Управление инновационной деятельностью компаний: современные подходы, алгоритмы, опыт
Таганрог: ТРТУ, 2006.
ВВЕДЕНИЕ
Современное развитие мирового сообщества характеризуется системной интеграцией экономик государств, международной концентрацией капитала, интеграцией мировых рынков и глобализацией хозяйственной деятельности компаний. Важнейшими его факторами становятся научно-технический прогресс и интеллектуализация основных факторов производства. Экономическое и технологическое доминирование США, Японии и стран Европейского Содружества основано на наукоемких и высокотехнологичных отраслях промышленности и обеспечивает этим странам политическое господство в мире. Осознавая важность и исключительное значение инновационной сферы деятельности, правительства этих государств перешли к агрессивной инновационной политике посредством государственной поддержки и специальных государственных программ. Это позволит сделать мощный технологический рывок компаниям, имеющим место базирования в этих государствах, и обеспечит еще больший разрыв по всем макроэкономическим показателям в этих странах по сравнению с остальными.
В связи с этим стратегическое значение государственной политики приобретает инновационная деятельность компаний, содержанием которой является разработка и вывод на рынок новых товаров, разработка и внедрение новых технологий, создание и применение новых знаний.
Структурная и организационная специфика инновационного процесса при его осуществлении в значительной мере определяется неопределенностями всех уровней. Неопределенности в инновационном процессе приводят к ограничению использования оптимизационных методов управления, обусловливая необходимость применения адаптивных подходов.
Значительные успехи в управлении инновационной деятельностью достигнуты рядом крупных зарубежных компаний. Изучение их практического опыта в области разрешения проблем управления инновационной деятельностью может оказаться весьма полезным и для российских компаний.
Несмотря на многообразие исследовательских интерпретаций проблемы управления инновационной деятельностью, не до конца изученными остаются вопросы, связанные с комплексной интеграцией системы управления инновационной деятельностью в процессе формирования целей и стратегий развития российских компаний, функционирующих в конкурентной рыночной среде.
Цель настоящей работы состоит в развитии теории, подходов, механизмов и инструментов управления инновационной деятельностью компаний и обобщении теоретико-методологического опыта, опираясь на результаты статистических исследований деятельности наиболее успешных глобальных компаний США, Европы и Японии.
Реализация поставленной цели обусловливает необходимость решения совокупности следующих теоретико-прикладных и практических задач: - теоретическое обобщение значения инноваций как конкурентного ресурса в деятельности компаний, значения инновационной деятельности в процессе формирования целей и стратегии компании; - выявление специфики инновационного процесса и его влияния на систему управления компаниями, обоснование необходимости применения эвристических итерационно-адаптивных подходов в управлении инновационной деятельностью; - статистический анализ инновационной активности успешно действующих глобальных компаний; - анализ современного инструментария, методов и алгоритмов управления НИОКР глобальных компаний, оценка практических подходов и путей разрешения проблем управления инновационным процессом на базе опыта глобальных компаний США, Европы и Японии. - анализ современного состояния управления инновационной деятельностью российских компаний, оценка возможности применения концепции стратегического инновационного менеджмента в экономических условиях России, выработка практических рекомендаций по управлению инновациями для российских компаний.
(C) Таганрогский государственный радиотехнический университет
, 2006. (C) А.В. Тычинский, 2006.
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1. СОВРЕМЕННАЯ ПАРАДИГМА УПРАВЛЕНИЯ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ КРУПНЫХ КОМПАНИЙ
1.1. Системообразующее значение и экономическое содержание инновационной деятельности компаний
1.2. Роль инноваций в глобальной конкуренции
1.3. Инновационная составляющая стратегического доминирования компаний на мировом рынке
2. СИСТЕМНЫЕ ПОДХОДЫ К УПРАВЛЕНИЮ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ КОМПАНИЙ
2.1. Неопределенность в управлении инновационной деятельностью
2.2. Применение моделирования в инновационной деятельности и его методологические ограничения
2.3. Адаптация и адаптивный подход в управлении компаниями
3. МЕТОДЫ И ИНСТРУМЕНТАРИЙ СТРАТЕГИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ КРУПНЫХ (ГЛОБАЛЬНЫХ) КОМПАНИЙ
3.1. Проблемное поле, задачи, методы и алгоритмы стратегического управления инновационной деятельностью крупных (глобальных) компаний
3.2. Современный инструментарий управления инновационной деятельностью крупнейших компаний США, Японии и Европы
3.3. Применение концепции стратегического инновационного менеджмента в экономических условиях России
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
ПРИЛОЖЕНИЕ 1. СЕТЕВОЙ ГРАФ ПОДГОТОВКИ ПРОИЗВОДСТВА
ПРИЛОЖЕНИЕ 2. ОБЩАЯ ИННОВАЦИОННАЯ АКТИВНОСТЬ ВЕДУЩИХ ГЛОБАЛЬНЫХ КОМПАНИЙ
ПРИЛОЖЕНИЕ 3. ЗАТРАТЫ НА НИОКР ПО ОТРАСЛЯМ
ПРИЛОЖЕНИЕ 4. ОСНОВНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ПАТЕНТНОЙ АКТИВНОСТИ ФИРМ
ПРИЛОЖЕНИЕ 5. КЛАССИФИКАЦИЯ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЕЙ
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Управление инновационной деятельностью приобретает особое значение в современной жизни, оказывая значительное влияние на стратегию, цели и методы управления компаниями. Инновационная деятельность создает не только будущий облик компании, определяя ее технологии, выпускаемые продукты, потенциальных потребителей, окружение, но и основу ее конкурентной позиции, а значит и стратегической позиции на рынке.
В глобальной конкуренции решающую роль играют именно инновации. Текущее конкурентное положение занимающих лидирующее положение в мире по объемам валовой выручки фирм достигнуто за счет применения эффективных стратегий и технологического доминирования, при этом компании, желающие занять более сильную конкурентную позицию, расходуют в относительном выражении на исследования и разработки гораздо больше. Резкое увеличение патентной активности после 1997 года свидетельствует о переоценке роли знаний как основы получения стратегического конкурентного преимущества на рынке.
Эффективное управление инновационной деятельностью требует учета неотъемлемого свойства инновационного процесса - большого количества неопределенностей, обусловленных осуществлением поиска, проведением исследований, экспериментов, разработок, испытаний и т.д., необходимостью неоднократных возвратов к предыдущим этапам и стадиям. Кроме того, инновационная деятельность характеризуется маркетинговыми неопределенностями: неясность относительно будущего состояния потребностей и параметров рынка и неясность перспектив будущих результатов НИОКР и возможностей их применения.
Задача управления инновационной деятельностью крупных (глобальных) компаний в условиях неопределенности на современном этапе решается применением адаптивных подходов и адаптивной модели управления, которая строится на основе формирования программной траектории управляемой системы на конкретный период времени и создания системы управляющих воздействий, направленых на устранение дестабилизирующих возмущений, отклоняющих управляемую систему от программной траектории.
Анализ проблемного поля инновационного менеджмента и исследование опыта управления действующих на глобальном рынке компаний позволил выявить комплекс взаимосвязанных задач и проблем. В своей деятельности эти компании применяют современные высокоэффективные эвристические и итерационно-адаптивные подходы, методы и алгоритмы, которые целесообразно изучать и трансформировать для экономических условий России с нескольких точек зрения. Во-первых, это позволит отслеживать развитие современных методов и алгоритмов управления компаниями; во-вторых, идентифицировать своих главных конкурентов; в-третьих, определить пути дальнейшего развития инструментария современного менеджмента, будущие проблемы и способы их разрешения.
Концепция стратегического инновационного менеджмента для России состоит в формировании государственной инновационной политики и всесторонней поддержке инновационной деятельности российских компаний. Современную национальную инновационную систему можно охарактеризовать как совокупность взаимодействующих элементов государственных и негосударственных секторов экономики, которые обеспечивают оперативное преобразование научных знаний в современные технологии, новые материалы и иную конкурентоспособную продукцию.
Ключевой проблемой стратегии развития национальных и региональных инновационных систем в РФ является, таким образом, формирование целостной инновационной инфраструктуры коммерциализации инновационных продуктов и услуг, включающей институты защиты прав интеллектуальной собственности и страхования рисков, финансовой, маркетинговой, консалтинговой, информационной и кадровой поддержки инновационной деятельности крупных компаний. Важная роль в инновационной системе должна быть отведена использованию механизма частно-государственного партнерства. Часть прикладных исследований и создание инновационной инфраструктуры может осуществляться с участием бизнеса, а технологическая модернизация - преимущественно самим бизнесом.
Эффективное управление инновационной деятельностью, обеспечивающее успех в глобальной конкуренции российских компаний, требует применения современных эвристических итерационно-адаптивных подходов, методов и алгоритмов, исследования и обобщения опыта успешно действующих на глобальном рынке компаний.
А.В. Тычинский Управление инновационной деятельностью компаний:
современные подходы, алгоритмы, опыт
Таганрог: ТРТУ, 2006.
| Предыдущая
|
Оглавление
|
Следующая
|
1. СОВРЕМЕННАЯ ПАРАДИГМА УПРАВЛЕНИЯ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ КРУПНЫХ КОМПАНИЙ
1.1. Системообразующее значение и экономическое содержание инновационной деятельности компаний
Инновации выполняют особую функцию в системе воспроизводства – функцию порождения изменений, что позволяет оценить их как источник саморазвития и самоорганизации предпринимательских систем и как важнейший внутренний процесс и структурообразующий элемент [67]. Инновации, составляя основу преобразований в социально-экономических системах, воздействуют на структуру, определяют темпы и масштабы экономических процессов и сопутствующих им структурных изменений.
Инновации, как показано в [26], [31], [77] определяют будущее развитие компании и предполагают подчас довольно значительные изменения в производстве, маркетинге, управлении фирмы. Компании подходят к инновациям в самом широком смысле, используя как новые технологии, так и новые методы работы, осваивая новые методы достижения конкурентоспособности или находя лучшие способы конкурентной борьбы при использовании старых способов. Инновации могут проявляться в новом дизайне продукта, в новом процессе производства, в новом подходе к маркетингу или в новой методике повышения квалификации работников. В своем большинстве они оказываются достаточно простыми и некардинальными, основанными скорее на накоплении незначительных улучшений и достижений, чем на едином, крупном технологическом прорыве [77].
По мнению И. Шумпетера [113], под инновациями понимается введение нового продукта или качественное совершенствование прежнего, внедрение нового метода производства, открытие нового рынка, приобретение нового источника сырья, осуществление новой организации производства. Э. А. Уткин [102] считает, что под инновацией обычно подразумевается объект, внедренный в производство; М. Иванов и др. [51] полагают, что инновация – это коммерческое освоение новой идеи.
В ходе литературного обзора было выявлено, что в российской экономической науке под инновациями принято считать конечный результат инновационной деятельности, получивший воплощение в виде 1) нового или усовершенствованного продукта, внедренного на рынке, 2) нового или усовершенствованного технологического процесса, используемого в практической деятельности, 3) нового подхода к социальным услугам. Кроме того, инновация включает в себя такие понятия как нововведение и новшество [90].
Инновация – это продукт (товар или услуга) научной деятельности, в результате применения которого в производстве происходят коренные изменения, влекущие за собой кардинальные организационно- распорядительные и производственно-технологические преобразования.
Нововведение – совершенствование определенной части технологического или производственного процесса, не требующее остановки производства и значительных экономических затрат. Нововведение не изменяет организационные и производственно-технологические процессы. Оно направлено как на улучшение процесса изготовления, так и на совершенствование конечного продукта (товара или услуги).
Новшество – творческая мысль, проявляющая себя в элементах производственно-технологической деятельности, которая может иметь дальнейшее развитие в нововведении или инновации. К новшеству можно отнести изобретение или рационализаторское предложение, которое не требует больших экономических затрат. В основном оно позволяет совершенствовать технологический процесс или организацию производственно-хозяйственной деятельности.
Укрупненно инновации могут быть разделены на продуктовые, технологические и организационно-распорядительные [26]. Последние в большинстве случаев неизбежны при внедрении как продуктовых, так и технологических инноваций. Известны классификации инноваций по следующим признакам: распространенность, место в производственном цикле, преемственность, охват рынка, степень новизны и инновационный потенциал.
Если же толковать понятие инновация в широком экономическом смысле [58], то она предстает как завершенный акт качественной модификации технологического базиса производства, характеризуемый, с одной стороны, неопределенностью и краткосрочностью для данного звена общественного производства, а с другой – долгосрочным эффектом, достигаемым суммой инновационных актов, объединенных в непрерывный инновационный процесс. Инновационный процесс, в свою очередь, связан с созданием, освоением и распространением инноваций.
Инновационный процесс – это процесс последовательного превращения идеи в товар через этапы фундаментальных и прикладных исследований, конструкторских разработок, маркетинга, производства, сбыта.
Зарождение идеи и концепции возможного использования новых научных результатов происходит на этапе фундаментальных и прикладных исследований. Причем если фундаментальные исследования – базис всех инновационных процессов, источник новых знаний, то прообраз технической и технологической инновации формируется на этапе поисковых исследований при разработке концепции и оценке ее технической осуществимости. Процесс практического воплощения идеи в действующий прототип нового продукта или технологии происходит на этапе прикладных исследований и разработок. Данный этап в свою очередь включает две фазы: научно-исследовательскую, когда происходит конструкторская проработка, и опытно-конструкторскую, в ходе которой создается полномасштабный прототип и проводится его испытание.
Инновационная деятельность, по сути, представляет собой [26] процедуру создания и внедрения новых товаров и услуг, разработку и внедрение новых промышленных технологий, которые будут являться основой производственной деятельности фирмы в будущем, а коммерческая реализация вновь созданных изделий (услуг) обеспечит будущие доходы и сформирует конкурентную позицию компаний.
Результатом инновационного процесса на предварительном этапе являются, как правило, новые научно-технические знания, которые разделяют на фундаментальные, базовые и технологии; на конечном этапе – это соответствующая конструкторская документация на серийное (а также либо единичное, либо массовое) производство и опытный образец (прототип). Это позволяет компаниям, осуществляющим инновационный процесс, не только самостоятельно использовать его результаты, но и вести самостоятельный вид бизнеса, продавая эти результаты как товар [26].
В рамках настоящего исследования, если не будет специальных оговорок, под инновационной деятельностью будет пониматься выполнение отдельными компаниями всех этапов инновационной процедуры НИОКР, начиная с генерации идеи нового продукта до его успешной коммерческой реализации.
Инновационная активность компаний будет пониматься как некие определенные действия, направленные на обладание как инновациями, нововведениями, так и новшествами, в том числе обладание знаниями или системой знаний.
Инновационный потенциал – качественное понятие, характеризующее действенность механизма инновационного процесса, и выраженное в скорости разработки новшеств, темпов внедрения и распространения изобретений по различным сферам общественного производства и возможности их успешной коммерциализации.
Кроме того, в рамках настоящего исследования автор содержательно не разделяет понятия «управление» и «менеджмент», используя эти термины как синонимы.
Управление инновациями предусматривает реализацию трех основных задач: 1) реализация инновационной процедуры проекта НИОКР, 2) создание специфических (инновационно-ориентированных) видов ресурсов и управление всеми видами ресурсов, 3) управление портфелем проектов НИОКР.
Первая задача – реализация инновационной процедуры проекта НИОКР, – изложена Г. Я. Гольдштейном в [25]. Она состоит из следующих этапов, представленных на рисунке 1: обзор рыночной ситуации, генерация идей, фильтрация идей, проверка концепции, экономический анализ, разработка продукта, испытание продукта, пробный маркетинг, начало коммерческой реализации. Успешная отработка указанной процедуры позволяет получить комплект конструкторской документации для тиражирования новой разработки и снизить риск получения неудовлетворительного результата от коммерческой реализации проекта.
Необходимость во введении совершенно новых продуктов или, что более часто происходит, в дополнении существующих продуктовых линий может возникнуть при анализе портфеля стратегических зон хозяйствования (СЗХ) с помощью матричной техники [27]. Этап генерации идей представляет собой процесс поиска возможностей создания новых товаров (услуг). Он включает определение источников новых идей и методов их генерации. На этом этапе целесообразно собирать любые идеи без какой-либо критики. После того как выделены идеи потенциальных товаров, следует провести их фильтрацию, чтобы исключить из дальнейшего рассмотрения малопривлекательные. Как правило, такая фильтрация производится с помощью метода экспертных оценок.
Рисунок 1 – Инновационная процедура проекта НИОКР
[1]
Проверка концепции подразумевает формирование обратной связи с потребителями. Это позволяет представить потребителю предлагаемый товар, оценить его отношение к нему и намерение сделать покупку. Экономический анализ оставшихся идей продукта достаточно детализован, так как следующий этап – дорогая и длительная разработка продукции – научно-исследовательские работы (НИР) и опытно-конструкторские работы (ОКР). Поэтому экономический анализ позволяет вовремя устранить малоэффективные варианты из дальнейшего рассмотрения. Этапы разработки продукта и испытания регламентированы ГОСТ 15.101-80 «Порядок проведения НИР» и ГОСТ 15.001-73 «Основные этапы ОКР» и представляют собой длительный процесс непосредственно научных исследований, разработки конструкторской документации и проведение системы испытаний с привлечением значительной доли ресурсов компании. Пробный маркетинг дает возможность оценки продвижения и распределения продукта в небольших масштабах. Он предоставляет дополнительную информацию в преддверии коммерческой реализации и может значительно повысить вероятность ее успеха. Следует отметить, что даже на этой поздней стадии половина разработанных товаров не удовлетворяет критерию годности для выпуска в национальных масштабах. В случае принятия потребителями нового продукта и проведения грамотной маркетинговой политики, коммерческая реализация разработанного продукта может считаться успешной.
Указанная процедура проекта НИОКР из-за надлежащей проработки всех этапов может растянуться на достаточно большой срок и потребовать значительных ресурсов, что противоречит общему смыслу стратегии инноваций [31], [74].
Второй задачей управления инновационной деятельностью компании является создание специфических (инновационно-ориентированных) видов ресурсов и управление всеми видами ресурсов, выделенных на проект НИОКР. Под специфическими (инновационно-ориентированными) видами ресурсов в НИОКР следует понимать: специалистов высшей категории, инженерно-технические кадры, обслуживающий персонал, помещения соответствующие санитарным нормам, лабораторное оборудование, ЭВМ и оргтехнику, измерительные приборы и материалы для проведения исследований, информационные базы данных и их обслуживание, базы для изготовления опытных образцов и макетов, базы для изготовления промышленных образцов и т.д. [100].
Успешность НИОКР во многом зависит от обеспеченности именно этими видами ресурсов, важной особенностью которых является их уникальность и невзаимозаменяемость: нельзя в ходе выполнения НИОКР заменить базу для изготовления опытных образцов лабораторным оборудованием или специалистов высшей категории, например конструкторов, инженерно-техническими кадрами.
В качестве примера в Приложении 1 на основе [26] и [30] представлен упрощенный агрегированный сетевой граф выполнения опытно-конструкторских работ (ОКР) "Комплексная навигационная система для морских судов” в типовом научно-конструкторском бюро, который свидетельствует о сложной структуре проведения ОКР, необходимости эффективного управления общими и специфическими видами ресурсов и координации деятельности исполнителей программы НИОКР.
Расходование всех видов ресурсов на отдельных стадиях в ходе отработки проектов НИОКР при реализации инновационной процедуры, как правило, является неравномерным и зависит от характера работ. Финансовые ресурсы, расходуемые при отработке программ, представлены на рисунке 2 в виде кривой кумулятивных денежных затрат проекта НИОКР. В случае необходимости сокращения времени реализации проекта НИОКР, требуются значительные дополнительные ресурсы всех видов, а в случае их отсутствия, НИОКР могут быть приостановлены и законсервированы на любой стадии проекта [26].
Рисунок 2 – Финансовый профиль проекта НИОКР
[2]
Третьей задачей инновационного менеджмента является управление портфелем проектов НИОКР. Инновационная активность компаний на практике не ограничивается разработкой и коммерческой реализацией какого-либо одного или нескольких проектов. Однажды компания, начав осуществлять инновационную деятельность, продолжает ее и впредь, вливаясь в ряды тех, кто развивает и продвигает научно-технический прогресс. Это связано с тем, что компаниями создается собственный инновационный потенциал, который требует значительных финансовых затрат, и ликвидация его после завершения отдельного проекта НИОКР за редким исключением имеет смысл. Таким образам, компании, преодолев барьеры входа в данный вид активности, вынуждены продолжать ее и далее, либо ликвидировать созданный ею инновационный потенциал. Проблема, которая возникает у компаний, решивших продолжить инновационную активность, – это проблема управления потоком проектов НИОКР. Задачей инновационного менеджмента теперь становится также балансировка и управление проектами НИОКР во времени. По существу балансировка портфеля НИОКР означает его ресурсную оптимизацию, и в первую очередь – финансовую.
Необходимость балансировки портфеля НИОКР во времени обусловлена ограниченностью ресурсов компании как общих, так и специфических, и альтернативностью их использования. Это означает, что следует избегать синхронного начала и окончания этапов НИОКР различных проектов, то есть осуществлять их разумное «перекрытие». Так, например, проведение крупномасштабных НИОКР одновременно в нескольких непересекающихся направлениях потребуют привлечения большого числа специалистов высшей квалификации в различных областях, инженерно-технических кадров, большого количества специального оборудования и измерительных приборов и материалов, а также новых баз для изготовления опытных и промышленных образцов, в ущерб другим, либо потребует значительного дополнительного финансирования и увеличит время реализации всех пректов НИОКР. Кроме того, балансировка портфеля подразумевает наличие в нем разнообразных проектов: крупных и мелких, с большим и малым уровнем риска, а также наличие самостоятельных НИР и ОКР. На рисунке 3 представлен пример сбалансированного во времени портфеля проектов НИОКР.
Разделение управления инновационной деятельностью на три указанных выше задачи искусственное, так как на практике представляет собой единую процедуру поиска их эффективных решений одновременно по трем направлениям. Но именно успешное проведение и реализация НИОКР позволяют получить результат, оправдывающий все затраченные в этом процессе ресурсы и время.
Рисунок 3 – Сбалансированный во времени портфель проектов НИОКР
[3]
Известно, что лишь 5 % начатых проектов НИОКР находят свое успешное завершение в виде признания потребителями новой продукции на рынке. В числе основных причин такого положения, являются, как правило, отсутствие комплексной проработки маркетинговых, технических, экономических, инвестиционных, производственных аспектов, ошибочный выбор портфеля проектов НИОКР [31]. В большинстве случаев компаниями не учитываются стратегическая значимость разработки, ее согласованность со стратегическими аспектами деятельности, временной аспект выполнения НИОКР и ее коммерческой реализации.
Результатом инновационной деятельности фирм на первый взгляд может показаться обеспечение будущих доходов и увеличение инновационного потенциала компании, который заключается в обладании такими способностями как: способность к быстрому проведению самостоятельных НИР, способность к проведению не только прикладных НИР, но также поисковых и фундаментальных, способность к быстрому проведению ОКР, способность к быстрой коммерческой реализации проекта, способность к быстрому обучению и изменению, способность к быстрому поиску информации и эффективному управлению ресурсами и т. д.
Однако в практическом плане важным является эффективное управление ресурсами и способностями компании, превращение отличительных преимуществ компании в конкурентные. Отличительные преимущества создают благоприятные возможности для успешной коммерческой реализации результатов инновационной процедуры, но именно конкурентные преимущества, основанные на инновациях, обеспечивают успех в глобальной конкуренции.
1.2. Роль инноваций в глобальной конкуренции
Важной особенностью состояния рынка сегодня является непрерывное увеличение роли инноваций для достижения успеха: изменение ситуации во внешней среде требует пересмотра роли и места инноваций в деятельности компаний. Анализ тенденции развития мирового рынка в XX веке, проведенный в работах [7], [30], [74], выявил главную особенность: развитие рынка заключается в непрерывном увеличении изменчивости, нестабильности и непредсказуемости.
К концу ХХ столетия отмечались следующие тенденции [36]:
– интернационализация рынков;
– развитие компьютерных сетей, практическое смыкание маркетинга и торговли в реальном масштабе времени;
– бизнес приобретает стратегический характер (важны инновации, глобализация бизнеса, обеспечение сервиса, информация и т.д.);
– конкуренция между компаниями выходит на новый уровень и приобретает глобальный характер;
– международное сотрудничество все больше состоит из натурального обмена технологиями или «ноу-хау».
С. А. Нехаев в работе [70] доказывает, что в настоящее время происходит системная интеграция мировых рынков и региональных экономик, всех сфер человеческой деятельности, в результате чего наблюдается ускоренный экономический рост, ускорение внедрения современных технологий и методов управления. По мнению С. А. Нехаева [70], основные процессы, происходящие в настоящее время, следующие:
- интеграция государств в мировую экономическую систему;
- глобализация средств коммуникаций;
- рост валовых международных финансовых потоков и глобализация финансовых рынков;
- глобализация деятельности компаний и превращение их в транснациональные корпорации с очевидной ориентацией на информационный рынок и рынок передовых технологий;
- конкурентное преимущество теперь определяется качеством человеческого капитала, состоянием образования и степенью использования науки и техники в производстве; изобилие рабочей силы и сырьевых материалов уже не расценивается как конкурентное преимущество.
С. Глазьев [22] убежден, что ключевой особенностью мировой экономической системы становится международная концентрация капитала и глобализация хозяйственной деятельности. Концентрация транснационального капитала и производства достигла качественно нового уровня, позволяющего говорить о становлении нового мирового порядка, в котором определяющую роль начинают играть международный капитал, транснациональные корпорации и международные организации.
Современное экономическое развитие характеризуется ведущим значением научно-технического прогресса и интеллектуализацией основных факторов производства. На долю новых знаний, воплощаемых в технологиях, оборудовании, образовании кадров, организации производства в развитых странах приходится от 80 до 95 % прироста ВВП. Внедрение новых технологий стало ключевым фактором успеха в рыночной конкуренции, основным средством повышения эффективности производства и улучшения качества товаров и услуг. Нововведения являются необходимым условием успеха в конкурентной борьбе, позволяя передовым фирмам добиваться сверхприбылей за счет монопольного присвоения интеллектуальной ренты, образующейся при освоении новых продуктов и технологий.
Важной особенностью современного экономического роста стал переход к непрерывному инновационному процессу [21], [23]. Интенсивность НИОКР во многом определяет сегодня уровень экономического развития. В глобальной экономической конкуренции выигрывают те страны, которые обеспечивают благоприятные условия для научных исследований и научно-технического прогресса. Поэтому успех в глобальной конкуренции тех или иных фирм напрямую связан с государственной научно-технической политикой стран их базирования.
В XXI веке, как считает С. Глазьев [23], глобальная конкуренция будет вестись не столько между странами, сколько между транснациональными воспроизводственными системами, каждая из которых объединяет национальные системы образования населения, накопления капитала, организации науки и производственно-предпринимательские структуры, работающие в масштабах мирового рынка. Мировую экономику будет формировать несколько таких систем, тесно связанных друг с другом и определяющих глобальное экономическое развитие.
То, что компании начинают действовать в масштабах мировой экономической системы, выходя на международные рынки сбыта и привлекая международные ресурсы, свидетельствует о ее глобализации. Однако не все подобные компании, как уточняет М. Портер в [77] можно считать глобальными.
Под термином "транснациональная", вообще говоря, описывается компания, существенная доля деятельности и рыночные интересы которой находятся за пределами ее собственной страны. Жизненное пространство этих компаний огромно и разнообразно; оно включает различные типы организаций, действующих в разных отраслях. Со стратегической точки зрения, однако, существует два типа отраслей, в которых конкурируют транснациональные компании: мультилокальная и глобальная. Они различаются по своей экономике и условиям достижения успеха.
В случае мультилокальных отраслей компания следует независимым стратегиям на каждом из своих зарубежных рынков; в то же время проблемы конкуренции она рассматривает безотносительно какого-то конкретного рынка. Каждый зарубежный филиал представляет собой стратегически независимое подразделение, а его оперативная деятельность является, в сущности, автономной. Штаб-квартиры транснациональных компаний координируют финансовые рычаги управления и маркетинговую политику в глобальном масштабе; они могут централизовать какую-то часть НИОКР и производство отдельных компонентов. Но выработка стратегии и оперативная деятельность остаются полностью децентрализованными. Каждый филиал является центром получения прибыли; предполагается, что его вклад в развитие компании должен соответствовать конкретным рыночным возможностям.
В мультилокальной отрасли руководство компании пытается действовать эффективно по ряду глобальных позиций – с разными требованиями к продукции, скоростью роста, конкурентными условиями и политическими рисками. Компания предпочитает, чтобы местные менеджеры делали все необходимое для достижения успеха в НИОКР, производстве, маркетинге и сбыте, повышая их ответственность за конечный результат. Иными словами, компания конкурирует с другими транснациональными компаниями и местными конкурентами в индивидуальном порядке на каждом отдельном рынке.
В отличие от мультилокальных отраслей, как указывает М. Портер [77], глобальная отрасль "натравливает" всемирную систему производственных и рыночных отношений одной компании на подобную систему другой компании. В этом случае дочерние компании в различных странах очень зависят друг от друга с точки зрения своей оперативной деятельности и стратегии. Дочерняя компания в одной стране может специализироваться на производстве лишь определенной части всего ассортимента изделий компании, обмениваясь продукцией с другими филиалами системы. Цели получения прибылей в каждой стране могут быть различными, в зависимости от индивидуального влияния на стоимостную позицию или эффективность всемирной системы – или от позиции данного филиала относительно своего важнейшего глобального конкурента. Компания может устанавливать цены в одной стране в зависимости от того, какого эффекта она хочет добиться в другой стране. В условиях ведения глобального бизнеса руководство компаний повсеместно конкурирует на мировом рынке с небольшим числом других транснациональных компаний. Стратегия вырабатывается централизованно, а различные аспекты оперативной деятельности могут быть либо децентрализованы, либо централизованы – все зависит от того, что диктует экономика и эффективность. Компания стремится реагировать на конкретные потребности местного рынка, стараясь в то же время избежать снижения эффективности глобальной системы в целом.
Глобальная компания (независимо от своей национальной принадлежности) пытается контролировать основные рычаги влияния – от международной производственной экономики до денежных потоков своих зарубежных конкурентов. Предпринимая нестандартные действия (например, понижение цены на какое-либо важное изделие или снижение цен на важнейших рынках), компания затрудняет и удорожает ответную реакцию своего конкурента. Основная цель заключается в повышении своей собственной эффективности и снижении эффективности своих конкурентов.
Однако не всем компаниям следует разрабатывать глобальную стратегию. Несмотря на то, что выигрыш от глобальной конкуренции бывает огромным, риск в данном случае также чрезвычайно велик. Глобальная конкуренция требует внесения серьезных изменений в стратегию и оперативную деятельность. Глобальная конкуренция также требует использования ряда нестандартных подходов к управлению транснациональным бизнесом, например:
• важнейшие инвестиционные проекты с нулевой или даже отрицательной прибылью на инвестированный капитал;
• широкое разнообразие целей финансовой деятельности в разных зарубежных дочерних компаниях;
• ассортимент изделий умышленно проектируется с чрезмерным запасом прочности или продается на некоторых рынках по заниженным ценам;
• представление о рыночных позициях в каждой отдельной стране как о взаимозависимых, а не независимых друг от друга элементах всемирного портфеля, который следует увеличивать или уменьшать в зависимости от прибыльности;
• создание производственных мощностей в странах, как с высокой, так и с низкой стоимостью рабочей силы.
Проведенное в [77] исследование стратегий успешно действующих глобальных компаний позволило сделать предположение, что большая группа международных компаний располагает глобальным потенциалом, хотя иногда они и не подозревают об этом. Почти каждая отрасль, которая сейчас является глобальной (например, автомобилестроение и изготовление телевизоров), когда-то не была таковой. Каждая компания должна правильно оценить свой потенциал и понять, в состоянии ли она перейти от мультилокальной конкуренции к глобальной и насколько выгоден ей такой переход. А поскольку нет никакой гарантии, что данный бизнес может стать глобальным, компания должна быть готова рискнуть крупными капиталовложениями, с которыми неизбежно связана глобальная конкуренция.
Современное понимание роли инноваций и инновационной деятельности компаний в глобальной конкуренции имеет долгую предысторию [64]. Попытки объяснения явления конкурентоспособности и причин его формирования были предприняты еще в XIX веке. Выдвинутая А. Смитом теория абсолютного преимущества смогла объяснить, почему страны, обладая экономическими ресурсами, могут выигрывать от развития международной торговли независимо от того, являются ли они экспортерами или импортерами. Д. Рикардо обосновал теорию сравнительного преимущества, указывая, что принцип абсолютного преимущества является лишь частным случаем. Он доказал, что экономические ресурсы – природные, трудовые и др. – распределены между странами неравномерно, а также эффективное производство различных товаров требует различных технологий или комбинаций ресурсов. Д. Рикардо пришел к выводу, что преимущества, как абсолютные, так и сравнительные, которыми обладают страны, не являются раз и навсегда данными.
Теория международной торговли Хекшера-Олина объяснила причины формирования тех или иных направлений внешней торговли. Страны вывозят преимущественно продукцию, в затратах на производство которой доминируют относительно избыточные у них ресурсы, а следовательно позволяют ее предложить по более низкой цене. Однако в середине 50-х годов предпринятая эмпирическая проверка американским экономистом В. Леонтьевым основных выводов теории Хекшера-Олина на основе данных по экономике США за 1947 год привела к парадоксу: в импорте США, где капитал являлся избыточным фактором, преобладали капиталоемкие товары.
Теория жизненного цикла продукта, выдвинутая в середине 60-х годов Р. Верной, объясняет развитие мировой торговли на основе жизненного цикла товара. По мере развития жизненного цикла товара, его производство перемещается из страны, в котором разработан товар, в страны с более дешевыми факторами производства. При этом более низкие издержки производства по-прежнему считаются главным условием победы в конкуренции.
В начале 80-х годов П. Крюгман и К. Ланкастер предложили альтернативное классическому объяснение международной торговли, основанное на так называемом эффекте масштаба, суть которого заключается в том, что при определенной технологии и организации производства долговременные средние издержки сокращаются по мере увеличения объема выпускаемой продукции, то есть возникает экономия, обусловленная массовым производством. Международная торговля позволяет сформировать единый интегрированный рынок, и таким образом делает возможным предложить потребителям больше продукции и по более низким ценам. Однако реализация эффекта масштаба, как правило, ведет к нарушению совершенной конкуренции, поскольку связана с концентрацией производства и укрупнением фирм. В этом случае международная торговля все больше концентрируется в руках гигантских международных фирм, транснациональных корпораций, что неизбежно приводит к возрастанию объемов внутрифирменной торговли, направления которой часто определяются не принципом сравнительных преимуществ или различиями в обеспеченности факторами производства, а стратегическими целями самой фирмы.
В 1991 году М. Портер [77] предложил новое понимание роли инноваций и инновационной деятельности компаний в глобальной конкуренции. Очевидным фактом является то, что в современных условиях значительная часть мировых товарных потоков связана не с естественными, а с приобретенными преимуществами, целенаправленно формируемыми в ходе конкурентной борьбы. Исходя из того, что на мировом рынке конкурентная борьба ведется между фирмами, а не странами, М. Портер доказывает, что единственно разумная концепция объяснения конкурентоспособности на национальном уровне – это производительность, понимаемая как объем продукции, производимый единицей затраченного труда или капитала. Производительность, по его мнению, – основной детерминант долгосрочного стандарта жизни, основной источник национального дохода на душу населения.
В действительности, единственным источником дохода как населения, так и государства, а значит и повышения уровня жизни и благосостояния страны, являются отдельно взятые компании, которые являются генераторами дохода, если в этой стране созданы определенные условия, которые позволяют фирмам добиться высокой производительности и быть конкурентоспособными на международном рынке.
Сравнительное преимущество благодаря более низким факторным издержкам (например, труд, сырье, капитал или инфраструктура) или объемам по-прежнему существует, но в большинстве отраслей оно уже не предоставляет конкурентного преимущества. Глобализация теперь позволяет фирмам добиваться сравнительных преимуществ за счет таких факторов производства, как сырье, капитал и даже оригинальные научные знания, имеющих место где угодно, и распределять отдельные виды деятельности по разным странам, чтобы получить преимущество дешевого труда или капитала.
Конкурентное преимущество местоположения возникает не непосредственно из доступности дешевых факторов производства или объемов, а из наивысшей производительности при использовании этих ресурсов. Наиболее динамичные и новаторские компании в таких местах могут повсюду превзойти своих конкурентов – даже укоренившихся конкурентов, пользующихся преимуществами дешевых факторов производства или экономии, обусловленной ростом масштаба производства, в сочетании с устаревшими методами организации работы. В конкуренции производительностей фирмы расширяют свою деятельность в глобальных масштабах с целью доступа к факторам производства и рынкам, но конкурентное преимущество возникает в процессе реализации инноваций и роста производительности.
Сегодня уже стал общепризнанным тот факт, что компании добиваются конкурентных преимуществ только посредством инноваций [21], [22], [23], [26], [30], [74], [77], [96] и [98]. Хотя каждая успешная компания применяет свою собственную стратегию, глубинные принципы их деятельности, характер и эволюция оказываются в своей основе у всех одинаковыми: только постоянными улучшениями и нововведениями можно добиться высокого уровня производительности и повышать его с течением времени.
Компания, достигнув конкурентных преимуществ, может удерживать их после этого только с помощью постоянных улучшений, так как практически любое достижение можно повторить – конкуренты сразу же и обязательно обойдут любую компанию, которая прекратит совершенствование и внедрение инноваций. Иногда экономия на масштабах производства, взаимосвязи с потребителем или надежность каналов сбыта оказываются достаточными для поддержания инертной компанией своих позиций в течение лет или даже десятилетий. Однако раньше или позже более динамичные конкуренты найдут пути обхода этих преимуществ на основе своих инноваций; либо создадут лучшие или более дешевые способы ведения аналогичного бизнеса.
Источником инноваций являются знания, которые приобретает компания в ходе своей деятельности [31]. Именно приобретенные в ходе НИОКР знания воплощаются в виде инноваций, нововведений и новшеств, регистрируются в виде патентов, изобретений и авторских свидетельств. Обладание знаниями является отправной точкой для компании к осуществлению инновационной деятельности. Поэтому приобретение знаний, управление ими и их использование в НИОКР является важной составляющей инновационного менеджмента, который классифицируется как менеджмент знаний.
В общем случае процесс управления знаниями представляет собой процесс получения, обобщения, накапливания, хранения, защиты и применения знаний. Стратегия управления знаниями может пониматься как баланс основанных на знании ресурсов и способностей относительно знаний, необходимых для получения продуктов или услуг, способных превзойти таковые у конкурентов. Идентификация того, какие основанные на знании ресурсы и способности значимы, уникальны и не поддаются имитации, точно так же как и то, насколько эти ресурсы и способности обеспечивают продукцию фирмы и ее рыночные позиции, является существенным элементом стратегии менеджмента знаний.
Для формирования стратегии управления знаниями может быть использована традиционная схема SWOT – анализа («Strengths – Weaknesses – Opportunities – Threats») [31]. По существу фирма нуждается в превращении SWOT – анализа в карту обладания теми или иными знаниями и способностями с целью лучшего понимания своих конкурентных преимуществ и слабостей. Она может использовать эту карту в качестве руководства для управления знаниями, укрепляя тем самым свои преимущества и защищая или снижая уровень своих слабых сторон в обладании знаниями.
Хотя знания и динамичны, карта стратегического знания, представленная на рисунке 4, дает возможность сделать моментальный снимок положения, который занимает фирма сегодня, а также ее желаемый стратегический профиль и профили конкурентов. Дополнительно она может использоваться для воссоздания исторической и прогнозной траекторий знаний компании.
Рисунок 4 – Карта стратегических знаний компании
[1]
Фундаментальные знания представляют минимум и создают определенный барьер ко входу в отрасль, обладание которыми обеспечивает «участие в игре». Однако это не может обеспечить долговременную конкурентную значимость фирмы, Знания, обеспечивающие успех, снабжают фирму конкурентным потенциалом. Компания может иметь тот же уровень, кругозор или качество знаний, что и ее конкуренты, но специфические знания могут помочь ей использовать стратегию диверсификации [30]. Инновационные знания дают фирме возможность лидировать в отрасли и представляют собой особые знания, благодаря которым компании получают возможность изменять «правила игры» [31].
Используя карту стратегических знаний, можно выявить ряд потенциальных брешей в обладании знаниями. Имея усовершенствованную стратегическую эволюцию ресурсов и способностей на основе знаний, компания может определить какие знания следует разработать или получить. Учитывая стратегический аспект менеджмента знаний, управление знаниями в фирме должно быть прямо ориентировано на закрытие стратегических брешей.
Комбинация «получения – использования знаний» и определение источников приобретения знания дает картину стилей управления знаниями в компании, представленную на рисунке 5.
Рисунок 5 – Стили управления знаниями фирмы
[2]
Фирмы, ориентированные на использование внутреннего знания, исповедуют наиболее консервативный стиль управления, те, кто полностью интегрирует получение знаний и их эксплуатацию вне зависимости от текущих задач и рамок организации (безграничные новаторы) представляют пример наиболее агрессивного стиля управления. В наукоемких отраслях последние обычно превосходят конкурентов, придерживающихся более консервативных стилей. Агрессивная стратегия требуется и при отставании компании в конкурентной борьбе [31].
Компании с консервативным стилем управления знаниями рассматривают знания как актив, который следует защищать. Агрессивные фирмы рассматривают новые знания как результат процесса разрушения устаревшего знания: они не ждут, когда конкуренты разрушат значимость знаний, которыми они обладают сегодня. Агрессивные фирмы меньше внимания обращают на создание барьеров для обмена знаниями или их передачи. Они защищают свои позиции в обладании знаниями путем набора и воспитания интеллигентных, лояльных и компетентных работников, поддержки общей культуры обучения, цельности и сотрудничества.
В отраслях, где большинство фирм использует консервативный стиль управления, знания медленно растекаются по отрасли, а возможности обучения во многом ограничены. В отраслях, где много агрессивных фирм, знания перетекают быстро, преимущество таких компаний основывается на способности абсорбировать внешние знания, агрегировать их с внутренними целями, формировании нового видения быстрее, чем это делают конкуренты.
Рассмотрение экономики через призму кластеров [77], а не традиционного деления по отраслям и секторам промышленности, позволяет глубже понять внешние факторы, стимулирующие инновационную активность компаний и формирование их конкурентных преимуществ.
Кластер можно определить как систему взаимосвязанных и взаимозависимых в своей деятельности фирм и организаций, имеющих одно географическое местоположение, значимость которых как целого превышает простую сумму составных частей. Большинство участников кластера не конкурируют между собой непосредственно, они обслуживают разные сегменты отрасли. Как только кластер сформировался, возникает взаимная поддержка всех отраслей в группе. Поддержка распространяются в горизонтальном направлении за счет свободного обмена знаниями и информацией. Агрессивное соперничество в одной отрасли распространяется на другие отрасли в пределах кластера – посредством передачи технологии, развития рыночной позиции и диверсификации действующих компаний. Вход на рынок из других отраслей внутри кластера подстегивает модернизацию, стимулируя научно-исследовательские подходы и содействие введению новых стратегий и навыков. Через каналы поставщиков и потребителей, контактирующих с множеством конкурирующих компаний, происходит свободное распространение информации и инноваций. Взаимосвязи в пределах группы, часто достаточно неожиданные, ведут к осознанию новых путей ведения конкурентной борьбы и новых возможностей. Такой кластер становится средством поддержания разнообразия и преодоления узости взглядов, инерции, недостаточной гибкости, механизмом для распространения знаний и информации, продвижения инноваций и формирования конкурентных преимуществ.
Формирование конкурентных преимуществ на основе инноваций может быть достигнуто только посредством их реализации, воплощении в новых товарах и в использовании новых технологий. Это, в свою очередь, выводит компании на новый технологический уровень, обеспечивая технологическое превосходство перед конкурентами, на основе которого и формируются конкурентные преимущества. Для успеха в глобальной конкуренции компании недостаточно иметь конкурентные преимущества, важно выбрать и сформировать правильную стратегию. Поэтому стратегия компании и стратегическое управление становятся промежуточным звеном этой цепочки.
Выявленная последовательность «знания – инновации – технологическое превосходство – конкурентные преимущества – стратегия и стратегическое управление компанией – успех в глобальной конкуренции» объясняет современные этапы достижения успеха в глобальной конкуренции, обосновывает важность знаний и инноваций в конкурентной борьбе, неразрывно связывает менеджмент знаний, инновационный, технологический и стратегический менеджмент. Это обусловливает появление нового понимания в управлении глобальными компаниями и видения со стороны высшего руководства.
На рисунке 6 представлены этапы достижения успеха в глобальной конкуренции, начальным звеном которого являются знания. В зависимости от того, какими знаниями обладает компания, они имеют воплощение в тех или иных инновациях, нововведениях или новшествах, которые реализуются в соответствующих технологиях, которых не имеют конкуренты. Эти технологии формируют конкурентные преимущества и при соответствующих стратегиях обеспечивают успех в конкурентной борьбе. В свою очередь та или иная стратегия требует технологий, получаемых на соответствующих результатах НИОКР. Последние определяют знания, которыми необходимо обладать.
Рисунок 6 – Этапы достижения успеха в глобальной конкуренции
[3]
Таким образом, роль инноваций в глобальной конкуренции заключается в том, что они предоставляют возможности компаниям, осуществляющим инновационную деятельность, посредством их реализации обеспечить технологическое доминирование на рынке и победу в конкурентной борьбе при условии правильно сформированной стратегии. Успех в глобальной конкуренции, в конечном счете, зависит от видения и понимания высшим руководством компаний правильно выбранной и реализуемой стратегии на основе сформированных конкурентных преимуществ.
Подтверждением выявленной зависимости между знаниями, инновациями, технологическим доминированием и успехом в глобальной конкуренции может являться статистический материал, изложенный в следующем разделе.
1.3. Инновационная составляющая стратегического доминирования компаний на мировом рынке
Статистические исследования, проведенные в работах [139], [140] и [31], доказывают постулат, что инновации и инновационная деятельность становятся ключевыми факторами успеха компании на глобальном рынке, необходимыми условиями технологического превосходства, главными ее инструментами ведения конкурентной борьбы.
Основываясь на всемирно известных статистических сборниках, таких как The UK R & D Scoreboard, Worldscope Bridgeport Co., Diclosure Partuers, Industry Week: 1000, U. S. Securities and Exchange Conmission Website: www.sec.org
, в указанных выше работах была проведена группировка 500 глобальных компаний и методом статистической обработки проведен анализ осуществляемой ими инновационной деятельности. В частности было проанализировано:
1) общая инновационная активность – затраты на НИОКР, процентное отношение затрат на НИОКР к объемам продаж, количество зарегистрированных патентов, затраты на НИОКР в расчете на один зарегистрированный патент, коэффициенты корреляции между объемами продаж и затратами на НИОКР;
2) общая патентная активность за период с 1992 год по 1999 год – количество зарегистрированных патентов;
3) инновационное доминирование 10 лидирующих компаний в основных отраслях за определенный период времени – количество зарегистрированных патентов лидирующей десятки в отрасли, всего зарегистрированных патентов в отрасли, отношение зарегистрированных патентов лидирующей десятки к общему количеству в отрасли;
4) лидерство в патентной активности в период с 1991 по 1999 годы – наименование компаний и количество зарегистрированных ими патентов;
5) среднегодовые приросты количества зарегистрированных патентов на одну фирму из числа лидирующей десятки до 1997 года и после – тангенсы углов наклона участков тренда b12 и b23 в соответствии с методикой [27].
В приложении 2 представлены данные на основе [139], [140] общей инновационной активности ведущих глобальных компаний по классификации The UK R & D Scoreboard по восьми основным отраслям промышленности таких как: электроника, фармацевтика, химическая промышленность, автомобилестроение, аэрокосмическая промышленность, компьютеры, программное обеспечение и нефтяная промышленность в редакции [31].
Приложение 2 демонстрирует валовую выручку ведущих глобальных компаний, абсолютные и относительные расходы на НИОКР. Абсолютные расходы на НИОКР отдельных компаний составляют от 70 млн.$ до 7900 млн.$ в год, при этом относительные расходы находятся в интервале 0,55% до 22,3% от валовой выручки, составляя среднее арифметическое 7,7% в год.
Практика показывает, что компании США лидируют в инновациях в области искусственных материалов, автомобилестроения, информационных технологий, упаковки и логистики, японские компании, за исключением нескольких, отстают в большинстве областей по расходам на НИОКР. Европейские компании доминируют в медицинской и химической промышленности. Зазор в инновационной активности между США и другими странами уменьшается. Хотя фирмы США и доминируют в инновационной активности, Тайвань, Израиль, Финляндия также демонстрируют высокий уровень. Такие компании как Samsung, LG Electronics, Hyundai, и Acer являются типичными новыми участниками инновационной деятельности, которые концентрируют усилия на НИОКР и низкостоимостных инновациях.
Графики относительных затрат на НИОКР к объемам продаж в 1992 – 1998 годах по тем же отраслям лидирующих глобальных компаний представлены в приложении 3. Типичные графики относительных затрат на НИОКР к объемам продаж в 1992 – 1998 годах крупнейших компаний представлены на рисунке 7 и 8.
Рисунок 7 – Затраты на НИОКР: фармацевтика
[1]
Рисунок 8 – Затраты на НИОКР: химическая промышленность
[2]
Исходя из данных приложения 3, глобальные фирмы выделяют значительные объемы средств на проведение НИОКР – от 1 % до 50 % от валового объема продаж своей продукции. Временные тренды показывают устойчивость относительной величины затрат на НИОКР во времени большинства ведущих глобальных фирм. Величина затрат на НИОКР имеет тенденцию к росту.
Характерной особенностью всех графиков является то, что для большинства компаний 1997 год является «переломным»: величина расходов на НИОКР с этого момента резко увеличивается. Это обусловило проведение дополнительных статистических исследований в период с 1997 по 1999 годы [31]. В таблице 1 представлены относительные изменения в расходах на НИОКР за этот период, которые имеют явную тенденцию к росту. Эти данные подтверждают изменение в понимании роли и значения инноваций для руководства большинства глобальных компаний.
Таблица 1 – Относительные затраты на НИОКР по отраслям [3]
| Отрасль |
Средние затраты 1997 год, % |
Средние затраты 1998 год, % |
Относительное изменение |
| Электроника |
4,30 |
6,46 |
1,50 |
| Фармацевтика |
12,04 |
12,64 |
1,05 |
| Химическая промышленность |
3,33 |
4,66 |
1,40 |
| Автомобилестроение |
2,80 |
4,22 |
1,50 |
| Аэрокосмическая промышленность |
3,50 |
3,45 |
1,00 |
| Компьютерная техника |
5,50 |
5,80 |
1,05 |
| Программное обеспечение |
13,70 |
12,08 |
0,88 |
| Нефтяная промышленность |
0,50 |
0,87 |
1,70 |
| Пищевая промышленность |
0,70 |
1,38 |
2,00 |
| Телекоммуникации |
2,60 |
2,89 |
1,10 |
| Бумага |
0,80 |
0,74 |
0,90 |
| Металлы |
0,90 |
1,09 |
1,20 |
| Оборудование |
1,34 |
1,15 |
0,86 |
| Металлопродукция |
1,18 |
1,39 |
1,20 |
| Строительные материалы |
1,30 |
1,20 |
0,92 |
| Топливо, газ, электричество |
1,07 |
1,11 |
1,00 |
| Косметика |
3,56 |
3,41 |
0,96 |
| Научное приборостроение |
5,60 |
7,59 |
1,36 |
| Табачная промышленность |
1,00 |
0,90 |
0,90 |
| Резины и пластмассы |
3,56 |
3,99 |
1,10 |
Интересной особенностью данных в приложении 2 является то обстоятельство, что отдельные компании расходуют на НИОКР значительно больше, чем другие – до 22,3% от валовых продаж (против 7,7% в среднем). Это может свидетельствовать лишь о том, что эти компании стремятся занять посредством инноваций и инновационной деятельности лучшее конкурентное положение.
Для проверки этой гипотезы были вычислены коэффициенты корреляции между объемами продаж и относительными расходами на НИОКР по восьми основным отраслям. Результаты расчета приведены в таблице 2.
Таблица 2 – Коэффициенты корреляции между объемами продаж и относительными расходами на НИОКР по 15 ведущим фирмам в отдельных отраслях [4]
| Отрасль
|
Коэффициент корреляции
|
| Электроника |
-0,75 |
| Фармацевтика |
-0,60 |
| Химическая промышленность |
-0,11 |
| Автомобилестроение |
-0,33 |
| Аэрокосмическая промышленность |
-0,07 |
| Компьютерная техника |
0,15 |
| Программное обеспечение |
-0,38 |
| Нефтяная промышленность |
-0,35 |
Коэффициенты корреляции между объемами продаж и относительными расходами на НИОКР имеют отрицательный знак, что говорит об обратной зависимости сопоставляемых параметров. Это действительно означает, что интенсивность НИОКР у компаний, которые занимают худшую конкурентную позицию выше, а это в свою очередь свидетельствует о стремлении компании повысить свой конкурентный статус за счет внедрения инноваций и активной инновационной деятельности.
В электронике и фармацевтике наблюдается значительная отрицательная корреляция затрат НИОКР и объемов продаж, что полностью подтверждает выдвинутую гипотезу. В автомобилестроении, разработке программного обеспечения и в нефтяной промышленности наблюдается слабая корреляция, а в химической, аэрокосмической промышленностях и при разработке компьютерной техники она практически отсутствует.
Анализ патентной активности глобальных компаний, проведенный в работах [139], [140] и [31], позволяет существенно расширить и дополнить понимание роли и места инноваций и инновационной деятельности в управлении крупными и глобальными компаниями.
Патентование в деятельности компаний можно рассматривать с одной стороны как выход инновационной активности, а с другой – как средство защиты технологических знаний. Патенты и патентная деятельность представляют собой результат инновационной активности и, что более важно, той активности, которая оказывает влияние на бизнес, при этом патенты идентифицируют технические области, наиболее перекрываемые изобретательской активностью, предоставляя информацию не только об уровне этой активности, но и ее направлении;
В приложении 4 представлены данные из [31] о патентной активности ведущих компаний по восьми наиболее представительным секторам промышленности. Приложение 4 приводит данные об абсолютных затратах на НИОКР, количестве зарегистрированных патентов и патентной эффективности НИОКР.
Тренды патентной активности, точно так же как и затраты на НИОКР показывают, что наиболее наукоемкие отрасли, такие как биотехнология, программное обеспечение, фармакология, будут доминировать в наступившем десятилетии. Анализ доли 10 наиболее активных в патентовании фирм в каждом отраслевом сегменте показывает, что они улучшают свои позиции по отношению к остальным фирмам. Во всех сегментах более 50 % патентов получено фирмами, входящими в первую десятку по размерам затрат на НИОКР, что свидетельствует о том, что инновации действительно становятся главным инструментом в технологическом доминировании.
Анализ трендов патентной активности компаний в 1992 – 1999 годах выявил закономерность. Тренды четко делятся на два периода во времени: 1992 – 1997 годы и 1997 – 1999 годы. 1997 год является «переломным», после которого наблюдается резкий рост патентной активности большинства компаний. Это является другим подтверждением того обстоятельства, что в руководстве большинства глобальных компаний произошли изменения в понимании роли и значения инноваций.
С целью выявить наличие точки «перелома» в трендах патентной активности, что должно доказать выдвинутый постулат, в [31] Г. Я. Гольдштейном в соответствии с методикой [27] были вычислены тангенсы углов наклона участков тренда b12
и b23
, которые имеют как положительное, так и отрицательное значение. Физический смысл этих параметров – усредненный абсолютный прирост количества патентов в год для b12
в период с 1992 по 1999 годы, а для b23
в период с 1997 по 1999 годы.
В таблице 3 приведены результаты этих вычислений, из которых видно, что для всех секторов промышленности параметр b23
больше b12
в абсолютном значении, что свидетельствует о резком росте патентной активности с 1997 года как средстве правовой защиты инноваций и результатов инновационной деятельности.
Таблица 3 – Годовые приросты числа патентов [5]
| Отрасль |
b12
|
b23
|
| Электроника |
65,2 |
180 |
| Фармацевтика |
13,5 |
17,2 |
| Химическая промышленность |
–5 |
22 |
| Автомобилестроение |
3 |
40 |
| Аэрокосмическая промышленность |
–6 |
21 |
| Компьютерная техника |
48 |
145 |
| Программное обеспечение |
6 |
14 |
| Нефтяная промышленность |
–14 |
6 |
На рисунке 9 представлен типичный тренд патентной активности компании Siemens, на котором указана точка «перелома» «2», соответствующая 1997 году. Данные патентной активности крупнейших компаний мира имеют аналогичную тенденцию, которая в настоящее время все больше усиливается [300].
Стратегическое доминирование компаний на глобальном рынке на основе технологий, обеспечиваемое инновациями и инновационной деятельностью, может быть проиллюстрировано их долей в патентной активности, а также их местом патентной активности в ведущей по затратам на НИОКР десятке компаний.
Рисунок 9 – Тренд патентной активности фирмы Siemens
[6]
В таблице 4 представлены данные по соответствующим отраслям промышленности о количестве наиболее активных компаний, общем количестве зарегистрированных патентов, числе патентов, принадлежащих ведущей по затратам на НИОКР десятке компаний в каждой отрасли и их доле в общем количестве патентов в 1999 году [31].
Практика показывает, что доля количества патентов, принадлежащих ведущей десятке компаний в каждой отрасли, превышает 50% и достигает в производстве компьютерной техники 96%, что свидетельствует о том, что инновации становятся главным инструментом в технологическом доминировании этих компаний на глобальном рынке.
Таблица 4 – Доля ведущей десятки глобальных компаний по затратам
на НИОКР в патентной активности в 1999 году [7]
| Отрасль |
Общее число фирм |
Общее число патентов |
Число патентов ведущей десятки |
Доля ведущей десятки в числе патентов % |
| Электроника |
75 |
25016 |
12569 |
50,24 |
| Фармацевтика |
27 |
2516 |
1597 |
63,40 |
| Химическая промышленность |
49 |
4879 |
2452 |
50,26 |
| Автомобилестроение |
34 |
4071 |
2753 |
67,62 |
| Аэрокосмическая промышленность |
16 |
1445 |
1189 |
82,28 |
| Компьютерная техника |
15 |
9635 |
9277 |
96,28 |
| Программное обеспечение |
19 |
898 |
693 |
87,70 |
| Нефтяная промышленность |
28 |
1075 |
771 |
71,72 |
Положение крупнейших по затратам на НИОКР глобальных компаний в десятке ведущих по патентной активности в 1999 году приведено в таблице 5. Таблица 5 демонстрирует на основе [139], [140] и [31] место, которая занимает компания по количеству патентов в разные периоды времени, позволяя тем самым оценить динамику ее патентной активности, а также выявить наиболее агрессивные и амбициозные компании, обеспечивающие себе в будущем технологическое превосходство.
Стратегическая роль патентования состоит в защите будущих инновационных достижений фирмы, как основы будущего доминирования на рынке. В условиях увеличивающейся нестабильности мирового рынка, особую ценность приобретают не знания, вложенные в уже разработанную продукцию, а знания, на основе которых в будущем может быть создана стратегически значимая продукция [31].
Таким образом, приведенные выше статистические исследования, выполненные в работах [139], [140] и [31] полностью подтверждают основные положения настоящего исследования. Затраты на НИОКР – главное средство поддержания доминирования глобальных фирм даже при слабом росте продаж. Инновационная эффективность фирм определяется их способностью использовать новые технологические знания в организации, производстве и маркетинге. В условиях интенсификации процессов глобализации управление знаниями становится важным элементом менеджмента компаний, создавая предпосылки формирования стратегического инновационного менеджмента. Конвергенция технологических инноваций, глобализации и экономической деятельности очевидны.
Таблица 5 – Место глобальных фирм в топ-десятке по патентной активности [8]
| Фирма |
1991 год |
1995 год |
1998 год |
1999 год |
| Toshiba |
1 |
7 |
8 |
6 |
| Mitsubishi |
2 |
6 |
– |
10 |
| Hitachi |
3 |
5 |
10 |
– |
| Kodak |
4 |
– |
9 |
– |
| Canon |
5 |
2 |
2 |
3 |
| General Electric |
6 |
– |
– |
– |
| Fuji Photo |
7 |
– |
– |
– |
| IBM |
8 |
1 |
1 |
1 |
| Philips |
9 |
– |
– |
– |
| Motorola |
10 |
3 |
4 |
8 |
| NEC |
– |
4 |
3 |
2 |
| Fujitsu |
– |
8 |
7 |
7 |
| Sony |
– |
9 |
5 |
5 |
| Matsushita |
– |
10 |
– |
– |
| Samsung |
– |
– |
6 |
4 |
| Lucent |
– |
– |
– |
9 |
Неглобальные фирмы и фирмы с малым инновационным потенциалом явно проигрывают более крупным инновационным участникам. Управление одновременно корпоративными технологическими знаниями и бизнес стратегиями, похоже, становится главным способом поддерживать конкурентное преимущество в условиях намечающейся тенденции к усилению глобальной конкуренции.
Важным в управлении компаниями является разработка стратегий НИОКР, основанных на конкурентном отображении патентных траекторий фирмы и конкурентов, стратегических нужд фирмы, технологических траекторий, которые могут возникнуть в будущем. Ускорение коммерциализации проектов НИОКР становится необходимым, так как время реагирования на конкуренцию все более сокращается. Глобальное технологическое доминирование зависит от знаний, инновации и общего видения руководства компании.
Делая вывод о резком изменении отношения руководства глобальных компаний к инновациям, исследованиям и знаниям в 1998-99 годы, можно утверждать о формировании в этот момент нового понимания стратегической роли и значения знаний в стратегическом доминировании компаний на глобальном рынке, которое сохранилось и еще более укрепилось в настоящее время. Данные таблицы 6, взятые из [140] и [300], показывают общее финансовое положение лидирующих компаний мира в 2003 году по сравнению с 1999 годом. Сведения таблицы 6 представляют валовую выручку от продаж и валовые затраты на НИОКР в 1999 и 2003 годах, а также относительное изменение показателей за это время. Часть данных о деятельности некоторых ведущих компаний отсутствует, и в представленной таблице они отмечены прочерком.
Таблица 6 – Инновационная активность ведущих крупных компаний [9]
|
|
Объемы продаж $ млрд. 1999 г. |
Затраты на НИОКР $ млрд. 1999 г. |
Объемы продаж $ млрд. 2003 г. |
Затраты на НИОКР $ млрд. 2003 г. |
Относительный прирост продаж, % |
Относительный прирост затрат на НИОКР, % |
| Электроника
|
||||||
| Tyco |
122,8 |
0,97 |
36,8 |
0,67 |
0,24 |
0,69 |
| GEC |
102,5 |
1,54 |
133,6 |
2,10 |
1,30 |
1,36 |
| General Electric |
100,5 |
1,93 |
– |
– |
– |
– |
| Hitachi |
74,2 |
4,53 |
– |
– |
– |
– |
| Siemens |
70,6 |
5,44 |
86,5 |
5,90 |
1,23 |
1,08 |
| Matsushita Electric |
69,8 |
4,26 |
– |
– |
– |
– |
| Sony |
56,7 |
2,67 |
72,1 |
4,95 |
1,27 |
1,85 |
| Toshiba |
48,5 |
2,86 |
– |
– |
– |
– |
| NEC |
43,3 |
3,38 |
– |
– |
– |
– |
| Mitsubishi Electric |
33,7 |
1,75 |
– |
– |
– |
– |
| ABB |
30,8 |
2,46 |
18,8 |
0,61 |
0,61 |
0,24 |
| Lucent Technol. |
30,8 |
5,09 |
8,5 |
1,49 |
0,28 |
0,29 |
| Motorola |
29,5 |
2,89 |
27,1 |
3,77 |
0,92 |
1,30 |
| Intel |
26,2 |
2,67 |
30,1 |
4,36 |
1,15 |
1,63 |
| Alcatel |
22,5 |
1,91 |
15,8 |
2,01 |
0,70 |
1,05 |
| Nokia |
15,7 |
1,35 |
37,4 |
4,74 |
2,38 |
3,51 |
| Philips |
14,9 |
2,40 |
– |
– |
– |
– |
| Texas Instr. |
8,4 |
1,21 |
9,8 |
1,73 |
1,17 |
1,43 |
| Фармацевтика
|
||||||
| Merck |
27,0 |
2,86 |
22,5 |
3,18 |
0,83 |
1,11 |
| Johnson&Johnson |
24,0 |
2,43 |
41,9 |
4,68 |
1,75 |
1,93 |
| Novartis |
23,0 |
2,71 |
24,9 |
3,76 |
1,08 |
1,39 |
| Bristol-Myers Squibb |
18,3 |
1,59 |
20,9 |
2,28 |
1,14 |
1,43 |
| Roche Holding |
16,2 |
2,24 |
26,2 |
3,85 |
1,62 |
1,72 |
| Pfizer |
13,6 |
2,28 |
45,2 |
7,13 |
3,32 |
3,13 |
| Glaxo Wellcome |
13,5 |
1,93 |
36,4 |
4,94 |
2,70 |
2,56 |
| American Home Products |
13,4 |
1,65 |
– |
– |
– |
– |
| Smithkline Beecham |
13,4 |
1,51 |
– |
– |
– |
– |
| Abbot Laboratories |
12,5 |
1,22 |
19,7 |
1,73 |
1,58 |
1,42 |
| Pharmacia&Upjohn |
11,3 |
1,19 |
– |
– |
– |
– |
| Lilly |
9,2 |
1,74 |
12,6 |
2,35 |
1,37 |
1,35 |
| Zeneca |
8,6 |
1,14 |
– |
– |
– |
– |
| Schering-Plough |
8,1 |
1,01 |
8,3 |
1,47 |
1,02 |
1,46 |
| Boehringer Ingelheim |
4,9 |
0,91 |
– |
– |
– |
– |
| Химическая промышленность
|
||||||
| BASF |
32,4 |
1,54 |
42,5 |
1,39 |
1,31 |
0,90 |
| Bayer |
29,0 |
2,12 |
37,4 |
3,04 |
1,29 |
1,43 |
| DuPont |
25,0 |
2,75 |
27,1 |
1,34 |
1,08 |
0,49 |
| Hoechst |
23,6 |
2,01 |
– |
– |
– |
– |
| Dow Chemical |
18,3 |
1,16 |
32,6 |
0,98 |
1,78 |
0,84 |
| Rhone-Ponlenc |
16,1 |
1,82 |
– |
– |
– |
– |
| Mitsubishi Chemical |
15,5 |
0,67 |
– |
– |
– |
– |
| Akzo Nobel |
14,6 |
0,76 |
16,6 |
1,12 |
1,14 |
1,47 |
| Imp. Chem. Ind. |
14,6 |
0,35 |
– |
– |
– |
– |
| Asashi Chem. Ind. |
11,5 |
0,51 |
– |
– |
– |
– |
| Degussa |
9,6 |
0,35 |
– |
– |
– |
– |
| Sumitono Chemical |
9,0 |
0,49 |
– |
– |
– |
– |
| Monsanto |
8,6 |
1,26 |
– |
– |
– |
– |
| Toreda Chem. |
7,4 |
0,70 |
– |
– |
– |
– |
| Merck |
4,8 |
0,49 |
22,5 |
3,18 |
4,69 |
6,49 |
| Автомобилестроение
|
||||||
| Gen. Motors |
158,0 |
7,90 |
183,2 |
5,70 |
1,16 |
0,72 |
| Diamler Crysler |
153,5 |
5,83 |
171,9 |
7,02 |
1,12 |
1,20 |
| Ford Motor |
143,2 |
6,30 |
164,2 |
7,50 |
1,15 |
1,19 |
| Toyota |
103,7 |
3,94 |
163,6 |
6,46 |
1,58 |
1,64 |
| Volkswagen |
72,6 |
3,18 |
118,9 |
4,44 |
1,64 |
1,40 |
| Fiat |
54,7 |
1,37 |
63,4 |
2,20 |
1,16 |
1,61 |
| Honda Motor |
52,8 |
2,53 |
78,4 |
4,31 |
1,48 |
1,70 |
| Renault |
37,6 |
1,62 |
– |
– |
– |
– |
| PSA |
33,5 |
1,54 |
– |
– |
– |
– |
| Mitsubishi Motor |
33,5 |
0,77 |
– |
– |
– |
– |
| Robert Bosch |
30,3 |
2,09 |
– |
– |
– |
– |
| Volvo |
26,3 |
1,25 |
26,5 |
0,95 |
1,01 |
0,76 |
| Pengeof |
16,1 |
0,75 |
– |
– |
– |
– |
| Audi |
14,7 |
1,03 |
– |
– |
– |
– |
| Denso |
14,7 |
1,40 |
– |
– |
– |
– |
| Аэрокосмическая промышленность
|
||||||
| Boeing |
51,2 |
1,90 |
50,5 |
1,65 |
0,99 |
0,87 |
| Lockheed Martin |
26,4 |
0,82 |
31,8 |
0,90 |
1,20 |
1,10 |
| United Technologies |
25,7 |
1,32 |
31,1 |
1,03 |
1,21 |
0,78 |
| Raytheon |
19,4 |
0,58 |
– |
– |
– |
– |
| Allied Signal |
15,1 |
0,39 |
– |
– |
– |
– |
| British Aerospace |
11,3 |
0,69 |
– |
– |
– |
– |
| Aerospatiale |
10,0 |
1,40 |
– |
– |
– |
– |
| Textron |
9,5 |
0,22 |
– |
– |
– |
– |
| Northrop Grumman |
8,8 |
0,20 |
– |
– |
– |
– |
| Honeywell |
8,4 |
0,48 |
23,1 |
0,75 |
2,75 |
1,56 |
| Rolls-Royce |
7,5 |
0,29 |
– |
– |
– |
– |
| Bombardier |
5,8 |
0,10 |
– |
– |
– |
– |
| Gen. Dynammics |
5,0 |
0,09 |
– |
– |
– |
– |
| SNECMA |
4,1 |
0,28 |
– |
– |
– |
– |
| Goodrich |
4,0 |
0,12 |
– |
– |
– |
– |
| Компьютерная техника
|
||||||
| IBM |
81,6 |
4,47 |
89,1 |
5,07 |
1,09 |
1,13 |
| Hewlett-Packard |
47,0 |
3,36 |
73,1 |
3,65 |
1,56 |
1,09 |
| Fujitsu |
44,0 |
3,43 |
– |
– |
– |
– |
| Compaq Computer |
31,2 |
1,35 |
– |
– |
– |
– |
| Canon |
24,2 |
1,53 |
29,9 |
2,42 |
1,24 |
1,58 |
| Xerox |
19,5 |
1,04 |
17,7 |
0,90 |
0,91 |
0,87 |
| Dell Computer |
19,0 |
0,21 |
– |
– |
– |
– |
| Ricoh |
11,7 |
0,59 |
– |
– |
– |
– |
| Sun Microsystems |
9,7 |
1,01 |
11,2 |
1,93 |
1,15 |
1,91 |
| Apple Computer |
6,0 |
0,31 |
– |
– |
– |
– |
| Casio Computer |
4,2 |
0,19 |
– |
– |
– |
– |
| EMC Corporation |
4,0 |
0,33 |
6,2 |
0,72 |
1,55 |
2,18 |
| Harris |
3,9 |
0,18 |
– |
– |
– |
– |
| Bull |
3,8 |
0,13 |
– |
– |
– |
– |
| Acer |
2,3 |
0,07 |
– |
– |
– |
– |
| Программное обеспечение
|
||||||
| Microsoft |
14,5 |
2,502 |
36,8 |
7,78 |
2,54 |
3,11 |
| Oracle |
7,2 |
0,719 |
10,2 |
1,28 |
1,42 |
1,78 |
| Unisys |
7,2 |
0,296 |
– |
– |
– |
– |
| Computer Associates |
5,2 |
0,423 |
3,3 |
0,66 |
0,63 |
1,56 |
| ADP |
4,8 |
0,375 |
– |
– |
– |
– |
| SAP |
4,6 |
0,606 |
8,9 |
1,25 |
1,93 |
2,06 |
| Silicon Graphics |
3,1 |
0,459 |
– |
– |
– |
– |
| America Online |
2,6 |
0,175 |
– |
– |
– |
– |
| Imation |
2,0 |
0,139 |
– |
– |
– |
– |
| Cadence Design Syst |
1,2 |
0,179 |
– |
– |
– |
– |
| Novell |
1,1 |
0,255 |
– |
– |
– |
– |
| Sybase |
0,9 |
0,148 |
– |
– |
– |
– |
| Antodesk |
0,7 |
0,164 |
– |
– |
– |
– |
| Informix |
0,7 |
0,148 |
– |
– |
– |
– |
| Platinum Tech |
0,6 |
0,317 |
– |
– |
– |
– |
| Нефтяная промышленность
|
||||||
| Exxon |
99,8 |
0,549 |
213,2 |
0,62 |
2,14 |
1,13 |
| Shell |
88,8 |
0,799 |
201,8 |
0,58 |
2,27 |
0,73 |
| BP Amow |
68,7 |
0,412 |
– |
– |
– |
– |
| Mobil |
46,4 |
0,204 |
– |
– |
– |
– |
| Veba |
45,4 |
0,227 |
– |
– |
– |
– |
| Elf Aquitaine |
37,8 |
1,173 |
– |
– |
– |
– |
| Texaco |
4,5 |
0,138 |
– |
– |
– |
– |
| Chevron |
26,3 |
0,187 |
– |
– |
– |
– |
| Mitsubishi Oil |
21,9 |
0,129 |
– |
– |
– |
– |
| ENI |
17,1 |
0,308 |
– |
– |
– |
– |
| Petrofina |
16,5 |
0,082 |
– |
– |
– |
– |
| Petrobras |
15,6 |
0,203 |
– |
– |
– |
– |
| Burman Castrol |
13,5 |
0,070 |
– |
– |
– |
– |
| Schlumberger |
11,8 |
0,568 |
13,9 |
0,56 |
1,18 |
0,99 |
| Imerial Oil |
11,4 |
0,046 |
– |
– |
– |
– |
Данные таблицы 6 свидетельствуют, что происходит всеобщая интенсификация инновационной активности глобальных компаний. Относительный прирост затрат на НИОКР для подавляющего большинства компаний опережает прирост валовых продаж, что свидетельствует о новом понимании стратегической роли и значения знаний и инноваций в конкурентной борьбе на глобальном рынке.
В практическом плане в управлении инновационной деятельностью компаний вырабатываются подходы, методы, алгоритмы, инструментарий, которые позволяют компаниям добиваться конкурентных преимуществ и стратегического доминирования на глобальном рынке. Это обусловливает необходимость системного подхода к исследованию процесса управления инновационной деятельностью крупных и глобальных компаний.
Выводы по главе 1
1. Инновации, нововведения, новшества – понятия, составляющие содержание инновационного процесса, под которым понимается процесс последовательного превращения идеи в товар через этапы фундаментальных и прикладных исследований, конструкторских разработок, маркетинга, производства и сбыта. Непосредственно инновационная деятельность компаний сводится к реализации трех основных задач: проведения инновационной процедуры проекта НИОКР, создания специфических (инновационно-ориентированных) видов ресурсов и надлежащего управления всеми видами ресурсов, а также формирования ресурсно сбалансированного портфеля проектов НИОКР и управления им.
2. Ключевой особенностью мировой экономической системы сегодня становятся международная концентрация капитала и глобализация хозяйственной деятельности, а современное экономическое развитие характеризуется ведущим значением научно-технического прогресса и интеллектуализацией основных факторов производства.
Уже стал общепризнанным тот факт, что в глобальной конкуренции решающую роль играют инновации, и компании добиваются конкурентных преимуществ на глобальном рынке только посредством реализации инноваций. Компания, достигнув конкурентных преимуществ, может удерживать их после этого только посредством постоянных улучшений.
3. Стратегическое доминирование компаний на глобальном рынке связано с инновациями и знаниями. Компании, занимающие лидирующее положение в мире по объемам валовой выручки от 1 % до 50 % от объема продаж своей продукции тратят на НИОКР. Текущее конкурентное положение этих фирм достигнуто за счет применения эффективных стратегий и технологического доминирования. Будущее конкурентное положение компании связывают с инновациями: те из них, кто желают занять более сильное положение, тратят на НИОКР больше.
Резкое увеличение патентной активности после 1997 года свидетельствует о переоценке роли знаний как основы получения стратегического конкурентного преимущества на рынке. Знания представляют собой наиболее важный ресурс из всех имеющихся в распоряжении компании, а способность получать, интегрировать, накапливать, сохранять и применять их есть наиболее важный способ создания конкурентного преимущества.
4. Обладание знаниями является отправной точкой для компании к осуществлению инновационной деятельности. Формирование конкурентных преимуществ на основе инноваций может быть достигнуто только посредством их реализации, воплощения в новых товарах и в использовании новых технологий. Это в свою очередь выводит компании на новый технологический уровень, обеспечивая технологическое превосходство перед конкурентами, на основе которого и формируются конкурентные преимущества. Для успеха в глобальной конкуренции компании не достаточно иметь конкурентные преимущества, важно выбрать и сформировать правильную стратегию.
Выявленная последовательность «знания – инновации – технологическое превосходство – конкурентные преимущества – стратегия и стратегическое управление компанией – успех в глобальной конкуренции» объясняет современные этапы достижения успеха в глобальной конкуренции, обосновывает важность знаний и инноваций в конкурентной борьбе, неразрывно связывает менеджмент знаний, инновационный, технологический и стратегический менеджмент. Это обусловливает формирование нового понимания в управлении глобальными компаниями и видения со стороны высшего руководства.
5. Важным в управлении компаниями является разработка стратегий НИОКР, основанных на конкурентном отображении патентных траекторий фирмы и конкурентов, стратегических нужд фирмы, технологических траекторий, которые могут возникнуть в будущем. Ускорение коммерциализации проектов НИОКР становится необходимым, так как время реагирования на конкуренцию все более сокращается. Глобальное технологическое доминирование зависит от знаний, инновации и общего видения руководством компании.
В практическом плане в управлении инновационной деятельностью компаний вырабатываются подходы, методы, алгоритмы, инструментарий, которые позволяют наиболее успешным компаниям добиваться конкурентных преимуществ и стратегического доминирования на глобальном рынке. Это обусловливает необходимость системного подхода к исследованию процесса управления инновационной деятельностью крупных и глобальных компаний.
2. СИСТЕМНЫЕ ПОДХОДЫ К УПРАВЛЕНИЮ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ КОМПАНИЙ
Системный подход в исследовании управления инновационной деятельностью компаний предусматривает выявление всех факторов, влиящих на этот процесс, всех связей и зависимостей, которые формируют процесс управления, специфики и обязательных условий осуществления управляющих воздействий. Это требует обязательного рассмотрения неопределенности как определяющего фактора в управлении инновационной деятельностью, применения оптимизационных методов и моделирования в частности как аппарата управления, их методологические ограничения, а также рассмотрение возможных подходов, учитывающих специфику и особенности в управлении инновациями.
2.1. Неопределенность в управлении инновационной деятельностью
В практике управления инновационной деятельностью компании неизбежно сталкиваются с рядом затруднений, вызванных так называемой неопределенностью. Это связано с отсутствием точных и достоверных сведений, необходимых для принятия управленческих решений. Анализ отечественной и зарубежной литературы выявил существенный пробел в исследовании понятия неопределенности.
По мнению Ф. З. Аралбаевой и др. [8], отличие экономики как экономической системы, в которой принимаются управленческие решения, заключается в непрерывном возникновении новых обстоятельств, существенно влияющих на процессы, происходящие в ней, а экономическая практика такова, что менеджеру в большинстве случаев приходится сталкиваться с многоальтернативной ситуацией принятия решения.
Практически каждое решение принимается человеком в условиях неопределённости, то есть недостатка информации о существующих фактах и вероятных будущих событиях. Данное утверждение относится и к принятию решения фирмой. Неопределённость увеличивается в геометрической прогрессии с удалением предполагаемого события во времени. А поскольку всё, что касается стратегии компании, относится к долговременному интервалу, то условия неопределённости в применении к стратегии, как считает Г. Шмален в [112], приобретают исключительное значение. Никто не может точно сказать, какими будут года через три параметры внешней среды фирмы, а ведь приспосабливаться к ним фирма должна начать уже сейчас.
Впрочем, если бы не было условий неопределённости, человек для принятия решений не был бы и нужен! Выбор из существующих альтернатив, даже имеющих вероятностный, но определённый характер, вполне мог бы осуществить компьютер на основании разработанного алгоритма. Человек же преодолевает условия неопределённости волевым решением, которое зачастую противоречит известным данным, и, тем не менее, оказывается верным. Именно в условиях неопределённости, как считает Б. М. Рапопорт на первое место выходят такие качества менеджера, как искусство и интуиция [82].
В таблице 7 на основе [8] приведены типы ситуаций при принятии управленческого решения. Понятие ситуация можно определить как сочетание, совокупность различных обстоятельств и условий, создающих определенную обстановку для того или иного вида деятельности. При этом обстановка может способствовать или препятствовать осуществлению данного действия.
В экономической теории неопределенность чаще всего считалась изначально присущей реальной среде функционирования экономической системы. Одним из немногих случаев использования категории неопределенности для объяснения экономических явлений экономистами-теоретиками можно считать трактовку феномена прибыли американским ученым Ф. Найтом как вознаграждения, получаемого предпринимателем за то, что он берет на себя риск неудачи коммерческой операции [51]. Й. Шумпетер, объяснивший существование прибыли как вознаграждения предпринимателя за инновационную деятельность, связывает прибыль с динамичностью реальной экономики, т.е. лишь очень косвенным образом говорит о неопределенности.
Таблица 7 – Типы ситуаций при принятии управленческого решения [1]
| Тип ситуации для принятия решения |
Краткая характеристика неопределенности по предлагаемому признаку |
| 1. Ситуация определенности |
Выбор конкретного плана действий из множества возможных всегда приводит к известному, точно определенному исходу. |
| 2. Ситуация риска |
Выбор конкретного плана действий может привести к любому исходу из их фиксированного множества, известны вероятности осуществления всех возможных исходов, каждый план характеризуется конечной вероятностной схемой: дискретным распределением вероятностей осуществления возможных исходов. |
| 3. Ситуация неопределенности |
Выбор конкретного плана действий может привести к любому исходу из фиксированного множества исходов, но вероятности их осуществления неизвестны. Здесь следует выделить два случая: вероятности не известны в силу отсутствия необходимой статистической информации; ситуация не статистическая, и об объективных вероятностях вообще говорить не имеет смысла. Это и есть ситуация чистой неопределенности в узком смысле. |
Вальтухом [90] предложена трактовка феномена стоимости товара как функции количества информации, содержащейся в данном товаре. При этом информация понимается в широком смысле, как мера распространенности однородных объектов в некотором пространстве относительно распространенности других объектов. Вальтух исходит из того, что в процессе производственной деятельности человек «систематически создает из предметов, находимых в природе, такие продукты, которые либо совсем не порождаются спонтанным природным формообразованием, либо порождаются лишь сравнительно редко», то есть «производство – есть производство информации». Информация, в свою очередь, определенная как мера многообразия, связана с неопределенностью динамически через зависимость между числом возможных исходов некоторого явления или процесса и вероятностями их появления.
В работе [53] В. Ф. Капустиным под неопределенностью понимается совокупность сведений, необходимых для принятия управленческого решения при отсутствии у лица принимающего решения количественной вероятности наступления определенных событий.
Таким образом, неопределённость – это открытые задачи, в которых лицо, принимающее решение, не знает всей совокупности действующих факторов и должно сформулировать множество гипотез, прежде чем их оценивать. Ситуация неопределённости характеризуется тем, что выбор конкретного плана действий может привести к любому исходу из фиксированного множества исходов, но вероятности их осуществления неизвестны. При этом можно выделить два случая:
- вероятности не известны в силу отсутствия необходимой статистической информации;
- ситуация не статистическая и об объективных вероятностях говорить вообще не имеет смысла. Это ситуация чистой неопределённости в узком смысле [53].
Именно чистая неопределённость наиболее часто встречается в экономике, ведь решения, особенно стратегические, принимаются каждой конкретной фирмой в уникальных условиях.
В приложении 5 приведена классификация неопределенностей, предлагаемая В. Ф. Капустиным в [53]. Неопределенность рассматривается им как явление и как процесс. Как явление, неопределенность – это набор нечетких или размытых ситуаций, взаимоисключающей или недостаточной информации. К явлению относятся и форс-мажорные события, которые могут возникнуть помимо воли и сознания конкретного работника и изменить намеченный ход событий. Как процесс, неопределенность – это деятельность некомпетентного работника, принимающего ошибочные решения и т.д.
В экономической литературе встречаются высказывания отдельных исследователей о том, что риск и неопределенность – одинаковые категории, и очень часто разница между этими терминами не приводится. Соглашаясь с тем, что понятия риск и неопределенность взаимосвязаны, ставить между ними знак равенства, однако, нельзя.
Под риском понимают ситуацию, в которой люди не знают точно, что случится, но представляют вероятность каждого из этих исходов. Неопределённость же означает недостаток информации о вероятных будущих событиях. Причём одна и та же ситуация для одного человека может являться ситуацией риска, а для другого – неопределённости, причём она очень легко может перейти из одного вида в другой.
Риск принятия неоптимального решения в условиях, когда известны все исходные данные и взаимосвязи между ними, может быть связан [112]:
- с ошибками агрегирования этих данных;
- с неправильно построенной моделью принятия решения;
- с неправильным алгоритмом применения модели принятия решения.
Те же самые причины возникновения риска действуют и в ситуации принятия решений в условиях вероятностной ситуации. К ним следует добавить, как указывает автор в [82]:
- приближённую оценку истинных значений исходных данных для принятия решений;
- неадекватность модели распределения вероятностей реально протекающим процессам.
Принятие решений в условиях неопределённости является наиболее сложным. Риск принятия решений в условиях неопределённости связан с причинами, указанными выше, но кроме них следует рассмотреть:
- невозможность определения точного или хотя бы наиболее вероятного значения информации, на основе которой принимается решение;
- многовариантность исходных условий ситуации принятия решения;
- многовариантность самих решений, каждое из которых является лучшим для определённых условий, наступление которых предугадать невозможно.
В теории общего и организационного управления, использование категорий риска и неопределенности и с ними связанных широко распространено. Это обусловлено необходимостью принятия научно обоснованных решений в условиях неопределенности. Необходимость выработки формализованного подхода к разработке и принятию решений в условиях неопределенности вызвало появление не только специального аппарата категорий, но и единой теории – теории принятия решений [50], основным положением которой является утверждение, что лицо, принимающее решение, базируясь на доступной ему информации, выбирает ту альтернативу, которая максимизирует заданное соотношение между свойствами этой альтернативы и некоторым количественным показателем, которым измеряется ее полезность. Однако в условиях неопределенности точной информации о будущем состоянии управляемой системы не существует, поэтому лицо, принимающее решение, моделирует неопределенность, чтобы создать основу для принятия того или иного решения.
Таким образом, неопределенность – это неустранимое качество рыночной среды, связанное с тем, что на рыночные условия оказывает свое одновременное воздействие неизмеримое число факторов различной природы и направленности, не подлежащих совокупной оценке. Но даже если бы все привходящие рыночные факторы были бы в модели учтены (что маловероятно), сохранилась бы неустранимая неопределенность относительно характера реакций рынка на те или иные воздействия.
Неопределенности бывают не только внешние [68], но и внутренние – внутренняя среда предприятия. Сама компания содержит в себе неопределенность относительно своего будущего параметрического и структурного состояния. Например, в задаче оперативного управления установившимся промышленным производством всегда возникают проблемы и связанные с этим неопределенности [88], [31]: непрерывность производственного процесса (особенно в многономенклатурном производстве); учет нерегулярности этого процесса; нарушение регулярности снабжения; принципиальная нерегулярность финансовых потоков; учет быстро меняющихся рыночных условий, маркетинговых особенностей производства и сбыта, внешних угроз и благоприятных возможностей, как стратегических детерминант поведения фирмы, общей экономической, технологической и социальной обстановки.
В инновационном процессе различают следующие неопределенности и связанные с нею риски [58]: ошибочный выбор инновационного проекта, отсутствие достаточного уровня финансирования, отсутствие регулярного текущего снабжения, отсутствие запланированного сбыта, неисполнение контрактов, возникновение непредвиденных затрат и снижение доходов, усиление конкуренции, обеспечение прав собственности и др.
В монографии [68], посвященной нечетким множествам и их использованию в моделях принятия решений, А. О. Недосекиным предложена классификация видов неопределенности. Если спроектировать эту классификацию на специфику инновационных процессов, то можно выделить два укрупненных вида неопределенности:
- неясность (отсутствие точного знания) относительно будущего состояния потребностей и параметров рынка,
- неясность (отсутствие полного видения перспектив) будущих результатов НИОКР и возможностей их применения.
В соответствии с логико-методологическим подходом Т. П. Данько [39] понимание взаимоотношений необходимого и случайного предполагает последовательность в отслеживании данного взаимоотношения. Случайное означает лишь недораскрытое, недопознанное в данных рамках необходимого проявления закономерностей внешних явлений. Инновационная политика компании имеет целью удержать и расширить контролируемый сегмент потребителей, т.е. имеет характер массового стохастического процесса. Таким образом, вся предпринимательская деятельность фирмы, и особенно её инновационная составляющая, связана с ситуацией неопределенности, которая, в конечном счете, характеризует случайное поведение на рынке и в деятельности фирмы.
Неопределенности являются принципиальной неотъемлемой составляющей инновационного процесса, поскольку инновации неразрывно связаны с исследованиями и поиском нового и неизведанного. Именно большое количество неопределенностей в инновационной деятельности определяют ее специфику. И эти неопределенности принципиально не могут быть устранены.
В инновационном менеджменте имеют место все виды неопределенностей, рассмотренные в приложении 6, в частности: перспективная, ретроспективная, техническая, стохастическая неопределенности, неопределенность состояния природы, неопределенность целенаправленного противодействия, неопределенность целей, неопределенность условий, лингвистическая (смысловая) неопределенность, а также неопределенность действий.
Проблему управления в условиях неопределенности предлагается решать путем ее моделирования [50]. При этом объективный подход к моделированию неопределенности весьма ограничен по области применения, т.к. далеко не всегда возможно получить достаточно информации о вероятностях тех или иных событий. Кроме того, он не учитывает факторы более тонкого свойства, такие как отношение лица, принимающего решение, к риску. Во многих случаях практики лица, принимающие решения, предпочитают не рисковать по-крупному, опасаясь больших потерь в случае неудачи. Этот феномен субъективного подхода в моделировании неопределенности объясняется, прежде всего, такими факторами, как психологическая склонность к риску, количество доступных денежных средств на момент принятия решения и возможность повторения рисковой ситуации в будущих периодах. Эти факторы объединяются в категории полезности – индивидуальной, субъективной оценки ценности ресурсов, используемых с риском их потери, относительно ожидаемой выгоды или потерь от их использования и имеющегося их количества [50].
В моделировании деятельности компании, в том числе и моделирования неопределенности, предлагается использовать аппарат теории вероятностей и математической статистики, а также теории нечетких множеств. Предварительным этапом для этого является прогноз значений исследуемого показателя в будущих периодах, получаемый применением математических методов прогнозирования или экспертных оценок. Наряду с прогнозными значениями исследуемого показателя, необходимо получить доверительные интервалы прогнозов, в которых будут находиться реальные значения исследуемого показателя в будущих периодах с заданной вероятностью (надежностью). Доверительные интервалы получают либо применением формальных математических методов, либо экспертными оценками.
Такой подход к разрешению неопределенности достаточно сложен, имеет ряд существенных ограничений, достаточно трудно реализуем и при этом не дает гарантированных результатов.
2.2. Применение моделирования в инновационной деятельности и его методологические ограничения
В настоящее время среди достаточно широкого круга специалистов сложилось мнение об универсальности и всемогуществе моделирования. Поэтому очень часто при управлении компаниями и экономико-производственными системами (ЭПС) прибегают к моделированию, используя его в качестве инструмента в планировании. Однако, как указывают многочисленные источники [10], [29], [72], [99], [111], [128], [59], в практическом управлении компаниями к моделированию как к оптимизационному методу управления следует подходить более осторожно.
По мнению ряда исследователей, экономико-математическое моделирование как дисциплина, изучающая процессы построения, интерпретации и применения математических моделей экономических объектов для решения задач анализа, синтеза и прогнозирования их деятельности, в настоящее время не может рассматриваться как самостоятельная. Согласно такому мнению [76], содержательная часть процесса моделирования (выбор показателей, факторов, зависимостей) включается в экономическую теорию, а техническая (под которой в 9 случаях из 10 понимается построение тех или иных статистических моделей) – в эконометрику. Таким образом, экономико-математическое моделирование оказывается, с одной стороны, разорванным, с другой – усеченным, и вопросы взаимосвязи всех этапов моделирования, корректности интерпретации результатов моделирования и, следовательно, ценности рекомендаций на основе моделей, оказываются как бы висящими в воздухе. В результате всерьез принимаются результаты, основанные на интерпретации недостаточно адекватных моделей (например, регрессионные зависимости, у которых коэффициент множественной детерминации R2
равен 0,03 [80]). Иногда допускается чрезмерно расширительная интерпретация тех или иных компонент модели.
Причиной осторожного подхода в практике моделирования является известное несоответствие между объектом и его моделью: модель всего лишь упрощенное представление действительности. Модель – есть теоретическое построение, имеющее некоторое отношение к реальности, которое можно независимо обсуждать и анализировать [128].
При построении математической модели неизбежно приходится вводить различные допущения и ограничения и из всего количества параметров объекта выбирают лишь некоторые, по мнению разработчиков, наиболее важные [79], так как: во-первых, невозможно полностью выявить все параметры объекта, во вторых, если в модели учитывать всё их большое число, то она станет очень громоздкой и технически трудно реализуемой, а за большим количеством данных потеряется содержание моделирования. При сопоставлении объекта и модели встает вопрос о том, насколько точно она описывает объект. Очевидно, что для одного и того же объекта в зависимости от поставленных задач и количества учитываемых параметров можно предложить много моделей, каждая из которых описывает объект с определенной точностью (большей или меньшей адекватностью) и использует тот или иной математический аппарат. Очевидно, что используемые либо разрабатываемые модели не тождественны реальным объектам и происходящим процессам, исследование моделей и ее свойств не есть исследование реального объекта. Так как нельзя построить абсолютно адекватную модель (реализовать ее), то встает вопрос об оптимально допустимой ее адекватности, которая позволит при данных условиях на данном временном промежутке пренебречь изменениями объекта [99].
Современный уровень развития математического моделирования практически не позволяет сколько-нибудь адекватно моделировать реальные объекты [59]. Любой такой объект бесконечно сложен, и даже для его вербального описания, необходимого на предмодельной стадии, требовалось бы, вообще говоря, текст гигантского, практически исключающего возможность использования, объема. Тем более бессмысленно рассчитывать на моделирование объекта в виде тех или иных математических конструкций, т.е. элементов некоторого принципиально иного (математического) мира.
Проблема пригодности модели, как утверждает Г. Я. Гольдштейн в [29], сводящаяся к установлению количественной оценки меры адекватности принятой математической модели реальным исследуемым объектам в общем виде является весьма сложной: ее решение связано с математическими, экономическими, экспертными, техническими и даже философскими вопросами. В самом деле, как можно решать вопрос о количественной мере отличия математической модели объекта и самого реального объекта, если истинное (полное) описание такого объекта исследователю никогда не известно?
Учитывая, что модель есть упрощенное представление действительности, очень важной проблемой является определение цели моделирования. Постановка цели в свою очередь определяет количественный показатель адекватности разрабатываемой модели. В общем случае цель моделирования – получение информации об объекте во времени начиная с познавательных целей и вплоть до получения конкретных данных для принятия управленческих решений [99].
Действительно, если количественная мера адекватности модели не установлена, то вся идея проведения имитационных машинных экспериментов не выдерживает элементарной критики. Пока этот вопрос не решен, ценность модели остается незначительной, а имитационный машинный эксперимент превращается в простое упражнение в области дедуктивной логики. Более того, как считает В. В. Ольшевский в [72] и другие специалисты в области имитационного моделирования сложных систем, что экспериментирование на компьютере с неадекватной моделью принесет мало пользы, так как мы попросту будем имитировать собственное невежество.
Немаловажным в практическом плане является стоимость получения результатов моделирования. В эту стоимость входят как цена разработки модели, так и цена ее реализации и получения требуемой информации. Большая стоимость получения результатов моделирования уже ставит вопрос о том, а стоит ли вообще применять моделирование.
Если принять во внимание многочисленные примеры успешного моделирования самых разнообразных физических, биологических и экономических объектов и процессов, и вместе с тем взглянуть на них более пристально, то окажется, что непосредственными прототипами для этих моделей послужили не конкретные фрагменты реального мира, а их системные представления, т.е. результаты их описания в виде систем с помощью тех или иных системообразующих признаков [59]. Эти описания несравнимо проще чем объекты, и поэтому именно они располагаются между объектом и его моделью.
Как видно на рисунке 10, связь между объектом и его моделью носит опосредованный характер, поскольку между объектом и его моделью располагается системное описание объекта. При этом зазор между объектом и его системным описанием может быть весьма значительным. Например, в системном описании предприятия может быть на самом деле отражен лишь процесс производства продукции, в то время как процессы воспроизводства ресурсов не отражаются, поскольку находятся вне интересов исследователя. Логично считать, что если системное описание объекта S позволяет однозначно восстановить объект Q, то модель M, построенная на базе такого системного описания, можно назвать системной моделью объекта Q.
Рисунок 10 – Соотношение между объектом, его системным описанием и моделью
[1]
Моделирование деятельности компаний (отдельных направлений деятельности) имеет определенную специфику [59]. Эти особенности отражают:
- неустойчивость статистических характеристик зависимостей, изменчивость состава и нестационарность действия факторов, влияющих на характер и протекание моделируемых на микроэкономическом уровне процессов;
- нестабильность внешней среды предприятия;
- присутствие значимого субъективного компонента (влияние принимаемых на данном предприятии решений) в составе факторов микроэкономических процессов;
- проблематичность применения статистических методов и подходов в моделировании микрообъектов, в частности, трудности формирования однородной генеральной совокупности из аналогичных объектов;
- возможность дополнения «внешней» количественной статистической информации о значениях моделируемых показателей «внутренней» качественной информацией о характере зависимости, получаемой непосредственно от инсайдеров;
- отсутствие преемственности в моделировании, характерной для моделирования макрообъектов, крайняя ограниченность числа (как правило, отсутствие) публикаций о ходе и результатах моделирования данного процесса на данном микрообъекте.
Для того чтобы учесть эти особенности при построении модели, обеспечив ее адекватность как способность отражать наиболее существенные в данном аспекте связи между компонентами системного описания объекта и элементами его модели, необходимо обеспечить максимальную траспарентность и сопоставимость информации о ходе и результатах моделирования как можно большего числа микроэкономических объектов [59].
Сложность моделирования деятельности реальной компании, кроме того, определяется целым рядом факторов: неоднородностью производимой продукции; нерегулярностью производства; внутренними факторами, дестабилизирующими производство; нарушениями регулярности снабжения; задержками и нерегулярностью финансовых потоков; изменением рыночных условий; маркетинговыми особенностями продукции; внешними угрозами и благоприятными возможностями; общей экономической, технологической и социальной обстановкой и так далее.
Большинство этих параметров системы носит вероятностный характер и, что самое главное, являются нестационарными. Планирование и управление по усредненным характеристикам не дает должного эффекта, так как пока оно осуществляется, изменяются и сама система, и ее окружающая среда. Все это усугубляется нестационарным характером вероятностных процессов. В результате применение формальных математических моделей затруднено из-за большой размерности ЭПС, недостаточной априорной информации, наличия плохо формализуемых факторов, нечеткости критериев оценки принимаемых решений [29], [88] и так далее.
Экономическая система, как объект исследования и приложения экономико-математических методов непрерывно развивается в нестационарных условиях. Модели математического программирования, как утверждает В. А. Забродский в [88] не отражают в должной мере условия выполнения планов, не учитывают в полной мере прогнозируемые потери, вызванные необходимостью локализации помех во времени и по ансамблю подсистем. Эконометрические модели для таких условий практически не разработаны.
Реальным подходом к решению задачи управления деятельности компании, как считает И. Б. Моцкус, может являться отказ от поиска и реализации предельно оптимальной модели управления и переход к использованию приближенных решений [67]. В этом случае ищутся варианты управления, находящиеся вблизи абсолютного оптимума, а не сам оптимум. Можно считать, что в любой задаче существует некоторый порог сложности, переступить который можно только ценою отказа от требований точности решений. Если учесть стоимость компьютерной реализации решения, например, многоэкстремальных задач, то точные их методы решения могут оказаться невыгодными по сравнению с более простыми приближенными методами. Эффект, полученный от уточнения решения, не окупит дополнительных затрат на его отыскание. Следует отметить, что сама многопараметричность задачи «сглаживает» оптимум решения и облегчает задачу попадания системы управления в область, близкую к оптимуму. Причем это становится все более явным с увеличением числа параметров системы и их вероятностного характера.
Еще в 60-е годы XX века ученые обратили внимание на то, что закон распределения целевой функции при проектировании системы с большим числом аргументов имеет свойство сходиться к нормальному, если целевая функция (или ее монотонное преобразование) выражается суммой членов, каждый из которых зависит от ограниченного числа переменных. Такое условие выполняется в большинстве реальных случаев управления ЭПС [67]. Это открывает путь к использованию таких методов оптимизации в управлении деятельностью компаний, которые минимизируют сумму ожидаемого риска, связанного с отклонением в управлении от достижения оптимума, и средних потерь на поиск этого решения (затрат на проектирование системы управления).
Наличие многих факторов, определяющих управление в реальной ЭПС и их вероятностный характер, нестационарность, условность в используемых экономико-математических моделях делают реальное управление лишь приближенно оптимальным, что ведет к необходимости приближенной оптимизации на основе использования принципа «горизонтальной неопределенности» [29].
Таким образом, управление деятельностью реальной компании в общем случае в силу указанных выше причин может быть принципиально только адаптивным. Это объясняется, во-первых, принципиальной невозможностью математически точного определения начальных условий объекта управления [20], во-вторых, принципиальной невозможностью математически точного описания всех возмущающих объект управления воздействий со стороны внешней среды, в-третьих, принципиальной невозможностью описания всех взаимных связей между элементами объекта, в-четвертых, нестационарностью характеристик внешней среды и характеристик системы [29], [88], [98].
Оказывается, что сама система управления деятельностью компании базируется в большинстве своем на субъективных оценках параметров системы, среды и взаимосвязей реальной ЭПС. В настоящее время, как утверждают В. С. Пугачев и др. авторы в [73], пока еще не разработаны (и вряд ли могут быть разработаны) методы исследования процессов управления одновременно с большим числом объектов, обладающих известной самостоятельностью действий и свободой поведения.
В практике управления инновациями, которое являются одним из направлений деятельности компании, очень часто возникает искушение применения традиционных экономико-математических методов оптимизационного управления. Однако в силу специфики инновационной деятельности, характеризуемой высокой степенью неопределенности и непредсказуемости, управление инновационной деятельностью может быть принципиально только адаптивным [29], [30], [98], [31]. Указанные выводы подтверждается работами [47] и [48].
Поэтому важным в предлагаемом исследовании автор считает раскрытие механизма адаптивного управления, а также причин, порождающих необходимость его применения в управлении инновациями и инновационной деятельности.
2.3. Адаптация и адаптивный подход в управлении компаниями
В управлении инновациями и инновационной деятельности сложилось ошибочное представление о процессе осуществления разработок как о последовательной процедуре реализации отдельных этапов. На рисунке 11 и рисунке 12 приведены две иллюстрации из [48], демонстрирующие разницу между полагаемыми и фактическими инновационными процессами. На рисунке 11 показан идеальный вариант каскадной схемы, по которой полагается планировать проектирование информационных систем (ИС).
Рисунок 11 – Идеальная каскадная схема проектирования информационных систем
[1]
На рисунке 11 показаны реальные итерации, заставляющие возвращаться к этапам проектирования и определения требований даже в ходе работ по комплексному тестированию ИС.
Рисунок 12 – Реальный ход разработки информационных систем
[2]
Процедура разработки информационных систем мало отличается от процедуры проекта НИОКР, кроме того, разработка ИС есть ее частный случай. Поэтому схема, предложенная на рисунке 12, справедлива и для процесса НИОКР в целом. В этом случае, общая схема инновационной процедуры проекта НИОКР (см. рисунок 1) будет иметь вид, предложенный на рисунке 13.
Рисунок 13 – Реальный ход процедуры инновационного менеджмента
[3]
Одной из задач инновационного менеджмента является создание и управление специфическими (инновационно-ориентированными) видами ресурсов, такими, например, как специалисты соответствующих квалификаций. На рисунке 14 показано плановое распределение специалистов, которые должны были бы работать в последовательном и конвейерном стиле на разных этапах каскадного проектирования при разработке ИС [47].
Рисунок 14 – Конвейерное распределение людских ресурсов при проектировании системы
[4]
На рисунке 15 приведена соответствующая схема Э. Ферентино [48], которая отражает реальные процессы загрузки специалистов. По этой схеме группа, определяющая требования пользователей и разрабатывающая внешние спецификации проектируемой информационной системы, работает постоянно на всем цикле жизни системы, выполняя и корректирующие, и контролирующие функции. В связи с этим, требования к параллельности и спиральности проектирования, к комплексности групп разработчиков возросли. Для процесса НИОКР с учетом ее специфики является характерным обращение к предыдущим стадиям для уточнения или изменения направления осуществления работ. Это в свою очередь требует постоянного участия специалистов всех квалификаций, задействованных в работах до полного их окончания.
Рисунок 15 – Реальное распределение людских ресурсов при проектировании
[5]
При такой организации схема распределения ресурсов проектировщиков по стадиям разработки из схемы Э. Ферентино (рисунок 15) преобразуется в схему, показанную на рисунке 16. На нем предложено распределение ресурсов при разработке одного компонента.
Рисунок 16 – Схема распределения разработчиков при работе над одним проектом
[6]
При выполнении нескольких проектов распределение разработчиков ИС представлено на рисунке 17. Из рисунка видно, что заранее спланировать необходимость в специалистах разных категорий представляется очень сложной, практически не реализуемой задачей.
Управление инновационной деятельностью компаний как указывалось ранее связано с рядом трудностей, обусловленных спецификой инновационного процесса: неопределенностью внешней среды, неопределенностью самой системы управления, которая представляет собой компания, и неопределенностью результатов осуществляемых ею НИОКР.
На основе проведенных исследований в [47] и [48], можно сделать вывод о том, что итерационные процессы в управлении, в частности управлении НИОКР (см. рисунки 11 – 13), – объективная реальность. А распределение разработчиков при осуществлении работ по проектированию (см. рисунки 14 – 17) свидетельствуют о неоднозначности и предсказуемости потребности в квалифицированных специалистах при осуществлении инновационной процедуры. Все это обусловливает отказ от использования оптимизационного управления в инновационной деятельности компаний и применение итерационно-адаптивных методов.
Рисунок 17 – Схема распределения разработчиков при работе над несколькими проектами
[7]
Общий подход к разработке адаптивных методов управления инновационной деятельностью компаний предложен ниже. Использование прямого подхода при построении алгоритмов адаптации систем управления невозможно. Это связано с тем, что динамика изменения параметров объекта намного выше, чем время адаптации алгоритмов такого типа. Современные системы управления отличаются большим количеством элементов и связей между ними, высокой степенью динамичности, наличием нефункциональных (алгоритмических и даже субъективных) связей между элементами, воздействием различных по своему характеру помех. Процессы, протекающие в этих системах, нетривиальны и плохо формализуемы. Поэтому в отличие от простых систем управления в соответствии с гипотезой разделимости Н. Н. Моисеева [21], задача синтеза адаптивного управления решается в два этапа: строится программная (плановая) траектория и определяется управляющее воздействие, реализующее программу. С точки зрения систем организационного типа эти два этапа носят название планирование и регулирование. Планирование трактуется как определение оптимальной программной траектории управляемой системы на конкретный период времени, а регулирование – как нахождение управляющих воздействий, которые направлены на устранение дестабилизирующих воздействий случайных возмущений, отклоняющих управляемую систему от оптимальной программной траектории.
Однако механическое использование гипотезы разделимости при разработке методов управления производством не отражает следующей особенности систем управления. При планировании в момент времени t
определяются траектория системы и плановые задания по использованию ресурсов на интервале
, которые являются общими как для программного, так и для корректирующего управления. А при регулировании внутри интервала
по текущим возмущениям и состоянию системы определяются регулирующие воздействия, заключающиеся в корректировке использования ресурсов на интервале
,
, т.е. на этапе регулирования, рассчитанная ранее плановая траектория на интервале
заменяется траекторией полученной в результате решения задачи регулирования. И откорректированная таким образом траектория принимается в качестве плановой на интервале
.
Таким образом, эффективность управления на этапе планирования зависит в общем случае от двух составляющих: принимаемого в данный момент плана и от будущих управляющих воздействий, направленных на устранение возможных отклонений от плана. Аналогично эффективность регулирующих воздействий также зависит от двух составляющих: принимаемого в данный момент регулирующего воздействия и от будущих корректирующих воздействий, направленных на устранение возможных отклонений от заданной траектории.
Для формализации механизмов планирования и регулирования производства, адекватно описывающих реальные механизмы управления производством, основанные на опыте и дальновидности лица, принимающего решения, учитывается единство процессов планирования и регулирования. В связи с этим системы управления содержат две взаимодействующие подсистемы. Причем взаимосвязь между подсистемами планирования и регулирования заключается в обмене входной и выходной информацией, а также в том, что обе подсистемы должны обладать свойством рефлексии по отношению к другой подсистеме, т.е. должны знать и уметь моделировать механизмы принятия управляющих решений другой подсистемой. Необходимость наделения подсистем планирования и регулирования свойством рефлексии обусловлена потребностью приспособления системы управления не только к прошлому ходу производства, но и к его будущему развитию. Формально это выражается в том, что и цель управления, и соотношения, на основании которых вырабатываются управляющие решения, обладают свойством упреждаемости в отличие от механизмов адаптивного управления в технических системах.
Адаптивная система управления производством состоит из двух взаимосвязанных систем: адаптивной системы планирования и адаптивной системы регулирования. Структурно выделенные системы практически идентичны. Функциональная структура каждой из них состоит из следующих взаимосвязанных частей: модели планирования (соответственно регулирования); имитационной модели функционирования системы; внутреннего (имитационного) адаптера; внешнего (объектного) адаптера.
Внешний адаптер на основе анализа характеристик объекта и внешней среды выбирает модель задачи планирования, а также имитационную модель, осуществляя тем самым структурную адаптацию системы управления. Затем по результатам выполнения планов прошлых периодов и прошлых возмущающих воздействий он подстраивает параметры в модели планирования (регулирования) и имитационной модели, включающей имитационные модели объекта, среды и системы регулирования. В адаптивной системе планирования, основываясь на полученных параметрах, по модели планирования определяют план и потенциальный эффект. План рассматривается как траектория, заданная последовательностью плановых состояний, распределенных во времени. По имитационной модели осуществляется имитация реализации плана, и оцениваются потери, не позволяющие достичь потенциального эффекта. Имитация реализации плана выполняется несколько раз для получения статистически значимых оценок показателей плана. По результатам расчета плана и имитации его выполнения проводятся оценка и анализ приемлемости плана. Если план с учетом его возможной реализации приемлем, то он принимается к исполнению. В противном случае внутренний адаптер, основываясь на результатах имитации, подстраивает параметры модели планирования и модели регулирования, и работа схемы повторяется, начиная с пересчета плана при новых параметрах. Работа внутреннего адаптера базируется на одном из методов оптимизации в условиях помех.
Предложенный подход достаточно успешно позволяет решать стоящие в управлении инновационной деятельностью проблемы, позволяет учитывать все неопределенности, сопутствующие инновационному процессу, упростить саму систему управления и значительно повысить эффективность деятельности крупных и глобальных компаний.
Использование эвристических итерационно-адаптивных методов управления в успешно действующих зарубежных крупных компаниях требует внимательного изучения для трансформации к экономическим условиям России и дальнейшего использования в деятельности именно российских компаний. Это вызывает необходимость рассмотрения в исследовании наиболее успешного и эффективного опыта деятельности крупных и глобальных компаний.
Изучение опыта успешно действующих компаний важно и полезно с нескольких точек зрения. Во-первых, это позволит отслеживать развитие современных методов и алгоритмов управления крупными компаниями; во-вторых, идентифицировать своих главных конкурентов: узнать своих «врагов» не только в лицо, но и изнутри; в-третьих, определить пути дальнейшего развития инструментария современного менеджмента, будущие проблемы и способы их разрешения.
Выводы по главе 2
1. Неопределенности являются неотъемлемой составляющей инновационной деятельности компаний. Это обусловлено отсутствием необходимой статистической информации о состоянии объекта управления и его окружения, либо невозможностью использования какой-либо статистической информации вообще ввиду того, что ситуация не статистическая и об объективных вероятностях говорить вообще не имеет смысла. Неопределённость – это неустранимое качество рыночной среды, связанное с тем, что на рыночные условия оказывает свое одновременное воздействие неизмеримое число факторов различной природы и направленности, не подлежащих совокупной оценке.
В инновационном процессе различают следующие неопределенности и связанные с нею риски: ошибочный выбор инновационного проекта, отсутствие достаточного уровня финансирования, отсутствие регулярного текущего снабжения, отсутствие запланированного сбыта, неисполнение контрактов, возникновение непредвиденных затрат и снижение доходов, усиление конкуренции, неурегулированность вопросов прав собственности необходимостью неоднократных возвратов к предыдущим этапам и стадиям исследований и разработок. Кроме того, инновационная деятельность характеризуется маркетинговыми неопределенностями, такими как: неясность относительно будущего состояния потребностей и параметров рынка и неясность перспектив будущих результатов НИОКР и возможностей их применения. Именно наличие большого количества неопределенностей обусловливает специфику управления инновационной деятельности.
2. Проблему управления в условиях неопределенности принято решать путем моделирования. Такой подход в управлении инновациями и инновационной деятельностью достаточно сложен, имеет ряд существенных методологических ограничений, достаточно трудно реализуем и при этом не дает гарантированных результатов.
Выходом из этой ситуации может являться отказ от поиска и реализации оптимального управления и переход к использованию приближенных решений. В этом случае ищутся варианты управления, находящиеся вблизи абсолютного оптимума, а не сам оптимум. Можно считать, что в любой задаче существует некоторый порог сложности, переступить который можно только ценою отказа от требований точности решений. Если учесть стоимость компьютерной реализации решения, например, многоэкстремальных задач, то точные их методы решения могут оказаться невыгодными по сравнению с более простыми приближенными методами. Следует отметить, что сама многопараметричность задачи «сглаживает» оптимум решения и облегчает задачу попадания системы управления в область, близкую к оптимуму.
Это обосновывает неизбежность применения адаптивных эвристических подходов в управлении инновационной деятельностью компаний.
3. Современные системы управления отличаются большим количеством элементов и связей между ними, высокой степенью динамичности, наличием нефункциональных связей между элементами, воздействием различных по своему характеру помех, а процессы, протекающие в них, нетривиальны и плохо формализуемы. Задача управления в таких системах решается применением адаптивной модели управления и состоит из двух этапов: строится программная траектория управляемой системы на конкретный период времени и определяются управляющие воздействия, которые направлены на устранение дестабилизирующих случайных возмущений, отклоняющих управляемую систему от оптимальной программной траектории.
С точки зрения систем организационного типа эти два этапа носят название планирование и регулирование. Эффективность управления на этапе планирования зависит в общем случае от двух составляющих: принимаемого в данный момент плана и от будущих управляющих воздействий, направленных на устранение возможных отклонений от плана. Аналогично эффективность регулирующих воздействий также зависит от двух составляющих: принимаемого в данный момент регулирующего воздействия и от будущих корректирующих воздействий, направленных на устранение возможных отклонений от заданной траектории.
3. МЕТОДЫ И ИНСТРУМЕНТАРИЙ СТРАТЕГИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ КРУПНЫХ (ГЛОБАЛЬНЫХ) КОМПАНИЙ
3.1. Проблемное поле, задачи, методы и алгоритмы стратегического управления инновационной деятельностью крупных (глобальных) компаний
В рамках настоящего исследования был проведен анализ специализированной литературы с целью выявления проблемного поля стратегического и инновационного менеджмента и опыта управления успешно действующих на глобальном рынке компаний. Акцент был сделан на исследование зарубежных специализированных периодических изданий, так как именно там предполагалось найти результаты последних исследований и научных достижений в области стратегического инновационного менеджмента. В качестве источников использовались следующие зарубежные научно-периодические издания:
1) Management Review (журнал «Менеджмент»);
2) Strategic Management (журнал «Стратегический менеджмент»);
3) Journal of Product Innovation Management («Журнал продуктового инновационного менеджмента»);
4) Journal of Strategic Marketing («Журнал стратегического маркетинга»);
5) Californian Management Review (журнал «Менеджмент Калифорнийской школы бизнеса»);
6) Management Science (журнал «Наука менеджмент»);
7) Research and Technology Management (журнал «Исследования и технологический менеджмент»);
8) Journal of Marketing (журнал «Маркетинг»)
9) Sloan Management Review (журнал «Менеджмент Слоановской школы бизнеса»);
10) Business in Europe (журнал «Бизнес в Европе»)
11) American Business Review (журнал «Бизнес в Америке»)
12) Business and Health (журнал «Бизнес и здоровье»)
13) Electronic Business (журнал «Электронный бизнес»)
14) Harvard Business Review («Гарвардский журнал бизнеса»)
15) European Management Journal (журнал «Менеджмент в Европе»)
16) Journal of Evolutionary Economics (журнал «Развитие в Экономике»)
17) IEEE Transactions of Engineering Management (сборник статей «Менеджмент инженерных разработок»)
18) Industry Week (газета «Промышленность за неделю») и др.
Анализ проблемного поля инновационного менеджмента и исследование опыта управления действующих на глобальном рынке компаний позволил выявить следующий комплекс взаимосвязанных задач и проблем. К задачам, в частности, относятся: 1) прогнозирование и планирование стратегической инновационной деятельности; 2) отбор проектов и формирование портфеля проектов НИОКР; 3) организация процесса глобальных НИОКР; 4) управление знаниями; 5) управление персоналом.
Основываясь на приведенной классификации и учитывая базовые положения, изложенные в главе I, к основным задачам стратегического инновационного менеджмента относятся следующие.
1. Определение сравнительных преимуществ компании и превращение их в конкурентные.
2. Мониторинг базовых технологий и спектра их развития.
3. Определение приоритетов стратегического развития компании и роли в этом отдельных проектов НИОКР.
4. Создание устойчивого конкурентного преимущества компании на основе полученных знаний и проводимых НИОКР.
5. Обеспечение воспроизводства качественных человеческих ресурсов в сфере менеджмента НИОКР.
6. Получение, использование, правовая защита и эффективное управление знаниями.
7. Управление потоком проектов НИОКР.
8. Управление общими и специфическими (инновационно ориентированными) видами ресурсов.
9. Управление непосредственным процессом осуществления НИОКР.
В таблице 8 указаны литературные источники, в которых нашли отражение вопросы по предложенной выше классификации. В таблице 9 приведен автобиографический список ученых, занимавшихся исследованиями в указанных областях.
Таблица 8 – Классификация основных современных проблем управления глобальных компаний [1]
| Тематика научных публикаций |
Номера ссылок в прилагаемом списке литературы |
| 1) прогнозирование и планирование стратегической инновационной деятельности |
[154] [214] [205] [234] [120] [296] [156] [201] [286] [119] [271] [155] [298] [152] [226] [188] [147] [174] [266] [262] [269] [194] [285] [150] [287] [212] [246] [179] [208] [207] [225] [258] [153] [292] [166] [284] [145] |
| 2) отбор проектов НИОКР и формирование портфеля проектов |
[122] [135] [157] [164] [165] [193] [196] [240] [268] [270] [282] [233] [256] [136] [239] |
| 3) организация процесса глобальных НИОКР |
[124] [125] [277] [172] [219] [222] [178] [190] [251] [161] [206] [232] [267] [220] [162] [210] [227] [290] [160] [148] [149] [280] [273] [134] [200] [218] [283] [255] [191] [235] [170] [141] [265] [294] [253] [259] [132] [163] |
| 4) управление знаниями |
[260] [299] [126] |
| 5) управление персоналом |
[221] [297] [181] [229] [230] [289] [231] [176] [252] [169] [244] |
Таблица 9 – Автобиографический список ученых, занимавшихся исследованиями в указанных областях [2]
| Тематика научных публикаций |
Номера ссылок в прилагаемом списке литературы |
| 1) прогнозирование и планирование стратегической инновационной деятельности |
Albright R. E., Alexander G., Brickhill G., Carlson L. W., Chesbrongh H., Christensen C. M., Coates J. F, Coburn M. M., Courtney H., Dearing A., Edelheit L. S., Farrukh G., Gernerand P., Glass G. T., Greenwood D. J, Grinnell M., Grossman D. S., Hartmann G. C., Hipple J., Holmes J. S., Hwang A. S., James M. W., Kappel T. A., Katz R., Lovallo D., Lundquist G., Lyne M. B., MacQueeney D. F., Matteo M. R., Moitra D., Musso C., Paup J., Phaal R., Probert D., Radnor V., Radnoz M., Richey J. M., Robert D., Strauss J. D., Stevens T., Tassey G., Taylor D., Tennenfrouse D., Vanstone J. H., Vanstone L. K., Walwyn D. R., Wit H. |
| 2) отбор проектов НИОКР и формирование портфеля проектов |
Angelis D I., Balachandra R., Board I. F., Boer F. P., Case R. N., Coffin M. A., Cooper R. G., Edgett S. I., Graves S. B., Gupta S. K., Ip C., Kaufman P. E., Kleinschmidt E. I., Kyparisis J., McDonough E. F., McGrath R. G., McMillan I.. C., Ozez M., Retting M., Ringuest J. L., Simons G., Spital F. C., Spradlin T., Taylor B. W. |
| 3) организация процесса глобальных НИОКР |
Alexia B., Akgun A. E., Archibugi D., Arimura S., Ayers A., Bigwood M. P., Bingham P., Blaylock E., Brandegee B., Breitzman A., Burley J., Chesbrough H., Cooper R. G., Deneka C. W., DeSanctis G., Downey C., Edgett S. J., Ensing I. M., Farris G. F., Giordan J. C., Glass J. T., Greenberg D., Hargadon A., Hartz C. A., Hirschhorn L., Howell L. J., Johnson A., Kapur V., Kash D. E., Kleinschmidt E., Kossovsky N., Krishnamurthy K., Kulish D., Lele M. M., Leroux X., Lynn G. S., MacMillan I. C., Markham S. K., McGrath R. G., McIlvaine B., McKeough D. T., Miche I., Munsch K., Norling P. M., Ozez M., Perel M., Postle S. R., Prather C. W., Raynor M. E., Rinehart E., Rycroft R. W., Salomon M. F., Schork J. M., Simon E. S., Socolof S., Smith R. D., Stevens G. A., Swisher B., Taylor R. Thomas P., Turrell M. C., Utunen P., Vester J., Whitwell G. E. |
| 4) управление знаниями |
Armbrecht F. M. R. Jr., Chapas R. B., Chappelow C. C., Farris G. F., Friga P. N., Hartz C. A., McIlvaine M. E., Postle S. R., Pferrer I., Sutton R. I., Whitwell G. E. Zack M. H. |
| 5) управление персоналом |
Barczak G., Cutler G., English K., Floricel S., Foust J. A., Maccoby M., Miller R., McDonough E. F., Nambisan S., White D., Wilemon D. |
Инструментарием стратегического инновационного менеджмента, позволяющим решать стоящие перед ним задачи, являются методы и алгоритмы. Современный инструментарий отличается высокой степенью эффективности применения в практической деятельности крупных компаний. К ним в частности относятся:
1) современные методы планирования и прогнозирования;
2) современные эвристические алгоритмы и методы отбора проектов,
3) современные эвристические алгоритмы и методы организации, глобального управления НИОКР и т.д.;
4) мониторинг и аутсорсинг технологий;
5) обучение персонала;
6) обучение высшего руководства компаний.
Задачи стратегического инновационного менеджмента и инструментарий их разрешения приведен в таблице 10.
Таблица 10 – Задачи и инструментарий стратегического инновационного менеджмента [3]
| ЗАДАЧИ
|
ИНСТРУМЕНТЫ
|
|
| 1. |
Определение сравнительных преимуществ компании и превращение их в конкурентные |
обучение высшего руководства компаний |
| 2. |
Мониторинг базовых технологий и спектра их развития. |
мониторинг и аутсорсинг технологий |
| 3. |
Определение приоритетов стратегического развития компании и роли в этом отдельных проектов НИОКР. |
обучение высшего руководства компаний |
| 4. |
Создание устойчивого конкурентного преимущества компании на основе полученных знаний и проводимых НИОКР. |
- современные методы планирования и прогнозирования; - мониторинг и аутсорсинг технологий |
| 5. |
Обеспечение воспроизводства качественных человеческих ресурсов в сфере менеджмента НИОКР. |
обучение персонала |
| 6. |
Получение, использование, правовая защита и эффективное управление знаниями. |
мониторинг и аутсорсинг технологий |
| 7. |
Управление потоком проектов НИОКР. |
современные эвристические алгоритмы и методы отбора проектов, |
| 8. |
Управление общими и специфическими (инновационно ориентированными) видами ресурсов. |
современные методы планирования и прогнозирования |
| 9. |
Управление непосредственным процессом осуществления НИОКР. |
современные эвристические алгоритмы и методы организации, глобального управления НИОКР и т.д.; |
3.2. Современный инструментарий управления инновационной деятельностью крупнейших компаний США, Японии и Европы
Опыт успешно действующих глобальных компаний необходимо изучать и использовать. Инструментарий решения задач их стратегического инновационного менеджмента может быть весьма полезным для России. В настоящем разделе кратко освещены отдельные аспекты деятельности крупнейших компаний США, Японии и Объединенной Европы при разрешении проблем, выявленных в предыдущем разделе.
В качестве примера современного инструментария в настоящем разделе представлены методы и алгоритмы стратегического инновационного менеджмента успешных крупных и глобальных компаний.
Современный метод планирования и прогнозирования деятельности компании, который называется роудмаппинг, рассмотрен в работах [241], [237], [261], [119], [266], [262], [269], [194], [285]. Термин роудмаппинг пришел в экономику из политики и дословно означает в переводе с английского языка – движение по дорожной карте. Впервые он появился в конце XX столетия и рассматривался как изыски в управленческой деятельности. Однако в начале текущего столетия роудмаппинг был признан как самый эффективный метод планирования, прогнозирования и управления деятельностью глобальных корпораций.
Роудмаппинг предусматривает построение так называемых «дорожных карт» – маршрутов развития компании в будущем по основным сферам деятельности: рынок, продукты, технологии, конкуренты и т.п. В терминах теории управления роудмаппинг представляется как взаимосвязанное конкретное долгосрочное планирование наиболее важных сфер деятельности, направленное на повышение эффективности управления, как отдельных сторон ее деятельности, так и компании в целом. Основной акцент роудмаппинга – это инновации и новые технологии.
Практика использования роудмаппинга насчитывает около десяти лет, причем он был реализован в крупнейших глобальных компаниях. В частности в статье [119] описывается опыт последних нескольких лет в Lucent Technologies. По мнению авторов, внедрение дорожных карт в корпорации помогает уверенно достигать ключевых стратегических целей. Для каждой продуктовой линии дорожные карты согласуют рыночную стратегию с технологическими планами и планами по продуктам. Дорожные карты помогают сконцентрировать внимание на долгосрочном планировании и улучшают взаимосвязи, автономность планов, являются основой для корпоративного технологического планирования, идентификации потребностей, сильных и слабых сторон корпорации. Этот процесс помогает сосредотачивать мышление управленцев на самых важных приоритетах в каждом шаге процесса планирования.
Создание дорожных карт позволяет проследить историю каждого ключевого решения в плане. Дорожные карты для нескольких продуктовых линий дают возможность обозревать общую картину технологических потребностей, которая может представлять собой общую единую программу исследований и разработок, либо приобретения технологий и ноу-хау. Выбор между разработкой базовых технологий либо их приобретением – решение ближайшего времени, но с долгосрочными последствиями.
Отличительная особенность дорожных карт по сравнению с другими корпоративными документами планирования – учет времени и подробнейшая взаимоувязанная детализация планов, предусматривающая итерационно-адаптивное управление в достижении стратегических целей и задач.
Главная цель роудмаппинга состоит в идентификации стратегии компании в каждый момент времени и сосредоточении на эволюции предлагаемых товаров. Это позволяет акцентировать управление на вопросах ключевых технологий, которые должны быть разработаны или приобретены, особенностях, которые должны быть реализованы в продуктах для удовлетворения высокотребовательного потребителя или рыночных потребностей. Роудмаппинг, таким образом, связывает маркетинговые характеристики товара с технологией его производства и стратегией компании. С разработкой и применением дорожных карт определяются бреши, а также действия по их устранению.
Задача развертывания дорожных карт требует ряда действий, нацеленных на применение их в нужное время и в нужных местах, обучение руководства компании, так как подразумевается новые понимание и видение в управлении, которые редко где еще применяются, а также построение серии дорожных карт «Рынок», «Продукт», «Эволюция продукта», «Движители продукта», «Технология», «Риски» и «Стратегия действия».
Общий шаблон дорожной карты показан на рисунке 18 и состоит из четырех разделов: рынок, изделие, технология и итоги. Каждый представляет собой проработанный и детализированный взгляд высокого уровня на стратегию развития компании.
Рисунок 18 – Общий шаблон дорожной карты
[1]
Работа с дорожными картами начинается в направлении «Продукт» и «Технологии», отображая критические этапы в приоритетном порядке. Это концентрирует внимание на жизненно важных областях технологий, наиболее важных характеристиках и свойствах продукта для целевых рынков, недостаточности ресурсов и конкретных технологических решениях. Дорожные карты дают представление внешнего окружения (конкуренты, конкурентоспособные изделия и альтернативные технологии) на том же временном горизонте, что и внутренние планы.
Раздел «Рынок» дорожной карты определяет рыночные сегменты, которые руководство компании нацелено получить в смысле размера, роста и потребительских нужд, а также описывает конкурентную среду, представляя анализ ключевых сил и слабостей конкурентов. Версия конкурентного окружения является тем этапом, где исследуются сегодняшние и завтрашние конкуренты. Как правило, этот раздел рассматривает нескольких главных конкурентов и включает следующие основные сведения:
- текущие и заявленные продукты;
- доля рынка;
- главные силы и слабости каждой компании;
- конкурентная стратегия для этого рынка;
- конкурентный отклик.
Возможно, трудным, но наиболее важным из этих пунктов является понимание стратегии каждого конкурента. Разумно ожидать, что фирмы будут эксплуатировать свои главные сильные стороны и сосредаточиваться на рынках, где они имеют лояльных к ним потребителей и созданную базу для распространения продукта. Взятые вместе, рыночная доля, производство и каналы распределения, внутренние технологические активы и партнеры предоставляют сведения о том, как конкуренты собираются представлять продукты в будущем. Опыт роудмаппинга обнаружил, что большая часть существующих конкурентных сведений об организации не является прогнозируемой.
Раздел рыночных тенденций дорожной карты отвечает на вопросы: где возможности роста, и каковы цели роста компании? Это объединяет воедино прогноз и план. Обычно это приводит к использованию нескольких рыночных схем сегментации, когда неизвестно заранее, какая из схем даст понимание того, что двигает продуктовую стратегию. В большинстве рыночных исследовательских отчетов, сегментация на основе потребностей начинается с группировки потребителей, которые имеют схожие потребности и выгоды, и основываются на опыте прошлого. Роудмапинг предусматривает учет прогнозов развития потребителей в смысле их покупательских предпочтений (движителей). Выделяемые сегменты должны быть обоснованно отличны в части их движителей и требований к продукту. Именно этот вид сегментации дает более чистый набор продуктовых приоритетов, согласовываясь с продуктовым и технологическим разделами дорожной карты.
Предусматривается также исследование доли рынка конкурентов и продуктовой доли рынка во времени. Вместо ежегодных валовых продаж удобно использовать кумулятивные продажи, которые представляют собой уже созданную основу для распространения продукта, и которые несут в себе существенные затраты для потребителей на переключение и обеспечивают привязку к продукту в будущем.
Приоритеты покупки в сегментах рынка предполагают набор ключевой метрики товара, который оценивают потребители в их решениях о покупке, и который является основой конкуренции товаров. Здесь движители товара – материальные меры, применяемые на рынке, для оценки товаров в сравнении с конкурентами. Они могут быть одинаковыми – как рыночные движители, так и компоненты этих движителей. Определяя и отслеживая их, можно использовать главные тенденции для установления внутренних целей развития. В частности могут быть установлены долгосрочные цели, которых требует стратегия НИОКР и которых потребители обычно неспособны видеть.
Рисунок 19 отображает движители потребителей, движители товара и несколько типичных тенденций для ключевых движителей.
Рисунок 19– Движители потребителей и движители товара [2]
На дорожной карте движители товара обычно показывают в порядке приоритета как ряд тенденций во времени. Временные тенденции развития всех движителей могут занимать большой объем, но для большинства продуктов значение будут иметь лишь некоторые из них. Опасность этого этапа заключается в игнорировании возможности нападения снизу («дилемма новатора»): новые прототипы, обслуживающие меньшие рынки, могут улучшиться на порядок, если превосходят существующие технологии. Поэтому рассмотрение развития альтернативных технологий, потенциальных конкурентов и появляющихся новых рынков весьма важно.
Тенденции затрат в отрасли аппаратных средств ЭВМ обычно следуют «кривой опыта». «Кривая опыта» показывает уменьшение в цене в зависимости от полного количества произведенной продукции. Данный инструмент предлагает долгосрочный прогноз ценовой политики и ведет к хорошо обоснованным стоимостным целям.
Рисунок 20 показывает кривую опыта для мобильных телефонов, полученную на основе промышленных отчетов. Средняя цена в отрасли показана в зависимости от совокупного объема производства.
Рисунок 20 – Кривая опыта для мобильных телефонов
[3]
Наклон «кривых опыта» имеет значение. Наклон 70 % – типичное значение в электронной отрасли аппаратных средств ЭВМ – означает, что для каждого удвоения совокупного объема, промышленная средняя цена продукции составляет 70 % ее начальной стоимости. Если вычисления приводят к наклону более чем 80 %, то данные не могут быть интепретированы правильно, или могут включать существенные компоненты без изменения стоимости.
Продуктовая дорожная карта, показанная на рисунке 21, представлена в виде "коробок и стрелок" развития семейства продуктов во времени. Она показывает базовую платформу (прототип) или отношения между продуктами в платформе. Например, продукт может быть разбит на две продуктовые линии товаров для лучшего обслуживания меняющихся интересов целевых рынков или регионов. Чрезвычайная возможность продуктовой дорожной карты может использоваться для представления видения платформы, возможно прерывистой с сегодняшними продуктовыми планами.
Рисунок 21 – Продуктовая дорожная карта
[4]
Продуктовая дорожная карта связана с планом эволюции продукта и имеет графическое представление различных вариантов изделия во времени. Ее ценность заключается в характере диаграммы, имеющей свободную форму. Если разделы дорожной карты дают линейное представление будущего, то дорожная карта платформ – действительно «чистый лист». Команды, реализующие составление дорожных карт, осуществляют очень важный процесс, когда наносят на карту сопровождаемые аннотациями, мнениями и открытыми вопросами организационные мероприятия, которые продвигают решения по продуктам.
План эволюции продукта интерпретирует платформу дорожной карты. Это начинается с традиционного списка ключевых особенностей каждой версии продукта. Следующий шаг должен интерпретировать те или иные особенности в терминах их вклада в движители продукта: какую ценность разрабатываемый продукт даст потребителям, когда они сравнивают их с конкурентными изделиями.
Технологическая дорожная карта – центральное место большинства продуктово-технологических дорожных карт. Она наполнена важной информацией. Ее новизна и значимость заключается в представлении технологической программы. Технологические изменения не показаны как развитие во времени, но связаны с продуктовой стратегией. Дорожная карта организована по приоритетам и на ней показаны только технологии, поддерживающие движителей продукта. Большинство руководителей НИОКР полагает, что технологии компании – это половина ее стратегии. Однако есть искушение проинвентаризировать технологии как список материалов – технологии должны быть востребованными и используемыми.
Рисунок 22 показывает форму технологической дорожной карты. Список доступных сегодня технологий находится в начале каждого ряда, и определяет запланированные переключения на будущие технологии. Необходимо иметь ясное представление о значении начальных и конечных точек технологий. Опасность состоит в следующем: то, что сегодня «доступно» – означает возможную катастрофу завтра.
На дорожной карте начальные и конечные точки обычно представляют моменты, когда технология или способности будут реализованы в продукте. Интервал развития (который предшествует доступности) здесь не показан, хотя и может быть представлен отдельным документом. Позиции должны выстроиться в линию со способностями, как показано на дорожной карте платформ и плане эволюции продукта.
В пределах каждой строки на технологической дорожной карте цвет, форма и шрифт их оформления могут иметь специальное значение. Цвет может показывать статус финансирования; форма может представить источники технологий; шрифт полезен для того, чтобы указать укомплектование персоналом или другой плановый статус.
Рисунок 22 – Форма технологической дорожной карты
[5]
Технологическая дорожная карта содержит прогноз каждой области технологий. Если важность данной области технологий изменяется во времени относительно других, это показывают, используя пометки «текущее» (C), и «будущее» (F) на шкале высоко – низко. Точно так же конкурентное положение организации показывают «сегодня» и «проектируется» на шкале лидерство – отставание. Движение по любой шкале предлагает изменение инвестиционный политики и становится открытием для технологического мониторинга. Общий обзор технологий можно назвать стратегической технологической атакой.
Некоторые компании вносят в список все технологические программы и указывают внутренние интервалы развития, но не указывают рыночную готовность. И то, и другое значительно удлиняет дорожную карту. Технологическая дорожная карта в этом случае становится средством для целей управления проектами в части финансовых и исследовательских решений. Управление становится обременительным, даже непрактичным без использования более сложных инструментов и административной поддержки. Такие инструменты доступны, но стоимость запуска и уро
Раздел «Итоги» иногда называют стратегией атаки компании. Цель этого раздела состоит в том, чтобы определить ряд технологий высокого приоритета и определить планы действия в отношении их развития. Именно технологическая дорожная карта дает ответ на вопрос, где ресурсы развития создают жизненно важную рыночную диверсификацию. Раздел «Итоги» может включать определение рыночной и продуктовой стратегии, подкрепляемые набором временных графиков внедрения ключевых технологий. Каждый временной график должен указывать начало и окончание этапов, ресурсы для развития и воздействия на движителей продукта.
Дорожная карта рисков, представленная на рисунке 23, используется для идентификации главных рисков с целью их контроля в ходе реализации дорожной карты. Для этого риски классифицируют на пять категорий в зависимости от того, в каком аспекте они рассматриваются. Например, рыночные риски включают прогнозы о рыночном росте, партнерах или будущем конкурентом окружении. Технические риски, связаные с реализацией планов, помещены так чтобы можно было оценить технический успех. Планирование, экономические и ресурсные риски размещены там, где ожидается завершение основных этапов.
Рисунок 23 – Дорожная карта рисков [6]
Неопределенность на дорожной карте имеет здравый смысл и показывает, насколько руководство компании уверено в будующих событиях, и представляет собой вероятность наступления события от 0 до 1. В этом случае риск объединяет оценки неопределенности и последствия неудачи. Последствия выделяют с помощью цвета как незначительные, значительные или "стопор".
Риском можно управлять с помощью этой диаграммы несколькими способами, которые следует представить на дорожной карте. Цель состоит в минимизации риска или ограничении его воздействия определенными способами. К ним относятся:
- отделение и перемещение высокорискованных событий на более ранние сроки;
- определение или разделение последствий (гарантия, обслуживание);
- проведение испытаний на более ранних стадиях;
- разработка нескольких альтернатив одновременно.
Грамотно составленные дорожные карты «Товар» – «Технология» делают очевидным связь между приоритетами потребителя и областями ключевых технологий, которые двигают прогресс. Это начинается с определения набора рыночных движителей – несколько их наиболее важных критериев, используемых потребителями в их решении о покупке. Поскольку они будут зависеть от выбранного рыночного сегмента, то возможны многие варианты реализации продукта. Нацеливание на рынки, а не на потребителей позволяет избегать ловушки погони за беспорядочными прихотями отдельных потребителей.
Список движителей товара вносит рыночное представление в царство товаров, переводя приоритеты потребителя в продуктовые приоритеты. Следует помнить, что движители продукта – материальные блага – используются для оценки продукта относительно продуктов конкурентов. Они могут быть такими же, как рыночные движители, или могут быть отдельными частями этих движителей.
Ключевые области технологии – итоговый результат сортировки приоритетов и установки конкурентных целей продукта. Технологии в дорожной карте показывают, как бизнес-стратегии и продуктовые стратегии реализуются в конкретной технологии. Компания может иметь уникальные технологические преимущества, которые обеспечат ей конкурентные преимущества, если только целевые рынки будут разные.
Дорожные карты позволяют значительно усовершенствовать планирование в дифференцированной корпорации, создавать базы данных уникальных продуктов, их развития, а также технологий, которые могут использоваться в многочисленных продуктах. Дорожные карты делают возможным диалог между потребителями и поставщиками, помогая корпорации быть к ним ближе. Наконец, дорожные карты помогают сосредоточить планирование портфеля и бизнеса корпорации на будущем и обеспечивают последовательную информацию по всему портфелю в качестве исходной информации для принятия решения.
В статье [157] представлен мультикритериальный эвристический алгоритм отбора проектов НИОКР, разработанный при исследовании искусственного интеллекта и называющийся «поиск фильтрующим лучом» (FBS). FBS относится к классу эвристических поисковых процедур, известных как лучевые поисковые процедуры, базирующиеся на исследовании дерева поиска. Это эмпирическая процедура, которая исследует параллельно различные пути в дереве поиска. Предлагаемый алгоритм можно считать в настоящее время наиболее эффективным, так как в нем визуализируется дерево поиска возможных вариантов решений и включены процедуры отсева менее привлекательных проектов на каждой стадии отбора.
Задача отбора проектов включает три главных цели: максимизация ожидаемой отдачи портфеля проектов, максимизация вероятности успеха реализации портфеля и минимизация общего времени окончания работ по портфелю. Ресурсами данного подхода выступают: бюджет проекта, исследовательский персонал и два специфических ресурса X и Y. Ограничения по бюджету являются обычными ресурсными ограничениями, используемыми при выборе проектов. Исследовательский персонал не входит в состав специфических ресурсов для данного метода, и любой исследователь может работать над любым проектом. Специфические ресурсы X и Y представляют собой ресурсные ограничения, такие как наличие материалов или оборудования.
Область решений задачи отбора проектов визуализируется деревом поиска, каждый путь в дереве представляет потенциальное решение, а узлы – отдельные проекты. Корень процесса поиска представляет уровень «ноль», где ни один проект еще не отобран. Следующий уровень «один» состоит из всех кандидатов проектов, на котором рассматривается каждый из них. Уровень «два» включает все комбинации двух проектов и т.д.
Полное дерево поиска получается при создании вниз уровней с ветвями, отходящими от узлов предыдущего уровня. Эти ветви образуют пути для исследования поисковой техникой, создавая комбинацию проектов для отбора. Увеличение ветвей аналогично добавлению проектов к подмножеству рассматриваемых проектов. Дерево поиска удлиняется по уровням с увеличением числа проектов, совместного рассмотрения до тех пор, пока ветви не перестанут разрастаться из-за ресурсных ограничений. Размер дерева поиска растет экспоненциально с ростом объема проблемы, то есть числа проектов для выбора. Таким образом, для поисковой техники, разработанной для эффективного решения проблемы отбора проектов, важно определить на дереве поиска реальный порядок проблемы.
Основная идея в лучевом поиске состоит в использовании оценочной функции для выбора в соответствии с целями наиболее пригодных ветвей и в поиске только вдоль этих ветвей, игнорируя остальные. Так как поиск исключает ветви из рассмотрения и не возвращает процесс отбора на предыдущий уровень, существует вероятность пропуска оптимального решения. Компромисс состоит в обеспечении вычислительной эффективности поиска и качестве решений, полученных от использования численных процедур поиска.
Алгоритм «поиска фильтрующим лучом» (FBS) состоит из следующих шагов.
Шаг 1. Генерация исходных узлов как начало процедуры. Узлами являются все исходные проекты, рассматриваемые в ходе селекции. Это и есть текущие узлы для вычислений на шаге 2.
Шаг 2. Вычисляются узлы на текущем уровне с использованием низшей по приоритету цели задачи. Это делается с помощью целевой функции, проекты ранжируются в соответствии с выходными результатами от лучшего к худшему. Идея заключается в отбрасывании только тех узлов или подмножества проектов, которые соответствуют меньшим результатам. Первым фильтрующим параметром является групповая вероятность успеха.
Шаг 3. Лучшие узлы, полученные при первой фильтрации, снова оцениваются в соответствии со следующим важным фильтрующим параметром. Проекты ранжируются в соответствии с новой целевой функцией. Ширина второго фильтра обычно меньше, чем в шаге 1, но больше чем ширина луча поиска на финальной стадии фильтрации. Параметр, используемый для фильтра на шаге 3, – минимальное общее время выполнения работ по портфелю.
Шаг 4. Узлы, прошедшие предыдущие шаги фильтрации, снова ранжируются теперь по самому важному параметру – ожидаемой доходности. Лучшие w
узлов определяют активные ветви, а остальные ветви отбрасываются из рассмотрения.
Шаг 5. Следующий уровень поиска состоит из селекции активных ветвей, отобранных на шаге 4. Каждая активная ветвь представляет подмножество проектов для отбора, а w
активных ветвей представляют собой набор «лучших без обсуждения» проектов. Теперь дерево поиска расширяется для каждой активной ветви за счет дополнительных проектов, которые пока не числятся в подмножествах и генерируют новые узлы для последующей селекции. Это делается для каждой активной ветви. На каждом активном уровне число шагов составляет (n – l +
1)
, где l =
1, w = (n – l +
1)
для l >
1, где n
– начальное число проектов, l
– номер уровня в дереве поиска. Пока осуществляется поиск фильтрующим лучом, число узлов, генерируемых на каждом уровне отбора, уменьшается, а число проектов, оставленных для отбора, снижается.
Шаг 6. Узлы проверяются на нарушения ресурсных ограничений. Если в полученных узлах ограничения нарушаются, то такие ветви исключаются из дальнейшей процедуры. Этот процесс повторяется для каждого узла, генерированного на шаге 5. Этот шаг позволяет «поиску фильтрующим лучом» проверить, остались ли еще возможные ветви в дереве поиска. Если нет, процесс FBS прекращается.
Шаг 7. Если имеют место какие-либо нарушения ресурсных ограничений, процесс возвращается к шагу 2. Если нарушения отсутствуют, процесс завершается. Алгоритм «поиска фильтрующим лучом» дает w
различных решений, которые являются наилучшими с позиций установленных целей и ограничений.
Методика FBS позволяют составить список проектов НИОКР, которые с одной стороны, максимизируют ожидаемую отдачу портфеля проектов, вероятность успеха реализации и минимизируют общее время работ. Результаты компьютерного эксперимента показывают, как указано в [157], что метод FBS работает лучше традиционного математического программирования.
В [189] и [146] предложен метод финансовой оптимизации портфеля НИОКР, который позволяет найти оптимальный баланс между исследованиями (НИР) и разработками (ОКР), а также оптимального размещения инвестиций сегодня в НИОКР или в приобретение готовой продукции и технологий (А). Проблема состоит в том, что фундаментальные знания, полученные от научных исследований, и новые технологии в результате инвестиций в разработки дают больше шансов в неопределенном будущем, а приобретение готовой техники и технологий дает определенную выгоду уже сегодня.
Для оценки риска и доходности портфеля НИОКР следует рассмотреть эти выходные характеристики при различных соотношениях НИР и ОКР в портфеле (при изменении доли НИР от 0 до 100% к объему НИОКР в целом).
Оценка доходности (r) будет равна 20% в том случае, если на вложенные 10 центов будет получена годовая отдача 12 центов. В этом случае постоянная ставка отдачи капитала (V) будет 18%
.
Общая отдача портфеля НИОКР будет средним взвешенным по частным отдачам исследований (R) и разработок (D). Принимая соотношения в портфеле
, получим:
В общем случае такая линейная зависимость не будет иметь место, так как риск связан с отдачей линейно только тогда, когда или один из рисков равен нулю, или когда отдачи двух видов НИОКР полностью коррелированны. В общем случае корреляция отдач двух компонентов портфеля растет в той мере, в какой на них распространяются одинаковые риски.
Формула для риска комбинации a части R с b частью D дает:
где
- корреляция отдач от R и D.
Следовательно, риск и отдачу портфеля определяют следующие параметры: отдача НИР (R); отдача ОКР (D); риск при R; риск при D; корреляция отдач R и D.
Дж. Гиббонс (J.H. Gibbons) бывший помощник президента США по исследованиям и технологиям) оценил отдачу НИР как 0,3 – 0,5 [189]. Р. Картер оценил отдачу НИР от 0,18 до 0,42, а отдачу ОКР в 0,26 [146]. На рисунке 24 показаны оценки решений об инвестировании в НИОКР в контексте с линией рыночной безопасности (ЛРБ), показывающей риск и отдачи различных портфелей на рынке акций и казначейских обязательств.
Рисунок 24 – Отдачи от исследований по отношению к линии рыночной безопасности [7]
В течение последних нескольких десятилетий инвесторы в США на фондовых рынках соотносили определенные уровни риска с соответствующими отдачами. Рыночный риск в ноль процентов соответствовал отдаче казначейских облигаций в среднем в 3,5%. Другой точкой, характеризующей линию рыночной безопасности, был допустимый риск и отдача по всему фондовому рынку США. Эта точка отдачи в год превышала точку нулевого риска на 8,4% и соответствовала риску 12,2 % в год. Эти две точки и определяют линию рыночной безопасности (см. рисунок 24).
Риски, связанные с диапазоном отдачи в НИОКР (например, по [189]), могут быть оценены с использованием ЛРБ. Риски, большие ЛРБ для данного уровня отдачи НИОКР, будут заставлять инвестора отказываться от вложений в НИОКР в пользу акций и казначейских обязательств. Риски, меньшие, чем ЛРБ, вызовут отток капиталов с фондового рынка в пользу НИОКР. Рассматривая эти альтернативы, можно сделать заключение, что наиболее вероятен сценарий ЛРБ, где адекватное соотношение допустимых отдач НИОКР при любых уровнях риска минимально.
Корреляцию отдач R и D, финансируемых на федеральном уровне, можно считать слегка позитивной (в пределах 0,1 – 0,3). Это следует из того, что имеется определенная общность источников рисков R и D (поддержка конгресса, техническое обеспечение, экономические условия, рынок и т.д.). Но имеются и определенные индивидуальные отличия (временные, целей, степени действия финансового рычага).
Если положить, что доля исследований в портфеле (a R) меняется от 0 до 100%, а доля для ОКР (b D) остается равной 100% минус доля НИР, то
, а
. Для каждой комбинации а и b можно вычислить пару чисел
Если нанести эти значения на декартовы координаты, то получим каноническую диаграмму теории портфеля, представленную на рисунке 25, показывающую инвестиционную отдачу и риск для всех возможных сочетаний R и D.
Если разделить отдачу на риск для каждой точки кривой на рисунке 25, то получим отдачу на единицу риска, связанную с различным процентным содержанием НИР в портфеле, представленную на рисунке 26. Соответственно, эта величина может быть оптимизирована при выборе определенной доли НИР в портфеле.
Рисунок 25 – Каноническая диаграмма теории портфеля
[8]
Рисунок 26 – Зависимость отдачи на единицу риска от доли НИР в портфеле
[9]
Обычно инвестиции в НИОКР обеспечивают лучшие решения или возможности в будущем, а приобретение готовой продукции (А) удовлетворяет сегодняшние нужды.
Три типа инвестиций показаны в сравнении на рисунке 27. Тип А предполагает высокие затраты за короткое время и немедленную отдачу средней величины (как при закупках). Тип D характеризуется задержками отдачи при её более высоком среднем уровне как при (ОКР). Тип R характеризуется относительно мелкими затратами в течение долгого периода, долговременной задержкой отдачи при широкой применимости и потенциально большой величине отдачи (как при НИР).
Рисунок 27 – Денежные потоки для проектов трех типов
[10]
Рисунок 28 показывает NPV типов A, D, R в функции стоимости капитала (выраженной как ставка в сложных процентах). Высокая стоимость капитала делает долговременные инвестиции в исследования непритягательными. В этом случае доминирует альтернатива финансирования закупок. В противном случае должен быть сделан сдвиг от затрат на приобретение к затратам на исследования в зависимости от снижения стоимости капитала.
Рисунок 28 – Притягательность инвестирования капитала
[11]
Для того, чтобы приложить этот принцип к решениям RDA, необходимо оценить затраты и прибыли от RDA проектов при определенных условиях. Затраты на RDA оценить относительно легко. Они инвариантны относительно целей и бюджета для проектов RDA. Труднее оценить или измерить частные отдачи от вложенных средств в RDA. Для таких оценок используется четыре общих подхода.
Легчайший путь – оценить потери при уклонении от затрат, например, Картер [146] дал пример вычисления в проекте ОКР влияния уменьшения затрат на вероятность крушения военного вертолета вследствие пространственной дезориентации летчика. Вторым методом оценки значимости проектов RDA является рыночная стоимость нового продукта интеллектуального свойства. Имеется много коммерческих служб, которые обеспечат оценку различных проектов. Третий путь оценки проектов состоит в оценке затрат на наилучший вариант, который может быть обеспечен проектом. Наконец, более субъективная, но часто используемая оценка важности проекта путем опроса старших ЛПР. Идеально конвертировать их оценки важности проектов RDA в базу для вычисления значимости проектов.
В работах [168] и [268] предложены методы организации и реализации разработки программного обеспечения. Как инструментарий управления, эти методы относятся к организационным и частично социально-психологическим методам.
Распространено мнение, что малые команды талантливых людей в сфере НИОКР действуют лучше, чем большие команды средних или даже талантливых людей. В [168] было оценено, что при разработке программного обеспечения талантливые программисты в десять и более раз продуктивней наименее талантливых в команде. Однако это может оказаться неверным для других типов исследований и разработок, инжиниринга и прочей интеллектуальной деятельности.
В то же время существует и другая истина: малым командам присущи и определенные ограничения при создании очень больших изделий в сжатые сроки. Например, в автомобильной промышленности для разработки нового образца требуется около семи миллионов инженеро-часов. В фирмах Тойота, Хонда, Крайслер над одним образцом работают 500-1000 инженеров в течение 3 – 5 лет. В Боинге этим заняты несколько тысяч инженеров.
Многие менеджеры проектов программного обеспечения предпочитают очень малые проектные команды из дюжины или менее программистов. Это наследие культуры ранних лет программирования, когда два или три человека могли создать новый продукт. Первые версии MS-DOS, Word и Excel в начале 1980-х годов создавались программными командами из 6 – 10 человек. Они включали несколько десятков тысяч программных строк. Но такие малые команды даже в 60-е годы не могли быть использованы IBM, когда в ней около тысячи человек создавали операционную систему для 360-х компьютеров. В 1993 году первая версия Windows NT включала 4,5 млн. программных строк, а проектная команда состояла в пике занятости из 450 человек. В 1995 году Windows 95 состояла из 11 млн. программных строк, и над ней работало примерно такое же количество программистов в течение 3 лет. В 1996 году команда из 300 людей создала ключевые компоненты Microsoft’s Internet Exрlorer browser, а на несколько сотен больше человек работали над устройствами типа Internet–mail [168].
В статье [268] рассмотрена задача организации и управления разработкой программного обеспечения (ПО) в типичной малой компании. Каждый проект первоначально формируется так называемой руководящей командой, которую можно назвать руководящим ядром. Благодаря этой команде, вся проектная команда может забыть о внешних обстоятельствах и сосредоточиться непосредственно на реализации проекта. Зона ответственности руководящего ядра: идентификация целей проекта; подготовка проектного задания; выбор и комплектование членов команды; определение других необходимых ресурсов и обеспечение ими проектной команды; мониторинг процесса в работе проектной команды; «оповещение вовне» о результатах, полученных командой проекта; обеспечение совместимости деятельности команды с работой остальной части организации.
Проектная команда группируется из людей, которые хотят работать. Она включает группы, состоящие, по меньшей мере, из трех человек. Процесс на уровне проекта начинается с составления ряда исходных документов: спецификации требований, определения проекта (название, цели, этапы, команды), плана проекта. Роли в проектной команде распределяются в зависимости от характера проекта. Команда может включать минимально стратегического менеджера разработки и двух программистов. В проектной команде должны быть выделены три роли:
– имплементатор (комплексный специалист), который отслеживает программные блоки для всего проекта;
– специалист по области применения, который отвечает за выполнение требований спецификации и ревизует результаты;
– специалист по ревизии технических аспектов разработки.
Процесс планирования ведется по методу “сверху – вниз” и детализован по модулям. Каждый член команды работает в своем модуле (длительность которого 10-30 дней).
В каждом модуле устанавливаются пять ключевых точек:
– план составлен,
– план одобрен командой проекта (или принято решение о его претворении),
– первоначальный вариант выполнен,
– обзор и ревизия закончены (получено одобрение команды проекта и началось тестирование),
– оценка работы (модуль выполнен и оценен руководителем).
Лидер команды и старший программист рассматривают пути улучшения продукта модуля, улучшения плана этапа, улучшения процесса проекта.
В любом проектировании возникает проблема специфицирования системы. Практически всегда в ходе выполнения проекта она будет дорабатываться или даже полностью меняться. Поэтому при разработке программного обеспечения применяют итеративную адаптивную процедуру. Блокирование проблем осуществляется следующими пятью способами.
1. Планирование осуществляется по частям. Наиболее полно и с поминутной разбивкой во времени осуществляется планирование начальных частей проекта, а с большей свободой – последующих. Проект, как правило, разбит на двухнедельные части (модули).
2. Каждый модуль проекта превращается в законченную рабочую систему определенного функционального назначения и сразу же тестируется. Это значительно выгоднее, чем организовать большое тестирование в конце этапа проекта. В конце каждого модуля предусмотрена его интеграция в остальной проект. Имплементатор включает новые блоки программ в систему программных блоков проекта и делает ее новую версию для остальной проектной команды. На каждом уровне планирования выделяется отдельное время для ревизии выполненного пользователем и старшим по должности.
3. Быстрое создание прототипов и испытание созданной части пользователем проекта помогает разработчикам быстро довести свои идеи до пользователя и дает ему возможность конкретизировать свое отношение к программному обеспечению.
4. Каждый модуль полностью тестируется перед передачей его результатов остальной команде. Для этого используются программы автоматической проверки, а затем новые коды передаются на вход системы. Так как для этого необходимо не более одного – двух дней, то исполнители склонны делать это «в рабочем порядке», не дожидаясь выделенной планом фазы тестирования. Так как каждый модуль включает оценку валидности его результатов в системе, то устраняются многие побочные эффекты новых кодов перед их использованием остальной частью проектной команды.
Основной подход Microsoft к решению задачи организации и управления НИОКР характеризуется лозунгом “Синхронизация и стабилизация” [168]. В фирме синхронизируется то, что люди делают индивидуально и как члены команды, работая параллельно над разными частями проблемы, периодически актуализируются разные стороны проекта на помежуточных «результирующих» точках процесса еще до его полного окончания.
В больших проектах члены команды разрабатывают большое число отдельных компонентов проекта, которые тесно взаимосвязаны. Проблема начальных этапов разработки состоит в правильной идентификации этих частей. Менеджеры корпорации Microsoft пытаются структурировать и координировать работу отдельных инженеров и команд таким образом, чтобы предоставить исполнителям определенную гибкость в работе и развернуть параллельную разработку деталей проекта на этих этапах. Для обеспечения экономии времени и качества разработки требуется тестирование законченных частей совместно с потребителями и отработка конструктивных элементов уже в ходе разработки.
В области разработки программного обеспечения с середины семидесятых годов исследователи и менеджеры много говорят об “итеративном улучшении”, “спиральной модели разработки”, “параллельных альтернативных проектах” и так далее. Многие фирмы пытаются реализовать эти идеи, но делают это медленно и во многом формально. Такой стиль контрастирует с последовательным внедрением в Microsoft параллельной “водопадной” манеры разработок. Процесс разработки организован так, что максимально сближаются и соединяются фазы разработки и тестирования, причем практикуется тесное взаимодействие с потребителями в течение ОКР. Это отвечает задачам быстрой реализации результатов проекта в условиях быстро меняющейся рыночной обстановки.
Ключевая стратегия фирмы Microsoft в области НИОКР состоит в фокусировании усилий на разработке компонентов при “фиксированных” ресурсах. Известно, что продуктивность людей с идеями зависит от четкой направленности их идейного потенциала. Менеджеры Microsoft заставляют разрабатывающий персонал помнить о том, что люди, вкладывая деньги в приобретение продукции, будут иметь ограниченные возможности.
Microsoft начинает проект с разработки “резюме ситуации”. Маркетологи компании, ставя задачи, консультируются с программными менеджерами. Затем последние консультируются с разработчиками, выделяя части проекта и организуя их размещение. В общем, подход соответствует известной схеме Твисса [96], представленной на рисунке 29.
Спецификация, естественно, не полностью определяет все детали проекта. В дальнейшем она трансформируется в результате естественного “обучения” исполнителей в процессе работы. Опыт Microsoft свидетельствует о том, что такие изменения затрагивают 30% и более первоначальной спецификации. Далее проект, как уже говорилось, делится на части, и в нем выделяются три или четыре подпроекта с ключевыми точками, которые составляют главную часть проекта. Все аспектные части проходят полный цикл разработки, интеграции этих аспектов, тестирования и фиксации в каждой ключевой точке подпроекта.
Рисунок 29 – Инновация как результат взаимодействия сфер НИОКР маркетинга, производства, управления
[12]
Отдельные части проектной команды синхронизируют свою работу на основе дневной или недельной временной сетки. В конце выполнения каждой части проекта (и всего подпроекта) разработчики фиксируют все ошибки, тестируют работу и предоставляют возможность первым пользователям ее оценить. Такая частая коррекция ошибок стабилизирует продукт, позволяет разработчикам понять, что сделано, а где появились проблемы.
Microsoft также устанавливает приоритеты частей в каждой ключевой промежуточной «результирующей» точке, чтобы, в первую очередь, выполнить наиболее важные части проекта.
Устанавливается буферное время (20-50% от полного) в рамках каждого подпроекта для того, чтобы в случае возникновения непредвиденных трудностей и задержек или дополнительных работ не срывались основные сроки. Разработчики продукта составляют краткий обзор положения перед кодированием, так как персонал реализует и то, что не было предусмотрено ранее для улучшения продукта. Такой подход оставляет разработчикам благоприятные возможности, но и таит определенные угрозы. В частности, для прикладных продуктов команды разработки пытаются переходить от частей схемы прямо к особенностям их использования, что типично для поведения потребителей, и это требует тщательного обдумывания и тестирования с пользователями. Дополнительно проекты наиболее прикладного характера имеют модульную структуру, что позволяет командам частично добавлять или относительно легко комбинировать отдельные части.
Менеджеры обычно позволяют членам команды иметь свои собственные планы, но только после того, как они согласуют это в деталях с остальным персоналом. Менеджеры затем “фиксируют” проектные ресурсы по численности команды по каждому проекту. Они также ограничивают проект во времени, особенно в приложениях, таких как Office или мультимедийный продукт.
Microsoft использует вторую стратегию – параллельное выполнение чего-то с частичной синхронизацией. Целью при этом является дисциплина в процессе разработки без непрерывного контроля каждый день. Большие проекты проще в планировании и управлении, если они выполняются четко определенными функциональными группами, по точным правилам и под контролем. Этот подход, однако, не способствует инновациям и переоценивает важность синхронизации. Связь и координация затруднена по функциям и фазам и это может вызвать задержку осуществления проекта и дополнительную необходимость в кадрах. Это заставляет Microsoft делать то, что делается в малых компаниях и при индивидуальных исполнителях – обеспечивать свободную работу в параллель. Подход Microsoft “синхронизация – стабилизация” дает ценные уроки в том, как управлять большими командами по проекту и как интегрировать работу многих подкоманд или отдельных лиц.
Глобальная организация НИОКР становится чрезвычайно актуальной задачей, так как компании организуют свои исследовательские лаборатории в различных странах и на различных континентах, распределяя между ними выполнение отдельных проектов НИОКР.
Организация глобальных НИОКР зависит, как указано в [125], от применения одного из базовых подходов. Базовые подходы к управлению глобальными НИОКР приведены в сравнении в таблице 11.
Таблица 11 – Базовые подходы к управлению глобальными НИОКР [13]
| Главные действия менеджмента |
Подходы |
||
| top - down |
bottom - up |
mixed |
|
| централизованный |
децентрализованный |
смешанный |
|
| Определения основных целей зарубежных НИОКР |
Отечественный менеджер |
Иностранный менеджмент |
Отечественный менеджер |
| Планирование зарубежных проектов НИОКР |
Отечественный менеджер |
Иностранный менеджмент |
Иностранный менеджмент и комитет по НИОКР |
| Мониторинг и оценка |
Отечественный менеджер |
Различные спонсоры |
Комитет по НИОКР и другие спонсоры |
| Спонсор по расходам на зарубежные НИОКР |
Отечественный менеджер |
Различные спонсоры |
Комитет по НИОКР и другие спонсоры |
| Тип каналов связи по НИОКР |
Иерархический, формальный |
Горизонтальный, неформальный |
Иерархический, формальный и горизонтальный |
| Национальность менеджеров иностранных НИОКР |
Отечество фирмы |
Страна требования |
Неформальная интернациональная ротация менеджеров |
Достоинства и недостатки базовых подходов к управлению глобальными НИОКР указаны в таблице 12.
Таблица 12 – Достоинства и недостатки трех базовых подходов к управлению глобальными НИОКР [14]
| Подход |
Достоинства |
Недостатки |
| Централизованный (top – down) |
- зарубежные проекты НИОКР соответствуют стратегии корпорации; - эффективное использование ресурсов НИОКР; - позитивное стремление к достижению успеха в НИОКР |
- сопротивление зарубежных лабораторий; - рост загрузки отечественных менеджеров; - отрицательное постоянное отношение к реализации зарубежных целей и проектов |
| Децентрализованный (bottom – up) |
- зарубежные проекты НИОКР соответствуют локальным нуждам; - снижение загрузки отечественных менеджеров и штаба; - обеспечение мотивации и гибкости зарубежных лабораторий |
- несоответствие между проектами зарубежных НИОКР и корпоративной стратегией; - трудности координации деятельности различных лабораторий; - возможность подчеркивания важности областей исследования или проектов |
| Cмешанный (mixed) |
- объединение достоинств централизованного и децентрализованного подходов |
- трудности в создании таких систем; - необходимы большие затраты времени и средств для координации процессов принятия решений |
В конце 70-х годов американские компании склонялись к централизованному подходу в организации своих глобальных НИОКР, а европейские компании (например, шведские) – к децентрализованному. Однако затем европейские компании переходят к смешанному типу управления. Тенденции в применении подходов управления глобальными НИОКР продемонстрированы на рисунке 30.
Имеются две причины глобализации деятельности Matsushita Electric в области НИОКР [125]. Первая состоит в интернациональном расширении продаж и производства и необходимости адаптации продукции к внешним рынкам, использовании зарубежных технологий и персонала НИОКР. Вторая причина состоит в используемой компанией политике облегчения глобализации НИОКР. Здесь главный лозунг – технология для пользы человечества.
Рисунок 30 – Тенденции в управлении глобальным НИОКР
[15]
В конце 80х годов глобализация управления НИОКР в Matsushita Electric перешла в новую стадию со многими зарубежными лабораториями. Её руководство организовало региональные штаб-квартиры в США, Европе и Азии. Однако сохранилось и руководство отдельными аспектами деятельности зарубежных компаний со стороны каких-либо материнских структур корпорации. Данные по главным зарубежным лабораториям Matsushita Electric содержатся в таблице 13.
С 1995 года управление глобальными НИОКР в компании претерпевает существенные изменения: была введена должность «исполнительный руководитель (СЕО) зарубежных лабораторий». Зарубежные офисы НИОКР были организованны по линейному принципу, а международный центр НИОКР имел штабную структуру управления. В 1997 году была определена главная цель зарубежных лабораторий: «Создать новый бизнес и разрабатывать новые рыночные продукты, которые удовлетворяли бы нужды глобального бизнеса и локальных рынков при оптимальном использовании местных исследовательских ресурсов».
Таблица 13 – Главные зарубежные лаборатории НИОКР компании Matsushita Electric [16]
| Континент |
Страна |
Количество |
Тематика НИОКР |
| Северная Америка |
США
|
7 |
- распознавание и синтез речи - спутниковая связь, программное обеспечение - лазерные технологии - информатика, связь и сетевые технологии - цифровое телевидение - обработка цифровых видеобъектов |
| Азия |
Тайвань |
1 |
обработка естественных языков и компьютерные технологии |
| Сингапур |
1 |
обработка аудио и видеоинформации |
|
| КНР |
1 |
обработка информации на китайском языке |
|
| Европа |
Соединенное королевство |
3 |
- мультимедиа технологии, гипер-сетевая связь - технологии мобильной связи |
| ФРГ
|
1 |
новые генерации аудио, видеосистем и мобильная связь |
Ежегодно фирма практикует глобальные совещания президентов, вице-президентов и директоров всех зарубежных лабораторий. Можно удивляться тому, как корпорация Matsushita Electric совмещает цели автономизации и единства. Ответ на этот вопрос лежит в структуре, изобретенной в компании: деление проектов НИОКР зарубежных лабораторий на «глобальные» и «локальные». Деление тематики НИОКР в Matsushita Electric на глобальные и локальные проекты продемонстрировано рисунком 31.
Рисунок 31 – Деление тематики НИОКР в Matsushita Electric на глобальные и локальные проекты [17]
В целом, основные тенденции менеджмента глобальных НИОКР изменялись во времени, в соответствии с рисунком 32, от централизованного управления к децентрализованному, а затем к смешанному типу. Такие изменения в глобальном менеджменте НИОКР дали определенные ожидаемые результаты. На начальной стадии большинство зарубежных лабораторий были замкнуты на отечественные лаборатории. Однако около 40% зарубежных лабораторий стали заключать контракты с японскими лабораториями, иностранными отделениями, локальными исследовательскими институтами и так далее.
Аналогично Matsushita Electric у фирмы Sony имеется две основные причины глобализации НИОКР в конце 70-х годов. Первая касается возможностей модификации экспортной продукции для локальных рынков, импорта продвинутых зарубежных технологий и технической поддержки местного производства.
Рисунок 32 – Характер изменения тенденций управления глобальными НИОКР в Matsushita Electric
[18]
В настоящее время Sony имеет сеть своих главных лабораторий НИОКР на трех континентах. Тематика глобальных НИОКР по главным зарубежным лабораториям по НИОКР фирмы Sony представлена в таблице 14.
Вторая причина состоит в том, что корпоративные история и культура Sony предполагает глобализацию НИОКР. Лозунг компании звучал так: «Думать и производить с глобальной перспективой и предпринимать шаги для экспорта своей продукции». Хотя эти причины были сходными с Matsushita Electric, имеется определенная разница в путях этих компаний к глобализации НИОКР. До начала 80-х годов компания Sony практиковала децентрализованный подход к управлению зарубежными НИОКР, а затем наметился переход к смешанной форме управления. Одно из иностранных подразделений компании (в США) имело две собственных лаборатории. Сходным образом, из европейских подразделений одно стало головным для европейских лабораторий. В дальнейшем было решено ввести централизованный подход. В 1983 году Sony перешла к следующему этапу реорганизации и передавала ответственность за деятельность каждой из зарубежных лабораторий тому или иному отделению фирмы в Японии. Корпорация установила «зональную систему менеджмента».
Таблица 14 – Главные зарубежные лаборатории по НИОКР фирмы Sony [19]
| Континент
|
Страна
|
Количество
|
Тематика НИОКР
|
| Северная Америка |
США |
6 |
Полупроводники Цифровая обработка сигналов Прикладные ТВ-системы Продвинутые радиовещательные системы Телекоммуникации |
| Азия |
Сингапур |
2 |
Программное обеспечение для производственных технологий, компьютеры, периферические устройства, компоненты Прикладное программное обеспечение для CD-ROM |
| Европа |
Германия |
1 |
Прикладные широковещательные системы |
| Соединенное королевство |
2 |
Оборудование для радиовещания |
|
| Бельгия |
1 |
Интерактивные информационные и телекоммуникационные системы |
В этой системе мировой рынок Sony был разделен на четыре ареала: Япония, Америка, Европа и Юго-восточная Азия. В каждом ареале были созданы штаб-квартиры фирмы. Японская штаб-квартира играла роль плановика в глобальной стратегии фирмы. Иностранные штаб-квартиры координировали свои операции с глобальной стратегией.
Зональная система менеджмента предусматривала пост главного технического менеджера (СТО). Задачи СТО – обеспечение глобальной синергетики различных лабораторий, обеспечение гибкости и снижения затрат на координацию НИОКР. Зональная система менеджмента НИОКР корпорации Sony показана на рисунке 33.
Очевидно, что обе рассмотренные японские компании при реорганизации управления глобальными НИОКР движутся к смешанному подходу. Однако это требует от высшего руководства компаний, по крайней мере, четырех четко выраженных действий:
- согласование проектов подразделений НИОКР на глобальном уровне;
- четкое определение целей, задач и порядка функционирования лабораторий на уровне корпорации;
- использование соответствующих технологий, информации и связи, в том числе и для оперативных решений;
- обеспечение гибкости и приспособляемости организационных структур к текущей внешней обстановке, культуре, накопление опыта как в зарубежных лабораториях, так и в домашних.
Рисунок 33 – Зональная система менеджмента НИОКР корпорации Sony
[20]
3.3. Применение концепции стратегического инновационного менеджмента в экономических условиях России
Послевоенный период развития науки и техники в СССР был, прежде всего, ориентирован на обеспечение военно-политического равновесия с США и реализацию ряда мирных научно-технических программ, имеющих мощный демонстрационный эффект – прежде всего космические программы. Это привело к созданию научно-технического потенциала, развитие которого, с одной стороны, обостряло противоречия между гражданскими потребностями страны и ограниченными возможностями их решения, а с другой – порождало специфическую систему международных научно-технических связей, нацеленных не столько на реальное сотрудничество, сколько на заимствование за рубежом передовых технологий в интересах военно-промышленного комплекса [196].
Политические и экономические преобразования 1991–1996 годов нанесли научному комплексу России огромный, и даже непоправимый ущерб. Масштабы и глубина кризиса этого сектора превосходят показатели общеэкономического спада. Резко сократился объем проводимых исследований и разработок. Например, по сравнению с 1991 годом, по данным [41], численность работников, занятых исследованиями и разработками в этот период, уменьшилась почти вдвое, капитальные вложения и развитие научно-технической базы науки сократились в десятки раз. Состояние инновационной активности в России в этот период характеризуется данными таблицы 15 [83]. В таблице 15 объем инновационной продукции включает продукцию, произведенную в отчетном году на основе разного рода технологических инноваций. Под технологическими инновациями понимается конечный результат инновационной деятельности, получивший воплощение в виде нового или усовершенствованного продукта, внедренного на рынке, нового или усовершенствованного технологического процесса, используемого в практической деятельности. Внутренние затраты на исследования и разработки представляют собой затраты на выполнение исследований и разработок собственными силами, включая как текущие, так и капитальные затраты. Под инновационно-активными организациями понимаются организации, осуществляющие разработку и внедрение новых или усовершенствованных продуктов, технологических процессов и иные виды деятельности.
Таблица 15 – Состояние инновационной активности в России
за 1992 – 1995 годы [1]
| Вид разработок |
Годы |
|||
| 1992 |
1993 |
1994 |
1995 |
|
| Государственные научно-технические программы |
165 |
45 |
32 |
33 |
| Инновационные программы |
9 |
11 |
3 |
2 |
| Конверсионные программы |
84 |
82 |
102 |
56 |
| Важнейшие НИОКР |
– |
94 |
43 |
27 |
| Международные проекты |
– |
2 |
2 |
1 |
| Отраслевые и межотраслевые программы |
– |
98 |
64 |
66 |
В таблице 16 приведены некоторые параметры инновационной активности России по данным Государственного комитета по статистике РФ за 1998 – 2002 годы.
Сопоставление некоторых параметров инновационной активности российских компаний в целом и отдельных глобальных компаний США, Европeйского содружества и Японии за 1998 год представлено в таблице 17. Источниками данных являются официальные сведения Государственного комитета по статистике РФ и всемирно известных статистических сборников: The UK R & D Scoreboard; Worldscope Bridgeport Co.: Diclosure Partuers; Industry Week: 1000; U. S. Securities and Exchange Conmission Website: www.sec.org
[139],[140].
Таблица 16 – Некоторые параметры инновационной активности
в России за 1998 – 2002 годы [2]
| Параметры инновационной активности |
1998 год |
1999 год |
2000 год |
2001 год |
2002 год |
| Число организаций, занимавших доминирующее положение на рынке |
258 |
251 |
254 |
243 |
248 |
| Число организаций, выполнявших исследования и разработки |
4019 |
4089 |
4099 |
4037 |
3906 |
| Число инновационно-активных организаций |
- |
- |
- |
2387 |
2498 |
| Число зарегистрированных патентных заявок |
27955 |
- |
- |
18515 |
20588 |
| Объем инновационной продукции, млн. руб. |
43101 |
79285 |
135497 |
160724 |
178762 |
| Внутренние затраты на исследования и разработки, млн. руб. |
25082 |
48050 |
76697 |
105260 |
135500 |
| Затраты на технологические инновации, млн. руб. |
18063 |
29354 |
62115 |
68530 |
94046 |
| Удельный вес технологических затрат в объеме отгруженной продукции, % |
5,1 |
3,5 |
4,2 |
3,9 |
4,2 |
Данные таблицы 17 показывают, что масштабы деятельности российских компаний вместе в целом, а именно объемы продаж, затраты на исследования и разработки, сопоставимы с деятельностью отдельных зарубежных глобальных компаний. Несмотря на то, что указанные данные приведены по состоянию на 1998 год, который характеризуется переломом в понимании роли и значении инноваций, исследований и разработок для руководства зарубежных компаний, они в целом показывают «расстановку сил» на мировом рынке. В настоящее время эта «расстановка сил» для России имеет отрицательную тенденцию (см. табл. 16).
Сложившаяся сейчас ситуация в российской науке и научном комплексе в целом характеризуется преобладанием устойчиво отрицательных для дальнейшего развития тенденций. Это проявляется в следующем.
Таблица 17 – Сравнительная характеристика инновационной активности российских компаний в целом и отдельных зарубежных глобальных компаний за 1998 год [3]
| Объемы продаж $ млрд. |
Затраты на НИОКР $ млрд. |
Затраты на НИОКР, % |
Количество зарегистрированных патентов |
|
| Российские компании в целом |
29,5 |
1,5 |
5,08 |
27955 |
| Gen. Motors |
158,0 |
7,7 |
5,00 |
304 |
| Siemens |
70,6 |
5,44 |
7,70 |
920 |
| Lucent Technologies. |
30,8 |
5,01 |
16,9 |
945 |
| NEC |
43,3 |
3,38 |
7,80 |
1706 |
| Hewlett-Packard |
47,0 |
3,36 |
5,47 |
799 |
| Microsoft |
14,5 |
2,50 |
17,27 |
342 |
| Pfizer |
13,6 |
2,28 |
16,83 |
120 |
| Bayer |
29,0 |
2,12 |
7,14 |
578 |
| Boeing |
51,2 |
1,90 |
3,37 |
185 |
| Shell |
88,8 |
0,80 |
0,9 |
156 |
1. Наука и инновационная деятельность в России остаются практически невостребованными. По данным [52], сократилось число образцов вновь создаваемых типов машин, оборудования, приборов, средств автоматизации. Об этом также свидетельствует неизменно уменьшающееся количество освоенных производством образцов новой техники. Современная промышленность в основном ориентируется на закупку импортной техники и технологий, а горнодобывающая, металлургическая промышленность, железнодорожный транспорт и авиация эксплуатируют изношенную на 2/3 и морально устаревшую технику.
2. Организационно распался самый крупный сектор науки – отраслевая наука, доля которого в 1996 году составляла примерно 60% [41]. При этом промышленность практически лишилась дееспособных научных коллективов, осуществляющих научное сопровождение производства, а академическая и вузовская наука – партнеров по доведению идей, технических и технологических решений до практического освоения.
3. Наука и научный комплекс уже более 10 лет финансируются государством из незащищенных разделов бюджета по остаточному принципу. Уровень государственных затрат на науку в процентах к ВВП снизился до десятых долей процента.
4. В ходе приватизации в Российской Федерации около 85% субъектов инновационной деятельности вышла в негосударственный сектор [83], а правовые и экономические механизмы государственного регулирования их деятельности если и разработаны, то неэффективны.
Особую роль в обеспечении инновационного роста должна сыграть предлагаемая стратегия Российской Федерации в области развития науки и инноваций на период до 2010 года [35].
Цель стратегии в области развития науки и инноваций состоит в разрешении следующего системного противоречия: темпы развития и структура российского сектора исследований и разработок не отвечают потребностям системы обеспечения национальной безопасности и растущему спросу со стороны ряда сегментов предпринимательского сектора на передовые технологии; при этом предлагаемые российским сектором исследований и разработок отдельные научные результаты мирового уровня не находят применения в российской экономике ввиду несбалансированности национальной инновационной системы, а также вследствие общей низкой восприимчивости к инновациям российского предпринимательского сектора.
В основе предлагаемой системы мероприятий лежит концентрация ресурсов федерального бюджета для финансирования НИОКР на ключевых направлениях, к которым относятся: повышение уровня «человеческого капитала», который является одним из основных конкурентных преимуществ России; сохранение (развитие) среды, обеспечивающей расширенное воспроизводство фундаментальных знаний; проведение прикладных исследований по ограниченному числу приоритетных направлений для обеспечения их конкурентоспособности на мировом рынке и повышения капитализации сектора исследований и разработок; создание инновационной инфраструктуры для реализации национальных приоритетов технологического развития, обеспечивающей преобразование знаний в рыночный продукт. Важная роль в стратегии отводится использованию механизма частно-государственного партнерства.
На современном этапе Государственная инновационная политика России заключается в формировании таких нормативно-правовых и экономических условий, которые всемерно стимулировали бы субъектов экономической деятельности к проведению исследований, разработок, НИОКР, приобретению новых знаний и технологий, выпуску новых высококонкурентоспособных товаров и освоению производств. Инновационная политика РФ сводится к реализации следующих задач:
1. Создание законодательной базы, стимулирующей и поддерживающей инновации и инновационную деятельность, к которой в первую очередь относятся законы: об общих принципах организации инновационной деятельности и проведения исследований и разработок; о защите интеллектуальных прав на объекты научных исследований и разработок; о льготном налогообложении и налоговом стимулировании субъектов инновационной деятельности; о создании особых экономических зон и ином стимулировании субъектов инновационной деятельности;
2. Создание в РФ развитой и эффективной инновационной инфраструктуры, которая заключается: в государственном финансировании фундаментальных и прикладных исследований, осуществляемых высшими учебными заведениями, исследовательскими институтами и прочими субъектами инновационной деятельности, имеющих стратегическое национальное значение; создание и поддержка технопарков, инновационных инкубаторов, центров трансферта технологий, инновационно-технологических центров, наукоградов, венчурных фондов и т.д.; финансовая поддержка высшего и профессионального образования для подготовки специалистов по управлению инновационной деятельностью.
3. Прямое финансирование отдельных стратегических национальных программ НИОКР, в том числе с привлечением частного инвестиционного капитала.
Современную национальную инновационную систему можно охарактеризовать как совокупность взаимодействующих элементов государственных и негосударственных секторов экономики, которые обеспечивают оперативное преобразование научных знаний в современные технологии, новые материалы и иную конкурентоспособную продукцию, и представлена на рисунке 34.
Рисунок 34 – Схема национальной инновационной системы
[4]
Сформированная таким образом государственная инновационная политика и инновационная система России вполне может содействовать трансформации опыта зарубежных компаний. Уже существует опыт инновационной деятельности отдельных компаний, относящихся к частнопредпринимательскому сектору.
Современная структура национальной инновационной системы с учетом частнопредпринимательского сектора представлена на рисунке 35.
Рисунок 35 – Структура национальной инновационной системы
[5]
В настоящее время в России действует ряд финансовых институтов, созданных с участием государства и призванных стимулировать процессы коммерциализации. К ним, в первую очередь, относятся Российский фонд технологического развития (РФТР) (создан в 1992 г.), Фонд содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере (Фонд содействия) (создан в 1994 г.), Венчурный инновационный фонд (ВИФ) (создан в 2000 г.).
РФТР в основном поддерживает проекты на стадии исследований и разработок, и главными получателями его средств являются научно-исследовательские организации и малые предприятия, Фонд содействия концентрирует свою деятельность на поддержке малых предприятий, находящихся преимущественно на стадии коммерческого выпуска продукции, а с 2003 г. – и на финансировании только возникших инновационных компаний (start-ups). Венчурный инновационный фонд – некоммерческая организация с государственным участием, которая, на основе долевого финансирования, формирует отраслевые и региональные венчурные фонды. При этом доля ВИФ в уставном (складочном) капитале вновь образуемых фондов не может превышать 10%, а объем средств, находящихся под управлением региональных или отраслевых венчурных фондов, должен составлять в рублевом эквиваленте не менее 3 миллионов долларов США. Кроме того, задачей ВИФ является осуществление приоритетной поддержки российских инновационных предприятий, создающих продукты и технологии, относящиеся к перечню критических технологий федерального уровня путем участия в финансировании этих проектов на их начальной стадии.
Бюджеты всех названных фондов достаточно скромные: так, бюджет Фонда содействия составляет 1,5% от общих расходов государственного бюджета на гражданскую науку. Размер бюджета РФТР колеблется в пределах 1,5 – 4% государственных расходов на гражданскую науку, поскольку его наполнение происходит за счет отчислений из внебюджетных фондов научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ. Основными источниками формирования имущества ВИФ являлись: целевой взнос Министерства науки и технологий Российской Федерации из средств Российского фонда технологического развития, целевой взнос Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере за счет средств, полученных на возвратной основе, а также добровольные имущественные взносы отечественных инвесторов (фондов, банков и т.п.). Планировалось, что первоначальный бюджет ВИФ составит 200 млн. руб., в настоящее время он равен 300 млн. руб., что для венчурного инвестирования является символической суммой, показывающей скорее намерения государства, чем дающей реальную финансовую поддержку.
РФТР и Фонд содействия могут выделять средства и на поддержку производственно-технологической инфраструктуры инновационной деятельности, но только из внебюджетных средств. Это довольно скромная поддержка. Так, по данным на 2004 год, доля внебюджетных средств составляет 8% общего бюджета фонда содействия. Эти средства предоставляются на условиях возврата в качестве льготных кредитов со ставкой, равной половине учетной ставки Центрального Банка. Деньги Федерального бюджета, который получает Фонд содействия, могут направляться только на финансирование НИОКР.
Если федеральные органы власти РФ в начале 1990-х гг. не просто активно участвовали, но и явились инициаторами создания всей существующей инфраструктуры, способствующей коммерциализации технологий, то о региональном уровне власти этого сказать нельзя. Это отличает Россию от многих развитых стран мира, где местные власти активно вовлечены в стимулирование инновационной деятельности на своих территориях. Так, например, в ФРГ при таком же, как в России, федеративном устройстве все земли Германии имеют мощные бюджеты науки и инновационной деятельности и сильные связи с наукой на своих территориях. Объяснить сложившееся положение дел можно тремя группами причин.
Во-первых, сами финансовые институты (посевное финансирование, венчурное финансирование, грантовая поддержка) были абсолютно неизвестны подавляющему большинству не только представителей власти, но и научному сообществу. Знакомство с современными механизмами стимулирования инноваций началось лишь после того, как к середине 1990-х годов сложилась и начала действовать нынешняя система федеральных программ и фондов.
Вторая группа причин связана с ограниченностью региональных бюджетов, с тяжелым положением всей бюджетной сферы, а не только науки. В этой связи региональные власти не имели достаточного количества ресурсов и квалифицированных кадров управленцев для введения механизмов поощрения коммерциализации и технологического развития.
Третьей причиной недостаточного внимания региональных властей к обсуждаемому вопросу можно считать сложившуюся в СССР структуру научно-технического потенциала страны. Как известно, практически вся «серьезная» наука, в том числе и технологической направленности, находилась в ведомственном подчинении федеральных министерств и ведомств. В этой связи региональные власти не имели ни опыта, ни необходимых полномочий управлять и эффективно взаимодействовать с «большой» наукой, находящейся на их территории. Здесь особенно показателен пример г. Москвы, сегодня имеющей очень большой собственный городской бюджет на НИОКР. Как известно, на территории города располагается примерно четверть научного потенциала страны, однако до недавнего времени он никак не ориентировался на московскую тематику.
К сожалению, на настоящий момент специализированных финансовых институтов, осуществляющих целевое финансирование инновационных высокотехнологичных проектов и фирм, в регионах нет. В большинстве больших и средних, а также в некоторых малых городах существуют фонды поддержки предпринимательства. Однако суммы, перечисляемые из региональных и муниципальных бюджетов в соответствующие фонды, носят символический характер. Сбалансированные региональные программы инновационного развития либо отсутствуют, либо, если есть, финансируются по остаточному принципу.
Мировая практика показывает, что в случае финансирования наукоемких проектов, обладающих повышенными рисками, инвесторы стремятся к тому, чтобы объекты для инвестиций располагались вблизи финансовых источников. Это позволяет осуществлять эффективный контроль за использованием вкладываемых средств и принимать участие в управлении процессами реализации проектов. В этой связи опыт Фонда содействия по созданию своих представительств в регионах России может стать своего рода катализатором развертывания инициатив на местном уровне, с участием средств региональных бюджетов, в том числе и на основе долевого/паритетного финансирования.
Крупный бизнес в России, как и во всем мире, является ключевым участником процесса коммерциализации инноваций. Крупные фирмы наиболее инновационно активны с точки зрения расходов на инновационную деятельность в расчете на одного занятого. Однако пока инновационная активность и развитие НИОКР на отечественных промышленных предприятиях отстают от среднемировых показателей. Удельный вес инновационно активных предприятий в России в последние три года находится на уровне 9%, что значительно ниже, чем не только в странах ОЭСР (там этот показатель составляет около 50%), но и в странах Восточной Европы (Румыния – 28%, Словения – 32%, Польша – 38%). По данным опроса, проведенного ИЭПП и сентябре 2003 г., 31% промышленных предприятий проводит собственные НИОКР и 15% заказывают их на стороне. При этом структурных сдвигов не происходит: лидерами по уровню инновационной активности остаются машиностроение и химическая и нефтехимическая промышленность. Это вполне объяснимо: именно в этих секторах (наряду с отраслями нефтяной, черной и цветной металлургии) доминируют финансово-промышленные группы (ФПГ). А ФПГ одними из первых начали ориентироваться на инновационное развитие, поскольку вышли на мировой рынок.
Большинство инноваций финансируется из собственных средств предприятий. Согласно данным Госкомстата, собственные средства составляют 87% от всех источников финансирования инноваций, а по данным ИЭПП – 71%. Доля государственного бюджета несущественна (не превышает 4%), хотя есть предприятия, которые финансируют свою инновационную деятельность целиком за счет государства. Банковские кредиты, согласно опросу ИЭПП, используют 12% предприятий.
Сегодня трансфер технологий в промышленности идет преимущественно за счет приглашения на работу специалистов и путем заказов на выполнение НИОКР (см. таблицу 18).
Таблица 18 – Формы передачи технологий
(данные обследования 25 тыс. организаций в 2001 г.) [6]
| Форма передачи |
Доля организаций, практикующих эту форму, % |
| Целенаправленный прием (переход) на работу квалифицированных специалистов |
42,2 |
| Результаты исследований и разработок |
36,3 |
| Права на патенты, лицензии и использование изобретений |
7,8 |
| Покупка (продажа) оборудования |
6,6 |
| Другое |
7,1 |
Обследования показывают, что в среднем картина складывается достаточно тревожная: на большинстве промышленных предприятий отсутствуют какие-либо систематизированные и упорядоченные маркетинговые процедуры по выбору и постановке на производство новой продукции, поэтому 85 – 90% вновь осваиваемых продуктов не имеют желаемого объема сбыта. На 85% российских предприятий инвестиционные процессы не являются рационально управляемыми и осуществляются либо по очевидной необходимости, либо случайно.
Вместе с тем предпосылки к тому, чтобы следовать инновационным путем, у руководства предприятий есть: 80% российских бизнесменов имеют высшее образование, а 40% крупных предпринимателей – ученую степень. Это важный фактор. Так, отсутствие достаточного образовательного уровня у лидеров промышленности Великобритании было признано одной из существенных причин, из-за которой сдерживаются инновационное развитие и налаживание партнерских связей между бизнесом и университетами.
С точки зрения уровня взаимодействия промышленного и научного секторов, наибольший интерес к возможной коммерциализации разработок отечественных ученых проявляют предприятия сырьевого сектора. Нефтяные компании уже несколько лет вкладывают средства в бывшие отраслевые институты, а «Газпром» реализует крупные инновационные проекты. В том, что наиболее инновационно активными являются сырьевые отрасли, нет ничего тревожного для перспектив инновационного развития страны. Если сначала сырьевые, а потом и остальные отрасли станут заказчиками у отечественного научного комплекса, то наука уже не будет находиться на «грани выживания».
Кроме того, не так давно появились признаки нового этапа развития корпоративной науки. Свои научные подразделения развивали «ТНК», «ЮКОС», «ЛУКОЙЛ», «Норильский никель», АФК «Система». Более того, недавно появился первый прецедент государственно-частного партнерства: частный НИИ («Унихимтек»), созданный профессором химического факультета МГУ, привлек в число соучредителей МГУ, которому принадлежит 20% акций данного НИИ. Однако развитие промышленно-научного взаимодействия идет достаточно медленно. Промышленность в среднем не готова к активному инвестированию в инновации, но в то же время в научной среде отсутствует бизнес-культура, поскольку сфера науки всегда была оторвана от промышленности. За редким исключением, российские ученые не умеют работать на конкретный заказ, выполнять его в сжатые сроки, строго следуя техническому заданию. По этой причине не сложился целый ряд контактов между промышленностью и наукой. Поэтому крупный бизнес все больше следует по пути развития собственных научных подразделений.
Крупные нефтяные компании России — ОАО НК «ЛУКОЙЛ», ОАО НК «ЮКОС» и ОАО «Сургутнефтегаз» сформировали собственные научные комплексы. В компании «ЛУКОЙЛ» приоритетным направлением научно-технического развития стала разработка сырьевой базы компании. В перспективе компания ставит цель стать лидером отрасли в области поиска, разведки, нефтедобычи, нефтепереработки и нефтехимии. Научно-технический комплекс компании осуществляет исследования и разработки, направленные на создание собственных (фирменных) инноваций, а также оказывает научно-технические услуги, связанные с поддержанием и сопровождением технологий. Организации научно-проектного комплекса компании выполняют работы по проектированию обустройства месторождений, строительству и реконструкции объектов добычи и переработки углеводородного сырья. Среднесписочная численность научно-инженерного центра – НИЦ НК «Лукойл» выросла за 1996-2002 гг. более чем в четыре раза.
В 2003 г. в Москве был открыт научно-технический центр компании ЮКОС, организованный на основе лучших образцов мирового опыта, с приглашением ведущих зарубежных и российских ученых (с зарплатой мирового уровня) и первоклассно оборудованный. ЮКОС вложил в него, по оценкам, примерно 18 млн. долл. На поддержку проводящихся в нем исследований ежегодно предполагалось выделять до 10 млн. долл. Многочисленные «дочки» ЮКОСа, например, Красноярскгеофизика, Сызраньский нефтеперерабатывающий завод и др., ведут довольно большой объем исследований и разработок внутри своих подразделений. Известно также, что в Москве, так сказать, в орбите штаб-квартиры, создавались аналитические центры по актуальным проблемам российского и глобального экономического и политического развития. Эти центры организовывались, в основном, по западному принципу – как небольшие организации, являющиеся «зонтиком» для привлечения по контрактам ученых и экспертов со стороны. Кроме того, ЮКОС проводил ряд кампаний по поддержке науки, культуры и образования, в том числе активно поддерживал развитие информационных технологий.
Пока корпорации предпочитают финансировать прикладные краткосрочные проекты, которые могут окупиться за 2 – 3 года. А в среднем 65% российских организаций расходуют на исследования и разработки менее 1% своего оборота. Опрос ИЭПП показал, что средние затраты на НИОКР составляют среди обследованных предприятий 2% от их оборота. В то же время мировая практика свидетельствует о том, что расходы крупных корпораций на НИОКР достаточно высоки и составляют 3-20% их бюджетов при среднем показателе 8 10%. Например, расходы на НИОКР в «Дженерал Моторс» больше 8 млрд. долл., IBM – свыше 4 млрд. долл., «Хьюлит-Паккард» свыше 3 млрд. долл. в год. Если 10 ведущих российских сырьевых корпораций выделят минимальные 3% на НИОКР, то это составит более 2 млрд. долл., что в полтора раза превышает государственные расходы на гражданскую науку. Для российских предприятий одной из эффективных стратегий становится также долгосрочная кооперация, участие в альянсах с мировыми лидерами хай-тека, что является альтернативой самостоятельному выходу на внешние рынки.
В условиях глобализации важным показателем инновационного развития становится рост числа технологических альянсов, транснациональных компаний, совместных научно-технических организаций.
В отечественной статистике отсутствуют полные данные о числе и направлениях деятельности филиалов национальных компаний за рубежом. По разным оценкам, российские компании входят в число 90 – 180 международных технологических альянсов, что в 3 – 4 раза ниже показателей для таких стран, как Италия, Швеция, Швейцария, и в 8 – 12 раз ниже показателей для Великобритании, Германии, Франции.
Разнообразные научно-технические альянсы, действующие в России, можно свести к следующим видам: 1) выполнение совместных проектов в области фундаментальных и прикладных исследований; 2) производство технически сложной продукции для последующей реализации в России или странах СНГ; 3) предоставление технически сложных услуг для освоения российского рынка зарубежными компаниями.
Доля организаций иностранной и совместной форм собственности в научно-технической сфере России растет и составляет в настоящее время 1,5% а в суммарных затратах на исследования и разработки – 3,2%.
В числе предприятий российского машиностроения, производящего технически наукоемкую продукцию гражданского назначения, наиболее крупным является АвтоВАЗ, на котором производится в настоящее время почти 80% российских автомобилей. Выпуск автомобилей в 2002 г. составил 703 тыс. штук при мощности завода 730 тыс., т. е. коэффициент использования производственной мощности равен 0,96. На экспорт идет 92-96 тыс. автомобилей, или более 11% производства. Известно, что на внутреннем рынке РФ завод находится в состоянии серьезной конкуренции с ведущими мировыми производителями автомобилей, но его продукция по-прежнему остается конкурентоспособной по цене. Высокие производственно-экономические показатели все больше обеспечиваются постоянной модернизацией производства на основе технологических и организационных нововведений.
Для укрепления своих позиций АвтоВАЗ опирается как на собственный научно-технический и производственный потенциал, так и на углубление глобальной кооперации, предполагает расширять масштабы применения хорошо зарекомендовавших себя за рубежом технологий. Завод располагает крупным научно-исследовательским центром, возможности, кадровый потенциал и оборудование которого превосходят уровень любого другого автомобилестроительного института в России. Расходы на НИОКР составляют значительную часть расходов компании и находят отражение в ежегодных финансовых отчетах. Следует отметить, что АвтоВаз на сегодняшний день одна из немногих, если не единственная крупная российская компания, которая отражает свои расходы на НИОКР в ежегодном финансовом отчете. Однако сравнение масштабов НИОКР на АвтоВАЗе с лидерами мирового автомобилестроения (примерно 50 млн. долл. в 2002 г. против нескольких млрд. долл. у крупнейших автомобилестроительных компаний мира) говорит о том, что успешная глобальная конкуренция потребует дальнейшего развития научно-исследовательской базы.
Сотрудничество АвтоВАЗа с одним из крупнейших мировых производителей автомобилей Дженерал Моторс (США) преследует в том числе и эту цель: дать компании уникальный опыт и возможность использовать отработанные мировой практикой технологические, дизайнерские и организационно-финансовые технологии. В 2002 г. совместная компания «ДжиЭм-АвтоВАЗ» начала производство автомобиля «Шеви-Нива» и начала работу над новой моделью. Данный проект уже принес новейшие технологии производства и управления, стал мультипликатором развития смежных отраслей. Проект показал возможности качественно иного уровня организации всей технологической цепочки, начиная с апробации новых механизмов привлечения инвестиций, заканчивая завоеванием рынков экономически развитых стран не сырьем и полуфабрикатами, а продукцией высокого передела. Этот опыт будет использован и при проведении совместных работ с другими фирмами, лидерами производства разнообразных комплектующих.
Приведенные фрагментарные данные о характере и масштабах инновационной деятельности Российских компаний в топливно-энергетическом комплексе и машиностроении показывают, что пока значение инновационной составляющей в функционировании важнейшей составной части нашей экономики остается довольно низким, далеко не все компании – лидеры отечественного бизнеса целенаправленно занимаются долгосрочными научно-техническими проектами, создающими основу конкурентоспособности.
Актуальное направление развития инновационной среды – это сотрудничество между малым бизнесом и крупными предприятиями. Пока такие связи налажены очень слабо – поэтому на государственном уровне и называется в качестве приоритетной задача построения «технологического коридора». Опрос 92 руководителей крупных предприятий г. Санкт-Петербурга о перспективах сотрудничества с малыми инновационными фирмами показал, что в целом менеджеры готовы рассматривать возможности такой кооперации, однако существует несколько серьезных препятствий к ее развитию. Это недостаточный государственный заказ (так считают 60% руководителей), отсутствие налоговых льгот (40%), а также отсутствие благоприятного инвестиционно-налогового климата (20%).
Для стимулирования развития связей, в том числе между промышленностью и научными организациями, включая малые инновационные фирмы, в 2002 г. государство выступило с новой инициативой по поддержке реализации крупных инновационных проектов, выполняемых коллективами, объединяющими представителей науки и промышленности.
В мае 2002 г. Минпромнауки объявило тендер на выполнение крупных инновационных проектов. Каждый из выигравших проектов получил 20 млн долл. США на два года, что для научно-инновационной сферы является весьма значительным финансированием. При этом государство обеспечивает не более половины требуемых средств, а остальное должно быть получено от заинтересованных инвесторов. На сегодняшний день выбрано 12 проектов из более чем 200, поступивших на конкурс. В бюджете на 2003 г. отдельной строкой были запланированы 1,26 млрд руб. на финансирование научного сопровождения важнейших инновационных проектов государственного значения, а в бюджете 2004 г. финансирование возросло до 2 млрд. руб.
В основе данной инициативы лежит идея о том, что высокотехнологичные отрасли могут более других отраслей способствовать экономическому развитию страны. Поддерживая крупные инновационные проекты, государство принимает на себя технологические риски и, таким образом, создает условия для развития высокотехнологичного бизнеса. При этом прямая государственная поддержка инновационных проектов - инициатива временная, для создания примеров успеха.
Отбор инновационных проектов – и это тоже новое в подобных конкурсах – проводился комиссией, включившей в себя не только чиновников и ученых, но и представителей бизнеса. Все это вместе дает надежду, что отобраны не только перспективные исследовательские проекты, но и те из них, которые кто-то готов реализовать на рынке. Их можно также рассматривать как фактически появившиеся «снизу» приоритеты, т.е. те конкретные проекты, которые могут дать реальную отдачу в рамках девяти государственных приоритетных направлений развития науки и технологий.
Ожидается, что 200 млн. долл. бюджетных средств вернутся через 2 – 3 года в виде 1 млрд. долл., и, таким образом, отечественным и зарубежным инвесторам будет продемонстрирована выгодность вложений в российский наукоемкий сегмент экономики. В целом, успех данного проекта должен показать, что в России можно и выгодно создавать инновационную промышленность и реализовывать проекты, основанные на высоких технологиях. «Побочными» эффектами проекта могут стать и рост числа современных научных менеджеров, и развертывание венчурного бизнеса. Наконец, программа может помочь выявить те причины, по которым до сих пор сотрудничество науки и бизнеса было не очень распространенным и не всегда эффективным.
Ожидается, что первые итоги можно будет подвести в конце 2004 г., а оценить эффективность всей программы – не раньше, чем в 2006 г. Главным агрегатным показателем должна стать возросшая капитализация высоко технологичного сектора экономики. Принятый подход через крупные инновационные проекты тоже может оказаться эффективным при правильном выборе объектов инвестирования.
Несмотря на отдельные положительные результаты функционирования национальной инновационной системы, эффективность ее в целом очень низка. Это обусловлено рядом причин, приведенных ниже.
Отсутствие востребованности в научно-технических разработках со стороны государства, бизнеса, промышленности, в первую очередь, из-за малой емкости отечественного рынка в существующей экономической ситуации. Отечественная промышленность долгие годы занималась имущественными вопросами, и ей было не до инноваций. Многие новые хозяева, получившие предприятия как «дар божий», считают, что технологии и другие инновации должны прийти таким же путем. Основной потребитель высокотехнологичных продуктов – оборонная промышленность – в последние годы не имела значимого государственного заказа, она «конверсировалась», «самовыживала», используя старые научные наработки и заделы. Разумеется, в этой ситуации не было потребности в принципиально новых наработках, которые вытекают из фундаментальных исследований. Кроме того, отечественный бизнес и промышленность нередко предпочитают зарубежные разработки, официально ссылаясь на экономическую целесообразность.
Несовершенство законодательства по интеллектуальной собственности заключается в отсутствии общепринятых правил, регламентирующих взаимоотношения по интеллектуальной собственности и распределению доходов в системе «разработчик – институт – производитель». Действия и формы реализации конкретных инновационных проектов зависят от многих факторов: особенностей института, характера проекта, отношений директора и главного бухгалтера к инновационному процессу, личности разработчика.
Еще одна причина – отсутствие профессионально подготовленных команд, способных обеспечить реализацию инновационных проектов. Специалисты такого профиля ранее не готовились в университетах, но даже при соответствующем базовом образовании необходим значительный практический опыт «раскрутки» проектов, прежде чем стать профессионалом в области инновационного менеджмента.
Следует отметить, что среди потенциальных инвесторов инновационных разработок позиция противоположная – отмечен недостаток рыночно выгодных инновационных проектов, в которые можно вложить инвестиции. Расхождение взглядов может быть связано с недостаточной осведомленностью инвесторов об имеющихся в институтах научно-технических разработках, с другой стороны, возможна завышенная оценка разработок со стороны директоров и незнание разработчиками потребностей рынка.
По мнению руководителей компаний, основными препятствиями для инновационной деятельности являются внешние факторы. В первую очередь, это отсутствие реальных действий со стороны государства, поддерживающих и мотивирующих инновационную деятельность (около 60% респондентов). Второй тормозящий фактор – отсутствие потребности отечественных инноваций со стороны российского рынка (47%). Менее значим, с точки зрения опрошенных, вопрос инвестиций. Его как тормозящий фактор отметили около 30% респондентов.
Реализация концепции стратегического инновационного менеджмента значительно трансформирует всю систему менеджмента компаний, обеспечит технологический прорыв в перспективе и обеспечит соответствующий конкурентный статус на мировом рынке.
Изучение опыта крупнейших успешно действующих зарубежных глобальных компаний важно и полезно с нескольких точек зрения. Во-первых, это позволит отслеживать развитие современных методов и алгоритмов управления глобальными компаниями; во-вторых, идентифицировать своих главных конкурентов: узнать своих «врагов» не только в лицо, но и изнутри; в-третьих, определить пути дальнейшего развития инструментария современного менеджмента, будущие проблемы и способы их разрешения.
Выводы по главе 3
1. Основные современные проблемы управления крупных (глобальных) компаний предопределяют задачи, которые необходимо решать. Проблемы управления инновационной деятельностью компаний обусловили необходимость поиска наиболее эффективных решений, сочетающимися с их целями, стратегией, задачами, сферой и особенностями деятельности.
Инструментарий процесса управления – алгоритмы, механизмы, модели, способы воздействия – в своей основе носят адаптивный эвристический характер и, как правило, являются уникальными. Анализ, обобщение и развитие в этой области могут привести к созданию системы наиболее эффективных инструментов решения современных задач управления инновационной деятельностью.
2. Опыт успешно действующих на глобальном рынке компаний может быть очень полезным для России в формировании концепции стратегического инновационного менеджмента, а также практического управления отдельными компаниями: его следует изучать и использовать. Очевидным является тот факт, что в практике управления не существует и не может существовать универсальных решений проблем либо шаблонного управления деятельностью компаний. Опыт успешно действующих на глобальном рынке компаний показывает, что одинаковые проблемы в управлении для разных компаний на практике решаются далеко не одинаковыми подходами.
3. Концепция стратегического инновационного менеджмента для России состоит в формировании государственной инновационной политики и всесторонней поддержке инновационной деятельности российских компаний. Современную национальную инновационную систему можно охарактеризовать как совокупность взаимодействующих элементов государственных и негосударственных секторов экономики, которые обеспечивают оперативное преобразование научных знаний в современные технологии, новые материалы и иную конкурентоспособную продукцию.
Ключевой проблемой стратегии развития национальных и региональных инновационных систем является, таким образом, формирование целостной инновационной инфраструктуры коммерциализации инновационных продуктов и услуг, включающей институты защиты прав интеллектуальной собственности и страхования рисков, финансовой, маркетинговой, консалтинговой, информационной и кадровой поддержки инновационной деятельности крупных компаний. Важная роль в инновационной системе должна быть отведена использованию механизма частно-государственного партнерства. Часть прикладных исследований и создание инновационной инфраструктуры может осуществляться с участием бизнеса, а технологическая модернизация – преимущественно самим бизнесом.
Эффективное управление инновационной деятельностью, обеспечивающее успех в глобальной конкуренции, требует применения современных эвристических итерационно-адаптивных подходов, методов и алгоритмов, исследования и обобщения опыта успешно действующих на глобальном рынке компаний.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
| 1 |
Айзекс Р. Дифференциальные игры. – М.: Мир, 1967. |
| 2 |
Амиров Ю. Д. Научно-техническая подготовка производства. – М.: Экономика, 1989. |
| 3 |
Амиров Ю. Д. Основы конструирования: творчество, стандартизация, экономика. – М.: Изд-во стандартов, 1991. |
| 4 |
Андреев Г. И., Витчинка В. В., Остапенко С. Н. Особенности построения методического обеспечения управления развитием сложных систем специального назначения в современных условиях // Экономика и математические методы. – 1999. – №2. |
| 5 |
Андреев Г.И., Буренок В.М., Латышев Н.В., Мушков А.Ю. Многокритериальная задача выбора проекта развития сложной системы специального назначения // Экономика и математические методы. – 1999. – №3. |
| 6 |
Андреев Г.И., Витчинка В.В., Латышев Н.В., Остапенко С.Н. Управление развитием сложных систем специального назначения на основе концепции Program Management // Экономика и математические методы. – 1999. – № 3. |
| 7 |
Ансофф И. Стратегическое управление. – М.: Экономика, 1989. |
| 8 |
Аралбаева Ф.З, Карабанова О. Г., Круталевич-Леваева М. Г. Риск и неопределенность в принятии управленческих решений // Вестник ОГУ. – 2002. – Вып. 4. |
| 9 |
Аренков И. А., Багиев Е. Г. Бенчмаркетинг и маркетинговые решения. - СПб.: Изд-во СПбУЭФ, 1997. |
| 10 |
Астахов А. С., "Уточнились ли экономические оценки с развитием методологии", Экономика и математические методы. – 2000. – № 4. |
| 11 |
Багиев Г. Л. Методы получения и обработки маркетинговой информации. – СПб.: Изд-во СПбУЭФ, 1996. |
| 12 |
Базилевич Л. А., Соколов Д. В., Франева Л. К. Модели и методы рационализации и проектирования организационных структур управления. – Л.: ЛФЭИ, 1991. |
| 13 |
Белоусов А. Контуры антикризисного управления // Экономические стратегии. – 2000. – № 3. |
| 14 |
Варшавский А.Е. Наукоемкие отрасли и высокие технологии: определение, показатели, техническая политика, удельный вес в структуре экономики России // Экономическая наука современной России. – 2000. – № 2. |
| 15 |
Волкова В. Н., Денисов А. А. Основы теории систем и системного анализа. – СПб.: Изд-во СПбГТУ, 1999. |
| 16 |
Вютрих Х.А., Филипп А.Ф. Виртуализация как возможный путь развития управления // Проблемы теории и практики управления. – 1999. – № 5. |
| 17 |
Герике Р. Контроллинг на предприятии. – Берлин: АБУ–консальт ГмбХ, 1992. |
| 18 |
Гермейер Ю. Б. О свертывании векторных критериев эффективности в единый критерий при наличии неопределенности в параметрах свертывания // Кибернетика – на службу коммунизма. – 1971. – Т.6. |
| 19 |
Герчикова Р. Н. Менеджмент. – М.: “Банки и биржи”. Изд-во ЮНИТИ, 1995. |
| 20 |
Гидроакустическая энциклопедия. – Таганрог: Из-во ТРТУ, 2000. |
| 21 |
Глазьев С., "В инновационной экономике будущее России". Статья. “Парламентская газета” от 17 мая 2000 г. |
| 22 |
Глазьев С., "Конкурентные преимущества и слабости России в контексте глобальных тенденций экономического развития: стратегия роста". Доклад, 1997. |
| 23 |
Глазьев С.,"Сравнительные преимущества и перспективы развития России в XXI веке". Тезисы доклада на Всероссийской научной конференции Россия – ХХ1 век. – М:1999. |
| 24 |
Голубков Е. П. Маркетинговые исследования: теория, практика и методология. – М.: Финпресс, 1998. |
| 25 |
Гольдштейн Г. Я. Адаптивное управление инвестициями в сфере НИОКР // Труды АГУ. – 1991. – Вып. 6. |
| 26 |
Гольдштейн Г. Я. Инновационный менеджмент
|
| 27 |
Гольдштейн Г. Я. Основы менеджмента
|
| 28 |
Гольдштейн Г. Я. Оценка ожидаемой эффективности инвестиционных проектов в сфере НИОКР // Труды АГУ. – 1989. – Вып. 5. |
| 29 |
Гольдштейн Г. Я. Проблематика использования математических моделей в управлении экономико-производственными системами //Сб. трудов "Системный анализ в экономике". – Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2000. |
| 30 |
Гольдштейн Г. Я. Стратегические аспекты управления НИОКР
|
| 31 |
Гольдштейн Г. Я. Стратегический инновационный менеджмент
|
| 32 |
Гольдштейн Г. Я. Стратегический менеджмент образовательного учреждения (ВУЗа) // Известия ТРТУ. – 1998. – № 1. |
| 33 |
Гольдштейн Г. Я. Стратегический менеджмент ТРТУ // Отчет ректора ТРТУ за 1998 г. – Таганрог: ТРТУ, 1999. |
| 34 |
Гольдштейн Г. Я. Стратегический менеджмент
|
| 35 |
Ливанов Д.Н. "Стратегия ясна". Доклад министерства образования и науки РФ, “Академия” – № 1 от 14 января 2006 г. |
| 36 |
Гольдштейн Г. Я., Катаев А. В. Маркетинг
|
| 37 |
Дагаев А. А. Передача технологий из государственного сектора в промышленность как инструмент государственной инновационной политики // Проблемы теории и практики менеджмента. – 1999. – № 5. |
| 38 |
Дагаев А. А. Экономический рост и глобализация технологического развития // Менеджмент в России и за рубежом. – 1999. – № 1. |
| 39 |
Данько Т. П. Управление маркетингом (методологический аспект). – М.: Инфра–М, 1997. |
| 40 |
Дмитров В.И. CALS, как основа проектирования виртуальных предприятий // Автоматизация проектирования. – 1997. – № 5. |
| 41 |
Донцова Л. Инновационная деятельность: состояние, необходимость государственной поддержки, налоговое стимулирование // Менеджмент в России и за рубежом. – 1998. – № 3. |
| 42 |
Дубов Ю. А., Травкин С. И., Якимец В. Н. Многокритериальные модели формирования и выбора вариантов систем. – М.: Наука, 1986. |
| 43 |
Ефремов В. С. Классические модели стратегического анализа и планирования // Менеджмент в России и за рубежом. – 1997. – № 4, 5, 6. |
| 44 |
Ефремов В. С. Классические модели стратегического анализа и планирования: модель ADL/LC // Менеджмент в России и за рубежом. – 1998, № 1. |
| 45 |
Ефремов В.С., Зудов Д.В. Проблемы экономики и организации @ - бизнеса // Менеджмент в России и за рубежом. – 2000. – № 4. |
| 46 |
Зибер П. Управление сетью как ключевая компетенция предприятия // Проблемы теории и практики управления. – 2000. – № 3. |
| 47 |
Зиндер Е. З. Новое системное проектирование: информационные технологии и бизнес-реинжиниринг // СУБД. – 1995. – № 4. |
| 48 |
Зиндер Е. З. Новое системное проектирование: информационные технологии и бизнес-реинжиниринг. Бизнес-реинжиниринг // СУБД. – 1996. – № 1. |
| 49 |
Зиндер Е. З. Новое системное проектирование: информационные технологии и бизнес-реинжиниринг. Методы нового системного проектирования // СУБД. – 1996. – № 2. |
| 50 |
Зубанов Н. В. |
| 51 |
Иванов М., Колупаева С., Кочетков Г. США: управление наукой и нововведениями. М. 1990 |
| 52 |
Иванова И. Концепция технологической безопасности и задачи научно-технической политики России // Проблемы теории и практики управления. – 1994. – № 5. |
| 53 |
Капустин В.Ф. Неопределенность: виды, интерпретации, учет при моделировании и принятии решений // Вестник Санкт- Петербургского университета. – 1993. –№ 2. |
| 54 |
Карпунин М. Г., Любинецкий Я. Г., Майданчик Б. И. Жизненный цикл и эффективность машин. – М.: Машиностроение, 1989. |
| 55 |
Кастельс М. Глобальный капитализм // Экономические стратегии. – 2000. – № 3. |
| 56 |
Катаев А.В. Анализ влияния новых информационных технологий на изменение методов маркетинга // Известия ТРТУ. – 2000. – № 1. |
| 57 |
Кендалл М. Д. Гайявата ставит эксперимент // American Statistician. – 1953. – V.13 |
| 58 |
Кирьяков А. Г. Воспроизводство инноваций в рыночной экономике (Теоретико-методологический аспект) – Р/Д, Из-во РГУ, 2000 |
| 59 |
Клейнер Г. Б. Моделирование механизмов принятия решений на предприятии //Экономика и мат. методы. 2002. - №3. |
| 60 |
Ковалев Г.Д. Инновационные коммуникации. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. |
| 61 |
Комплект форм стратегического планирования // Rayter. – 1998. – № 3. |
| 62 |
Левин М. Ш. Комбинаторика проектирования систем // Автоматизация проектирования. – 1997. – № 4. |
| 63 |
Лоуэлл С. Технологически эффективное предприятие // Как добиться успеха. – М.: Политиздат, 1991. |
| 64 |
Миклашевская Н. А., Холопов А. В. Международная экономика: Учебник. - М.: Из-во МГУ, 1998. |
| 65 |
Михайлова Е. А. Стратегический менеджмент и стратегический маркетинг: проблемы взаимосвязи и взаимопроникновения // Менеджмент в России и за рубежом. – 1998. – № 2. |
| 66 |
Моторыгин Б. и др. Программно-целевое управление и хозрасчет в науке. – М.: Экономика, 1991. |
| 67 |
Моцкус И. Б. Многоэкстремальные задачи в проектировании. – М.: Наука, 1967. |
| 68 |
Недосекин А. О. Нечетко-множественный анализ риска фондовых инвестиций. – СПб, 2002 |
| 69 |
Непомнящий Е.Г. Экономика и управление предприятием. Таганрог: Из-во ТРТУ, 1997. |
| 70 |
Нехаев С.А. Основные тенденции развития рынка в эпоху глобализации. - http://delovoy.newmail.ru/analitic/economic/art2.html |
| 71 |
Ойхман Е.Г., Попов Э.В. Реинжиниринг бизнеса: реинжиниринг организаций и информационные технологии. – М.: Финансы и статистика, 1997. |
| 72 |
Ольшевский В. В. Статистические методы в гидролокации. - Л.: Судостроение, 1983. |
| 73 |
Основы автоматического управления. Под редакцией В. С. Пугачева - Москва, Государственное издательство физико-математической литературы, 1963. |
| 74 |
Отчет о научно-исследовательской работе Стратегические аспекты управления НИОКР в условиях глобальной конкуренции. – Таганрог: ТРТУ, 2001. |
| 75 |
Патюрель Р. Создание сетевых организационных структур // Проблемы теории и практики управления. – 1997. – № 3. |
| 76 |
Полтерович В.М. Кризис экономической теории. Экономическая наука современной России, 1998, № 1 |
| 77 |
Портер М.Е. Конкуренция. – СПб., М., Киев: Изд. дом "Вильямс", 2000. |
| 78 |
Прохоров А. Ф. Системное проектирование технических средств // Автоматизация проектирования. – 1998. – № 1. |
| 79 |
Пугачев В. С. и др. Основы статистической теории автоматических систем. Москва, Машиностроение, 1974. |
| 80 |
Радыгин А., Архипов С. Собственность, корпоративные конфликты и эффективность. Вопросы экономики. – 2000. – № 11 |
| 81 |
Райсс М. Границы «безграничных» предприятий: перспективы сетевых организаций // Проблемы теории и практики управления. – 1997. – № 1. |
| 82 |
Рапопорт Б.М. Оптимизация управленческих решений. – М.: ТЕИС, 2001. |
| 83 |
Россия в цифрах. Краткий статистический сборник. - М.: Финансы и статистика. – 1996. |
| 84 |
Рубцов С. В. Стратегическое планирование. Достаточно ли семи нот, чтобы сочинять музыку? // Computer -world Россия. – 1999. – № 12. |
| 85 |
Рубцов С. В. Стратегическое планирование. Как строить крупный бизнес // Computer -world Россия. – 1999. – № 13. |
| 86 |
Рыбальченко И. Практические методы разработки и анализа товарной стратегии предприятия на основе внутренней вторичной информации. – Харьков: Консалтинг-центр ЭРКОН, 1998. |
| 87 |
Саркисян С., Акопов П., Мельникова Г. Научно-техническое прогнозирование и программно-целевое планирование в машиностроении. – М.: Машиностроение. – 1987. |
| 88 |
Скурихин В. И., Забродский В. А., Копейченко Ю. В. Адаптивные системы управления машиностроительным производством. – М.: Машиностроение, 1989. |
| 89 |
Скурихин В. И., Забродский В. А., Копейченко Ю. В. Проектирование систем адаптивного управления производством. – Харьков: Вища школа, 1984. |
| 90 |
Словарь рыночной экономики. М., 1992 |
| 91 |
Социальные и методологические проблемы современной науки. Под ред. В. И. Степанова. – М.: Мысль, 1987. |
| 92 |
Степанов В. В. Разработка концепции и методов организационно-экономического проектирования и адаптации сложных производственных систем. Дисс. доктора техн. наук, МГТУ им. Баумана |
| 93 |
Тарасов В. Виртуальное предприятие: ключевая стратегия автоматизации и перестройки деловых процессов // Электронный офис. – 1996. |
| 94 |
Тарасов В. Причины возникновения и особенности организации предприятия нового типа // Проблемы теории и практики управления. – 1998. – № 1. |
| 95 |
Тарасов В. Тектология А. Богданова и неоклассическая теория организаций – предвестники эры реинжиниринга // Проблемы теории и практики управления. – 1998. – № 4. |
| 96 |
Твисс Б. Управление научно-техническими нововведениями. – М.: Экономика, 1989. |
| 97 |
Топала Д. В. Разработка стратегий обеспечения конкурентоспособности предприятий региона. Дипломная работа. Рук. Г. Я. Гольдштейн. – Таганрог: ТРТУ, 1997. |
| 98 |
Тычинский А. В. "Адаптивные методы управления НИОКР как конкурентным фактором в условиях глобальной конкуренции". – Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2002 |
| 99 |
Тычинский А. В. "Проблематика применения моделирования в СЭС". Материалы VI Всероссийской научной конференции студентов и аспирантов. ТРТУ, КРЭС-2002. |
| 100 |
Тычинский А. В. Инновационный менеджмент сложных технических устройств. Дипломная работа. Таганрог: ТРТУ, 1998. |
| 101 |
Успенский В. А. Теорема Геделя о неполноте. – М.: Наука, 1982. |
| 102 |
Уткин Э. А. Управление компанией, М., 1997 |
| 103 |
Филин С. Неопределенность – от недостатка информации // РИСК. – 2000. – № 2–3. |
| 104 |
Филинов Н. Б. Стратегический подход к управлению компанией. Материалы по программе TACIS. – М.: ГАУ, 1998. |
| 105 |
Флейшман Б. С. Основы системологии. – М.: Радио и связь, 1982. |
| 106 |
Фомиченкова Л. В. Динамическое моделирование в стратегическом анализе и планировании // Менеджмент в России и за рубежом. – 1998. – № 3. |
| 107 |
Хант И., Зартарьян В. Разведка на службе Вашего предприятия. – Киев: Укрзакордонвизасервис, 1992. |
| 108 |
Хургин Я. И. Ну и что? – М.: Молодая гвардия, 1970. |
| 109 |
Чжан Луган. Анализ практики стратегического менеджмента фирм КНР. Магистерская диссертация. Научный рук. Г. Я. Гольдштейн. – Таганрог: ТРТУ, 1999. |
| 110 |
Широков Ф.В., Дрожжинов В.И. Электронная коммерция. – М.: ПАИМС, 2000. |
| 111 |
Шмален Г. Математические модели в экономических исследованиях на предприятии // Проблемы теории и практики управления. – 1998. – № 3. |
| 112 |
Шмален Г. Основы и проблемы экономики предприятия. – М.: Финансы и статистика, 1996. |
| 113 |
Шумпетер И. Теория экономического развития. М.: Экономика, 1995 |
| 114 |
Эванс Дж. Р., Берман Б. Маркетинг. – М.: Экономика, 1993. |
| 115 |
Эдельман В. И. Надежность технических систем: экономическая оценка. – М.: Экономика, 1989. |
| 116 |
Эмрахов А. Проблемы становления инновационного предпринимательства // Маркетинг. – 1998. – № 2. |
| 117 |
Яковец Ю. Финансирование инновационных проектов и его законодательное обеспечение // Инновации. – 1997. – № 2–3. |
| 118 |
Aguilar T. J. Scanning the business environment. – N. Y.: Macmillan, 1967. |
| 119 |
Albright R. E., Kappel T. A. Roadmapping in the Corporation // RTM. – 2003. – № 2. |
| 120 |
Alexander G. How to (almost) Schedule Innovation // RTM. – 2002. – № 1. |
| 121 |
Andretsсh D.B., Feldman M.P. R&D spillovers and the geography of innovation and production // The American Economic Rev. – 1966. – № 3. |
| 122 |
Angelis D.I. Capturing the Option Value of R&D // RTM. – 2000. – № 4. |
| 123 |
Anita M.M., McGahon A. Competition, Strategy and Business Performance // Calif. Manag. Review. – 1999. – № 3. |
| 124 |
Archibugi D., Miche I. Technological globalization or national systems of innovations // Future. – 1997. – № 2. |
| 125 |
Arimura S. How Matsushita Electric and Sony Manage Global R&D // RTM. – 1999. – № 2. |
| 126 |
Armbrecht F.M. R. Jr., Chapas R.B., Chappelow C.C., Farris G. F., Friga P. N., Hartz C.A., McIlvaine M.E., Postle S. R., Whitwell G. E. Knowledge Management in Research and Development // RTM. – 2001. – № 4. |
| 127 |
Ashkenas R. Real innovations knows no boundaries // The Journal for Quality and Participation. – 1998. – № 6. |
| 128 |
Ayres R. U. Technological Forecasting and Long-range Planning. N.Y.: McGraw-Hill Book Co, 1969. |
| 129 |
Bengt-Ake. National business system and national styles of innovations // Int. Studies of Manag. & Organization. – 1999. – № 2. |
| 130 |
Bengt-Ake. Why study national system and national styles of innovations? // Technol. Analysis & Strategic Manag. – 1998. – № 4. |
| 131 |
Berthon P., Hulbert J.M., Pitt L.F. To Serve or Create? Strategic Orientations Toward Customers and Innovation. // Calif. Manag. Rev. – 1999. – № 1. |
| 132 |
Bigwood M. P. Managing the New Technology Exploitation process // RTM. – 2004. – № 6. |
| 133 |
Bigwood M.P. Applying "Cost of Innovation" to Technology Planning // RTM. – 2000. – № 3. |
| 134 |
Bingham P. Pursuing Innovation in a Big Organization// RTM. – 2003. – № 4. |
| 135 |
Board I. F., Balachandra R., Kaufman P. E. An interactive approach to R&D project selection and termination // IEEE Transactions of Engineering Management. – 1988. – V.35. |
| 136 |
Boer F. P. Risk-Adjusted Valuation of R&D Projects // RTM. – 2003. – № 5. |
| 137 |
Boer P.F Traps, Pitfalls and Snares in the Valuation of Technology // RTM. – 1998. – № 5. |
| 138 |
Bone S., Saxon T. Developing Effective Technology Strategies //RTM. – 2000. – № 4. |
| 139 |
Bowonder B., Yadav S. R&D Spending Patterns of Global Firms // RTM. – 1999. – № 6. |
| 140 |
Bowonder B., Yadav S., Kamar B.S. R&D Spending Patterns of Global Firms // RTM. – 2000. – № 5. |
| 141 |
Breitzman A., Thomas P. Using Patent Citation Analysis to Target/value M&A Candidates// RTM. – 2002. – № 5. |
| 142 |
Brockhoff K. Corporate Strategies in Environmental Management // RTM. – 1999. – № 4. |
| 143 |
Brown J.S. Seeing Differently: A Role for Pioneering Research // RTM. – 1998. – № 3. |
| 144 |
Brown M.G. Measuring R&D Productivity // RTM. – 1998. – № 6. |
| 145 |
Carlson L. W. Using Technology Foresight to create business value// RTM. – 2004. – № 5. |
| 146 |
Carter R. Financial analysis for R&D decisions // Journal of the Society of Research Administrators. – 1997. – № 1, 2 |
| 147 |
Chesbrongh H. Managing open innovation // RTM. – 2004. – № 1. |
| 148 |
Chesbrough H. Open Innovations: the New Imperative for Creating and Profiting from technology// RTM. – 2003. – № 3. |
| 149 |
Chesbrough H., Socolof S. Sustaining Venture Creation from Industrial Laboratories// RTM. – 2003. – № 4. |
| 150 |
Christensen C. M., Musso C. S. Maximizing the Returns from Research // RTM. – 2004. – № 4. |
| 151 |
Clemons E. C. Using scenario analysis to manage the strategic risks of reengineering // Sloan Management Review. – 1995. – № 4. |
| 152 |
Coates J. F. “Biggest Problems” Facing Technology Leaders // RTM. – 2003. – № 6. |
| 153 |
Coates J. F. Coming to Grips with the Future // RTM. – 2004. – № 5. |
| 154 |
Coates J. F. Why Study the Future? // RTM. – 2003. – № 3. |
| 155 |
Coates J. F. Your Biggest Risk: Being Surprised by Surprise // RTM. – 2003. – № 5. |
| 156 |
Coburn M.M., Greenwood D.J, Matteo M.R. Supporting strategy with competitive analyses // RTM. – 2002. – № 5. |
| 157 |
Coffin M. A., Taylor B. W. R&D project selection and scheduling with a filtered beam search approach // IIE Transactions. – 1996. – № 2. |
| 158 |
Cohen L.Y. Gate System Focuses Industrial Basic Research // RTM. – 1998. – № 4. |
| 159 |
Comstock G.L. Aligning and Prioritizing Corporate R&D // RTM. – 1999. – №3. |
| 160 |
Cooper R. G., Edgett S. J. Overcoming the Crunch in Resources for new Product Development// RTM. – 2003. – № 3. |
| 161 |
Cooper R. G., Edgett S. J., Kleinschmidt E. Benchmarking best NPD Practices - I// RTM. – 2004. – № 1. |
| 162 |
Cooper R. G., Edgett S. J., Kleinschmidt E. Benchmarking best NPD Practices - II// RTM. – 2004. – № 3. |
| 163 |
Cooper R. G., Edgett S. J., Kleinschmidt E. Benchmarking Best NPD Practices - III// RTM. – 2004. – № 6. |
| 164 |
Cooper R.G. Best Practices for Managing R&D Portfolios // RTM. – 1998. – № 4. |
| 165 |
Cooper R.G., Edgett S.I., Kleinschmidt E.I. New Problems, New Solutions: Making Portfolio Management More Effective // RTM. – 2000. – № 2. |
| 166 |
Courtney H., Lovallo D. Bringing Rigor and Reality to Early-stage R&D Decisions// RTM. – 2004. – № 5. |
| 167 |
Coutwell J., Fai F. Firms as the source of innovation and growth: the evolution of technological competence // J. of Evolutionary Economics. – 1999. – № 9. |
| 168 |
Cusumano M. A. How Microsoft makes large teams work like small teams // Sloan Management Review. – 1997. – № 1. |
| 169 |
Cutler G. 24/7 or out// RTM. – 2003. – V.46, № 4. |
| 170 |
Deneka C. W. Ancient Company Innovating at the Speed of Light// RTM. – 2002. – № 5. |
| 171 |
Diffenbach J. Corporate environmental analysis in large US corporation // Long Rang Planning. – 1983. – № 3. |
| 172 |
Downey C., Greenberg D., Kapur V. Reorienting R&D for a Horizontal Future// RTM. – 2003. – № 5. |
| 173 |
Duysters G., De Man A.P., Wildeman L. A network approach to alliance management // Eur. Manag. Journ. – 1999. – № 2. |
| 174 |
Edelheit L. S. Perspective on GE R&D // RTM. – 2004. – № 1. |
| 175 |
Edelheit L.S. GE's R&D Strategy: Be vital // RTM. – 1998. – № 2. |
| 176 |
English K. The Changing Landscape of Leadership// RTM. – 2003. – № 4. |
| 177 |
Erickson T. J. Managing the link to corporate strategy // Management Review. – 1993. – № 12. |
| 178 |
Farris G. F., Hartz C. A., Krishnamurthy K., McIlvaine B., Postle S. R., Taylor R. P., Whitwell G. E. WEB-enable Innovation in New Product Development// RTM. – 2003. – № 6. |
| 179 |
Farrukh G. Developing an Integrated Technology Management Process // RTM. – 2004. – № 4. |
| 180 |
Faucheux C. How virtual organizing is transforming management science // Communications of ACM. – 1997. – № 9. |
| 181 |
Foust J. A. Leading Experts: One Manager’s Experience// RTM. – 2004. – № 2. |
| 182 |
Frankwick G. L. at al. Evolving patterns of organizational beliefs in the formation of strategy // Journal of Marketing. – 1994. – № 2. |
| 183 |
Fresinins A.G. High-speed globalization // Business Strategy Review. – 2000. – № 2. |
| 184 |
Friar J.H. Spotting the Customer for Emerging Technologies // RTM. – 1999. – № 4. |
| 185 |
Galbraith J. K. Economics, Peace and Laughter. – N.Y.: Macmillan, 1971. |
| 186 |
Gemser G. Design Innovation and Value Appropriation-Rotterdam: 1999. |
| 187 |
Geoffrion A. M. Proper Efficiency and the Theory of Vector Maximization // J. Math. Ann. and Appl., 1968, № 22. |
| 188 |
Gernerand P. Measuring R&D in 2003 // RTM. – 2003. – № 6. |
| 189 |
Gibbons J.R. Keynote address. Washington DC: ONR, 1996 |
| 190 |
Giordan J. C., Kossovsky N. It’s Time to Think Differently about R&D Assets and the CTO’s Role// RTM. – 2004. – № 1. |
| 191 |
Glass J. T., Ensing I. M., DeSanctis G. Managing the Ties between Central R&D Business Units// RTM. – 2003. – № 1. |
| 192 |
Goldstein G., Ivanov O. Optimization of Design of Fish-Finder Sonar. Arlington Va.: JPRS–65383, 1975. |
| 193 |
Graves S.B., Ringuest I.L., Case R.H. Formulating Optimal R&D Portfolios // RTM. – 2000. – № 3. |
| 194 |
Grossman D. S. Putting Technology on the Road // RTM. – 2004. – № 2. |
| 195 |
Gunaarsson I. Portfolio-Based Segmentation and Consumer Behavior-Sth.:1999. |
| 196 |
Gupta S. K., Kyparisis J., Ip C. Project selection and sequencing to maximize net present value of the total return // Management Science. – 1992. – № 5. |
| 197 |
Hammer M. Reengineering work: don’t automate, obliterate // Harvard Business Review, 1990, July–August. |
| 198 |
Hammer M., Champy J. Reengineering the corporation: a manifesto for business revolutions. – N.Y.: Harper Business, 1993. |
| 199 |
Handfield R.B., Ragatz G.L., Peterson K., Monezka R.M. Involving Suppliers in New Product Development? // Calif. Manag. Rev. – 1999. – № 1. |
| 200 |
Hargadon A. How Breakthrough Happen: the Surprising Truth about How Companies Innovate – Boston, MA, 2003. |
| 201 |
Hartmann G. C. Linking R&D Spending to Revenue Growth // RTM. – 2003. – № 1. |
| 202 |
Hartmann G.C. Assessing Technology Risk - A Case Study // RTM. – 1998. – № 2. |
| 203 |
Hensen K.H. Allocating R&D Resources: A Quantitative Aid to Management Insight // RTM. – 1999. – №4. |
| 204 |
Hill C. W. L., Jones G. R. Strategic Management. – Boston: Houghton Mifflin Co., 1992. |
| 205 |
Hipple J. So, You Want to Start an Innovation Effort // RTM. – 2003. – № 3. |
| 206 |
Hirschhorn L., Kulish D., Blaylock E. Work Design in R&D: Time for a Change?// RTM. – 2004. – № 1. |
| 207 |
Holmes J. S., Glass G. T. Internal R&D – Vital but Only One Piece of the Innovation Puzzle // RTM. – 2004. – № 5. |
| 208 |
Holmes M. F., Campbell R. B. Product Development Process: Three Vectors of Improvement // RTM. – 2004. – № 4. |
| 209 |
Hoogeweegen M.R., Teunissea W.J.M., Peter H.M., Wagenaar R.W. Modular network design: Using information and communication technology to allocate production tasks in a virtual organization // Decision sciences. – 1999. – № 4. |
| 210 |
Howell L. J. Adapting GM Research to a New Corporate Strategy// RTM. – 2003. – № 3. |
| 211 |
Hutt M. D., Walker B. A., Frankwick G. L. Hurdle the cress-functional barriers to strategic change // Sloan Management Review. – 1995. – № 3. |
| 212 |
Hwang A.S. Integrating Technology, Marketing and Management Innovation // RTM. – 2004. – № 4. |
| 213 |
Innovation: Time for strategic review? // Business Europe. – 1999. – № 23. |
| 214 |
James M. W. Are We Neglecting the Soul of the Innovation Process? // RTM. – 2003. – № 3. |
| 215 |
Jankowski I.E. R&D: Foundation for Innovation // RTM. – 1998. – № 2. |
| 216 |
Jassawalla A.R., Sashittal H.C. Gross-Functional Dynamics in New Product Development // RTM. – 2000. – № 1. |
| 217 |
Jin K. H., Namwoon K, Rajendra K. S. Market orientation and organizational performance: is innovation a missing link? // Journ. of Marketing. – 1998. – № 4. |
| 218 |
Johnson A., Swisher B. How Six Sigma Improve R&D// RTM. – 2003. – № 2. |
| 219 |
Kash D. E., Rycroft R., W. To Manage Complex Innovation Ask the Right Questions// RTM. – 2003. – № 5. |
| 220 |
Kossovsky N., Brandegee B., Giordan J. C. Using the Market to Determine IP’s Fair Market Value// RTM. – 2004. – № 3. |
| 221 |
Barczak G., McDonough E. F. Leading Global Product Development Teams// RTM. – 2003. – № 6. |
| 222 |
Lele M. M. “Monopoly Thinking” Can Make Your R&D More Effective// RTM. – 2003. – № 5. |
| 223 |
Liebeskind D. Reengineering R&D Work Processes // RTM. – 1998. – № 2. |
| 224 |
Lipsin B. E-commerce creates channel opportunities // Electronic Business. – 2000. – № 3. |
| 225 |
Lundquist G. The Missing Ingredients in Corporate Innovation // RTM. – 2004. – № 5. |
| 226 |
Lyne M. B. Aligning R&D with Business Strategy // RTM. – 2003. – № 6. |
| 227 |
Lynn G. S., Akgun A. E. Launch Your New Products/services better, faster// RTM. – 2003. – № 3. |
| 228 |
Lynn G.S., Reilly R.R. Measuring Team Performance // RTM. – 2000. – № 2. |
| 229 |
Maccoby M. Finding the Right Leader// RTM. – 2004. – № 2. |
| 230 |
Maccoby M. Only the Brainiest Succeed// RTM. – 2004. – № 5. |
| 231 |
Maccoby M. The Seventh Rule: Create a Learning Culture// RTM. – 2003. – № 3. |
| 232 |
MacMillan I. C., McGrath R. G. Nine New Roles for Technology Managers// RTM. – 2004. – № 3. |
| 233 |
MacMillan J.C., McGrath R.G. Crafting R&D Project Portfolios // RTM. – 2002. – № 5. |
| 234 |
MacQueeney D. F. IBM’s Evolving Research Strategy // RTM. – 2003. – № 3. |
| 235 |
Markham S. K. Moving Technologies from Lab to Market// RTM. – 2002. – № 6. |
| 236 |
Markovitz H. Portfolio Selection: Efficient Diversification of Investments. N.Y., Wiley, 1959. |
| 237 |
McCarthy R.C. Linking Technological Change to Business Needs // RTM. – 2003. – № 2. |
| 238 |
McClenahen J.S. 15 survival strategies for new millennium // Industry Week. – 1999. – № 17. |
| 239 |
McDonough E. F., Spital F. C. Managing Project Portfolios// RTM. – 2003. – № 3. |
| 240 |
McGrath R.G., McMillan I.C. Assessing Technology Projects Using Real Options Reasoning // RTM. – 2000. – №4. |
| 241 |
McMillan A. Roadmapping – Agent of Cange // RTM. – 2003. – № 2. |
| 242 |
Mercer D. Marketing. – Oxford UK: Blackwell Pb., 1992. |
| 243 |
Millenson M.L. Can purchasers correct the course?: New roles, new responsibilities // Business and Health. – 2000. – № 6. |
| 244 |
Miller R., Floricel S. Value of Creation and Games of Innovation// RTM. – 2004. – № 6. |
| 245 |
Miyazaki K. Building Technology Competencies in Japanese Firms // RTM. – 1999. – № 5. |
| 246 |
Moitra D., Krishnamoorthy M. B. Global Innovation Exchange // RTM. – 2004. – № 4. |
| 247 |
Morton T. E., Pentico D. W. Heuristic Scheduling Systems with Applications to Production Systems and Project Management. – N.Y.:Wiley, 1993. |
| 248 |
Mowshowitz A. The Switching Principle in Virtual Organization // Proceedings of the 2-nd International VoNet - Workshop, September 23-24, 1999. |
| 249 |
Mowshowitz A. Virtual organization // Communications of ACM. – 1997. – №9. |
| 250 |
Mullins I.W., Sutherland D. I. New product development in rapidly changing markets: An exploraty study // Journ. Prod. Innov. Manag. – 1998. – №3. |
| 251 |
Munsch K. Outsourcing Design and Innovation// RTM. – 2004. – № 1. |
| 252 |
Nambisan S., Wilemon D. Industry Should Help Redefine the Agenda for Technology Management Education// RTM. – 2004. – № 6. |
| 253 |
Norling P. M. Find Your Place in National Innovation System// RTM. – 2002. – № 5. |
| 254 |
Nuberg A. Innovation in Distribution Channels. - Sth.: 1998. |
| 255 |
Ozer M. Using the Internet in New Product Development// RTM. – 2003. – № 1. |
| 256 |
Ozez M. Managing the Selection Process for new Product Ideas // RTM. – 2004. – № 4. |
| 257 |
Pasckal L. D., Ben-Israel A. Vectorvalued criteria in geometric programming // Oper. Res. – 1971. – №1. |
| 258 |
Paup J. , Katz R. Anticipating Disruptive Innovation // RTM. – 2004. – № 5. |
| 259 |
Perel M. Corporate Courage: Breaking the Barrier to Innovation// RTM. – 2002. – № 3. |
| 260 |
Pferrer I., Sutton R.I. Knowing "What" to Do is Not Enough: Turning Knowledge into Action // Calif. Manag. Review. – 1999. – №1. |
| 261 |
Phaal R., Farrukh C., Mitchel R., Probert D. Starting-up Roadmapping Fast // RTM. – 2003. – № 2. |
| 262 |
Phaal R., Farrukh C., Probert D. Customizing Roadmapping // RTM. – 2004. – № 2. |
| 263 |
Piercy N. F., Harris L. C., Peters L. D, Lane N. Marketing management, market strategy and strategic management: domain realignment and redifinition // Journal of Strategic Marketing. – 1997. – №5. |
| 264 |
Porter A.M. The virtual corporation: Where is it? // Purchasing. – 2000. – № 4. |
| 265 |
Prather C. W., Turrell M. C. Involve Everyone in the Innovation Process// RTM. – 2002. – № 5. |
| 266 |
Radnoz M., Robert D. Viewing the Future // RTM. – 2004. – № 2. |
| 267 |
Raynor M. E., Leroux X. Strategic Flexibility in R&D// RTM. – 2004. – № 3. |
| 268 |
Retting M., Simons G. A project planning and development process for small teams // Communications of the ACM. – 1993. – №10. |
| 269 |
Richey J. M., Grinnell M. Evolution of Roadmapping at Motorola // RTM. – 2004. – № 2. |
| 270 |
Ringuest J.L., Graves S.B., Case R.N. Formulating R&D Portfolios that Account for Risk // RTM. – 1999. – № 4. |
| 271 |
Robert D., Radnoz M. Frontier Experiences from Industry-academia Consortia // RTM. – 2003. – № 2. |
| 272 |
Roy M.H. Dugal S.S. The effect of technological environment and competitive strategy on licensing decisions // American Business Review. – 1999. – № 2. |
| 273 |
Salomon M. F., Schork J. M. Turn Diversity to Your Advantage// RTM. – 2003. – № 4. |
| 274 |
Schoemaker P. J. H. Scenario planning: a look of strategic thinking. // Sloan Management Review. – 1995. – №2. |
| 275 |
Schwartz P. The Art of the Long View. – N.Y.: Double day, 1991. |
| 276 |
Sharma A. Central Dilemmas of Managing Innovations in Large Firms // Calif. Manag. Review. – 1999. – № 3. |
| 277 |
Simon E. S., McKeough D. T., Ayers A. D.,Rinehart E., Alexia B. How Do You Best Organize for Radical Innovation// RTM. – 2003. – № 5. |
| 278 |
Sitter L. U., Hertog J. F., Dankbaar B. From complex organizations with simple jobs to simple organizations with complex jobs // Human Relations. – 1997. – № 5. |
| 279 |
Smith P.G. Managing Risk as Product Development Schedules Shrink // RTM. – 1999. – № 5. |
| 280 |
Smith R. D. The Chief Technology Officer: Strategic responsibilities and Relationships// RTM. – 2003. – № 4. |
| 281 |
Sonder W.E., Sherman J.D., Davias-Cooper R. Environmental uncertainty, organizational integration and new product development effectiviness: A test of contingency theory // Journ. Prod. Innov. Manag. – 1998. – № 6. |
| 282 |
Spradlin T. Action - oriented Portfolio Management // RTM. – 1999. – №2. |
| 283 |
Stevens G. A., Burley J. Piloting the Rocket of Radical Innovation// RTM. – 2003. – № 2. |
| 284 |
Stevens T. Putting Prognostication to Work// RTM. – 2004. – № 5. |
| 285 |
Strauss J. D., Radnor V. Roadmapping for Dynamic and Uncertain Environments // RTM. – 2004. – № 2. |
| 286 |
Tassey G. R&D Investment trends: U.S. Needs More High-tech // RTM. – 2003. – № 2. |
| 287 |
Tennenfrouse D. Intel’s Open collaborative model of industry-university research // RTM. – 2004. – № 4. |
| 288 |
Thompson A. A. Jr., Strikland A. J. Strategic Management. – Homewood Il.: Irwin inc., 1990. |
| 289 |
Three Climates for Creativity// RTM. – 2003. – № 3. |
| 290 |
Utunen P. Identify, measure, visualize your Technology Assets// RTM. – 2003. – № 3. |
| 291 |
Vanhaverbeke W., Duysters G. A longitudinal analysis of the choice between technology – based strategic alliances and acquiitions in high-tech industries: The case of the ASIC industry. Maastricht Nl.: NIBOR/RM/97/07. |
| 292 |
Vanstone J. H. , Vanstone L. K. Testing the Tea Leaves: Evaluating the Validity of Forecasts// RTM. – 2004. – № 5. |
| 293 |
Varganti R. Planned flexibility: Linking anticipation and reaction in product development projects // Journ. Prod. Innov. Manag. – 1999. – № 4. |
| 294 |
Vester J. Lessons Learned about Integrating Acquisitions// RTM. – 2002. – № 3. |
| 295 |
Wah L. Ultimate Manufacturing // Management Review. – 1999. – № 15. |
| 296 |
Walwyn D.R., Taylor D. Brickhill G. How to Manage Risk Better // RTM. – 2002. – № 5. |
| 297 |
White D. Repairing Damaged Work Relationships in R&D// RTM. – 2004. – № 1. |
| 298 |
Wit H., Dearing A. R&D in Europe – State of the Enterprise // RTM. – 2003. – № 5. |
| 299 |
Zack M.H. Developing of Knowledge Strategy // Calif. Manag. Review. – 1999. – № 3. |
| 300 |
Armbrecht F.M. R. Jr., Whiteley R. L. Idustrial Research Institute’s 6th
|
| 301 |
Иванова Н. И. Наука в национальных инновационных системах// Инновации. – 2005. – №4. |
| 302 |
Дежина И. Г., Салтыков Б. Г. Механизмы стимулирования коммерциализации исследований и разработок. – М.: ИЭПП, 2004. |
Приложение 1
Сетевой граф подготовки производства
Перечень событий по графу подготовки производства на действующем предприятии:
00 - конструкторская документация на новое изделие получена заводом-изготовителем,
01 - закончена проверка комплектности конструкторской документации,
02 - конструкторская документация отработана в соответствии с особенностями завода-изготовителя и по замечаниям о нетехнологичности,
03 - закончена проверка конструкторской документации на технологичность,
04 - замечания по нетехнологичности переданы в ОГК,
05 - разработана программа обеспечения качества изделия,
06 - разработана программа метрологического обеспечения производства,
07 - определена номенклатура техпроцессов, подлежащих разработке,
08 - закончено распределение номенклатуры деталей и сборочных единиц между цехами,
09 - разработаны технологические маршруты и техпроцессы,
10 - закончено проектирование оснастки и спецоборудования,
11 - определена потребность в дополнительном оборудовании,
12 - определена производственная программа,
13 - оснастка изготовлена,
14 - оснастка опробована,
15 - дополнительное оборудование приобретено,
16 - техпроцессы пронормированы,
17 - материальная ведомость разработана,
18 - материалы заказаны,
19 - ведомость покупных изделий получена отделом кооперации,
20 - комплектующие изделия и полуфабрикаты заказаны,
21 - финансовый план составлен,
22 - сбор данных по ценообразованию закончен,
23 - цена на изделие определена,
24 - договоры с потребителями заключены,
25 - определена потребность в рабочей силе,
26 - новые рабочие наняты,
27 - дополнительное оборудование смонтировано,
28 - новое оборудование опробовано,
29 - конструкторская документация выдана в цеха,
30 - материалы получены,
31 - покупные изделия получены,
32 - метрологическое обеспечение опробовано,
33 - спецификации, техпроцессы и производственная программа получены ПДО,
34 - оперативно-производственное планирование закончено,
35 - программа обеспечения качества получена ОТК,
36 - графики производства выданы в цехи,
37 - производство готово к началу изготовления опытной партии.
Перечень работ по сетевому графу подготовки производства на действующем предприятии и их исполнители:
00-01 - проверка документации на комплектность (ОГК),
00-12 - определение производственной программы (ОМ, ПЭО),
01-02 - внесение изменений в документацию в соответствии с особенностями производства (ОГК),
01-03 - проверка конструкторской документации на технологичность (ОГК),
02-05 - разработка программы обеспечения качества (ОГК, ОГТ, ОТК),
02-06 - разработка программы метрологического обеспечения производства (ОГМет),
02-19 - передача ведомости попутных ОКооп (ОГК),
02-22 - передача ведомости покупных ПЭО (ОГК),
02-29 - выдача конструкторской документации в цеха (ОГК),
02-33 - передача спецификаций ПДО (ОГК),
03-04 - передача замечаний по нетехнологичности ОГК (ОГТ),
03-07 - определение номенклатуры техпроцессов, подлежащих разработке (ОГТ),
04-02 - внесение изменений в конструкторскую документацию в соответствии с замечаниями о нетехнологичности (ОГК),
05-35 - передача программы обеспечения качества ОТК (ОГК),
06-22 - передача данных по дополнительному метрологическому обеспечению ПЭО (ОГМет),
06-32 - опробование метрологического обеспечения (ОГМет),
07-08 - распределение номенклатуры деталей и сборочных единиц между цехами (ОГТ),
08-09 - разработка технологических маршрутов и процессов (ОГТ),
09-10 - проектирование оснастки и спецоборудования (ОГТ, ОМА),
09-11 - определение потребности в дополнительном оборудовании (ОГТ, ОГМ),
09-16 - нормирование технологических процессов (ОТиЗ),
09-17 - составление материальной ведомости (ОГТ),
09-33 - передача данных по техпроцессам ПДО (ОГТ),
09-37 - выдача технологической документации цехам (ОГТ),
10-13 - изготовление оснастки (вспомогательные цеха),
10-22 - передача данных по затратам на оснастку ПЭО (ОГТ),
11-15 - приобретение дополнительного оборудования (ОКС),
11-22 - передача данных по дополнительному оборудованию ПЭО (ОГТ),
12-17 - передача производственной программы ОМТС (ПЭО),
12-19 - передача производственной программы ОКооп (ПЭО),
12-21 - составление финансового плана (ФО),
12-24 - передача программы ОМ (ПЭО),
12-33 - передача производственной программы ПДО (ПЭО),
13-14 - опробование оснастки (ОГТ, ОМА),
14-37 - передача оснастки цехам (ОМА),
15-27 - установка и монтаж дополнительного оборудования (ОГМ,ОГЭ),
16-22 - расчет фонда заработной платы (ОТиЗ),
16-25 - определение потребности в дополнительной рабочей силе (ОТиЗ),
17-18 - заказ материалов (ОМТС),
17-22 - передача материальной ведомости ПЭО (ОГТ),
18-30 - приобретение материалов (ОМТС),
19-20 - заказ комплектующих изделий и полуфабрикатов (ОКооп),
20-31 - получение покупных изделий (ОКооп),
21-22 - предоставление финансового плана ПЭО (ФО),
22-23 - определение цены изделия (ПЭО),
23-24 - заключение договоров с потребителями (ОМ),
24-36 - выдача информации о договорах ПДО (ФО),
25-26 - наем и обучение новых рабочих (ОК, ОПК),
26-37 - направление новых рабочих в цеха (ОК),
27-28 - опробование оборудования (ОГМ, ОГЭ),
28-37 - передача оборудования цехам (ОГМ, ОГЭ),
29-37 - комплектация конструкторской документации в цехах (ЧРК в цехах),
30-37 - выдача материалов цехам (ОМТС),
31-37 - выдача покупных изделий цехам (ОКооп),
32-37 - выдача метрологического оборудования цехам (ОГМет),
33-34 - оперативно-производственное планирование (ПДО),
34-36 - выдача графиков производства цехам (ПДО),
35-37 - подготовка контролеров и контрольного оборудования (ОТК),
36-37 - корректировка производственных графиков в соответствии с заключенными договорами (ПДО).
Расшифровка сокращенных наименований подразделений:
ОГК - отдел главного конструктора,
ОГТ - отдел главного технолога,
ОТК - отдел технического контроля,
ОГМет - отдел главного метролога,
ОГМ - отдел главного механика,
ОМ - отдел маркетинга,
ПЭО - планово-экономический отдел,
ОМА - отдел механизации и автоматизации,
ОКС - отдел капитального строительства,
ОТиЗ - отдел труда и заработной платы
ОМТС - отдел материально-технического снабжения,
ОКооп - отдел кооперации,
ОК - отдел кадров,
ОПК - отдел подготовки кадров,
ОГЭ - отдел главного энергетика,
ПДО - производственно-диспетчерский отдел,
ФО - финансовый отдел,
ЧРК - чертежно-распределительная контора
Приложение 2
Общая инновационная активность ведущих глобальных компаний в 1998 году
| Фирмы |
Объемы продаж $ млрд. |
Затраты на НИОКР $ млрд. |
Затраты на НИОКР, % |
|
|
|||
| Tyco |
122,8 |
0,97 |
0,79 |
| GEC |
102,5 |
1,537 |
1,50 |
| General Electric |
100,5 |
1,93 |
1,92 |
| Hitachi |
74,2 |
4,529 |
6,10 |
| Siemens |
70,6 |
5,44 |
7,70 |
| Matsushita Electric |
69,8 |
4,26 |
6,10 |
| Sony |
56,7 |
2,665 |
4,71 |
| Toshiba |
48,5 |
2,862 |
5,90 |
| NEC |
43,3 |
3,379 |
7,80 |
| Mitsubishi Electric |
33,7 |
1,751 |
5,20 |
| ABB |
30,8 |
2,463 |
8,00 |
| Lucent Technol. |
30,8 |
5,094 |
16,90 |
| Motorola |
29,5 |
2,893 |
9,80 |
| Intel |
26,2 |
2,674 |
10,20 |
| Alcatel |
22,5 |
1,914 |
8,51 |
| Nokia |
15,7 |
1,350 |
8,60 |
| Philips |
14,9 |
2,404 |
6,70 |
| Texas Instr. |
8,4 |
1,206 |
14,30 |
|
|
|||
| Merck |
27 |
2,86 |
10,60 |
| Johnson&Johnson |
24 |
2,433 |
10,30 |
| Novartis |
23 |
2,712 |
11,80 |
| Bristol-Myers Squibb |
18,3 |
1,577 |
8,63 |
| Roche Holding |
16,2 |
2,239 |
13,82 |
| Pfizer |
13,6 |
2,279 |
16,83 |
| Glaxo Wellcome |
13,5 |
1,931 |
14,30 |
| American Home Products |
13,4 |
1,654 |
12,29 |
| Smithkline Beecham |
13,4 |
1,513 |
11,30 |
| Abbot Laboratories |
12,5 |
1,221 |
9,79 |
| Pharmacia&Upjohn |
11,3 |
1,199 |
17,74 |
| Lilly |
9,2 |
1,738 |
18,83 |
| Zeneca |
8,6 |
1,138 |
12,85 |
| Schering-Plough |
8,1 |
1,007 |
12,47 |
| Boehringer Ingelheim |
4,9 |
0,905 |
18,40 |
|
|
|||
| BASF |
32,4 |
1,537 |
4,74 |
| Bayer |
29 |
2,120 |
7,14 |
| DuPont |
25 |
2,751 |
11,0 |
| Hoechst |
23,6 |
2,006 |
8,74 |
| Dow Chemical |
18,3 |
1,156 |
6,30 |
| Rhone-Ponlenc |
16,1 |
1,816 |
11,30 |
| Mitsubishi Chemical |
15,5 |
0,665 |
4,30 |
| Akzo Nobel |
14,6 |
0,763 |
5,21 |
| Imp. Chem. Ind. |
14,6 |
0,354 |
2,42 |
| Asashi Chem. Ind. |
11,5 |
0,505 |
4,40 |
| Degussa |
9,6 |
0,347 |
3,60 |
| Sumitono Chemical |
9,0 |
0,486 |
5,40 |
| Monsanto |
8,6 |
1,263 |
14,60 |
| Toreda Chem. |
7,4 |
0,700 |
9,40 |
| Merck |
4,8 |
0,489 |
10,10 |
|
|
|||
| Gen. Motors |
158 |
7,900 |
5,00 |
| Daimler Chrysler |
153,5 |
5,833 |
3,80 |
| Ford Motor |
143,2 |
6,300 |
4,40 |
| Toyota |
103,7 |
3,939 |
3,80 |
| Volkswagen |
72,6 |
3,181 |
4,38 |
| Fiat |
54,7 |
1,368 |
2,50 |
| Honda Motor |
52,8 |
2,534 |
4,80 |
| Renault |
37,6 |
1,617 |
4,30 |
| PSA |
33,5 |
1,543 |
4,60 |
| Mitsubishi Motor |
33,5 |
0,771 |
2,30 |
| Robert Bosch |
30,3 |
2,088 |
6,90 |
| Volvo |
26,3 |
1,247 |
4,75 |
| Pengeof |
16,1 |
0,745 |
4,62 |
| Audi |
14,7 |
1,030 |
7,00 |
| Denso |
14,7 |
1,397 |
9,50 |
|
|
|||
| Boeing |
51,2 |
1,895 |
3,37 |
| Lockheed Martin |
26,4 |
0,819 |
3,10 |
| United Technologies |
25,7 |
1,315 |
5,11 |
| Raytheon |
19,4 |
0,582 |
2,98 |
| Allied Signal |
15,1 |
0,394 |
2,60 |
| British Aerospace |
11,3 |
0,691 |
6,11 |
| Aerospatiale |
10,0 |
1,397 |
13,90 |
| Textron |
9,5 |
0,219 |
2,30 |
| Northrop Grumman |
8,8 |
0,203 |
2,30 |
| Homywell |
8,4 |
0,481 |
5,72 |
| Rolls-Royce |
7,5 |
0,287 |
3,80 |
| Bombardier |
5,8 |
0,097 |
1,35 |
| Gen. Dynammics |
5,0 |
0,093 |
1,87 |
| SNECMA |
4,1 |
0,277 |
6,70 |
| Goodrich |
4,0 |
0,119 |
3,03 |
|
|
|||
| IBM |
81,6 |
4,466 |
5,47 |
| Hewlett-Packard |
47,0 |
3,355 |
7,13 |
| Fujitsu |
44 |
3,432 |
7,80 |
| Compaq Computer |
31,2 |
1,353 |
4,34 |
| Canon |
24,2 |
1,525 |
6,30 |
| Xerox |
19,5 |
1,043 |
5,36 |
| Dell Computer |
19,0 |
0,209 |
1,10 |
| Ricoh |
11,7 |
0,586 |
4,99 |
| Sun Microsystems |
9,7 |
1,014 |
10,40 |
| Apple Computer |
6,0 |
0,310 |
5,20 |
| Casio Computer |
4,2 |
0,192 |
4,58 |
| EMC Corporation |
4,0 |
0,315 |
7,93 |
| Harris |
3,9 |
0,182 |
4,70 |
| Bull |
3,8 |
0,125 |
5,34 |
| Acer |
2,3 |
0,074 |
1,77 |
|
|
|||
| Microsoft |
14,5 |
2,502 |
17,27 |
| Oracle |
7,2 |
0,719 |
10,07 |
| Unisys |
7,2 |
0,296 |
4,10 |
| Computer Associates |
5,2 |
0,423 |
8,10 |
| ADP |
4,8 |
0,375 |
7,80 |
| SAP |
4,6 |
0,606 |
13,25 |
| Silicon Graphics |
3,1 |
0,459 |
14,81 |
| America Online |
2,6 |
0,175 |
6,70 |
| Imation |
2,04 |
0,139 |
6,8 |
| Cadence Design Syst |
1,2 |
0,179 |
14,80 |
| Novell |
1,1 |
0,255 |
20,78 |
| Sybase |
0,9 |
0,148 |
17,07 |
| Autodesk |
0,7 |
0,164 |
22,30 |
| Informix |
0,7 |
0,148 |
21,00 |
| Platinum Tech |
0,6 |
0,317 |
7,8 |
|
|
|||
| Exxon |
99,8 |
0,549 |
0,55 |
| Shell |
88,8 |
0,799 |
0,90 |
| BP Amow |
68,7 |
0,412 |
0,60 |
| Mobil |
46,4 |
0,204 |
0,44 |
| Veba |
45,4 |
0,227 |
0,50 |
| Elf Aquitaine |
37,8 |
1,173 |
3,10 |
| Texaco |
4,5 |
0,138 |
0,40 |
| Chevron |
26,3 |
0,187 |
0,71 |
| Mitsubishi Oil |
21,9 |
0,129 |
0,59 |
| ENI |
17,1 |
0,308 |
1,80 |
| Petrofina |
16,5 |
0,082 |
0,72 |
| Petrobras |
15,6 |
0,203 |
1,30 |
| Burman Castrol |
13,5 |
0,070 |
1,51 |
| Schlumberger |
11,8 |
0,568 |
4,80 |
| Imerial Oil |
11,4 |
0,046 |
0,90 |
Приложение 3
Затраты на НИОКР: электроника
Затраты на НИОКР: фармацевтика
Затраты на НИОКР: химическая промышленность
Затраты на НИОКР: автомобилестроение
Затраты на НИОКР: аэрокосмическая промышленность
Затраты на НИОКР: компьютеры
Затраты на НИОКР: программное обеспечение
Затраты на НИОКР: нефтяная промышленность
Приложение 4
Основные характеристики патентной активности фирм в 1998 году
| Фирма |
Объем затрат на НИОКР $ млрд. |
Количество зарегистрированных патентов |
Патентная эффективность НИОКР $ млн. |
| Электроника |
10071 |
3,71 |
|
| Siemens |
5,440 |
920 |
5,91 |
| Lucent Techologies |
5.094 |
945 |
5,39 |
| Hitachi |
4,529 |
1367 |
3,31 |
| Matsushita |
4,260 |
1082 |
3,94 |
| NEC |
3,379 |
1706 |
1,98 |
| Ericsson |
3,108 |
443 |
7,01 |
| Motorola |
2,893 |
1557 |
1,86 |
| Toshiba |
2,862 |
1339 |
2,14 |
| Intel |
2,674 |
712 |
3,75 |
| Sony |
2,665 |
1472 |
1,81 |
| Фармацевтика |
1442 |
18,33 |
|
| Merck |
2,86 |
344 |
8,31 |
| Novartis |
2,712 |
138 |
19,65 |
| Johnson& Johnson |
2,433 |
147 |
16,55 |
| Pfizer |
2,279 |
120 |
18,99 |
| Roche Holding |
2,239 |
113 |
19,81 |
| Glaxo Wellcome |
1,931 |
52 |
37,13 |
| Lilly |
1,738 |
188 |
9,24 |
| American Home Products |
1,654 |
52 |
31,81 |
| Bristol-Mayers Squibb |
1,577 |
128 |
12,32 |
| Smithkline Beecham |
1,513 |
160 |
9,46 |
| Химическая промышленность |
2789 |
6,95 |
|
| Du Pont |
2,751 |
395 |
6,96 |
| Bayer |
2,120 |
578 |
3,67 |
| Hoechst |
2,066 |
496 |
4,16 |
| Rhone-Poulenc |
1,816 |
206 |
8,81 |
| BASF |
1,537 |
537 |
2,86 |
| Monsanto |
1,263 |
86 |
14,69 |
| Dow Chemical |
1,156 |
176 |
6,57 |
| Akzo Nobel |
0,763 |
104 |
7,34 |
| Takeda Chemical |
0,700 |
72 |
9,72 |
| Mitsubishi Chemical |
0,665 |
139 |
4,78 |
| Автомобилестроение |
3050 |
209,9 |
|
| General Motors |
7,900 |
304 |
26,00 |
| Ford Motor |
6,300 |
154 |
40,91 |
| Daimler Chrysler |
5,833 |
338 |
17,26 |
| Toyota |
3,939 |
454 |
8,68 |
| Volkswagen |
3,181 |
17 |
187,12 |
| Honda Motors |
2,534 |
448 |
5,66 |
| Robert Bosch |
2,088 |
361 |
5,78 |
| Renault |
1,617 |
1 |
1617,00 |
| Penso |
1,397 |
139 |
10,05 |
| Fiat |
1,368 |
8 |
171,00 |
| Аэрокосмическая промышленность |
1155 |
11,90 |
|
| Boeing |
1,895 |
185 |
10,24 |
| Aerospatiale |
1,397 |
60 |
23,28 |
| United Technologies |
1,315 |
152 |
8,65 |
| Lockheed Martin |
0,812 |
203 |
4,03 |
| British Aerospace |
0,691 |
15 |
46,07 |
| Raytheon |
0,582 |
152 |
3,83 |
| Honeywell |
0,481 |
181 |
2,66 |
| Allied Signal |
0,394 |
141 |
2,79 |
| Rolls-Royce |
0,287 |
33 |
8,20 |
| SNECMA |
0,277 |
33 |
8,39 |
| Компьютерная техника |
9299 |
2,6 |
|
| IBM |
4,466 |
2674 |
1,67 |
| Fujitsu |
3,432 |
1275 |
2,69 |
| Hewlett-Packard |
3,355 |
799 |
4,20 |
| Canon |
1,525 |
2044 |
0,75 |
| Compaq Computer |
1,353 |
247 |
5,48 |
| Xerox |
1,043 |
1059 |
0,98 |
| Sun Microsystem |
1,014 |
440 |
2,30 |
| Ricoh |
0,586 |
440 |
1,33 |
| EMC Corporation |
0,315 |
60 |
5,25 |
| Apple Computer |
0,310 |
261 |
1,19 |
| Программное обеспечение |
741 |
9,9 |
|
| Microsoft |
2,502 |
342 |
7,31 |
| Oracle |
0,719 |
58 |
12,40 |
| Silicon Graphics |
0,459 |
94 |
4,88 |
| Unisys |
0,269 |
122 |
2,43 |
| Novell |
0,225 |
29 |
7,76 |
| Adobe Systems |
0,207 |
23 |
9,00 |
| Cadence Design Systems |
0,179 |
9 |
19,89 |
| Autodesk |
0,164 |
8 |
20,50 |
| Imation |
0,139 |
47 |
2,96 |
| Olivetti |
0,104 |
9 |
11,55 |
| Нефтяная промышленность |
724 |
24,5 |
|
| Elf Aquitaine |
1,173 |
18 |
65,17 |
| Shell |
0,799 |
156 |
5,12 |
| Schlumberger |
0,568 |
74 |
7,67 |
| Exxon |
0,549 |
257 |
2,14 |
| BP Amoco |
0,412 |
111 |
3,71 |
| ENI |
0,308 |
7 |
44,0 |
| Veba |
0,227 |
3 |
75,67 |
| Total |
0,225 |
17 |
13,23 |
| Mobil |
0,204 |
73 |
2,79 |
| Petrobras |
0,203 |
8 |
25,37 |
Приложение 5
Классификация неопределенностей
| Виды неопределенности |
Краткая характеристика неопределенности по предлагаемому признаку |
| 1. Перспективная неопределенность |
Возникает вследствие появления непредусмотренных факторов, влияющих на ход развития и эффективность функционирования исследуемых объектов (процессов), исследуемый объект недостаточно изучен. |
| 2. Ретроспективная неопределенность |
Связана с отсутствием информации о поведении изучаемого объекта в прошлом. Возможен либо переход к ситуациям определенности или риска, либо такой переход принципиально невозможен. |
| 3. Техническая неопределенность |
Является следствием невозможности предсказания точных результатов принимаемых решений. |
| 4. Стохастическая неопределенность |
Выступает результатом вероятностного (стохастического) характера исследуемых процессов и явлений. Возможны следующие три случая: - имеется надежная статистическая информация; - известно, что ситуация стохастическая, но необходимой статистической информации для оценки ее вероятностных характеристик нет; - высказывается лишь гипотеза о стохастическом характере изучаемых процессов и явлений, которая требует проверки. |
| 5. Неопределенность состояния природы |
Связана с полным или частичным незнанием природных условий, при которых придется принимать решения. |
| 6. Неопределенность целенаправленного противодействия |
Встречается в ситуации конфликта двух или более сторон, когда каждая сторона не имеет сведений или располагает неполной, неточной информацией о мотивах и характере поведения противодействующих сторон. |
| 7. Неопределенность целей |
Связана с неоднозначностью, а иногда и невозможностью выбора одной цели при принятии решения или построении оптимизационной модели |
| 8. Неопределенность условий |
Возникает при недостаточности или полном отсутствии информации об условиях, в которых принимаются решения. |
| 9. Лингвистическая (смысловая) неопределенность |
При анализе экономических процессов, явлений, объектов используются вербальный (описательный) подход и соответствующие модели. Отличительным признаком такого подхода является широкое применение с математической точки зрения недостаточно точно описанных терминов, понятий, словосочетаний. Необходим соответствующий учет лингвистической неопределенности, как основного свойства таких систем. |
| 10. Неопределенность действий |
Отсутствует однозначность при выборе решений. Возможны следующие случаи: - цель единственная (целевая функция единственная) - необходимо определить среди всех допустимых решений наилучшее; - целей несколько, в этом случае проблема не всегда сводится к решению одной экстремальной задачи; - цели (одна или несколько) учтены в ограничениях - возникает проблема нахождения какого-либо элемента из фиксированного множества, выбора в определенном смысле хорошего элемента из этого множества. |