Построение когнитивной модели как основы планирования развития инновационного предприятия
Building a cognitive model as the basis for planning the development of an innovative enterprise
Авторы
Аннотация
В данной статье показан процесс построения модели моделирования с позиций когнитивного подхода и его актуальность для инновационных предприятий. На основе предложенного подхода можно разрабатывать программный комплекс, который позволяет смоделировать развитие инновационного предприятия, а также управлять этим предприятием в зависимости от поставленной задачи.
Ключевые слова
инновация, инновационные предприятия, планирование развития, моделирование, когнитивная модель.
Рекомендуемая ссылка
No items found. Построение когнитивной модели как основы планирования развития инновационного предприятия // Современные технологии управления. ISSN 2226-9339. — №3 (96). Номер статьи: 9607. Дата публикации: 09.11.2021. Режим доступа: https://sovman.ru/article/9607/
DOI 10.24412/2226-9339-2021-396-7
Authors
Abstract
This article shows the process of building a modeling model from the standpoint of a cognitive approach and its relevance for innovative enterprises. Based on the proposed approach, it is possible to develop a software package that allows you to simulate the development of an innovative enterprise, as well as to manage this enterprise depending on the task at hand.
Keywords
innovation, innovative enterprises, development planning, modeling, cognitive model
Suggested citation
No items found. Building a cognitive model as the basis for planning the development of an innovative enterprise // Modern Management Technology. ISSN 2226-9339. — №3 (96). Art. # 9607. Date issued: 09.11.2021. Available at: https://sovman.ru/article/9607/
Введение
Сейчас нововведения рассматриваются, как необходимые условия перемен. Появилось даже новое научное направление «инноватика» [1], наиболее важной проблемой которой являются изучение процессов распространения нововведений.
Во всем мире непрерывно растут наукоемкость выпускаемой продукции и стоимость технологических разработок, а поскольку практическое применение и широкое распространение результатов научно-технической и исследовательской деятельности, оформленных в виде объектов интеллектуальной собственности, выступает необходимым фактором экономического развития страны, созданию и развитию именно инновационных предприятий уделяется особое внимание.
Особенностью таких предприятий на ранних этапах развития являются большие затраты на научные исследования и разработки, малая известность продукции на рынке, и как следствие ее низкой окупаемости, невозможность развиваться в течение длительного периода времени за счет лишь собственных сил. При этом возникает большая вероятность банкротства по причине низкого спроса на продукцию или его полного отсутствия. В этом случае для поддержания предприятия на рынке и помощи в его становлении необходимо ввести внешние инвестиции, которые по тем или иным причинам было невозможно использовать, как часть стартового капитала. Эти инвестиции характеризуются непосредственно их суммой и временем финансирования, то есть передачей средств на баланс предприятия. При этом наиболее важным аспектом инвестирования является способность предсказать дальнейшее развитие предприятия.
Методологической основой разработки и исследования содержательных моделей является системный анализ. Однако применение успешно работающих в естественных науках методов исследования систем в социальной сфере часто оказывается неэффективным. Так как социальные системы не просто функционируют во времени — они еще принимают решения, осуществляют выбор пути дальнейшего развития. Поэтому системный подход дополняют идеи когнитологии — нового междисциплинарного научного направления, изучающего широкий спектр проблем восприятия, понимания и принятия решений.
Также особое внимание уделяется теории искусственного интеллекта, поэтому в когнитологии доминирует технологический подход к изучению знаний, а критерием качества когнитивных теорий является практическая реализация.
Теория искусственного интеллекта в когнитологии понимается весьма широко и включает в себя теорию информации, теорию принятия решений и в последнее время — теоретическую информатику. В настоящее время ставятся задачи обеспечения технологического синтеза интеллектуальных возможностей человека и ЭВМ, разработки интерактивных систем визуализации информации, систем поддержки принятия решений, а методология когнитивного моделирования развивается в направлении совершенствования аппарата анализа и моделирования ситуации [2].
Все более распространенным приемом исследования слабоструктурированных проблем их функционирования в динамично изменяющейся внешней среде становится представление сложных систем разной природы когнитивными графовыми моделями. Разработанные когнитивные модели, например, социально-экономической системы (отрасли, организации и др.) позволяют объяснить протекающие в них процессы, прогнозировать развитие, разрабатывать лучшие стратегии развития. Анализ результатов исследований дает возможность использовать эти модели в блоках поддержки управленческих решений в интеллектуальных системах. Но проведение когнитивных исследований и сценарного моделирования для существующих социально-экономических систем часто затруднено из-за: недостаточности материала, невозможности точного прогноза предполагаемых воздействий, сложности проверки в реальном масштабе времени эффективности предлагаемых управленческих решений, и, тем более, воздействие последствий этих решений на управляющую систему [3].
Результаты исследований
В настоящее время для поддержки принятия решений в слабоструктурированных динамических ситуациях применяются различные виды когнитивных карт. Когнитивную карту можно понимать как схематичное, упрощенное описание картины мира индивида, точнее, ее фрагмента, относящегося к данной проблемной ситуации.
Когнитивная карта может быть представлена в виде множества вершин, каждая из которых соответствует одному фактору или элементу картины мира индивида. Дуга, связывающая вершины A и B, соответствует причинно-следственной связи A→B, где A — причина, B — следствие.
Связь A→B называется положительной (знак «+»), если увеличение A ведет к увеличению (усилению) B, а уменьшение A ведет к уменьшению B при прочих равных условиях. Знак «-» над дугой A→B означает, что связь отрицательная, т.е. при прочих равных условиях увеличение A приводит к уменьшению (торможению) B, и уменьшение A ведет к увеличению B.
Когнитивная карта особенно полезна для анализа действия трудно формализуемых факторов, измерение которых часто является очень сложной проблемой. Она дает возможность проследить взаимосвязи между будущим, настоящим и прошлым изучаемого процесса.
Для построения когнитивной карты инновационного предприятия были выделены следующие основные факторы:
- Баланс (финансовые средства предприятия (баланс), управление доходами и расходами).
- Персонал (представлен собственно персоналом, интенсивностью прироста кадров, распределением и интенсивностью увольнения).
- Производство (производство продукции, управление объемом производства).
- Менеджмент (управление предприятием, управление персоналом (структура, приказы, распоряжения)).
- Рынок (управление ценой).
Описание основных связей факторов представлено в таблице 1.
Таблица 1. Влияние факторов на деятельность инновационного предприятия
| Влияние факторов | Комментарии | Знак связи |
| 1→3 | Расходы предприятия на разработку, проектирование и производство продукции увеличивают количество произведенного товара. | + |
| 2→1 | Увеличение продаж ведет к увеличению доходов предприятия. | + |
| 3→1 | Доходы от продажи произведенной продукции увеличивают бюджет предприятия и в дальнейшем могут выделяться на развитие. | + |
| 3→2 | Если продукция предприятия попадает в тот сегмент рынка, где она востребована, то увеличение производства ведет к увеличению продаж. | + |
| 4→3 | Введение среднего (или высшего) звена управления положительно сказывается на производстве продукции, если оно введено вовремя и отрицательно – в противном случае. | + |
| 4→5 | Не вовремя введенное управление негативно влияет на желание людей работать на предприятии, что может привести к увольнению работников. | — |
| 5→3 | Персонал предприятия может двояко влиять на производство продукции. С одной стороны, чем больше людей задействовано в производстве, тем больше продукции предприятие может выпустить, с другой – увеличение персонала увеличивает расходы, а это приводит к снижению объема производства. | +/- |
| 5→4 | Чем больше становится работников на предприятии, тем больше должно быть менеджеров, чтобы эффективно управлять персоналом. | + |
Учитывая взаимодействие основных факторов, представленных в таблице, можно построить упрощенную когнитивную карту инновационного предприятия (рис. 1).
Рис. 1. Упрощенная когнитивная карта инновационного предприятия
Для построения более точной когнитивной модели необходимо детализировать основные блоки. Более подробная когнитивная карта инновационного предприятия представлена на рис. 2.
Рис. 2. Когнитивная карта инновационного предприятия
При когнитивном моделировании определяются основные тенденции и стратегические сценарии развития системы, при этом учитывают: набор факторов, влияющих на развитие системы и когнитивные карты, отображающие взаимовлияние факторов.
Далее от когнитивной карты можно перейти к потоковому моделированию, которое связано с исследованием динамики финансовых, информационных, материальных и иных потоков, циркулирующих в активной системе и между системой и внешней средой.
В потоковых диаграммах системной динамики используется четыре базовых графических объекта: накопители (уровни, переменные состояния), потоки (связи между накопителями, вентили, регулирующие потоки, функциональные зависимости, определяющие взаимное влияние потоков). В качестве среды имитационного моделирования были выбраны средства AnyLogic 5. В моделях системной динамики основной интерес представляют накопители, и анализ изменения их объемов во времени. Накопители в AnyLogic обозначаются прямоугольниками, потоки – направленными переходами, а вспомогательные переменные – кружками. Стрелки обозначают причинно-следственные зависимости в модели [4].
Уровни в модели AnyLogic представляют накопления в моделируемой системе, суммирование всех изменений, которые наполняют и истощают уровень потоками (рис. 3). В модели уровни — это «состояние» системы, потоки — «действие» [5].
Рис. 3. Три эквивалентных представления динамики накопителя
Накопители и потоки влияют друг на друга через связи, которые могут формировать цепи положительных и отрицательных обратных связей. Для задания влияний параметров используются вспомогательные переменные, обозначаемые кружками. Временная задержка моделируется блоками задержки. Константы представляют элементы моделируемой системы, которые не изменяются на протяжении прогона моделирования.
Все эти компоненты позволяют перейти от когнитивной карты к системно-динамической модели [6].
Реализация основных блоков инновационного предприятия рассматривается далее.
Процесс разработки и производства продукции представлен на рис. 4.
Рис. 4. Разработка и производство продукции
Уровень SREDW (НИОКР) отражает расходы на НИОКР, а поток ChangeSREDW задает ступенчатое накопление данного уровня.
Количество произведенной продукции определяется переменной SmallSeries. Константой GainCoeff можно манипулировать для изменения ценовой политики, т.е. влиять на MinPrice (минимальная цена). Переменная Outlay1Article отражает затраты на 1 изделие, Production — затраты на производство продукции, а Sold — доход от продажи продукции.
В рамках данной модели баланс предприятия является наиболее важной частью декомпозиции. В обычном режиме функционирования модели он строится из потока доходов, поступающих от продажи и сопровождения инновационной продукции, и потока расходов – затрат на выпуск новых изделий, заработной платы персоналу и фиксированных расходов на амортизацию оборудования.
На рис. 5 представлена часть модели, которая отвечает за баланс инновационного предприятия.
Рис. 5. Баланс инновационного предприятия
Доходы поступают через поток Income в уровень EnterpBalance (балансовая наличность предприятия). Все расходы представлены потоком TotalExpend, который в динамике пытается исчерпать уровень EnterpBalance. Переменная ConstExp (фиксированный расход) показывает постоянные затраты предприятия, OtherExpend — дополнительные расходы, VariabExpend – переменные расходы, IntellectProperty – затраты на интеллектуальную собственность.
Для моделирования динамики изменения персонала в модели были созданы потоки увольняемых и принимаемых на работу. Создание резерва потенциальных кандидатов на все рабочие места производится через константу HiringOfPers. Общее количество сотрудников представлено уровнем Staff (персонал), интенсивность наполнения которого задается параметром StaffChoice (интенсивность прироста кадров). Увольнение сотрудников осуществляется с помощью потока Discharge (интенсивность увольнения) (рис. 6). Затраты на заработную плату представлены переменными Wages и FounderWages.
Рис. 6. Персонал предприятия
Поскольку в развитии предприятия периоды стабильного развития сменяются кризисами, был предложен подход, согласно которому, для перехода в новую стадию развития необходимо изменить структуру предприятия. Исходя из этого, для каждой фазы создается своя имитационная модель, отличающаяся от предыдущей наличием нового звена управления (рис. 7).
Рис. 7. Изменение структуры предприятия
Так при первом кризисе достаточно ввести один уровень управления – менеджеров, а при следующем еще один – высшее звено. На рис. 8-10 представлены фрагменты имитационной модели предприятия, реализованной средствами системы имитационного моделирования AnyLogic 5.
Рис. 8. Структура персонала на первой фазе
Рис. 9. Структура персонала на второй фазе
Рис. 10. Структура персонала на третьей фазе
Таким образом общий вид имитационной модели инновационного предприятия представлен на рис. 11.
Рис. 11. Модель инновационного предприятия
Заключение
На основе вышеизложенного можно разрабатывать программный комплекс, который позволяет смоделировать развитие инновационного предприятия, а также управлять этим предприятием в зависимости от поставленной задачи. Систему должны образовывать следующие функциональные модули:
- Блок настройки на предметную область.
- Блок имитации модели.
- Блок хранения данных.
- Блок анализа критериев выбора.
- Блок установки размера фонда и функции распределения финансов.
- Блок установки целевого состояния.
- Блок представления результатов.
В качестве пользователей данной системы могут выступать эксперты, которые несут ответственность за принимаемое ими решение. Система с описанным набором функциональных возможностей может успешно применяться на различных малых инновационных предприятиях.
Читайте также
Библиографический список
- Плотинский, Ю.М. Модели социальных процессов: Учебное пособие для высших учебных заведений. — Изд. 2-е, перераб. и доп. — M.: Логос, 2001.- 296 с.
- Кулинич, А.А. Методология когнитивного моделирования сложных плохо определенных ситуаций // Труды второй международной конференции по проблемам управления. – М., ИПУ РАН, 2003 г. – С. 219-227.
- Горелова, Г.В., Захарова, Е.Н., Радченко, С.Н. Исследование слабоструктурированных проблем социально-экономических систем: когнитивный подход. – Ростовн/Дону: Изд-во РГУ, 2006. – 332с.
- Карпов, Ю.Г. Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с AnyLogic 5. — СПб: БХВ-Петербург, 2006. — 400 с.
- Горохов, А.В., Путилов, В.А. Системная динамика в задачах регионального планирования. – Апатиты: Изд. КНЦ РАН, 2005, 137с.
- Малыгина, С.Н., Абалымова, Д.Н. Разработка системы имитационного моделирования развития малого и среднего промышленного предприятия. //Прикладные проблемы управления макросистемами, Труды Института системного анализа Российской академии наук (ИСА РАН) 2008, Том 39, c.256-262.
References
- Plotinskiy, Yu.M. Models of Social Processes: A Textbook for Higher Educational Institutions [Modeli sotsial’nykh protsessov: Uchebnoye posobiye dlya vysshikh uchebnykh zavedeniy]. – Ed. 2nd, rev. and add. – M .: Logos, 2001. – 296 p.
- Kulinich, A.A. Methodology of cognitive modeling of complex ill-defined situations [Metodologiya kognitivnogo modelirovaniya slozhnykh plokho opredelennykh situatsiy]// Proceedings of the second international conference on control problems. – M., IPU RAS, 2003 – pp. 219-227.
- Gorelova, G.V., Zakharova, E.N., Radchenko, S.N. Study of semi-structured problems of socio-economic systems: a cognitive approach [Issledovaniye slabostrukturirovannykh problem sotsial’no-ekonomicheskikh sistem: kognitivnyy podkhod]. – Rostov / Don: Publishing house of the Russian State University, 2006. – 332s.
- Karpov, Yu.G. Simulation of systems. Introduction to modeling with AnyLogic 5 [Imitatsionnoye modelirovaniye sistem. Vvedeniye v modelirovaniye s AnyLogic 5]. – St. Petersburg: BHV-Petersburg, 2006. – 400 p.
- Gorokhov, A.V., Putilov, V.A. System dynamics in the problems of regional planning [Sistemnaya dinamika v zadachakh regional’nogo planirovaniya]. – Apatity: Ed. KNTs RAN, 2005, 137p.
- 6 Malygina, S.N., Abalymova, D.N. Development of a system for simulation modeling of the development of a small and medium-sized industrial enterprise [Razrabotka sistemy imitatsionnogo modelirovaniya razvitiya malogo i srednego promyshlennogo predpriyatiya] // Applied Problems of Macrosystem Management, Proceedings of the Institute for System Analysis of the Russian Academy of Sciences (ISA RAS) 2008, Volume 39, pp. 256-262.
