Прогнозирование результатов реализации УР с учётом специфики деятельности по выпуску наукоёмкой продукции

Оглавление
Введение 3
Глава I. Специфика реализации управленческих решений в сфере производства наукоемкой продукции 6
1.1 Тенденции в сфере управления производством наукоемкой продукции 6
1.2 Основные проблемы в сфере управления производством наукоемкой продукции 9
1.3 Приоритетные направления деятельности в сфере управления производством наукоемкой продукции 11
Глава II. Перспективные инструменты построения стратегических прогнозов 15
2.1 Прогнозирование как метод 15
2.2 Новые подходы к стратегическому менеджменту: индикаторные модели и сценарный подход 20
2.3 Анализ применимости методов прогнозирования с точки зрения оценки эффективности реализации УР 25
Глава III. Проектирование модели прогнозирования эффективности реализации УР 28
3.1 Компоненты и параметры модели 28
3.2 Базовая модель: основные измерения объекта. 31
Заключение 36
Список литературы 38
ПРИЛОЖЕНИЕ 1. 41

Основные требования к отбору базовых факторов для модели:
– Непосредственное генерирование ситуации, т.е. фактор не только оказывает влияние на развитие ситуации, но и создает ее;
– Непосредственное влияние на объект или его свойства. Данное требование позволяет отсечь факторы, которые оказывают на ситуацию только косвенное опосредованное влияние. В противном случае структура ситуации становится слишком сложной для анализа. Исключение составляют трендообразующие макрофакторы;
– Активное действие в рамках заданного временного периода. Оценка интенсивности воздействия фактора с точки зрения времени позволяет исключить действие слишком долгосрочных и краткосрочных (относительно временных границ ситуации) факторов.
3.2 Базовая модель: основные измерения объекта.
Факторы в рамках ситуационного моделирования представляются в формате числовых или логических значений – индикаторов ситуации. В зависимости от индикаторов, ситуация определяется как позитивная или негативная, или описывается другими терминами в зависимости от целей анализа.
Влияние факторов на объект выражается в изменении качественных свойств объекта вплоть до его трансформации в нечто новое, отвечающее требованиям ситуации (гарантирующее жизнеспособность объекта). Такие изменения необходимы для поддержания конкурентных преимуществ объекта на рынке, которые, в свою очередь, выражаются как объем ценности объекта для потребителя/клиента. Таким образом, ключевым параметром для описания объекта и анализа ситуации, в которой он находится, является стадия жизненного цикла объекта. При этом описание жизненного цикла производится именно с позиций его удельной ценности для потребителя.
Основой для методологической и методической базой разработки системы ситуационного моделирования и анализа является принцип миграции ценностей.
Миграция ценности – процесс прохождения ценностью всех этапов жизненного цикла, в том числе и в случаях редуцирования не более, чем одного из этапов. При редуцировании двух и более этапов миграция ценности не считается осуществленной.
Жизненный цикл ценности (ЖЦЦ) – период существования ценности в неизменном виде (т.е. до первой трансформации), характеризующийся строго последовательной сменой фаз развития ценности.
Ниже представлен график ЖЦЦ, относительно представляемой им ценности в период времени.
Описание этапов жизненного цикла:
А – начало ЖЦЦ, возникновение идеи ценности, формирование ее свойств (характеристик).
I – Создание: фаза создания ценности, вывода ее на рынок.
В – точка максимальной ценности (максимальной стоимости проекта/продукта/компании).
II – Актуальность: фаза конкурентной борьбы с аналогами или субститутами ценности.
С – точка установления баланса (формирование стабильного рынка).
III – Стабильность: фаза неизменности стоимости ценности.
D – точка деактуализации ценности (момент изменения потребностей рынка/компании).
IV – Девальвация: фаза утраты ценностью своей актуальности и следующее за этим снижение стоимости проекта/продукта/компании.
Е – точка окончательного выхода ценности с рынка, завершение ЖЦЦ.
Выбор ЖЦ в качестве основного параметра описания объекта и способа интерпретации индикаторов ситуации предполагает описание объектов как совокупности потребительских свойств, которые, в свою очередь определяют объем удельной ценности. Чем больше уникальных свойств, отвечающих потребностям рынка и компании, тем выше ценность.
Таким образом, речь идет об использовании объектно-ориентированного подхода, заключающегося в описании конкретного объекта в значениях его свойств и их зависимости от базовых факторов (установлены связи «свойство-свойство», «свойство-фактор», «фактор-фактор»).
Ценность – совокупность свойств проекта/продукта в их финансовом выражении, а также выгод (в финансовом выражении), возникающих для владельца/производителя в результате существования объекта в момент/период времени (в т.ч. и в постпроектный/постпродажный период).
Совокупной ценностью (Vg) называется стоимость всех материальных и нематериальных выгод, возникших в результате существования объекта, за вычетом издержек. Совокупная ценность представляется в виде графика функции y=f(Vg), который иллюстрирует динамику изменения стоимости объекта в рамках заданного временного периода и демонстрирует процесс миграции ценностей.
Корпоративная ценность (Vc) – стоимостная разница между выгодами/эффектами (в финансовом выражении), возникающими в результате существования объекта (доходы, стоимость материальных и нематериальных активов и ОИС) и расходов на обеспечение существования объекта (издержки, амортизация), которые понесла компания. Функция y=f(Vc) иллюстрируется графиком, показывающим динамику изменения выгодности объекта для компании в финансовом выражении за период времени, который может включать в себя и постпроектный период (период, когда проект уже фактически реализован, но продолжает приносить компании прибыль).
Потребительская ценность (Vp) – воспринимаемая рынком стоимость проекта/продукта, а также финансовое выражение добавленной ценности/добавочной стоимости (значимость бренда, «статусность» продукта и т.д.). Функция y=f(Vp) имеет вид графика, демонстрирующего динамику изменения цены проекта/продукта для потребителей.
Компоненты ценности описаны в Приложении 1 к данной работе.
Алгоритм прогнозирования результатов реализации УР:
1. Создание факторной модели с учетом факторов, постоянно влияющих на компанию и ее НИОКР и продукты. Создание перечня факторов, свойств и индикаторов.
2. Определение проблемной ситуации – присвоение значений индикаторам.
3. Формулирование спектра управленческих решений, которые могут быть приняты в данной ситуации.
4. Определение факторов, на которые влияет УР, для каждого УР.
5. Сбор экспертных мнений о том, каким образом и в какой мере УР влияет на каждый фактор, вызывающий изменение ценности продукта.
6. Формирование системы уравнений.
7. Расчет изменений факторов в нескольких вариантах: максимальное изменение связанных с УР факторов, минимальное изменение связанных с УР факторов, ожидаемое изменение связанных с УР факторов.
8. Выбор наиболее эффективного УР.
9. Написание сценариев (максимальный, минимальный, ожидаемый) результата реализации УР с акцентуацией на вектор изменения значений индикаторов.
10. Мониторинг изменения индикаторов в реальном времени, понимание того, по какому сценарию развивается ситуация в реальности.
11. Принятие последующих УР (для этой же ситуации – с п. 3, данного алгоритма, для другой ситуации – с п.1).
Возможные способы вычисления значений различных компонентов ценности будут зависеть от реалий каждой конкретной компании, поэтому автор рассматривает возможность детальной проработки этой модели в последующем курсовом проекте. К тому же для расчета сложной параметрической модели необходимо проектирование модели на базе уже существующих программных продуктов, типа аналитической платформы PROGNOZ, что уже относится к задаче «Выбрать систему для построения прогнозов эффективности реализации УР».
Таким образом, автор считает нецелесообразным менять смысловой фокус курсового проекта и останавливается на данном этапе проработке модели построения прогноза результата реализации УП в сфере наукоемкого производства.
Заключение
Существующая неопределенность развития как глобальной, так и национальной экономик, а также высокая сложность наукоемких производств приводит к тому, что стратегическое управление должно стать инструментом, позволяющим эффективно прогнозировать последствия тех или иных УР и гибко перестраиваться в меняющейся среде.
Таким образом, автор в рамках курсового проекта попытался понять, каким образом должно осуществляться управление реализацией стратегии и при каких обстоятельствах оно будет считаться эффективным.
Целью данного курсового проекта являлся анализ современных тенденций в области стратегического планирования и прогнозирования для выявления наиболее эффективных инструментов прогнозирования результатов реализации УР с учетом специфики деятельности по выпуску наукоемкой продукции.
В первой главе автор посвятил время рассмотрению основных вопросов и проблем, влияющих на процесс формирования УР, составил перечень базовых трендов в менеджменте наукоемких производств. В результате декомпозиции проблемы интеграции стратегии НИОКР в основную стратегию высокотехнологичной компании за основу было взято решение задачи «Определить методы прогнозирования эффективности реализации УР».
Вторая глава содержит информацию о современных инструментах стратегического планирования и прогнозирования. После рассмотрения основных методов построения прогнозов с точки зрения их инструментальности для прогнозирования результатов реализации УР в сфере наукоемкой экономики, автор пришел к выводу, что наиболее эффективным методом является сценарный подход.
Третья глава представляет проект системы прогнозирования результатов реализации УР в рамках наукоемких производств. Автор описал основную концепцию и основные компоненты данной системы. Однако, в виду процессуальной сложности и вариативности использования инструментов статистико-математического анализа, автор ограничился рамочным алгоритмом вычислений без детализации.
Автор считает цель работы достигнутой. Проект перспективен, так как указанный метод прогнозирования результатов реализации УР с учетом специфики деятельности по выпуску наукоемкой продукции позволяет комплексно принимать решения по всем основным целям и проблемам, указанным в параграфе 1.2.
Список литературы
Алексеев Н. Управление предприятием в кризисной ситуации (опыт работы) // Проблемы теории и практики управления, 2007.
Американский национальный стандарт ANSI/PMI 99-001-200 англ. -М.: СП ≪Интерэксперт≫, 1992.
Ахременко А.С. Политический анализ и прогнозирование: учеб. пособие / А.С. Ахременко. – М.: Гардарики, 2006.
Беляевский И. Маркетинговое исследование: информация, анализ, прогноз. — М.: Финансы и статистика, 2001.
Бобылева А.З. Стратегия и механизмы антикризисного управления организацией. / А.З. Бобылева. – М.: АСТ, 2003.
Вертакова Ю.В. Управленческие решения: разработка и выбор; учебное пособие/ Ю.В.Вертакоова, И.А.Козьева, Э.Н.Кузьбожев; под общей ред. проф. Э.Н.Кузьбожева.- М.:КНОРУС, 2005.
Володин В.В.: Управление проектами: Московский международный институт эконометрики, информатики, финансов и права. – М., 2003.
Гайденко Т.А. Маркетинговое управление/Т.А. Гайденко. -3-е изд., перераб. и доп. –М.:Эксмо, 2008.
Гислэн С. Стратегическое значение информации и роль базы данных в маркетинге // Проблемы теории и практики управления. — 2007. -№1.
Голубков Е.П. Маркетинговые исследования: теория, методология, практика. — М.: Финпресс, 2001.
Голубков, Е.П. Основы маркетинга / Е. П. Голубков. – М.: Фин-Пресс, 2003.
Гроховский М., Бен-Гера М.: Как стать хорошим советником по стратегическим вопросам, пособие, NISPAcee, 2012.
Дж. Родни Тернер: Руководство по проектно-ориентированному управлению — М.: Издательский дом Гребенникова, 2007.
Журавлев Г. Прикладная социология / Г. Журавлев. – М.: Знание, 2000.
Заичкин Н.И. Экономико-математические модели и методы принятия решений в управлении производством./Учебное пособие. - М.: ГУУ, 2000.
Заичкин Н.И., Панфилова Е.Е. Управленческие решения: Учебное пособие. Часть 1. - М., 2003.
Карданская Н.Л. Принятия управленческих решений: Учебник для вузов. – М.: ЮНИТИ, 2002.
Котлер, Ф. Маркетинг в третьем тысячелетии: Как создать, завоевать и удержать рынок / Ф. Котлер – М.: Издательство АСТ, 2009.
Кочкин В.В.: Эффективный девелопмент- М.: несерийное издание, 2012.
Лавров С., Злобин С. Основы маркетинга промышленных объектов. — М.: Экономика, 2009.
Лузин А.Е. Гибкость против неопределенности: материалы семинара / Лузин А.Е. – Екатеринбург: Центр Бизнес-Образования, 2010.
Мазур И. И., Шапиро В. Д.: Управление проектами.— М.: Высшая школа,2001.
Мелякова Е.В.: Совершенствование организации консалтинговых услуг в сфере управления проектами развития малых и средних предприятий: Санкт-Петербург, 2005.
Океанова, З.К. Маркетинг: учеб./З. К. Океанова. – М.: ТК Велби, Проспект, 2009.
Портни Стенли И.: Управление проектами для «чайников» Издательский дом «Вильямс». 2005
Разу М.А.: Управление проектом. Основы проектного управления: учебник – М.: КНОРУС, 2006.
Руководство к Своду знаний по управлению проектами (Руководство PMBOK®)
Тобс А.С, Ципес Г.Л.: Управление проектами: стандарты, методы, опыт. – М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2003.
Уикхем Филип: Консалтинг в управлении проектами: пер. 2-го англ. Изд./Филип Уикхэм. – М.: Дело и сервис, 2006.
Фунтов В. Н.:  Основы управления проектами в компании : Учебное пособие. 3-е изд., доп. – СПб, Изд-во ООО «Питер», 2011.
Черняховская, Т. Н. Маркетинговая деятельность предприятия: теория и практика / Т. Н. Черняховская. – М.: Высшее образование, 2008.
ПРИЛОЖЕНИЕ 1.
Компоненты ценности
№ Название компоненты Имя переменной Краткое имя Тип индикационной системы Описание компоненты Математические характеристики Статистические характеристики Совокупная ценность Value: general Vg Натуральная (финансовая) Согласно определению Vg ( R
y=f(Vg) : lin, analog. Репрезентативна для прогнозирования. Возможно проведение анализа временных рядов, корреляционного анализа, эконометрического анализа. Вычисление медианы и дисперсии возможно для формирования укрупненных групп сценариев либо для общего прогнозирования. Корпоративная ценность Value: company Vc Натуральная (финансовая) Согласно определению Vc ( R
y=f(Vc) : lin, analog. Репрезентативна для прогнозирования. Возможно проведение анализа временных рядов, корреляционного анализа, эконометрического анализа. Вычисление медианы и дисперсии возможно для формирования укрупненных групп сценариев либо для общего прогнозирования. Потребительская ценность Value: product Vp Натуральная (финансовая) Согласно определению Vp ( R ( Vp≤ObjPrc
y=f(Vp) : lin, analog. Репрезентативна для прогнозирования. Возможно проведение анализа временных рядов, корреляционного анализа, эконометрического анализа. Вычисление медианы и дисперсии возможно для формирования укрупненных групп сценариев либо для общего прогнозирования. Технико-технологические свойства Feature: technology Ftec Натуральная (финансовая) или Аналоговая (нумерическая) Определяется, как стоимостная разница между объектом, обладающим данной технической/
технологической возможностью, и объектом, ею не обладающей. В случае невозможности такого расчета за финансовое выражение принимается стоимостная разница между производством объекта с возможностью и без нее. Если расчеты принципиально невозможны, используется метод экспертных оценок. Ftec ( R для нат. Индикаторов
1≤Ftec≤5 для экспертных оценок
y=f(Ftec) : lin, analog. Репрезентативна для прогнозирования. Возможно проведение анализа временных рядов, корреляционного анализа, эконометрического анализа, если существуют натуральные показатели. Вычисление медианы и дисперсии возможно для формирования укрупненных групп сценариев либо для общего прогнозирования. Срок производственного цикла Feature: time Ftm Натуральная (временная) Срок от начала до окончания создания объекта (1 ед.) либо срок от заключения сделки до получения объекта. Ftm ( Q ( Ftm ( 0
y=f(Ftm) : lin, analog. Не репрезентативна для прогнозирования. Возможно проведение корреляционного анализа. Другие типы статистического анализа не имеют смысла.
Тотальные издержки на существование объекта (1 ед.) Feature: cost Fcst Натуральная (финансовая) Сумма всех расходов, включая:
- стоимость разработки (проектирования)
- стоимость расходных материалов
- энергозатраты
- стоимость оплаты труда
- стоимость оборудования и амортизация
- аренда/стоимость помещений (производственные цеха)
- стоимость логистики
Все в расчете на производство 1 ед. объекта за Ftm или цена закупа объекта и его логистики Fcst ( 0
y=f(Fcst) : lin, analog. Репрезентативна для прогнозирования. Возможно проведение анализа временных рядов, корреляционного анализа, эконометрического анализа. Вычисление медианы и дисперсии возможно для формирования укрупненных групп сценариев либо для общего прогнозирования. Экономическая эффективность объекта Feature: return of investment FROI Аналоговая (процентная) Определяется, как индекс ROI 0≤ FROI ≤1
y=f(FROI) : lin, analog. Репрезентативна для прогнозирования. Возможно проведение анализа временных рядов, корреляционного анализа, эконометрического анализа. Вычисление медианы и дисперсии возможно для формирования укрупненных групп сценариев либо для общего прогнозирования. Стоимость материальных активов Feature: tangible assets Fta Натуральная (финансовая) Определяется, как стоимость оцененных материальных активов, если таковые есть и появились в результате существования объекта, с учетом их амортизации Fta ( R
y=f(Fta) : lin, analog. Репрезентативна для прогнозирования. Статистический анализ не имеет смысла. Степень уникальности объекта Feature: unique sale proposition Fusp Аналоговая (процентная) Определяется, как отношение количества единиц объекта к общему количеству аналогичных объектов (включая анализируемый) на рынке 0≤ Fusp ≤1
y=f(Fusp) : lin, analog. Репрезентативна для прогнозирования. Возможно проведение анализа временных рядов, корреляционного анализа, эконометрического анализа. Вычисление медианы и дисперсии возможно для формирования укрупненных групп сценариев либо для общего прогнозирования. Уровень качества объекта Feature: quality Fq Аналоговая (процентная) Определяется, как степень соответствия объекта ГОСТам, ТУ или другой системе сертификации, или экспертная оценка 0≤ Fq ≤1
y=f(Fq) : lin, analog. Репрезентативна для прогнозирования. Статистический анализ не имеет смысла. Стоимость комплекса маркетинга Feature: marketing mix F4P Натуральная (финансовая) Сумма всех затрат на маркетинг, рекламу, PR, BTL и т.д. на 1 ед. 0≤ F4P
y=f(F4P) : lin, analog. Не репрезентативна для прогнозирования. Возможно проведение корреляционного анализа. Другие типы статистического анализа не имеют смысла. Стоимость нематериальных активов Feature: intangible assets Fia Натуральная (финансовая) Определяется, как стоимость оцененных нематериальных активов, если таковые есть и появились в результате существования объекта, с учетом их амортизации Fta ( R
y=f(Fta) : lin, analog. Репрезентативна для прогнозирования. Статистический анализ не имеет смысла.
6
7
1
6
8
12
2
3
9
10
11
13
Рисунок 1. Дерево проблем
7
1
6
8
12
2
3
9
10
11
13
Рисунок 2. Дерево целей
Рисунок 3. Дерево задач
1
2
5
7
3
4
6
8
10
9
11
12
13
Рисунок 4. Жизненный цикл