На наш взгляд, можно связать становление современных организационных структур производства высокотехнологичной продукции с появлением первых лабораторий, первых подразделений НИОКР в крупных компаниях.
Глобальные центры знаний, порождённые процессами глобализации рынков, становятся символами экономики высоких технологий. К наиболее известным из них относят Силиконовую Долину, Окридж, Лос-Аламос, Хэмптон в США; ЦЕРН в Западной Европе; Обнинск, Королев, Саров в России; Реховот в Израиле; Бангалор в Индии.
В известнейшем американском технопарке, Окриджской национальной лаборатории, созданной в 1943 г. в штате Теннеси, сегодня трудится около 5 тыс. человек. Она представляет собой уникальную структуру с годовым бюджетом, равным 583 млн долл. США, и занимает площадь в 150 кв. км. Основными направлениями её деятельности являются такие высокотехнологичные области, как разработка новых источников энергии, современные биотехнологии, синтез новейших материалов, нейтронные технологии, кибернетика.
В условиях наметившегося выхода науки и наукоемкой, высокотехнологичной промышленности из организационно-экономического кризиса создание компактного, высокоавтоматизированного производства, каким является технопарк, достаточно часто оказывается единственной возможностью эффективно внедрять результаты научных исследований в производство высокотехнологичной продукции, а также обеспечить оперативное реагирование на потребности растущего рынка высоких технологий.
При моделировании динамических процессов функционирования высокотехнологичного предприятия целесообразно построить имитационную модель. Эта модель с ограниченным набором параметров должна адекватно отражать структуру моделируемого предприятия, а также все взаимосвязи, возникающие, во-первых, между подсистемами и элементами предприятия, а во-вторых, между предприятием и внешней средой. При имитации процесса функционирования высокотехнологичного предприятия целесообразно исследовать динамику характеристик его подсистем на значительном временном интервале (по нашим оценкам, от 1,5 — 2 лет). В противном случае использование имитационных моделей может не дать желаемых результатов. Так, анализируя процесс функционирования высокотехнологичного предприятия в течение года или менее того, невозможно адекватно отразить и учесть в имитационной модели все взаимосвязи между подсистемами высокотехнологичного предприятия в динамике, поскольку существующие динамические взаимосвязи за столь короткий период времени могут не проявиться.
Привлекаемый для имитационного моделирования аппарат позволяет отразить причинно-следственные связи между подсистемами и элементами системы управления высокотехнологичным предприятием. На основе анализа полученных моделей проявляется возможность исследовать в динамике поведение каждой подсистемы или элемента в процессе функционирования высокотехнологичного предприятия.
Для исследования факторов, влияющих на параметры эффективности деятельности высокотехнологичного предприятия, мы предлагаем использовать имитационную модель, в которой в качестве показателей, характеризующих эффективность функционирования высокотехнологичного предприятия, используются: коэффициент абсолютной ликвидности, в наибольшей степени отражающий реальную платежеспособность высокотехнологичного предприятия; коэффициент автономии, характеризующий финансовую устойчивость предприятия; чистая прибыль, получаемая предприятием; рентабельность собственного капитала высокотехнологичного предприятия; коэффициент наукоёмкости производимой высокотехнологичной продукции; доля выручки от НИОКР в общем объёме выручки.
Для оценки эффективности деятельности высокотехнологичного предприятия необходим обобщающий критерий. На наш взгляд, такой критерий целесообразно строить на основе свертки частных показателей эффективности в один интегральный показатель. При построении обобщающего критерия, используемого для оценки эффективности деятельности высокотехнологичного предприятия, лучше всего использовать линейную свертку. Такая свертка называется рейтингом. При построении рейтинга для оценки деятельности предприятия за определённый период времени необходимо произвести деление значения показателя, достигнутого высокотехнологичным предприятием на конец анализируемого периода на значение этого показателя на начало периода.
Тогда предлагаемая нами имитационная модель с ограниченным набором параметров для определения рейтинга высокотехнологичного предприятия имеет следующий вид:
R = ((ЧП2 / ЧП1 + Р2 / Р1 + KАЛ2 / KАЛ1 + KАВТ2 / KАВТ1 + KНЕ2 / KНЕ1 + ВВ2 / ВВ1) / 6) x100%, (2.2).
где ЧП2 и ЧП1 -чистая прибыль соответственно на конец и на начало периода;
Р2 и Р1 — рентабельность собственного капитала на конец и начало периода;
KАЛ2 и KАЛ1 — коэффициент абсолютной ликвидности на конец и на начало периода;
KАВТ2 и KАВТ1 — коэффициент автономии на конец и на начало периода;
KНЕ2 и KНЕ1 — коэффициент наукоёмкости на конец и на начало периода;
ВВ2 и ВВ1 — доля выручки от НИОКР в общем объёме выручки на конец и начало периода.
Таким образом, для эффективного функционирования высокотехнологичного предприятия необходимо решение комплекса проблем, связанных с оптимизацией системы управления бизнес-процессами высокотехнологичного предприятия. Необходимо согласование инновационной, научно-технической, производственной, финансовой и рыночной политики высокотехнологичного предприятия по имеющимся у него ресурсам и срокам создания новой высокотехнологичной продукции.
Заключение
.
Организация производственного процесса на любом высокотехнологическом предприятии базируется на рациональном сочетании во времени и пространстве всех основных, вспомогательных и обслуживающих действий. Это способствует минимизации затрат труда. Эти сочетания могут быть различными в разных производственных и экономических условиях. Соответственно, они могут различаться для многих высокотехнологичных предприятий одного государства, для высокотехнологичных предприятий разных стран, а также для предприятий прошлого по сравнению с нынешними высокотехнологичными компаниями.
Нормирование запасов является необходимым инструментом для совершенствования организации производства и сбыта высокотехнологичной продукции. На наш взгляд, главные задачи нормирования на высокотехнологичном предприятии состоят в том, чтобы рассчитать экономически обоснованные нормы производственных запасов и оборотных средств, выявить имеющиеся резервы по возможному снижению уровня производственных запасов, а также постоянно поддерживать производственные запасы высокотехнологичного предприятия на оптимально необходимом уровне.
На наш взгляд, методика разработки, проверки и реализации производственной программы высокотехнологичной продукции должна включать такие основные блоки, как оценка заказов покупателей, прогнозирование, долгосрочный план производства высокотехнологичной продукции, анализ данных по жизненному циклу конкурирующих высокотехнологичных продуктов.
Для эффективного функционирования высокотехнологичного предприятия необходимо решение комплекса проблем, связанных с оптимизацией системы управления бизнес-процессами высокотехнологичного предприятия.
Список литературы
Анчишкин АИ. Наука-техника-экономика. 2-е изд. М: Экономика, 2015.
Виленский П. Л. Лившиц В.Н. Смоляк С. А. Оценка эффективности инвестиционных проектов: Теория и практика. — М.: Дело, 2015. — 1104 с.
Гаврилов Д.А., — Управление производством на базе стандарта MRP II. Принципы и практика. — Питер, СПб, 2015.
Зимина Т. Игра в Академгородки // Коммерсантъ ДЕНЬГИ. — 2016. — № 34.
Иванова Н. Национальные инновационные системы. — М.: Наука, 2016.
Ивасенко А. Г., Никонова Я. И., Сизова А. О. Инновационный менеджмент. — М.: Кно.
Рус, 2016 г.-416 с.
Инновационный менеджмент. / Под редакцией А. В. Барышевой. — М.: Дашков и Ко, 2017 г.-384 с.
Инновационный процесс в странах развитого капитализма (методы, формы, механизм). Под ред. Рудаковой И. Е. — М.: изд-во МГУ, 2014. — 118 с.
Кожухар В. М. Инновационный менеджмент.- М.: Дашков и Ко, 2015 г.- 292 с.
Кондратьев Н. Д. Большие циклы конъюнктуры и теория предвидения. — М.: Экономика, 2016.
Корчагин Ю. А. Инвестиционная стратегия. — М.: Феникс, 2016. — 346 с.
Кузык Б. Н. Высокотехнологичный комплекс в экономике России. — М.: ИНЭС, 2017. — 230 с.
Кузык Б. Н., Яковец Ю. В. Россия — 2050: стратегия инновационного прорыва. — М.: Экономика, 2017. — 624 с.
Лахметкина Н. И. Инвестиционная стратегия предприятия. — М.: Кно.
Рус, 2015. — 368 с.
Ракитов А. И. Информационная революция как фактор экономического и социального развития // Информационная революция: наука, экономика, технология (реферативный сборник). — М., 2015.
Фостер Р. Обновление производства: атакующие выигрывают. М.: Прогресс, 2015.
Яковец Ю. В. Ускорение научно-технологического прогресса: теория и экономический механизм. М.: Экономика, 2015.
Янковский К.П., Мухарь И. Ф. Организация инвестиционной и инновационной деятельности. — СПб: Питер, 2015. — 512 с.
Business Incubation Works. — NBIA Publications: Athens, 2016.
National Science Foundation, Division of Science Resources Statistics. Science & Engineering Indicators-2014. — Arlington, 2017.
S mith K. I nnovation as Systemic Phenomenon: Rethinking the Rok of Policy // Hutorprise and Innovation Management Studies. — 2016. V.
ol. 1. № 1. — P. 73−102.
Кондратьев Н. Д. Большие циклы конъюнктуры и теория предвидения. — М.: Экономика, 2016.
Фостер Р. Обновление производства: атакующие выигрывают. М.: Прогресс, 2015, С. 57.
Иванова Н. Национальные инновационные системы. — М.: Наука, 2016. С. 11.
Яковец Ю. В. Ускорение научно-технологического прогресса: теория и экономический механизм. М.: Экономика, 2015.
Анчишкин АИ. Наука-техника-экономика. 2-е изд. М: Экономика, 2015.
Ракитов А. И. Информационная революция как фактор экономического и социального развития // Информационная революция: наука, экономика, технология (реферативный сборник). — М., 2015.
S mith K. I nnovation as Systemic Phenomenon: Rethinking the Rok of Policy // Hutorprise and Innovation Management Studies. — 2016. V.
ol. 1. № 1. — P. 78.
Гаврилов Д.А., — Управление производством на базе стандарта MRP II. Принципы и практика. — Питер, СПб, 2015 г., стр. 274.
