ЧИСЛЕННАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ НЕЧЕТКОЙ МОДЕЛИ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ИННОВАЦИЙ ПРИ ФОРМИРОВАНИИ ПОРТФЕЛЯ ПРОЕКТОВ НА ПРОМЫШЛЕННОМ ПРЕДПРИЯТИИ
DOI:
https://doi.org/10.22213/2410-9304-2018-4-145-153Ключевые слова:
management, technological development, technological innovation, systems approach, uncertainty, fuzzy modeling, effectivenessАннотация
A high uncertainty and fuzziness of information in the systems of development and organizations production of technological innovations are forming the need to use adequate management decision-making tools. A key condition for decisions in such systems is, as a rule, the criterion of efficiency. The paper presents the results of the numerical implementation of a methodological approach to evaluating the effectiveness of technological innovations from the standpoint of non-stochastic uncertainty. The approach is based on fuzzy calculations and fuzzy modeling. This approach is aimed at integrating deterministic, stochastic and expert knowledge of the system; it provides an expanded view of the content of the “effectiveness” category itself and the composition of relevant factors, allows you to take into account the restrictions and preferences of decision makers relevant to the system under study. The considered approach is adapted to the specifics of managing technological innovation in an industrial enterprise. The results of the development and numerical implementation of a fuzzy model for evaluating the effectiveness of technological innovations have led to the conclusion that the approach used expands (complements) the composition of the existing methods in this field of knowledge; the numerical value of the efficiency (W) obtained in the fuzzy model can be considered as an additional analytical indicator of information support of the management decision-making process; the significance of this indicator is due to the fact that the indicator W reveals strategically significant prerequisites and provides clarification (justification) of the values of the key technical and economic parameters. The fuzzy W evaluation model allows for combining deterministic and stochastic data with expert estimates and to formalize mental judgments of decision makers using language means of mathematics. Thus, the prerequisites for building an intelligent automated decision-making system in the management of innovative processes and projects in the enterprise are provided.Библиографические ссылки
Портер М. Конкурентное преимущество: Как достичь высокого результата и обеспечить его устойчивость / пер. с англ. 2-е изд. М. : Альпина Бизнес Букс, 2006. 715 с.
Белов М. В., Новиков, Д. А. Модели адаптации в динамических контрактах в условиях вероятностной неопределенности // Управление большими системами: сборник трудов. М. : Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН.
Frank H. Knight. The Meaning of Risk and Uncertainty. In: F.Knight. Risk, Uncertainty, and Profit. Boston: Houghton Mifflin Co, 1921, pp. 210-235.
Надежность и эффективность в технике : справочник : в 10 т. / ред. совет: В. С. Авдуевский (пред.) и др. М. : Машиностроение, 1986. Т. 1. Методология. Организация. Терминология / под ред. А. И. Рембезы. 224 с. : ил.
Анисов А. М. Креативная недетерминированная вычислимость // Вестник РУДН. Сер. Философия. 2009. № 3. С. 80-92.
Анисов А. М. Логика неопределенности и неопределенности во времени // Логические исследования : [Сб. ст. / Рос. акад. наук. Ин-т философии]. М. : Наука, 1995.
Надежность и эффективность в технике : справочник : в 10 т. / ред. совет: В. С. Авдуевский (пред.) и др. М. : Машиностроение, 1986. Т. 1. Методология. Организация. Терминология / под ред. А. И. Рембезы. 224 с. : ил.
Надежность и эффективность в технике : справочник : в 10 т. / ред. совет: В. С. Авдуевский (пред.) и др. М. : Машиностроение, 1988. Т. 3. Эффективность технических систем / под общ.ред. В. Ф. Уткина, Ю. В. Крючкова. 328 с. : ил.
Тененев В. А., Якимович Б. А. Генетические алгоритмы в моделировании систем : монография. Ижевск : Изд-во ИжГТУ, 2010. 308 с.
Пегат А. Нечеткое моделирование и управление / пер. с англ. 2-е изд. М. : БИНОМ. Лаборатория знаний, 2013. 798 с. : ил. ISBN 97-8-5-9963-1495-9.
Шаталова О. М. Оценка целевого экономического эффекта технологических инноваций в модели нечеткого логического вывода // Вестник Удмуртского университета. Сер. Экономика и право. 2018. № 6.