Измерительный аспект менеджмента инноваций

В результате изучения материала данной главы студенты должны:

знать

• • общие термины, понятия, определения в области измерительного аспекта теории инноватики;
• • место и роль электрических измерений в управлении цифровым предприятием, характеристики электрических измерений, классификацию средств измерений;
• • место и роль экономических измерений в управлении цифровым предприятием, характеристики экономических измерений, источники измерений инноваций;

уметь

• • описывать процедуру представления электрических измерений;
• • формировать сведения об источниках измерений инноваций;
• • различать основные источники и технологии обработки экономических измерений;
• • различать тины измерительных шкал при описании и обработке экономических измерений;

владеть

• • навыками обработки электрических измерений;
• • навыками обработки экономических измерений, представленных в различных измерительных шкалах;
• • навыками применения процедур планирования эксперимента при построении прогнозных моделей бизнес-аналитики теоретической инноватики.

Данные, измерения, знания как источники информации о предметной области менеджмента инноваций

Измерительный аспект теории инноваций заключается в необходимости разработки и внедрения процедур извлечения и управления измерительной информацией на различных стадиях жизненного цикла инновационных процессов. Измерительная информация о сложных динамических системах современных производств одинаково важна как для совершенствования управления техническими системами, так и социально-экономическими. Управление технологическими инновациями связано с управлением измерительной информацией различных ресурсов предприятия в условиях процессной модели управления. Современное цифровое предприятие как сложная динамическая система оперирует измерительной информацией, характерной и для технических систем (электрические измерения, сигналы), и для социально-экономических (измерительная информация о бизнес-процессах предприятия). Измерительная информация о показателях бизнес-процессов служит исходной информацией для формирования бизнес-решения. Направленная настройка результатов измерений позволит управлять ключевыми показателями эффективности деятельности наукоемкого предприятия.

Измерительная информация о деятельности предприятия приобретается в зависимости от особенностей различных уровней управления — оперативного, тактического, стратегического. Так, измерения оперативного уровня обусловлены особенностями программно-аппаратного уровня управления измерительной информацией, источником которых являются электрические измерения.

В настоящее время любую задачу измерительной техники, связанную с анализом сложных динамических систем, невозможно решить без применения автоматизированных процедур сбора, обработки, анализа, накопления, интерпретации и прогнозирования измерительной информации. Использование вычислительной техники при получении результатов измерений породило насущную потребность в алгоритмизации измерений, опирающейся на широкое использование математических моделей как измерительных процедур и реализующих их средств, так и объектов и условий измерений.

Объект исследования в математической метрологии — измерение квантифицируемых величин с верификацией достоверности получаемых результатов с помощью действующей системы обеспечения единства измерений. Из этого следует, что математическая метрология должна сочетать теоретико-множественный подход, предполагающий наличие истинного значения измеряемой величины и возможность его представления, с конструктивным, исходящим из невозможности определения истинного значения с помощью измерительного эксперимента и, следовательно, наличия погрешности результата измерения^[1].

Истинное значение и результат измерения величины представляются именованными числами, т. е. действительными числами, выражающими значения с помощью принятых единиц измерения. Таким образом, не только результат измерения получается с помощью преобразования формы информации — аналоговой в числовую, но и истинное значение получается посредством соответствующего гипотетического преобразования формы информации.

В качестве аксиоматического базиса математической метрологии могут быть приняты следующие две аксиомы.

• 1. Величина измерима, т. е. существует действительное число, представляющее отношение величины к принятой единице измерений.
• 2. Процедура измерений, обеспечивающая установление истинного значения измеряемой величины, физически реализована быть не может.

Из первой аксиомы следует, что истинное значение измеряемой величины может быть представлено математическими средствами. Для этой цели вводятся так называемые гипотетические уравнения, которые в силу своего назначения и предельного уровня абстракции могут содержать физически не реализуемые преобразования. Из второй аксиомы следует, что реальные и идеальные (желаемые) процедуры измерений описываются соответствующими уравнениями, объективно отличающимися от гипотетических, что предопределяет появление погрешностей. При этом уравнения, представляющие идеальные и реальные процедуры измерений, включают в себя только физически реализуемые преобразования.

При изложении обобщенных основ математической метрологии исходят из следующего определения: математическая метрология — теория математических моделей объектов, условий, процедур, средств и результатов измерений. Выдающийся российский ученый профессор Э. И. Цветков является основателем исследований в области математической метрологии. Он ввел в теорию измерений понятие «математическая метрология», основанное на аналитико-алгоритмическом представлении модели процедуры измерений с использованием процессорных измерений^[1].

Базовая модель математической метрологии, с видом которой согласовываются остальные модели описания множества моделей объектов, результатов и средств измерений, а также алгоритмы метрологического анализа и синтеза, служит для описания математической модели процедуры (процесса) измерений. Ее вид определяется тем, что эта процедура — последовательность преобразования входного воздействия у — носителя информации об измеряемой величине X. Обобщенное уравнение измерений представляется следующим образом:

где X*j — результат измерений; R_m,…, R_i — операторы преобразования входного воздействия в измерительной цепи; у Д?, г) — входное воздействие.

Вторая часть уравнения связана с формированием алгоритмического обеспечения метрологического анализа, имеющего целью установление характеристик свойств результатов измерений. В силу подтвержденного опытом случайного характера результатов измерений и, соответственно, их погрешностей целью метрологического анализа становится установление вероятностных характеристик погрешностей результатов измерений.

Функционирование современных измерительных средств связано не только с возможностью целенаправленного выбора рационального алгоритма измерений в фиксированной ситуации, но и с процедурой принятия решений о характере дальнейших действий, поэтому в настоящее время активно ведутся фундаментальные исследования математической метрологии, касающиеся вопросов проектирования интеллектуальных измерительных средств.

Процедура измерений осуществляется с помощью специальных технических средств, которые называются средствами измерений.

Средства измерений — это технические средства, реализующие в той или иной форме процедуру сравнения измеряемой или воспроизводимой величины с мерой.

По функциональному назначению средства измерений предназначены для выработки сигналов (показаний), несущих информацию о значениях физических величин (сигналов измерительной информации), или воспроизведения физических величин заданного размера.

Необходимой и отличительной особенностью средств измерений является наличие у таких средств установленных (нормированных) метрологических характеристик.

Введение

понятия виртуальных измерительных цепей как инновации в оценке достоверности метрологического анализа позволяет реализовывать анализ и синтез измерительных цепей при наличии необходимого состава априорных знаний о процедуре измерений^[3].

Измерения тактического и стратегического уровней управления обусловлены в большей степени экономическими измерениями, которые представляют собой значения показателей бизнес-процессов^[4].

Экономические измерения представляются совокупностью значений показателей бизнес-процессов. Для каждого показателя бизнес-процесса накапливается свой ряд выборочных данных. Однако такой показатель, как экономическая ситуация, необходимо оценивать с помощью множества показателей — множества рядов выборочных данных. Для анализа выборочных данных применяются методы статистического анализа, нечеткой логики, нейронных сетей, экспертные методы оценки. Источником экономических измерений служит экономическая измерительная информация.

Информация, необходимая для обеспечения жизненного цикла изделий, представляется данными трех классов:

• — данными о продукции (изделии);
• — данными о выполняемых процессах;
• — данными о ресурсах, требуемых для выполнения процессов.

Под экономической измерительной информацией будем понимать сведения о бизнес-системе, бизнес-процессах, бизнес-функциях, внешней и внутренней среде бизнес-системы, ИТ-инфраструктуре, их взаимосвязях, бизнес-процессах «как есть» и «как надо», инновациях, которые выбираются для модернизации конкретного предприятия. Фактически речь идет об управлении документооборотом (сведениями) и «сшитыми» сведениями о различных бизнес-процессах (сквозных)^[5].

Формализация сведений о необходимых инновациях включает в себя описание цели, описание вида инновации (технические, технологические, маркетинговые и т. д.), сведения о принадлежности инновации конкретному ресурсу предприятия, о степени новизны, формах инновации (открытия, изобретения, патенты, ноу-хау и т. д.). Измерение инновационной активности цифрового предприятия, таким образом, оперирует экономическими измерениями «улучшенных» бизнес-процессов.

Итак, измерительный аспект теории инноватики представляется как интегрированный подход управления экономическими и электрическими измерениями высокотехнологичного предприятия как сложной динамической системы предприятия.

Источники измерения инноваций: ресурсы, выделяемые на исследования и разработки и патентная статистика; сведения библиометрии^[6].

Библиометрия отражает статистику научных публикаций, качество (LBIO — показатели результативности инноваций на основе анализа литературы), баланс технологических платежей, инвестиции в высокотехнологичных отраслях. Например, известный сайт регистрации научной публикационной активности www. e-library.ru содержит сведения о количестве цитирований определенного автора.

Патентная статистика отражает «технологический динамизм» исследовательской деятельности, содержит сведения о количестве патентов, выданных какой-либо фирме или стране {Patent Manual OECD, 1994).

Введено понятие «неявные инвестиции», которые также помогают оценить инновационную активность хозяйствующего субъекта: создание и использование инфокоммуникационных технологий, биотехнологии, управление знаниями.

на рынок, момент спада сбыта, моменты времени резкого уменьшения объема продаж, показатели бизнес-процессов организации инновационного производства, моменты стратегического разрыва бизнес-процессов, характеристики диффузии инноваций и т. д. Для задач приборостроения предметными областями исследований являются физические явления, физические процессы (измерения шероховатостей поверхностей деталей, узлов, измерения температуры расплавов, измерения напряжений в сетях, измерения магнитных величин, магнитных полей и т. п.). Для того чтобы ввести сведения о входной информации в АИС, зачастую требуются измерительные цепи, преобразующие иеэлектрические величины (температуру, давление, растяжение, сжатие и т. п.) в электрический сигнал. Для задач информатики и вычислительной техники предметными областями могут являться, например, предприятия, социально-экономические явления, процессы управления человеческими ресурсами т.д.

• [1] Цветков Э. И. Основы математической метрологии.
• [2] Цветков Э. И. Основы математической метрологии.
• [3] Брусакова И. А., Цветков Э. И. Достоверность результатов метрологического анализа.СПб.: Изд-во СП6ГИЭУ «ЛЭТИ», 2002.
• [4] Брусакова И. А. Роль экономических измерений в современных тенденциях развитияинформационного менеджмента// Экономика и управление. 2014. № 3 (101). С. 41—49; Брусакова И. А. Особенности описания экономической измерительной информации.
• [5] Брусакова И. А. Инструментарий системного анализа эффективности деятельности цифровых предприятий; Brusakova /. Cognitive Technologies of Information Managements of BusinessProcesses of the Digital Enterprises; Брусакова И. А. Метризация бизнес-решений когнитивнойэкономики; Брусакова И. А. Имитационное моделирование экономических процессов.
• [6] OSLO Manual: Guidelines for Collecting and Interpreting Innovation Data. (РуководствоОСЛО. Рекомендации по сбору и анализу данных по инновациям).