Метод оценки перспективных направлений развития проектов наноиндустрии

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Метод оценки перспективных направлений развития проектов наноиндустрии

Стоянова О.В.

Филиал БГОУ ВПО «Национальный

исследовательский университет МЭИ»

в г. Смоленске

Рассмотрен метод, который может использоваться в проектном управлении для решения задачи оценки перспективных направлений развития проектов. Метод учитывает наличие межотраслевых взаимосвязей в сфере наноиндустрии и наукоемкость реализуемых проектов. Процедура оценки с помощью предлагаемого метода включает этапы: определение направлений развития с применением алгоритмов анализа ассоциаций, оценка интеллектуальных ресурсов проекта с использованием «дерева ресурсов», оценка возможностей перехода в новые состояния с учетом имеющихся на текущий момент интеллектуальных ресурсов. На последнем этапе используется структурная модель, связывающая «деревья ресурсов» для различных стадий проекта

Ключевые слова: управление проектами, проект наноиндустрии, выбор направлений развития проектов, дерево ресурсов, анализ ассоциаций

METHOD OF THE PERSPECTIVE DIRECTIONS OF PROJECTS' DEVELOPMENT IN NANOINDUSTRY ASSESSMENT. Stoyanova O.V.

The method which can be used in project management for the solution of a problem of assessment of the perspective directions of projects' development is considered. The method takes into account existence of intersectoral interrelations in the sphere of a nanoindustry and research intensity of realized projects. Assessment procedure with the help of theoffered method includes stages: definition of the directions of development by means of analysis associations algorithms, assessment of intellectual resources of the project using "a tree of resources", assessment of opportunities for transition to new conditions taking into account the currently available intellectual resources. At the last stage the structural model connecting "trees of resources" for various stages of the project is used.

Key words: management of projects, nanoindustry project, choice of the directions of development of projects, tree of resources, analysis of associations

Проектное управление приобретает особую актуальность в период инновационного развития экономики, поэтому вопросам, связанным с методами и технологиями такого управления, уделяется значительное внимание, как в исследовательской сфере, так и в сфере практического применения. При этом существенная роль отводится формализованным методам управления, основанным на применении разнообразных моделей проекта. Выбор вида модели и метода ее построения во многом определяется характеристиками проекта и среды его реализации. Следовательно, каждый вид проектов требует разработки собственного инструментария, максимально учитывающего указанные характеристики.

Анализ особенностей проектов в сфере наноиндустрии представлен в работе [1]. Большинство таких проектов относится к числу наукоемких. Жизненный цикл их включает стадии фундаментальных и прикладных исследований (рисунок 1), продолжительность которых может существенно превышать продолжительность этапов коммерциализации и производства нанопродукции.

Фундаментальными исследованиями свойств наноматериалов и явлений в нанометровом масштабе занимается нанонаука. Создание наноструктур, обладающих требуемыми свойствами - задача нанотехнологии. Наноинженерия осуществляет поиск эффективных направлений использования результатов нанотехнологии.

Рисунок 1 - Жизненный цикл проектов в сфере наноиндустрии

В настоящее время область использования технологий и продуктов наноиндустрии в России постоянно расширяется. Появляются все новые направления применения, в том числе, в значительной степени, за счет медицинских приложений. Можно выделить три основных направления успешного применения разработок нанотехнологий в медицине:

· адресная доставка лекарственных средств;

· использование наноматериалов при лечении и протезировании;

· медицинская диагностика.

Эти направления образуют базис проектов в сфере медицины и фармакологии, составляющих четвертую часть всех производственных проектов наноиндустрии (рисунок 2) [2]. Кроме того, проекты в области разработки инструментов протезирования и диагностики выступают в качестве потребителей результатов проектов по наноматериалам. При этом они могут и не выступать в качестве непосредственных заказчиков, т.к. перспективы использования новых материалов в той или иной сфере не всегда очевидны.

наноиндустрия проектный наукоемкость

Рисунок 2 - Отраслевая структура производственных проектов наноиндустрии в 2011 (по объему финансирования)

Приведенный пример иллюстрирует две особенности проектов в сфере наноиндустрии:

· межотраслевой характер проектов,

· наличие возможности отсроченного использования результатов, полученных на отдельных этапах их реализации.

Наличие данных особенностей позволяет сформулировать принцип учета потенциала проекта [3]. Согласно этому принципу эффективность реализации проектов в сфере наноиндустрии необходимо оценивать на основании критериев, учитывающих отсроченные эффекты, составляющие потенциал проекта.

Основу потенциала проекта составляют знания, или интеллектуальные ресурсы, которые могут быть структурированными и неструктурированными, зафиксированными на материальных носителях или в сознании человека. Другими словами, интеллектуальные ресурсы имеют неоднородную структуру, что существенно осложняет возможности их учета.

Кроме того, следует учесть, что в задаче оценке потенциала на первый план выходит не объем интеллектуальных ресурсов, а возможности их использования для дальнейшего развития проекта, в том числе, и путем создания новых направлений. Таким образом, для оценки потенциала проекта необходимо решение следующих задач:

· выявить перспективные направления развития проекта;

· осуществить оценку накопленных интеллектуальных ресурсов;

· проанализировать возможности использования рассматриваемых интеллектуальных ресурсов в рамках выявленных направлений.

Рассматриваемые задачи относятся к числу слабоструктурированных, поэтому выбор метода их решения необходимо проводить с учетом следующих требований:

- возможность учета экспертных знаний структурных взаимосвязей между элементами наноиндустрии,

- возможность использования объективных сведений, относительно реализованных и реализующихся проектов в сфере наноиндустрии,

- прозрачность основных алгоритмов обработки данных и хорошая интерпретируемость получаемых результатов.

Перечисленным требованиям удовлетворяют методы анализа ассоциаций, основная идея которых рассмотрена ниже [4].

Пусть - это множество некоторых элементов. Пусть - множество транзакций, где каждая транзакция - это набор элементов из , то есть . Каждая транзакция представляет собой бинарный вектор, где , если элемент присутствует в транзакции, иначе . Транзакция содержит , некоторый набор элементов из, если .

Ассоциативным правилом называется импликация , где , и =Ш. Правило имеет поддержку , если транзакций из содержат , . Достоверность правила показывает, какова вероятность того, что из следует . Правило справедливо с достоверностью , если транзакций из, содержащих , также содержат , .

В рамках задачи оценки перспективных направлений развития проекта элементы множества I-направления развития проектов в сфере наноиндустрии. Множество транзакций формируется на основе сведений о реализуемых и реализованных проектах.

Рассматриваемая задача может быть разбита на две подзадачи:

- поиск возможных направлений развития проектов, соответствующих различным текущим результатам (наборов соответствия);

- генерация правил определения перспективных направлений на основе выявленных наборов соответствия.

В настоящее время существует целая группа алгоритмов, позволяющих эффективно решать подобные задачи. Одним из наиболее развитых является алгоритм FPG[5]. С помощью данного алгоритма база данных, содержащая сведения о реализованных проектах, преобразуется в компактную древовидную структуру - FP-дерево. В процессе преобразования база данных сканируется дважды. На первом проходе формируется множество кортежей часто встречающихся элементов, отсортированное в соответствии с возрастанием поддержки. Элементы множества (направления развития проекта) используются в качестве узлов FP-дерева, дуги которого отображают взаимосвязи между направлениями.

С помощью данного алгоритма для каждого проекта, характеризующегося на данной стадии набором направлений X, может быть найден набор новых направлений развития - Y. Таким образом, метод анализа ассоциаций можно рекомендовать для решения первой из перечисленных задач проблемы оценки потенциала проекта.

В задаче оценки накопленных интеллектуальных ресурсов может использоваться метод, рассмотренный в работе [6]. В данный метод предусматривает построение модели взаимосвязи интеллектуальных ресурсов в виде «дерева ресурсов». С помощью процедур нечеткой свертки может быть проведена оценка значений узлов дерева (интеллектуальных ресурсов) в виде итоговых нечетких множеств, которые в дальнейшем применяются для оценки возможности использования накопленных интеллектуальных ресурсов в рамках выбранных направлений.

Для каждого из направлений развития проекта строиться структурно-функциональная модель, элементы которой соответствуют отдельным стадиям реализации проекта. Переход к каждой следующей стадии возможен только при достижении порогового уровня интеллектуального потенциала, состояние которого оценивается с помощью модели «дерева ресурсов».

На рисунке 3 представлен фрагмент модели для оценки потенциала проекта по организации производства и применения металлокерамических и керамоматричных композитов, являющихся материалами нового поколения и отвечающих комплексу требований, предъявляемых к материалам, используемых в протезировании и изготовлении имплантатов.

Рисунок 3 - Пример структуры модели оценки направлений развития проекта

Композиционные материалы, поскольку они обладают низкой удельной массой, химической инертностью и коррозионной стойкостью, могут использоваться для производства безопасных, биосовместимых и прочных имплантатов и протезов. Направление применения тех или иных композитов зависит от значений перечисленных физико-химических характеристик.

Рассматриваемый проект предусматривает проведение экспериментов, в процессе которых исследуется зависимость характеристик материалов от их компонентного состава и условий производства [7]. В результате выявляются взаимосвязи, которые могут быть представлены в виде аналитических или программных моделей.

Представленная на рисунке 3 модель проекта, включает четыре «дерева ресурсов» (TR₁-TR₄), которые позволяют оценить возможность развития проекта, характеризующегося определенным состоянием интеллектуальных ресурсов, измеряемым с помощью выбранных показателей. Значения выходов дерева TR₄ (оценки характеристик композиционных материалов) используются как параметры, определяющие дальнейшие направления развития проекта.

Рассмотренный метод оценки перспектив развития проекта имеет ряд недостатков, в том числе, отсутствием возможности учета сроков проекта. Для проектов в сфере медицины и фармакологии время является существенным фактором, который необходимо учитывать в процессе анализа. Указанный недостаток можно устранить, добавив в рассматриваемую модель параметры времени для каждого из этапов, и описав логико-временные связи между ними. Разработка подобных моделей является целью дальнейших исследований.

Литература

1. Мешалкин В. П., Стоянова О. В., Дли М. И. Управление проектами в сфере нанотехнологий: особенности и возможности их учета //Теоретические основы химической технологии. 2012. том.46, №1. С.56-60.

2. Отчет о деятельности ОАО «Роснано» за 2011 год [электронный ресурс] - режим доступа: http://www.rusnano.com/upload/images/normativedocs/ROSNANO_AR-2011_Rus.pdf.

3. Саркисов. П. Д., Стоянова О. В., Дли М. И. Принципы управления проектами в сфере наноиндустрии // Теоретические основы химической технологии. 2013. №1. С. 36 - 41.

4. Шахиди А. Т. Введение в анализ ассоциативных правил [электронный ресурс] режим доступа: // http://www.basegroup.ru/library/analysis/association_rules/intro.

5. Орешков В. FPG - альтернативный алгоритм поиска ассоциативных правил [электронный ресурс] режим доступа: // http://www.basegroup.ru/library/analysis/association_rules/fpg/

6. Стоянова О.В., Дли М. И., Васицына А. И. Управление интеллектуальными ресурсами проектов в сфере нанотехнологий // Программные продукты и системы - 2011 - № 3 - С. 178-182.

7. Мешалкин В. П., Стоянова О. В., Дли М. И. Исследование искусственных нейронных сетей, используемых для моделирования свойств создаваемых композиционных наноматериалов // Известия Вузов. Химия и химическая технология. 2011. Том 54. Выпуск 5. С.124-127.

Размещено на Allbest.ru