The elaboration of the harmonious innovation strategy of the enterprises in conditions of strong uncertainty on the basis of cognitive technologies. Ivanus A.I.

The research results are based on real data and contain new approaches to economic management.

Описание проблемы. В инновационной экономике, характеризующейся наличием множества факторов неопределённости, формирование стратегии развития инновационных предприятий представляется настолько сложной и трудоемкой задачей, что её решение зачастую есть результат не математических расчетов и моделирования, а возникает как неожиданная интуитивная догадка управленца.

Исследования показали, что в реальной практике управления всегда существуют такие ситуации неопределенности, для которых процесс формирования управленческих решений только на основе интуиции с технологической точки зрения формально можно рассматривать как некоторый интеллектуальный процесс генерации новых знаний, в котором самые современные и совершенные математические методы оказываются бессильными.

Решение проблемы. Поскольку в реальной жизни все больше и больше приходится иметь дело с разного рода неопределенностями, то в этой связи целесообразно поставить вопрос о создании специального типа системы управления инновационным развитием инновационных предприятий в условиях неопределенностей (или чаще всего — неустранимых неопределенностей), использующей для этого технологии, основанные на моделировании процессов генерации новых знаний, т.е. когнитивные технологии.

В инновационной экономике объективно всегда существует множество факторов неопределенностей, влияющих на формирование управленческих решений на основе знаний, обладающих в силу наличия этих неопределенностей недостаточной истинностью и достоверностью. Данные факторы возникают непосредственно в недрах инновационных процессов. К ним можно отнести:

· высокий уровень конкуренции;

· неоднозначность индикаторов качества инновационного развития;

· несовершенство системы классификации знаний;

· несовершенство системы оценки стоимости нематериальных активов;

· неорганизованность процесса капитализации знаний;

· неопределённость, обусловленная подготовкой кадров;

· наличие эволюционной избыточности новых знаний и другие.

Разработанная когнитивная технология основана на использовании следующего ряда фундаментальных принципов и методов:

1. Принцип соответствия, предложенный еще в начале 20 века Н.Бором применительно к логике генерации новых знаний в области атомной физики, и который утверждает, что «любая новая теория должна содержать старую в качестве частного случая». По существу принцип соответствия отражает главную сущность процесса генерации нового знания системой мышления человека.

2. Теорема Гёделя о неполноте, которая также лежит в основе процесса генерации новых знаний и гласит, что «логическая полнота (или неполнота) любой системы аксиом не может быть доказана в рамках этой системы».

3. Индуктивного и дедуктивного методов познания и моделей функционирования правого и левого полушарий мозга, как материальных носителей этих методов. Очевидно, что индуктивный метод анализа и дедуктивный метод синтеза в общем случае асимметричны. Эта асимметрия позволят одновременно решать две противоположные задачи – обрабатывать накопленные знания и генерировать новые.

4. Вариационный принцип максимума энтропии истинности генерируемых новых знаний, который эквивалентен условию максимальной экспансии инновационной системы, т.е. её количественному росту. Эта сторона вопроса с позиций увеличения истинности новых знаний и увеличения их присутствия на рынке является определяющей, так как именно экспансия истинности знаний об окружающем нас мире и распространение этой истинности вглубь понимания сути вещей есть главная функции системы мышления и только на этой основе возможно развитие инновационной экономики.

В результате когнитивная технология была создана как система индуктивно-дедуктивной генерации новых знаний, структура истинности которых определяется критерием максимума её энтропии при стандартном ограничении на используемые ресурсы.

На основе проведенного моделирования удалось ответить на вопрос: что будет, если вместо уменьшения неопределенности мы будем стремиться, наоборот, к её увеличению. Есть ли предел для такого увеличения? Оказалось, что есть. Пределом или границей нашего минимального понимания служит минимальная структура истинности наших знаний об изучаемом предмете. За этой границей понимания лежит то, что обычно называется хаосом. Назовем эту границу и ближайшую к ней область истинности зоной отклика сильной неопределенности.

В результате исследований установлено, что в условиях сильной неопределенности когнитивная модель формирует управленческое решение с минимальной структурой истинности, количественно выражаемой через пропорции Фибоначчи. Это же самое происходит и в реальном управлении экономикой, когда некоторые топ-менеджеры в силу недостаточного владения ситуацией (т.е. в условиях сильной неопределенности) при выборе параметров принимаемых управленческих решений подсознательно стремятся к пропорциям Фибоначчи.

У пропорций Фибоначчи имеются несколько замечательных свойств, которые в совокупности образуют универсальный системообразующий инструментарий, а именно:

· свойства фрактала, т.е. самоподобия, как способа создания иерархических структур любой сложности;

· свойство максимальной простоты возникновения, как элементарной суммы частей в целом;

· наличие примитивной памяти;

· устойчивость к внешним возмущениям.

Можно предположить, что данные свойства как бы компенсируют отрицательное влияние факторов неопределенности.

В качестве примера можно привести известные данные исследования рынка FOREX, в частности, волны Эллиотта, обнаруженные в 30-х годах прошлого века, которые представляют собой классический образец рыночного поведения, когда в условиях сильной конкурентной неопределенности все участники рынка дружно, но независимо друг от друга, принимают стратегию динамики котировок в соответствии с пропорциями Фибоначчи.

В процессе исследований рассматривались различные экономические структуры и их составляющие на предмет наличия в них пропорций Фибоначчи:

· деятельность коммерческого банка;

· структура экономики ряда государств;

· схемы расчета заработной платы;

· распределение цен на рынке в условиях совершенной конкуренции (по Й. Шумпетеру);

· выбор ассортимента и другие.

Впервые пропорции Фибоначчи обнаружены, исследованы и показаны условия их возникновения в системе оптовых и розничных продаж и финансово-экономических показателях экономических объектов – предприятий, отраслей, транснациональных корпораций.

В приведенных экономических системах пропорции Фибоначчи в финансово-экономических показателях появляются всегда, когда их деятельность происходит в условиях сильной неопределённости.

Выводы. Таким образом, на основе проведенных исследований и полученного фактического материала подтверждена возможность формировании гармоничной инновационной стратегии предприятий в условиях сильной неопределенности на основе когнитивной технологии с использованием пропорций Фибоначчи и предложена принципиально новая система управления процессом развития инновационной экономики, применение которой позволит инновационным предприятиям более успешно работать в условиях неустранимых неопределенностей.

Публикации. Представленные соображения изложены в материалах программы разработанного учебного курса «Когнитивная технология управления инновационной экономикой», а также опубликованы в монографиях:

1. Иванус А.И. Гармоничный инновационный менеджмент. Предисл. А. П. Стахова. -М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2011. -248 с.

Иванус А.И. Гармоничное управление инновационной экономикой в условиях

 

 

ОГЛАВЛЕНИЕ

 

Александров А.В., Гончар О.А. Проблемы экспертной оценки эффективности комплексных проектов…………………………………………………………………………..…
Анциферова В.И., Евдокимова С.А.Образование в области микроэлектроники в современных условиях……………………………………………………………………..
Бабушкина Н.А. Математическая модель механизма противоопухолевого действия вирусныхвакцин……………………………………………………………………………
Ван Цзин., Варжапетян А.Г.Оптимизация интегрального производственного цикла виртуального предприятия…………………………………………………………………
Грачева М.М.Разработка и применение системы автоматизированного проектирования систем хладоснабжения и холодильно-технологических комплексов хранения и переработки морских биоресурсов ………………………………
Дейнеко С.В. Инновационные разработки в задачах по обеспечению надёжной эксплуатации подземных газопроводов города Москвы…………………………………
Дейнеко С.В.Обеспечение надёжной нефтепереработки в монголии за счет сооружения первого магистрального нефтепровода……………………………………...
Дмитриев П.И.Подход к повышению качества и эффективности базовых процессов жизненного цикла программных средств на основе управления знаниями
Колобов А.Ю. Корчагин Е.Н. Жигунова Н.Ф.Подтверждение надежности единичных космических аппаратов…………………………………………………………………………..
Лукьянов Д.П., Шевченко С.Ю., Кукаев А.С., Сафронов Д.ВФилиппова., Е.П. Карцевое корпусирование микроакселеромтера на поверхностных акустических волнах………………………………………………………………………………………………
Иевлев В.И. Математическое моделирование технологического процесса изготовления многослойных печатных плат…………………………………………………………………………………….
Киселева Т.В. Маслова Е.В.Анализ и управление рисками ит-сервиса на всех стадиях его жизненного цикла…………………………………………………………………………
Клименко Т.С.Разработка интерактивных электронных технических руководств (иэтр)в локальном и сетевом исполнении, их применение в качестве средства поддержки учебного процесса в вузе……………………………………………………………………………………
Корчагин Е.Н. Колобов А.Ю. Проблемные вопросы оценки безотказности космических аппаратов длительного функционирования…………………………………………………….
Корчагин Е.Н. Колобов А.Ю.Проблемные вопросы оценки безотказности космических аппаратов длительного функционирования……………………………………………………..
Колобов А.Ю. Корчагин Е.Н. Комарова М.ЕПриближенные оценки безотказности бортовой аппаратуры длительного функционирования………………………………………
Кононов М.Е.Методика и программа выбора аналогов по заданному прототипу с помощью графа частичного порядка……………………………………………...
Красников А.К. Красникова В.А., Матис С.В.База данных оценок эффективности функционирования систем массового обслуживания………………………………………..
Красников А.К. Новиков Е.С., Щербаков Н.СМатематическая модель корабельной системы противовоздушной обороны…………………………………………………………..
Лапина Е.И., Станиславова В.П.Применение электрорадиоизделий в радиоэлектронной аппаратуре с отступлениями от условий и режимов, установленных в документах на поставку. опыт работ по согласованию протоколов разрешения применения электрорадиоизделий…………………………………………………………
Милованов М.А.Построение индикатора радиолокационной информации на основе трехмерных отображений и геоинформационных системдля рлс новых поколений……….
Назаревич С.А.Основные аспекты оценки потенциала новшества на основании критериев значимости для результатов научно-технических исследований………………..
Невелев В.А.Системное стратегическое планирование инновационных процессов в транспортном комплексе россии……………………………………………………………….
Поколодина Е.В.Особенности работы информационной системы вуза при проведении приемной кампании …………………………………………………………………………….
Семенова Е.Г. Смирнова М.С., Фролова Е.А.Особенности реализации основных требований компетентностного подхода………………………………………………………...
Титова О.В.Управление процессом практико-ориентированого обучения естественнонаучным дисциплинам ……………………………………………………………..
Семенова Е.Г. Смирнова М.С., Фролова Е.А.Реализация компетентностного подхода и контроль качества организации образовательного процесса при магистерской подготовке
Чивилёв А. Д.Разработка методов автоматизированного проектирования механических приводов антенн …………………………………………………………………………………
В. П. ШевчукДиагностика программного обеспечения элементов робастных систем ….
Плохих О.В., Сибилев А.А., Шегал А.А.Анализ надежности системы радиозондирования деревом неисправностей ………………………………………………….
Батуев В.П. Шелков Е.А.Исследование стойкости аппаратуры при механических нагрузках высокой интенсивности…………………………………………………………….
Ястребов А.П., Ястребова Л.В. Разработка механизма контроля и оценки качества образования университета…………….
Иванус А.И. Формирование гармоничной инновационной стратегии предприятий в условиях сильной неопределенности на основе когнитивной технологии ………………………………………..
Джанджгава Г.И., Сазонова Т.В., Шелагурова М.С. Исследование инновационных методов построения реалистичных трехмерных изображений в системах синтезированного видения летательных аппаратов…………….
Джанджгава Г.И., Сазонова Т.В., Шелагурова М.С.Исследование методов получения исходных картографических материалов, соответствующих требованиям ИКАО, и вопросов оптимизации бортовой базы данных системы синтезированного видения летательных аппаратов……………………………….

 

[1] Позднее эта программа была интегрирована в качестве составляющей в государственную программу «Развитие электронной и радиоэлектронной промышленности на 2013 — 2025 г.г.».