[ «АНАНИЧЕВ Евгений Алексеевич СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ПРОЕКТНОГО УПРАВЛЕНИЯ ИННОВАЦИОННЫМ РАЗВИТИЕМ ОРГАНИЗАЦИЙ С УЧЕТОМ ТРЕБОВАНИЙ УСТОЙЧИВОСТИ ПЛАНОВЫХ РЕШЕНИЙ Специальность: 08.00.05 – Экономика и управление народным ...»
Низкая точность описания параметров, ведущая к неустойчивости результата, как было показано в диссертации, может быть дополнительным аргументом для отказа от оптимизации плана.
Оценки эффективности могут быть абсолютными и относительными.
Абсолютные оценки формируются на основе измерения и оценки прогнозируемых затрат и результатов в некоторой общей, например, стоимостной, шкале безотносительно к методике планирования. Абсолютные оценки важны для обоснования управленческих решений.
Относительные оценки используются для сравнительного анализа различных процедур планирования. Наличие таких оценок позволяет планирующему органу обоснованно подойти к выбору подходящего метода и тем самым создать предпосылки для получения более высоких абсолютных оценок формируемых планов. Оценки результатов и затрат измеряются в этом случае относительно одного из сравниваемых методов, принятого за базовый.
Процедура сравнительного анализа состоит в применении различных методов к одному массиву исходных данных и сопоставлении качества формируемых планов.
В данной диссертационной работе поставлена задача получить относительные оценки эффективности предложенной процедуры планирования по сравнению с традиционными алгоритмами планирования, не учитывающими требования устойчивости принимаемых решений.
Для определенности сформулированы четыре варианта моделей планирования. Предполагается, что этап предварительного формирования множества проектов, из которого должен быть сформирован портфель проектов для включения в план, выполнен. Каждая из моделей может быть оценена относительным значением затрат на реализацию модели и поучаемых результатов. Результаты, характеризующие собственно модели планирования и не зависящие от массива исходных данных, можно качественно оценить Содержание и характеристики моделей, обозначенных, соответственно, МП1, МП2, МП3 и МП4, приведены в таблице Б.1.
Таблица Б.1. Характеристики моделей планирования Количественная оценка полезности результатов Введение и оценка индикаторов Выявление эффективных по Анализ и обеспечение устойчивости эффективных Относительные затраты на достижение цели;
проектов (упущенные возможности улучшения индикаторов);
значений индикаторов Оценка относительных затрат проведена путем опроса специалистов по административному управлению вузом и разработке программного обеспечения. Затраты на реализацию модели МП1связаны с оценкой трудоемкости анализа необходимых ресурсов по проектам и подбором их комбинации, удовлетворяющей заданным ограничениям. Формализованные процедуры анализа и выбора не используются. Оценка затрат для этой модели принята за единицу и базу для сравнения.
Вариант модели МП2 предполагает введение и расчет значений индикаторов роста/развития. В их роли, в частности, могут выступать предложенные в диссертации показатели (образовательный потенциал и масштабы образовательной деятельности). Трудоемкость реализации этой модели существенно выше из-за необходимости оценки образовательных потенциалов реализуемых в вузе программ (сбор первичной информации, проведение экспертиз учебных планов, формирование программного обеспечения расчетов). Затраты оценены в 7 единиц.
Для реализации модели МП3 дополнительно требуется программное обеспечение выполняющее функцию многомерного сравнения проектов и Дополнительные затраты невелики. Величина общих затрат оценивается в единиц.
Программное обеспечение для проведения анализа статистической устойчивости портфеля эффективных проектов требует для своей разработки еще меньших дополнительных затрат. Величина общих затрат оценивается в этом случае в 10 единиц.
В таблице указаны риски, с которыми связываются каждая из рассматриваемых моделей проектного планирования. Как можно видеть, набор рисков наиболее широк для модели МП1, не предусматривающей аналитических и оптимизационных расчетов. Переход к моделям с более широким набором функций позволяет последовательно сократить набор рисков. Величину сокращения рисков можно оценить при рассмотрении конкретного множества инновационных проектов, претендующих на включение в план развития организации. Для этого следует выполнить анализ размерности наборов проектов, формируемых в процессе поиска наиболее предпочтительного варианта при использовании различных моделей планирования, и принять некоторые предположения о структуре формируемых наборов проектов.
Для задачи планирования развития вуза, рассмотренной в главе 3, характерными являются следующие значения размерности формируемых на отдельных шагах процедуры планирования множеств проектов:
– исходное множество включало 49 инновационных проектов;
удовлетворяющих ограничениям по доступным ресурсам, равно 250;
– число модулей, эффективных по Парето (после анализа и исключения эквивалентных вариантов), равно 22;
– число модулей, эффективных по Парето (после анализа на устойчивость состава множества), равно 8.
Модели МП1, МП2, МП3 и МП4 характеризуются нарастающим объемом аналитических процедур. Однако, первые три модели не предполагают применение формализованных процедур, оптимизирующих выбор окончательного варианта состава инновационного модуля. Такие процедуры включает в себя модель МП4.
Несколько упрощая ситуацию, примем, что выбор при использовании моделей МП1, МП2 и МП3 производится случайным образом и вероятность выбора любого модуля одинакова. При таких предположениях будем иметь следующие значения вероятностей выбора наиболее предпочтительного модуля:
– при использовании модели МП1 – р=0,004 (1/250);
– при использовании модели МП2 – р=0,05(1/22);
– при использовании модели МП3 – р=0,125(1/8).
При использовании модели МП4 выбор на последнем этапе производится на основании специального статистического анализа устойчивости состава множества, что дает существенно более высокую оценку вероятности выбора наиболее предпочтительного варианта состава модуля. Для рассмотренного в диссертации примера (см. главу3) эта оценка равна р=0,84.
По данным о соотношении затрат и результатов (в виде сокращения риска выбора варианта, не являющегося предпочтительным), ассоциированных с моделями, построим три матрицы:
матрицу индексов относительного прироста затрат, матрицу индексов относительного прироста вероятности выбора наиболее предпочтительного состава модуля, матрицу относительной эффективности моделей.
Элементы последней матрицы рассчитаны как отношение элементов матрицы прироста вероятности, на соответствующие элементы матрицы прироста затрат. Матрицы имеют вид:
– матрица прироста затрат планирования – матрица прироста вероятности выбора предпочтительного модуля планирования – матрица относительного прироста эффективности планирования Значения, приведенные в последней матрице, можно интерпретировать следующим образом. Применение формализованных методов проектного планирования является потенциально эффективным, так как обеспечивает более быстрый прирост полезного результата (снижение рисков) по сравнению с приростом затрат на реализацию методов (все элементы первой строки больше единицы). Каждый переход к более функционально развитой модели сопровождается нарастающим приростом относительной эффективности. В частности, использование модели МП4, предложенной в данной диссертационной работе, обеспечивает наибольшее приращение эффективности. Это дает основание рекомендовать эту модель для использования в системах проектного планирования инновационного развития организаций, базирующихся на современных методах многомерного анализа и многокритериальной оптимизации выбора.
«