управлении наукоемким производством металлургического...»

«ПРОГРАММА курса ГЕОХИМИЯ. для студентов III курса химического факультета (специальность 1-31 05 01 ХИМИЯ Пояснительная записка С геохимией связаны две группы важнейших проблем современности – проблемы сырьевых ресурсов и экологии. В настоящее время искусственно созданный человеком круговорот веществ стал мощным геохимическим фактором миграции химических элементов. Последствия химизации стали соизмеримыми с природными процессами. Поэтому знания о закономерностях миграции химических элементов в...»

«Министерство образования и науки РФ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования Московский государственный университет экономики, статистики и информатики (МЭСИ) ОСНОВНАЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНАЯ ПРОГРАММА высшего профессионального образования по направлению подготовки 030900.62 Юриспруденция квалификация (степень): бакалавр нормативный срок обучения по очной форме4 года профили: 1. Гражданское право 2. Финансовое право 3. Административное право...»








 
2014 www.av.disus.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Авторефераты, Диссертации, Монографии, Программы»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.