Logo Международный форум «Евразийская экономическая перспектива»
На главную страницу
Новости
Информация о журнале
О главном редакторе
Подписка
Контакты
ЕВРАЗИЙСКИЙ МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-АНАЛИТИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ English
Тематика журнала
Текущий номер
Анонс
Список номеров
Найти
Редакционный совет
Редакционная коллегия
Представи- тельства журнала
Правила направления, рецензирования и опубликования
Научные дискуссии
Семинары, конференции
 
 
Проблемы современной экономики, N 3 (79), 2021
ЕВРАЗИЙСКАЯ ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ПЕРСПЕКТИВА: ПРОБЛЕМЫ И РЕШЕНИЯ
Майоров С. В.
председатель Правления машиностроительного кластера Республики Татарстан (г. Казань),
кандидат экономических наук, доктор делового администрирования

Баранов В. В.
профессор кафедры управления и регионального развития
Российской академии народного хозяйства и государственной службы
при Президенте РФ (г. Казань),
доктор экономических наук

Коробченко О. В.
генеральный директор ГК «Кориб» (г. Набережные Челны),
доктор делового администрирования

Чжао Кай
преподаватель-исследователь Московского государственного университета «СТАНКИН»

Управление инновационными рисками в процессе организации сотрудничества структур машиностроительного кластера Республики Татарстан с китайскими компаниями
Выявлены инновационные риски сотрудничества структур машиностроительного кластера Республики Татарстан с китайскими партнерами, и сформирована стратегия риск-менеджмента реализуемых проектов. В рамках организации эффективного риск-менеджмента разработана информационная система поддержки принятия решений, обеспечивающая генерацию множества вариантов оценок рисков и повышение достоверности прогнозирования рисков
Ключевые слова: машиностроительный кластер Республики Татарстан, международное сотрудничество, инновационные риски, риск-менеджмент, система поддержки принятия решений, экспертная система
УДК 33: [007+004.9]   Стр: 21 - 23

Введение. Актуальным направлением деятельности инновационно-ориентированных структур Республики Татарстан является участие в процессах евразийской интеграции, включая развитие взаимовыгодного долгосрочного взаимодействия с зарубежными компаниями. Одним из таких объединений является Машиностроительный кластер Республики Татарстан. В настоящее время участники Машиностроительного кластера активно развивают сотрудничество с китайскими компаниями. Это касается различных областей, в первую очередь научно-технической, производственной, подготовки интеллектуальных ресурсов и т.д. Вектор сотрудничества ориентирован на инновационную сферу и способствует формированию глобального кооперационного синергетического эффекта, как на уровне макроэкономического государственного взаимодействия «РФ-КНР», так и на уровне мегапроекта создания Большой Евразии.
Одной из стратегически значимых задач, решение которой актуально, как для процессов эффективной реализации проектов сотрудничества отдельных структур, так и для процессов евразийской интеграции мезо- и макроэкономических систем, является совершенствование методологии риск-менеджмента с учетом специфики формирования национальной и общеевразийской двойной идентичности участников сотрудничества. Для повышения эффективности международного сотрудничества необходимо создание прикладных информационных систем поддержки принятия решений, включая решения в сфере риск-менеджмента, а также интеграция этих систем в стратегию международного сотрудничества. Подобная задача актуальна для структур машиностроительного кластера Республики Татарстан, развивающих сотрудничество с китайскими компаниями.
Национальный портал субконтрактации, как онлайн-платформа организации международного сотрудничества. Эффективность бизнеса достигается путем сокращения издержек, роста объемов продаж и увеличения количества точек контакта с клиентами. Для активизации этих факторов в Республике Татарстан создан и в 2017 г. запущен в эксплуатацию Национальный портал субконтрактации Innokam.pro [4], представляющий собой онлайн-платформу. Основной задачей портала является организация эффективного взаимодействия всех участников путем объединения производителей продукции и услуг.
Национальный портал субконтрактации Innokam.pro обеспечивает участникам получение доступа к заказам предприятий из других стран и субъектов Российской Федерации на изготовление сложной научно-технической продукции. Это позволяет получателю заказа повысить уровень загрузки своих производственных мощностей. Объединение усилий иностранных и российских компаний при выполнении НИОКР, инжиниринговых работ, испытаний и сертификации способствует развитию кооперации в сфере разработки и выпуска продуктовых инноваций.
Национальный портал субконтрактации интегрирован с Государственной информационной системой промышленности, а также рекомендован к использованию руководством Министерством промышленности и торговли РФ, Министерством экономического развития РФ, корпорацией «Ростех» и рядом других государственных структур.
В 2020 г. запущена в эксплуатацию новая версия портала, представляющая собой кардинально переработанную автоматизированную платформу, в рамках которой полностью автоматизированы бизнес-процессы закупок, продаж и маркетинга. Перспективы развития портала субконтрактации связаны с интеграцией в единую систему закупок крупных компаний, выходом на рынки других стран и автоматизацией экспорта.
Инновационные риски сотрудничества структур машиностроительного кластера с китайскими партнерами. Используя портал субконтрактации, как коммуникационную базу для организации сотрудничества, была выполнена формализация задачи поиска рисков российско-китайского сотрудничества в инновационной сфере. Подобное сотрудничество рассматривалось нами, как проект, эффективность которого оценивалась нами с точки зрения структуры машиностроительного кластера, выступающей инициатором реализации проекта. Сущность проекта, реализуемого в рамках сотрудничества структур машиностроительного кластера с китайскими партнерами, состояла в том, что российская сторона через портал субконтрактации получала заказ от китайской компании на выполнение НИОКР, изготовление продуктовых инноваций и их передачи китайской стороне. Выполнение НИОКР предполагало разработку технологической инновации, охватывающей, во-первых, пакет конструкторской документации на продуктовую инновацию, во-вторых, технологию производства (процессную инновацию) разработанного продукта, в-третьих, патентование полученных результатов.
Каждый из этих шагов характеризуется соответствующим уровнем риска. Поэтому возникла необходимость управления инновационными рисками [2] для повышения эффективности сотрудничества. В рамках проекта, реализуемого структурой машиностроительного кластера, были выделены следующие инновационные риски:
• риск ошибочного выбора структурой машиностроительного кластера китайского партнера;
• риск ошибки при формировании заказа (перечня выполняемых работ и сроков их завершения) на выполнение НИОКР и изготовление продуктовой инновации;
• риск необеспечения заказа достаточным уровнем ресурсов (финансовых и интеллектуальных);
• маркетинговые риски, обусловленные недостаточной проработанностью действующих патентов и инновационных разработок, выполненных другими участников рынка наукоемких продуктов и технологий;
• риск неисполнения российскими субподрядчиками отдельных видов работ в рамках контракта, заключенного с китайскими партнерами;
• риск, возникающий вследствие неправильного выбора механизма охраны прав интеллектуальной собственности российских исполнителей заказа;
• риск, связанный с недостаточным обеспечением выполнения заказа информационными ресурсами;
• риск возникновения непредвиденных затрат у исполнителя заказа;
• риск усиления конкуренции на рынках высокотехнологичных инновационных разработок.
Информатизация процессов управления рисками, как основа эффективного риск-менеджмента в сфере международного сотрудничества. Структура машиностроительного кластера, реализующая проект сотрудничества с китайским партнером, в режиме мониторинга, учитывая различные уровни риска, определяет ожидаемые значения чистого дисконтированного дохода (Еxpected Net Present Value — ENPV). Результаты расчетов являются основанием для реализации программы противодействия рискам, что зачастую приводит к перераспределению ресурсов и сроков реализации проекта. Поэтому для структур машиностроительного кластера, участвующих в программах международного сотрудничества с китайскими компаниями, решение задач риск-менеджмента играет важную роль.
Решение этих задач включает в себя ряд элементов, в частности, распознавание рисков. Выполнив эту операцию, структура машиностроительного кластера может оценить величины рисков сотрудничества и разработать совокупность мероприятий по противодействию рискам, организовав в режиме мониторинга контроль их нахождения в допустимом диапазоне значений. Для практической реализации этих действий необходимо иметь систему риск-менеджмента.
Наличие подобной системы гарантирует структуре машиностроительного кластера высокие результаты решения задач управления рисками. При функционировании системы у структуры машиностроительного кластера возможно появление дополнительных затрат на реализацию мероприятий противодействия рискам. Однако эти затраты будут покрыты за счет устойчивого роста эффективности результатов сотрудничества. Наличие системы риск-менеджмента в виде информационно-аналитической информационной системы позволит структуре машиностроительного кластера оперативно анализировать разработанные стратегии поиска оптимальных решений управления рисками.
Информационная система поддержки принятия решений в сфере риск-менеджмента международного сотрудничества. Выполненные исследования показали, что одним из основных направлений создания систем поддержки принятия решений, обеспечивающих контроль разнородных рисков, является повышение интеллектуальных возможностей систем [3]. Это достигается путем придания процессам моделирования разработки и принятия решений свойств, характерных для ситуации, когда решения, основанные на использовании разнородных данных, разрабатываются непосредственно человеком. Это может быть, как эксперт, так и менеджер проекта (например, лицо принимающее решение).
При этом модель процесса разработки и принятия решения, реализуемая по схеме «распознавание-действие», характерная для действий человека, существенным образом расширяется. Расширенная модель допускает возможность создания и интеграции новых массивов данных. Причем тип этих данных может быть различным, отличаясь способами структурного описания, индексации и поиска. Ориентация на фактор интеллектуализации при построении системы поддержки принятия решений обеспечивает структуре машиностроительного кластера, реализующей проект сотрудничества с китайскими партнерами, гибкость системы риск-менеджмента и эффективность проекта.
Созданную систему поддержки принятия решений в сфере риск-менеджмента проекта сотрудничества структур машиностроительного кластера Республики Татарстан с китайскими партнерами следует отнести к классу гибридных систем расчетно-логического типа, поскольку она содержит элементы искусственного интеллекта. В таких системах используются, как строгие математические правила поиска оптимальных решений, так и различные поисковые методы, в частности, методы экспертных оценок [1]. Для подобных систем одной из ключевых задач проектирования является задача выбора адекватных инструментальных средств, в основе которых достаточно часто лежат знания экспертов.
В этом случае инструментарий будет содержать формальный аппарат, необходимый для принятия решения. Это, например, могут быть продукционные модели. Тогда процесс разработки и принятия решений будет представлен как семантическая сеть в виде ориентированного графа [5]. Вершины графа будут соответствовать объектам предметной области, а дуги (ребра графа) задавать отношения между объектами. Процесс принятия решений в сфере риск-менеджмента проекта сотрудничества структуры машиностроительного кластера с китайскими партнерами будет отражать поиск наилучшего варианта на допустимом множестве состояний проекта.
Перспективы развития инструментальных средств систем поддержки принятия решений связаны с совершенствованием алгоритмов функционирования продукционных систем. В настоящее время эти алгоритмы базируются на детерминированной трактовке процесса функционирования систем. Однако процессы, реализуемые в рамках проектов сотрудничества структур машиностроительного кластера с китайскими партнерами, имеют стохастический (вероятностный) характер и характеризуются неполнотой информации.
Поэтому использование детерминированного подхода к построению системы поддержки принятия решений в сфере риск-менеджмента и описанию процессов функционирования системы является неэффективным, а при проектировании системы акцент был сделан на стохастический (вероятностный) подход. Исходя из этого, в структуре созданной системы поддержки принятия решений в сфере риск-менеджмента ключевую роль играет экспертная подсистема, при функционировании которой, наряду с экспертными методами, было предложено использовать совокупность расчетных и логических методов.
Играющая в структуре созданной системы поддержки принятия решений ключевую роль экспертная составляющая обеспечивает поддержку использования стохастических (вероятностных) методов поиска и перебора вариантов. В основе этой составляющей лежит совокупность экспертных знаний, представленных в удобном для пользователя виде. Структура экспертной составляющей системы охватывает совокупность модулей, включая модули обучения и интерпретации рисков, расчетно-логический модуль анализа рисков и лингвистический модуль. В структуру экспертной подсистемы включены базы знаний и данных, а также совокупность независимых баз, обеспечивающих хранение оперативных данных.
Предлагаемая структура экспертной составляющей системы поддержки принятия решений в сфере риск-менеджмента отличается новизной. Эта новизна определяется наличием в системе контура обработки рисков, позволяющего генерировать варианты оценок риска. Подобные оценки формируются на основе использования алгоритмов поиска, реализуемых на базе независимых друг от друга локальных баз оперативных данных. В системе могут быть реализованы, как стандартные алгоритмы, так и оригинальные, разрабатываемые для решения узко специальных задач риск-менеджмента. Такая организация оперативной составляющей экспертной подсистемы позволяет использовать для целей поиска различных рисков несколько разноплановых стратегий, обуславливая тем самым высокий уровень достоверности решений по противодействию обнаруженных рисков.
Другой особенностью экспертной подсистемы является возможность решения структурой машиностроительного кластера задач риск-менеджмента в ситуации, когда риск уже проявился. В этом случае в системе поддержки принятия решений выполняется коррекция данных и вводится дополнительная информация. Подобная информация позволяет изменять процесс поиска решения, активизируя человеческий фактор. В этом случае эффективность принятого решения в значительной степени будет определяться профессиональными качествами пользователя системы (лица принимающего решения или эксперта). Поэтому у структуры машиностроительного кластера появляется новая задача, связанная с формированием у персонала совокупности цифровых компетенций.
Причем достаточно часто в ситуации, когда риск уже проявился и существуют временные ограничения, необходимо получить приемлемый (с точки зрения эффективности проекта, реализуемого структурой машиностроительного кластера в сфере сотрудничества с китайскими партнерами) вариант решения. Сложность реализуемого проекта и наличие факторов недетерминированности не позволяет использовать классические алгоритмические методы и модели теории принятия решений.
Отсутствие теоретической и методической базы управления сложным проектом, предполагающим выполнение НИОКР с высоким уровнем неопределенности и риска, освоение созданной технологической инновации, выпуск инновационного продукта и передачу результатов китайскому заказчику, может привести к принятию неэффективных решений в стратегии противодействия рискам. Поэтому в экспертную составляющую системы поддержки принятия решений в сфере риск-менеджмента необходимо заложить знания высококвалифицированных специалистов. Это могут быть специалисты в области диагностики трудно формализуемых проблем, проектного управления и т.д. Тогда разработанные на основе экспертных знаний решения будут отличаться высоким качеством.
В этой ситуации для структуры машиностроительного кластера становится актуальным решение ряда задач. Это, во-первых, задачи разработки экспертных моделей представления проблемной ситуации (состояний предметной области) и поиска оптимальных решений, а, во-вторых, задачи проектирования средств организации диалогового взаимодействия с пользователем (например, лицом, принимающим решение или экспертом).
Заключение. Таким образом, в процессе выполненного исследования было установлено, что для реализации структурами машиностроительного кластера проектов международного сотрудничества целесообразно использовать Национальный портал субконтрактации Innokam.pro, являющийся эффективной коммуникационной онлайн-платформой. Выявленные инновационные риски сотрудничества структур машиностроительного кластера Республики Татарстан с китайскими партнерами позволили сформировать стратегию риск-менеджмента проектов, реализуемых в рамках сотрудничества. При этом одним из инструментов эффективного риск-менеджмента выступает создание и использование информационных систем поддержки принятия решений, базирующихся на экспертных методах оценки рисков, отражающих особенности международного сотрудничества.


Список использованных источников:
1. Городецкий В., Скормин В., Попьяк Л. Технология извлечения знаний из данных для предсказания отказов в аэрокосмических электронных системах // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. — 2002. — № 2. — p.p. 388–403.
2. Ласкина Л.Ю., Силакова Л.В. Оценка и управление рисками в инновационной деятельности. — СПб.: Университет ИТМО, 2019. — 67 с.
3. Макаренко С.И. Интеллектуальные информационные системы. — Ставрополь: СФ МГГУ им. М. А. Шолохова, 2009. — 206 с.
4. Национальный портал субконтрактации Innokam.pro. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://innokam.pro/ (дата обращения: 07.06.2021).
5. Batova M., Baranova I., Korobchenko O., Baranov V. System Theory for an Information System for Planning Project Activities in a High-tech Enterprise // International Journal of Circuits, Systems and Signal Processing Vol. 15, 2021, p.p. 187–196. DOI: 10.46300/9106.2021.15.21

Вернуться к содержанию номера

Copyright © Проблемы современной экономики 2002 - 2024
ISSN 1818-3395 - печатная версия, ISSN 1818-3409 - электронная (онлайновая) версия