Проектирование информационной советующей системы для оценки потенциала создания и развития кластерной агломерации в промышленном комплексе региона

Размещено на http://www.allbest.ru/

УДК 004.89

Проектирование информационной советующей системы для оценки потенциала создания и развития кластерной агломерации в промышленном комплексе региона

Вычислительная техника и информационные технологии

Е.Э. Аверченкова, А.В. Аверченков, Н.А. Кулагина, В.К. Черкасов

Аннотация

Раскрыты теоретические особенности создания информационной советующей системы для оценки потенциала развития кластерной агломерации. Приведен алгоритм оценки возможностей создания и развития кластерной агломерации в промышленном комплексе региона. Описаны возможности использования информационной советующей системы оценочно-диагностического типа при принятии управленческих решений участниками инновационно-технологического кластера.

Ключевые слова: информационная советующая система, кластерная агломерация, промышленный комплекс.

Интеграция хозяйственной системы страны в мировую экономику, глобальный финансовый кризис, жесточайшая конкуренция требуют от современного менеджмента смены подходов к управлению конкурентоспособностью предприятий. Это выражается в переходе от традиционной к инновационной промышленной политике, основанной на формировании кластерного подхода в управлении экономическими процессами [5, c. 116].

Актуальным вопросом в этом направлении является создание региональных кластерных агломераций, эффективность которых необходимо оценивать, а также прогнозировать результативность их работы [6, c. 177].

Под региональной кластерной агломерацией в промышленном комплексе понимается совокупность промышленных предприятий, научно-исследовательских и образовательных учреждений, объединенных в определенной производственной области региона интенсивными хозяйственными, трудовыми и культурно-бытовыми связями, где синергетический эффект достигается при помощи конкуренции и кооперации между участниками.

Для определения путей развития кластерной агломерации в промышленном комплексе региона может быть предложена модель информационной советующей системы, позволяющей повысить качество принимаемых управленческих решений в выбранных кластерных агломерациях. Представим модель построения информационной советующей системы с учетом ее входных и выходных параметров (рис. 1).

Входными параметрами модели являются изменения во внешней среде (факторы Fijk), составляющие региональной социально-экономической системы (Smn), а выходными параметрами - управленческие решения, обеспечивающие эффективное управление на разных уровнях в выбранных кластерных агломерациях машиностроительного комплекса региона.

Предлагаемую информационную советующую систему можно отнести к подклассу расчетно-диагностических советующих систем, которые называются мониторинговыми, так как основная цель их создания заключается в наблюдении за состоянием каких-либо объектов или процессов, своевременной сигнализации о появлении негативных явлений, оценке последних и выдаче рекомендаций для их ликвидации. Мониторинг создаваемого инновационно-технологического кластера может осуществлять предлагаемая информационная советующая система. Его основой является постоянное наблюдение за функционированием кластера, выявление положительных и негативных тенденций со стороны динамично меняющейся региональной социально-экономической системы, а также внешней среды.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рис. 1. Модель построения информационной советующей системы, позволяющей повысить качество принимаемых управленческих решений в выбранных кластерных агломерациях машиностроительного комплекса региона

информационный советующий кластерный агломерация

Структурно-функциональная схема работы разработанного программного комплекса представлена на рис. 2. Предлагаемая информационная советующая система имеет подсистему ввода данных, диагностический блок, блок оценочного направления и базу знаний.

Подсистема ввода данных отвечает за корректный ввод оценок экспертов, взаимосвязей и построение запроса пользователем. В оценочном блоке представлены процедуры оценки уровня инновационной активности подотраслей машиностроительного комплекса региона УИА. В блоке диагностического направления формируются классификаторы факторов внешней среды (Fijk), составляющих региональной социально-экономической системы (Smn) и показателей оценки инновационно активных подотраслей машиностроительного комплекса региона (Kpq). Там же формируются отчеты для печати. Блок «Рекомендации» представлен в базе знаний, содержит рекомендации по реализации в повседневной практике бизнеса.

Заполнение базы знаний, используемой при формировании управленческих решений в информационной советующей системе, будет происходить с помощью опытных экспертов - топ-менеджмента промышленных предприятий, представителей региональной власти разных уровней управления, привлекаемых внешних экспертов-консультантов транснациональных консалтинговых агентств. Результатом работы информационной советующей системы будет являться формирование комплекса рекомендаций, позволяющих повысить качество принимаемых управленческих решений, обеспечивающих развитие кластерной агломерации в машиностроительном комплексе региона.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рис. 2. Структурно-функциональная схема информационной советующей системы оценочно-диагностического типа для оценки потенциала создания и развития кластерной агломерации в промышленном комплексе региона

Рассмотрим алгоритм работы программного комплекса по оценке потенциала создания и развития кластерной агломерации в промышленном комплексе региона (рис. 3):

1. Формирование классификатора составляющих региональной социально-экономической системы, Smn.

2. Формирование классификатора факторов малопрогнозируемой внешней среды, Fijk.

3. Формирование классификатора частных показателей Kpq, выявляющих инновационно активные подотрасли машиностроительного комплекса региона, на основе классификаторов из п.1 и 2.

4. Расчет среднего геометрического по каждой группе частных показателей Kpq.

5. Определение типологии уровней инновационной активности (типы А, В и С) для оценки возможности создания кластерной агломерации в регионе.

6. Формирование рекомендаций по принятию управленческих решений, обеспечивающих развитие кластерной агломерации в машиностроительном комплексе региона.

В соответствии с предложенным алгоритмом представим регион как социально-экономическую систему, т.е. сложную систему взаимосвязанных и взаимодействующих составляющих и отношений между ними в условиях малопрогнозируемой внешней среды [1, c. 46]:

S = < {Smn}m=1, …, 7 , О >,

где S - составляющие региональной социально-экономической системы (S1n - промышленные и производственные составляющие; S2n - общегосударственные цели и политические составляющие; S3n - общеэкономические составляющие региона; S4n - социально-демографические составляющие; S5n - составляющие инвестиционной привлекательности региона; S6n - составляющие инновационного развития региона; S7n - рейтинговые оценки региона); О - набор взаимосвязей, определяющий взаимное влияние Smn друг на друга.

В связи с изменениями в бизнес-среде особое внимание следует уделить взаимодействию региональной социально-экономической системы с так называемой внешней средой, под которой понимается совокупность внешних факторов влияния и отношений между ними [4, c. 154]:

F = < {Fijk}i=1, … , 5 , V >,

где F - факторы малопрогнозируемой внешней среды (F1 - политико-правовые факторы; F2 - экономические факторы; F3 - научно-технологические факторы; F4 - социально-демографические факторы; F5 - природно-географические факторы); V - взаимосвязь факторов малопрогнозируемой внешней среды Fijk между собой.

Качественная оценка V (взаимосвязи факторов малопрогнозируемой внешней среды Fijk между собой) и О (взаимосвязи составляющих региональной социально-экономической системы Smn между собой) может быть проведена путем формирования специальных оценочных анкет и их последующей обработки на основе теории экспертных оценок [3, c. 106].

Формирование классификатора частных показателей Kpq, выявляющих инновационно активные подотрасли машиностроительного комплекса региона, предусматривает работу с классификаторами факторов Fijk и Smn. Для оценки возможности создания кластерной агломерации в машиностроительном комплексе региона представим показатели Kpq в виде следующего множества [2, c. 56]:

K = {Kpq}p=1, … , 5 ,

где K - множество частных показателей, выявляющих инновационно активные подотрасли машиностроительного комплекса региона для дальнейшего создания кластерной агломерации (К1 - политико-правовые показатели; К2 - экономические показатели; К3 - показатели инновационного развития; К4 - социально-демографические показатели; К5 - природно-географические показатели).

Далее рассчитаем среднее геометрическое по каждой группе частных показателей Kpq для определения уровня инновационной активности подотраслей машиностроительного комплекса по каждой р-й позиции.

где - среднее геометрическое значение по каждой группе частных показателей Kpq; Kpq - частные значения показателей, определяющие уровень инновационной активности подотраслей машиностроительного комплекса; n - количество Kpq, задаваемое натуральным числом ().

Далее необходимо построить многомерную модель, определяющую положение подотраслей машиностроительного комплекса региона с позиции создания кластерной агломерации:

,

где Z - значения, определяющие положение конкретной подотрасли машиностроительного комплекса региона с позиции создания кластерной агломерации.

Для этого проведем градацию уровня инновационной активности подотраслей машиностроительного комплекса:

На следующем этапе путем обработки результатов табличным методом проведем разбивку существующих подотраслей машиностроительного комплекса региона с целью дальнейшего формирования кластерной агломерации (таблица).

Таблица Пример заполнения матрицы приоритетов создания кластерной агломерации для условной подотрасли машиностроительного комплекса региона

Введем понятие уровня инновационной активности подотраслей машиностроительного комплекса региона как суммы :

,

где УИА - уровень инновационной активности подотраслей машиностроительного комплекса региона.

Следовательно, можно задать следующие численные интервалы значений уровня инновационной активности:

– УИА[0; 1,25] - низкий уровень;

– УИА(1,25; 2,5] - средний уровень;

– УИА(2,5; 5] - высокий уровень.

По итогам оценки уровня инновационной активности исследуемых подотраслей машиностроительного комплекса предлагаем выделять следующие приоритеты создания кластерной агломерации в регионе:

1. Приоритет А - сюда попадают инновационно активные подотрасли машиностроительного комплекса региона, которые имеют высокую оценку по показателям .

2. Приоритет В - сюда отнесем подотрасли, характеризующиеся средним уровнем развития, имеющие среднюю оценку по показателям .

3. Приоритет С - сюда попадают подотрасли с низким уровнем инновационно-инвестиционного развития, неперспективные с точки зрения формирования кластерной агломерации, имеющие низкую оценку по показателям .

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рис. 3. Блок-схема алгоритма работы программного комплекса по оценке потенциала создания и развития кластерной агломерации в промышленном комплексе региона

Таким образом, проектирование советующей системы оценочно-диагностического типа будет способствовать поступательному развитию инновационно-технологического кластера в подотраслях машиностроительного комплекса региона, созданию инвестиционной инфраструктуры, обеспечивающей привлечение отечественных и иностранных инвестиций, повышению конкурентных преимуществ региона.

Список литературы

1. Аверченкова, Е.Э. Модель региональной социально-экономической системы, функционирующей в условиях малопрогнозируемой внешней среды, для информационной советующей системы (на примере Брянской области) Вестник Брянского государственного технического университета. - 2015. - № 1(45). - С. 73-78.

2. Аверченкова, Е.Э. Автоматизированная подготовка производства инновационных изделий в условиях малых машиностроительных предприятий / Е.Э. Аверченкова, А.В. Аверченков // Вестник Брянского государственного технического университета. - 2010. - № 3(27). - С. 49-57.

3. Аверченкова, Е.Э. Особенности производственной деятельности малых инновационных предприятий: монография / Е.Э. Аверченкова, А.В. Аверченков. - М.: Изд-во Моск. психол.-соц. ун-та, 2012. - 124 с.

4. Аверченкова, Е.Э. Социально-экономические системы: основные понятия и методы их моделирования / Е.Э. Аверченкова, В.К. Черкасов // Актуальные проблемы социально-гуманитарных исследований в экономике и управлении: материалы I Науч.-практ. конф. проф.-преподават. состава фак. экономики и управления (25 нояб. 2014 г.), посвящен. 85-летию БГТУ / под ред. Е.И. Сорокиной, Е.А. Дергачевой. - Брянск: БГТУ, 2014. - С.151-155.

5. Сканцев, В.М. Предпосылки создания и основы формирования машиностроительного кластера Брянской области в системе экономической безопасности региона / В.М. Сканцев, Н.А. Кулагина, О.В. Атаманова // Вестник Брянского государственного технического университета. - 2014. - № 2(42). - С.114-124.

6. Федонин, О.Н. Методический подход к оценке потенциала кластерной агломерации в отраслях экономики региона / О.Н. Федонин, В.М. Сканцев, Н.А. Кулагина, О.В. Атаманова // Вестник Брянского государственного технического университета. - 2014. - № 4(44). - С.176-181.

Размещено на Allbest.ru