3.3 Использование технологий аналогичных CRM для усиления координации в НИС

Из существующих общепризнанных и активно применяющихся средств систем автоматического управления (АСУ), только CRM блок (системы управления работой с клиентами) осуществляет сбор и анализ характеристик взаимодействия различного вида множества разнотипных организаций. Опыт создания, внедрения и эксплуатации систем управления такого типа может помочь в задаче автоматизирования управления НИС, способного поглотить разнообразие НИС, т.е. удовлетворить закон необходимого разнообразия Эшби.

Customer relationship management (CRM) - система управления работой с клиентами. За последнее десятилетие система получила широкое распространение в бизнесе. Можно выделить два основных класса CRM решений - это аналитические и оперативные системы, хотя в различной литературе можно встретить и другую классификацию.

Аналитические системы призваны накапливать информацию о клиентах компании с целью ее последующего анализа для определения наиболее успешной стратегии поведения на рынке, а также формирования предложений конкретному клиенту, исходя из истории контактов с ним. Под оперативными системами подразумеваются автоматизированные системы работы с клиентами - Call-центры, Contact-центры и т.д.

История взаимоотношений с клиентами, накопленная компанией в структурированной форме, а также наличие дисциплины сбора и анализа этой информации в дальнейшем является одним из основных активов. Поэтому при разработке НИС целесообразно внедрять аналитическую систему, схожую по своим возможностям с CRM, но предназначенную для работы в области инноваций.

В роли клиентов НИС выступают субъекты инновационной системы: покупатели, генераторы, продавцы и инкубаторы инноваций. CRM-блок призван хранить данные в структурированной форме о субъектах НИС, которая бы включала информацию, связанную с инновационной деятельностью и активностью субъектов с целью дальнейшего анализа возможности их участия в инновационных проектах, а также о проектах проводимых, реализованных или ожидающих начала реализации. Следует классифицировать проекты по направлениям деятельности (ОКЭД) и указывать веса значимости проектов для приоритетных научно-технических направлений с целью последующего выявления приоритета их реализации. Здесь мы остановимся на проблеме определения приоритета, заключенной в выявлении относительной роли того или иного проекта для реализации картины научно-технического прогресса в соответствии с перечнем приоритетных направлений. Один из возможных подходов решения поставленной проблемы был предложен Г. С. Поспеловым [24].

Пусть в системе задан перечень целей , или иначе перечень приоритетных направлений. Он может быть сформирован на основании данных перечня критических технологий РФ, также данных полученных от министерства науки и образования, президиума РАН, российских промышленных монополий, промышленных и предпринимательских объединений, союзов инновационных фондов, союзов изобретателей и рационализаторов, агентств СМИ и других, заинтересованных в инновациях. Обозначим этот перечень через вектор а, с компонентами a, (i=l, 2. . . , ria). Все компоненты вектора а взвешены. Их удобно пронормировать: будем предполагать,

что а - вектор с началом в центре координат и концом на единичной сфере с положительными координатами.

Теперь для имеющегося перечня опытно-конструкторских разработок призванных для осуществления поставленных целей, следует определить приоритеты (веса Р, ). Целый ряд опытно-конструкторских разработок будет полезен для достижения сразу нескольких целей. Поэтому перед экспертами ставится задача построения матрицы А@ = значимости конструкторских разработок, элементы которой atf - это число, показывающее относительное значение разработки с номером i для научной цели с номера j. Поспелов предложил нормировать эти величины, например, следующим образом: = 1, хотя необходимость нормировки не вполне оправдана, так как возникает дилемма: как сравнивать разработки, имеющие одинаковые относительные значениями для научных целей, но различный масштаб значимости (или отдачу). Поэтому целесообразно ввести финансовый рейтинг по проектам (разработкам) и по нему проводить нормировку.

Приоритет конструкторской разработки номера i может быть вычислен по следующей формуле: = Ей %:. в матричном виде А^ос.

Для осуществления конструкторских разработок должны быть проведены прикладные исследования. Если перечень этих работ обозначить через Т, задача сводится к составлению матрицы значимости А^ прикладных исследований для осуществления конструкторских разработок.

Рассуждая аналогично предыдущим рассуждениям можно построить отображение множества конструкторских разработок на множество прикладных исследований: Т= А~Ф. Далее можно получить отображение множества целей на множество прикладных исследований Т= А^А^ос, тем самым, вычислив приоритеты прикладных исследований в общем множестве проектов.

Далее, с целью выявления роли фундаментальных исследований в реализации приоритетных научных направлений следует составить матрицу А^ - матрицу значимости фундаментальных исследований для реализации прикладных исследований (5- перечень фундаментальных исследований). Таким образом, приоритеты фундаментальных исследований задаются формулой

Используя модель Поспелова можно строить оценки приоритетов инновационных проектов для разных инвесторов-потребителей инноваций в зависимости от приоритетных для них направлений.

Следующий ключевой момент использования CRM-блока в работе НИС связан с анализом рынка инноваций: спроса и предложения инноваций. Инвесторам предоставляется возможность выделения из общего набора проектов, только те, которые соответствовали бы их потребностям. Помимо приоритета и направления деятельности (ОКЭД) основными характеристиками проекта служат такие показатели как доходность (или отдача по проекту), риск, требуемые общий объём инвестиций и срок окупаемости. На основании этих данных инвесторы смогут оперативно принимать объективные решения по вопросу финансирования инновационных проектов. Генераторы инноваций на

основании утвержденного перечня приоритетных направлений получают возможность реализации полезного для общества проекта.

Не менее важной является проблема координации действий субъектов НИС. Предварительно, можно предложить следующий метод её организации. На основании рассчитанных приоритетов проектов по каждому проекту можно выделить заинтересованных в реализации данного проекта инвесторов. Прибегнув к хранимой в системе информации о субъектах НИС, включающей их инновационную активность, направление деятельности и приоритеты, появится возможность предварительной оценки вкладов в финансирование инновационного проекта разных инвесторов при возможной кооперации (такая ситуация может возникнуть, если для реализации проекта требуется крупный объём инвестиций).

Мы считаем CRM-блок необходимой составляющей системы управления НИС, без которой эффективное функционирование НИС трудно представить. Во-первых, управление процессом взаимодействия субъектов инновационной системы представляет весьма сложную задачу и без конкретных механизмов автоматизации этого процесса обойтись невозможно, тем более, учитывая современные темпы научно-технического прогресса и конкуренции со стороны запада. Во-вторых, на основании лишь одних финансовых показателей нельзя судить о важности того или иного проекта, а следует также учитывать множество других параметров, в частности соответствие проекта перечню приоритетных направлений. Таким образом, CRM-блок вносит в систему возможности формализации взаимодействий между участниками инновационного процесса (субъектами НИС), автоматизации взаимоотношения между субъектами НИС и предоставляет широкие аналитические возможности.

3.4 Специализированный индикатор активности НИС на основе троичного индекса эффективности

Нами был проанализированы ключевые информационные ресурсы российского Интернета по вопросам инновационной деятельности. Оказалось, что на момент написания статьи нет ни одного ресурса, дающего сравнительный анализ эффективности инновационной деятельности как всей НИС, так и её отдельных субъектов. Мы считаем, что такой ресурс необходим для ясного понимания администрацией всех уровней процессов протекающих в НИС, её внутреннюю динамику и реакцию на реформирование.

Поэтому нами был разработан проект специализированного индикатора активности НИС - Барометр российских инноваций , рисунок 6.

Рис. 6: Специализированный индикатор активности НИС: Барометр российских инноваций

Инновационная система разбивается на следующие подразделы:

Генераторы инноваций

Инкубаторы инноваций

Продавцы инноваций

Потребители инноваций

Мы намерено использовали нетрадиционные для инноватики, но привычные для всеобщего понимания термины, т.к. информационный ресурс нацелен не на людей специализирующихся на исследованиях процессов протекающих в инновационных системах, а на администрацию федерального и регионального уровня и на управляющих крупным и среднем бизнесом.

Барометр российских инноваций - индикатор, уменьшающий разнообразие НИС до разумного минимума. Следовательно, он позволит администраторам различных уровней иерархии видеть цельную картину процессов в НИС.

3.5 Концепция применения VSM и аналогичных комплексных подходов для анализа и управления НИС

Потребность в новой методологии обусловлена высокой динамичностью НИС по сравнению с другими сферами бизнеса [11]. Поэтому классические методы управления не позволяют быстро реагировать на изменения и действовать с использованием всей доступной на момент принятия решения информацией. Нами предпринята попытка применения модели жизнеспособной системы (МЖС) [8,9] к управлению НИС.

Однако необходим нетрадиционный подход в приложении МЖС [14] - поставить вопрос о возможности понять систему настолько, чтобы можно было управлять ею, в

отличие от методологии Захмана, направленной на структуризацию системы. МЖС должна быть описана в пределах метафор экологических/биосистем, при этом описание должно быть целостным. Более целостный подход, приводит к более широкому пониманию, структуры и внутренней динамики НИС, и поэтому позволяет включить управление высокого уровня и проблемы политики в структуру систем. Этот подход вносит понимание в процессы передачи знаний в системе (передачи/потоки знаний являются одними из основных решающих факторов эффективности НИС) и показывает, что может протекать обмен между управлением разнообразия и управлением системы (директивным управлением) для поддержки высокого уровня жизнеспособности. Несмотря на различия существующих НИС, МЖС обеспечивает структуру, применимую ко всем их типам. Примером различных НИС могут служить инновационная система США, по своей организации близкая к экосистеме: адаптация системы основана на естественном отборе и конкуренции, и инновационная система Японии, по своей организации близкая к структуре человека: управление более централизовано и основано больше на стратегическом управлении [14].

На рисунке 7 изображена концептуальная схема МЖС - её внутренняя рекурсивность и взаимодействие с внешней средой [8,9].

Рис. 7: Модель жизнеспособной системы, С.Бир

Операционное управление жизнедеятельностью системы, её реакции на внешние и внутренние возмущения, обеспечены компонентами S1, S2 и S3 системы следующим образом [14]:

компонент S1, представленный квадратами в нижней части схемы, является производительной частью системы. В инновационной системе производство означает - придание знания рыночной стоимости.

S2 координатор совместной работы подразделений. Эта подсистема устраняет отклонения от плана или стандартного поведения и может компенсировать нарушения в работе одного из подразделений усилиями других.

S3 отстаивает требуемый уровень ресурсов, выявляет ассигнования, не соответствующие задачам, следит за реалистичностью требований, разделяя тем самым ответственность подразделений. Основная функция - обеспечение стабильности внутренней обстановки и поддержка автономии.

Деятельность высших уровней управления, как изображено на рисунке, имеет дело с такими внешними воздействиями окружающей среды, к которым неспособны приспособиться системы S1, или оперативные структуры управления S2 и S3. Кроме этого на высших уровнях управления вырабатывается общая стратегия системы и осуществляется управление развитием.

S4 формирует представление высшего решающего центра об окружающем мире и внутренней обстановке, добиваясь рекурсивного сближения между своим видением ситуации и ее моделью в представлении руководства. В подсистеме четыре находится некий фильтр, анализирующий степень важности и срочности информации, учитывающий обстановку, замечающий аномалии и тревожные закономерности.

Высшая подсистема - S5 - воспринимает систему со стороны, способна понимать язык более высокого уровня иерархии. Её задачей является формирование стратегии системы.

Ключевой компонент понимания поведения системы - закон необходимого разнообразия Эшби. Он говорит о том, что для жизнеспособности, система должна произвести достаточное разнообразие, чтобы соответствовать любому внешнему изменению окружающей среды. При функционировании жизнеспособной системы необходимое разнообразие может распределяться по более независимым и самоорганизующимся подсистемам, как происходит в экосистеме. Также с разнообразием внешней среды можно справиться при помощи более сложной и интегрированной системы управления, пример такой системы - человек. Например, фирма, в ответ на изменения через глобализацию, может усилить ее собственное разнообразие, чтобы соответствовать увеличенному внешнему разнообразию через вызов к новым способностям и новым ресурсам. Альтернативно она может предпринять стратегическое действие, чтобы уменьшить эффект этих изменений, убеждая Правительство установить торговые ограничения.

Электронный научный журнал ИССЛЕДОВАНО В РОССИИ 1 1 0 http: zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2006/011.pdf Возможные уровни рекурсии МЖС, применительно к НИС, изображены на рисунке 8.

Зк-тгомичвскак Система

НИС

и другие системы

IT кластер

ГГСтартад

НИН с ГТ-специалнэацией

]) другие организации ..

Инно в ацноннля Система

Кластеры, например, ГГ

и другие компоненты ...

Рис. 8: Уровни рекурсии национальной инновационной системы

Белые и серые прямоугольники - системы, вложенные друг в друга. Экономическая система - система более высокого уровня рекурсии по отношению к НИС, а IT кластер -более низкий уровень рекурсии по отношению к НИС. Таким образом, НИС может рассматриваться как система 1 в Экономической системе Государства, а IT кластер, как система 1 в Системе Инноваций Государства. Системы более низкого уровня на схеме не показаны. Метод МЖС в применении к НИС как раз и заключается в рассмотрении самой системы и вложенных в нее подсистем. Используя 5-тиуровневую структуру Бира, распишем них компоненты НИС [12,14]:

Подсистемы инновационной системы типа S1 отвечают за производство -преобразование входных материалов в выходные. Для инновационной системы входными материалами являются: сырые материалы, используемые продукты и услуги, знания и ноу-хау . Преобразование подразумевает придание входным знаниям рыночной цены. Продуктами являются дорогостоящие инновационные продукты и услуги. Такими операционными элементами являются жизнеспособные системы следующего уровня рекурсии такие, как:

o Инновационные кластеры (конгломераты сгруппированных по

географическому признаку организаций в определенных конкурирующих областях, но вместе с тем и ведущих совместную работу), а также, в отдельности:

o Отдельные инновационные компании, инновационные подразделения, отделы

o Отдельные венчурные фонды, неприбыльные фонды, инновационные банки o Отдельные исследовательские институты o Отдельные образовательные системы

Системами регулирующими деятельность систем S1, вынуждающие их функционировать в целях рассматриваемой жизнеспособной системы, являются системы S2, S3. Существуют следующие способы координации операционных элементов:

o Координация через законодательство; o Координация через стандарты;

o Координация через прямое финансирование, льготное кредитование;

федеральные и региональные гарантии; o Координация через СМИ;

o Координация через задание критических направлений;

S3, предназначенная для поддержания внутреннего равновесия системы, должна отслеживать разнообразные индикаторы, такие, как производительность инновационных фирм, качество исследовательских работ и др.

S4 - управление развитием. Для стратегического управления инновационной системой необходим комплексный ситуационный центр, в котором будет собираться, фильтроваться и анализироваться информация, поступающая как из внутренних систем инновационной системы, так и из внешней среды

S5 - высшее руководство должно видеть инновационную систему со стороны, чтобы подтверждать её целостность, индивидуальность и тождественность в глазах метасистемы. Происходят многочисленные контакты с посредниками между рассматриваемой жизнеспособной системой (национальной системой) и внешней средой, метасистемой. При этом уточняется роль и место системы, смысл деятельности, идентичность

Модель жизнеспособной системы, использующаяся в пределах соответствующей метафоры биосистем , обеспечивает лучшее понимание НИС, как целостной структуры. Подход VSM, сосредотачиваясь и на целях системы и на воздействиях внешнего разнообразия на систему, обеспечивает инструмент для оценки эффективности различных стратегий управления и реформ Правительства для увеличения эффективности НИС.

3.6 Проблемы математического моделирования в инноватике

Из закона необходимого разнообразия Эшби следует, что для эффективного управления любая система управления должна обладать моделью объекта управления. Поэтому нашей группой были собраны и проанализированы наработки по математическому моделированию, связанные с инновационной деятельностью.

Цель моделирования состоит в том, чтобы из имеющихся данных уметь предсказывать то, какие будут последствия, и пользоваться этим. Также оно позволяет лучше понимать внутреннюю динамику инновационной системы.

Проблема математического моделирования в инноватике состоит в том, что пока не разработано общей модели инновационного процесса. Модели, которые есть сейчас, моделируют инновации с какой либо одной стороны: политической, экономической (в разных аспектах) или описывают общую структуру инновационной деятельности. Инновации могут оцениваться каким-нибудь одним индикатором, например количеством продаж инновационного продукта, но это не значит, что других нет или они не важны.

Модели инновационной деятельности основываются на статистических данных, которые для каждой отдельной страны, индустрии, компании могут означать не тоже самое, что и для другой. Поэтому экономико-математические исследования в инноватике сосредотачиваются не на инновационном процессе вообще, а на отдельной, чаще всего маленькой, его части. Для каждой страны и индустрии характерна своя инновационная статистика, поэтому создать модель, которая учитывала бы их все очень сложно. Однако это необходимое условие для эффективного разрешения предсказательных задач и задач выработка стратегии в системах управления НИС.

3.7 Автоматизация НИС, как сетевой организации

Национальная система включает в себя множество организаций различного типа и фактически обладает сетевой структурой. Её функционирование принципиально отличается от работы корпорации, следовательно, применение хорошо отработанных ERP систем для автоматизации не подходит. В работе [18] предлагается проект АСУ для сетевых организаций с высоким коэффициентом значимости человеческих ресурсов и интеллектуальной собственности. Авторы работы [18] основывали собственные разработки на Модели жизнеспособной системы С. Бира, следовательно, разрабатываемая система претендует на соблюдение закона Эшби. Это само по себе революционно, т.к. до сих пор при разработке ERP систем не применялись базовые законы кибернетики.

3.8 Учет закона необходимого разнообразия в управлении НИС

Существующие механизмы управления организациями в своей работе не учитывают закон необходимого разнообразия Эшби [7-9], следовательно, не являются оптимальными (а иногда и эффективными). При управлении НИС вопрос выполнения закона Эшби встает особенно остро, т.к. сложность взаимодействия субъектов НИС значительно превосходит сложность взаимодействия между классическими бизнес структурами. Основным (фактически, единственным) параметром взаимодействия в бизнесе сейчас являются деньги. Одной этой сущности абсолютно недостаточно для эффективной работы НИС. В её управлении необходимо учитывать множество других факторов (например: интеллектуальная собственность, культура, право). Также необходимо создание новых сущностей для организации эффективной работы НИС (например: социальные деньги [38]). Для выполнения закона необходимого разнообразия, следовательно, установления эффективного управления и следовательно работы НИС, необходимо в связи с возросшей сложностью взаимодействия субъектов НИС вводить дополнительные базовые параметры этого взаимодействия. Кроме этого необходимо выделение параметров порядка [15,17,25] НИС для получения возможности снижения её разнообразия при анализе и управлении. Серьезных достижений в данном направлении пока не было сделано.

3.9 Необходимость последовательной трансформации НИС России: регулируемая инновационная открытость, баланс интересов элиты

В настоящее время в России многие организации, потенциальные субъекты НИС, не заинтересованы в участии в НИС. Многие бизнес организации предпочитают классические механизмы получения дохода, а наукоемкие исследования и разработки являются для них излишне рискованными и неперспективными (в краткосрочный период). Без скоординированной работы институтов входящих в НИС, без полноценного функционирования всех необходимых секторов НИС невозможно развитие инновационной экономки страны.

Необходима выработка механизмов последовательной трансформации НИС России, создание привлекательных возможностей в области инновационной деятельности для различных ранее незаинтересованных структур, обеспечение коммерческой привлекательности при помощи регулируемой инновационной открытости. Также необходимо учитывать интересы господствующих сил - организаций и частных лиц в чьих руках сконцентрировалось большинство ресурсов страны (в том числе и ресурсов на развитие).

Без учета данных реалий страны проект по переходу России на инновационную экономику обречен на провал.

4 Сравнение относительных показателей инновационной активности России и в мире

Деятельность, классифицируемая федеральными статистическими органами, как научные исследования и разработки (R&D), является частью взаимодействия субъектов инновационных систем. Информация об организациях, занимающихся научными исследованиями и разработками, представлена в более сжатой форме, чем предполагается в стандартных инновационных статистических формах (для таких организаций есть так называемая научная статистическая форма №2), поэтому она более открыта.

В данной работе сравнивается эффективность деятельности организаций Канады и России. При этом основными субъектами для сравнения являются самый развитые в сфере инноваций регионы этих стран регион России - Московская область и канадский штат Онтарио. Источником информации по Московской области является отчет региональных статистических органов за 2003 г. [21]. В качестве источника по Канаде взят отчет [22]. Этот раздел состоит из трех подразделов:

1. Общая сравнительная характеристика России и Канады

2. Сравнительная характеристика Московской области и штата Онтарио

3. Результаты сравнения и выводы

4.1 Общая сравнительная характеристика России и Канады

В заключении работы приводится общий анализ эффективности инновационных систем Московской области, по сравнению с аналогичным регионом в Канаде. При исследованиях мы основывались только на открытых финансовых показателях об инновационной деятельности этих стран. Ясно, что разнообразие финансовых оценок существенно недостаточно, для понимания статики и динамики НИС, однако нам удалось сделать некоторые интересные выводы.

Общепринятым методом измерения эффективности научной деятельности различных статистических единиц является сопоставление затрат на научные исследования и разработки. Отправной точкой является показатель валовых внутренних затрат на научные исследования и разработки, который состоит из внешних и внутренних затрат. В западных статистических отчетах публикуется только показатель внутренних затрат, который представляет собой затраты на научные исследования и разработки, произведенные самой статистической единицей, производящей эти исследования. Именно эти затраты используются в этой работе для статистического сравнения.

Важнейшим показателем состояния организаций, занимающихся научными исследованиями и разработками, является отношение внутренних затрат на научные исследования и разработки к ВВП, результат сопоставлений это показателя для различных стран представлен на рисунке.