Simulation Model of Strategic Innovation Management at Manufacturing Enterprises

Istomin D.A., Gitman M.B.

Abstract


Simulation model of innovation in industrial manufacturing is considered. Process of control uses a feedback loop, where the development and subsequent implementation of innovations is realized. Existing innovative projects are considered, each of them is presented as a set of partial criteria. A method for describing and ranking innovation projects, based on mathematical theory of fuzzy sets, is proposed. Each innovation project is described by a fuzzy set. A ranking index is introduced, that makes it possible to adequately compare innovation projects among themselves. The possibility of counting expert preferences at the level of the whole enterprise and each innovation project in particular is suggested. A method for describing and ranking innovation projects is offered. The search of optimal control parameters is considered. Demonstration examples are given.

Keywords


simulation modeling; innovations; optimization; manufacturing enterprise; management; fuzzy sets

Full Text

Введение Рассмотрим промышленное предприятие, производящее некоторую номенклатуру продукции. Для его успешного функционирования требуется осуществлять стратегическое развитие, чтобы выпускаемая продукция в наибольшей степени соответствовала изменяющейся конъюнктуре рынка. Для решения данной задачи рассмотрим создание на предприятии дополнительного производственного контура управления, в котором имеется так называемый банк инноваций, который можно рассматривать в качестве фонда развития производства [1]. Данный контур отвечает за производство технологий посредством реализации инновационных проектов и их последующего внедрения в производство. Внедрение инновационных проектов происходит с возникновением естественного запаздывания - так называемого временного лага [2]. Предполагается, что в наличии имеется значительный перечень инновационных проектов, и основной задачей является выбор таких проектов, которые позволили бы предприятию развиваться в требуемом направлении (рисунок). /Volumes/Home/denis/Google Диск/Аспирантура/Статьи и конференции/ИЖГТУ-2016/Схема.png Структурная схема предприятия Рассматриваются следующие последствия разработки и внедрения новых технологий: 1. Уменьшение стоимости производства некоторого перечня производимой продукции. 2. Возможность производства нового вида продукции. 3. Улучшение характеристик производимой продукции. Таким образом, возникает задача выбора оптимального инновационного проекта для реализации в конкретный момент времени, т. е. возникает задача оптимизации. Математическая модель Каждый элемент схемы (см. рис.) можно описать функцией, которая бы характеризовала непосредственную стоимость функционирования данного элемента, т. е. стоимость преобразования входящих материальных и нематериальных потоков в исходящие в момент времени i: - производство: где - совокупная стоимость производства продукции j-го типа; - совокупная стоимость внедрения инновации j-го типа; - склад: где - совокупная стоимость хранения продукции j-го типа - маркетинг/продажи: где - совокупная выручка от реализации продукции j-го типа. - инновационная деятельность: где - совокупная стоимость разработки инновации j-го типа Тогда совокупная прибыль / убыток работы предприятия в момент времени i представляет собой сумму Характер изменения стоимости производства продукции и инноваций носит нелинейный характер, так как, например, внедренная инновация может изменить стоимость производства продукции [3]. Поэтому оценивать работу предприятия предлагается при помощи имитационного подхода. Ранжирование инновационных проектов Для решения задачи ранжирования проектов обозначим комплексный критерий оптимальности (ККО), представляющий собой совокупность перечисленных выше частных критериев оптимальности: Однако критерии оптимальности могут быть не просто различны по своей физической природе (денежные средства, время, риски), но и оцениваться при помощи разных моделей (математическое ожидание, дисперсия, вероятность). Например, инновационный проект может описываться сроком реализации и объемом финансирования, которые имеют разную размерность и природу. Предлагается решать данную задачу, используя аппарат нечетких множеств [4, с. 244]. Введем специальное нечеткое множество Рассмотрим варианты различных индексов ранжирования. Общие приоритеты развития на уровне всего предприятия Рассмотрим вариант, когда одинаковые приоритеты применяются ко всем проектам, т. е. функция принадлежности имеет одинаковый вид для всех проектов. Тогда каждый инновационный проект (A и B) можно описать как В таком случае индекс ранжирования можно определить в виде где (1) Максимальных значений по модулю может оказаться несколько, тогда где l - количество равных по модулю максимальных значений Получаем Соответственно, Тем самым реализована возможность осуществления корректного сравнения инновационных проектов между собой. Различные приоритеты каждого проекта Может возникнуть потребность изменения функции принадлежности для ряда инновационных проектов. Например, это может быть связано с направленностью развиваемых технологий для продуктов определенного назначения. Тогда каждый проект необходимо описывать парой векторов (M, P), где M - функции принадлежности проекта; P - численные частные критерии оптимальности. Рассмотрим проекты A и B: Модифицируя формулу (1), получим: (2) Таким образом, реализована возможность учета специфики конкретного инновационного проекта в рамках предприятия. Демонстрационные примеры представлены в конце статьи. Поиск оптимальных параметров управления Как показано выше, каждый критерий инновационного проекта приоретизируется. Данная приоретизация осуществляется при помощи скалярной функции, которая может иметь любой вид. В базовом виде это константа, т. е. скалярный приоритет, расставляемый экспертами, отвечающими за маркетинг предприятия. Таким образом, задача в простом варианте сводится к поиску такого вектора со значениями компонентов от 0 до 1, который был бы оптимальным при заданных условиях. Рассмотрим варианты поиска оптимальных скаляров. Полный перебор с дискретным шагом Так как данная задача будет решаться на компьютере, то необходимо предусмотреть алгоритм генерирования всех вариантов за приемлемое время, что является не совсем тривиальной задачей. Пусть задано количество разбиений каждого из компонентов N > 0, тогда размер шага равен 1/N. Пусть дана длина искомого вектора M. Тогда можно применить следующий алгоритм: 1) сгенерировать числа от 0 до 2) каждое число представить в 11-ричной системе счисления - вектор размерности M, где каждая цифра находится в диапазоне от 011 до 1011 включительно; 3) каждую компоненту всех векторов разделить на N. Методы безусловной нелинейной оптимизации совместно с методом штрафных функций Такие методы можно применять тогда, когда количество инновационных проектов велико, так как на малом количестве проектов изменение целевой функции происходит очень резко. Как следствие, вероятность поиска локального экстремума очень велика. Демонстрационные примеры Общие приоритеты для всех проектов Рассмотрим сравнение инновационных проектов с двумя значимыми для нас критериями оптимальности: 1) время выхода на рынок (t); 2) объем капиталовложений для реализации (e). Тогда комплексный критерий оптимальности примет следующий вид: Определим количественно данные функции: Раcсмотрим 2 инновационных проекта: 1. Проект разрабатывается за 28 дней с затратами в 2 млн руб. 2. Проект разрабатывается за 40 дней с затратами в 0,5 млн руб. Используя формулу (1), получаем: Итак, т. е. первый проект предпочтителен. Можно объяснить полученный результат тем, что существует значительная граница по времени - 30 дней, в которые крайне необходимо уложиться при разработке проекта, т. е. вывод проекта вовремя на рынок компенсирует сэкономленные средства на реализацию (400 % средств во втором случае). Проект со специфичными приоритетами Модифицируя вышеописанный пример, рассмотрим вариант различных приоритетов, зависящих от специфики проекта. Для 1-го проекта оставим функции принадлежности без изменения (те же, что и для других возможных проектов): Для 2-го проекта: То есть 2-й проект необходимо обязательно закончить в срок (пусть и бóльший, чем для остальных проектов), несмотря на затраты. Используя формулу (2), получаем: Итак, т. е. 2-й проект будет более предпочтителен, так как была учтена его специфика, связанная с областью применения. Выводы Предложена математическая модель инновационного промышленного предприятия. Имитационная модель позволяет осуществлять моделирование стратегического развития предприятия посредством управления пакетом инновационных проектов. Предложено решение задачи выбора инновационных проектов, которые позволили бы предприятию развиваться в требуемом направлении. Для решения данной задачи был обозначен комплексный критерий оптимальности, представляющий собой совокупность частных критериев оптимальности инновационного проекта. Предложено решение, использующее аппарат нечетких множеств. Частично решена задача оптимизации, т. е. выбора оптимального инновационного проекта для реализации в конкретный момент времени. В дальнейшем работа может быть продолжена для последующего анализа созданной имитационной модели предприятия на устойчивость развития с течением времени и резких изменениях конъюнктуры рынка.

Galleys

PDF (Русский)
References References

Багриновский К. А. Модели и методы экономической кибернетики. - М. : Экономика, 1973.

Симонов П. М. Экономико-математическое моделирование : учеб. пособие : в 2 ч. / Перм. гос. ун-т. - Пермь, 2009. - Ч. 1. - 338 с. : ил.

Домошницкий А. И., Истомин Д. А., Гитман М. Б. Разработка модели развития инновационного предприятия как динамической системы с эффектом памяти // Прикладная математика и вопросы управления. - 2015. - № 1. - С. 49-59.

Перегудов Ф. И., Тарасенко Ф. П. Введение в системный анализ. - М. : Высш. шк., 1989. - 360 с.




DOI: http://dx.doi.org/10.22213/2413-1172-2017-2-150-153

Article Metrics

Metrics Loading ...

Metrics powered by PLOS ALM


Copyright (c) 2017 Bulletin of Kalashnikov ISTU

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.


ISSN 1813-7903 (Print)
ISSN 2413-1172 (Online)