Методология проектного управления инновационным развитием металлургического комплекса
| Вид материала | Автореферат |
СодержаниеУровень инновационного развития |
- Методология проектного управления инновационным развитием хозяйственных систем, 680.29kb.
- Концепция развития регионального маркетинга как науки 27 > Теория, методология и социально-этические, 2840.23kb.
- Концепция формирования инфраструктуры инновационного развития содержание, 227.37kb.
- Контрольная работа по дисциплине «Экономическая география» на тему «Центральная металлургическая, 282.33kb.
- Теоретические и методические предпосылки проектирования системы управления инновационным, 528.63kb.
- Проаналізовані сучасні підходи до аналізу фінансово-економічної діяльності підприємств,, 180.42kb.
- Отчет о работе Ассоциации учебных заведений металлургического комплекса; список награжденных, 37.48kb.
- O Всероссийской олимпиаде по специальностям 150101 Металлургия чёрных металлов и 150102, 50.91kb.
- Система Форсайт как комплексный инструмент стратегического управления инновационным, 786.74kb.
- Формирование системы перспективного и стратегического управления инновационным и инвестиционным, 743.53kb.
На основе того, что процессы по управлению проектом, взаимосвязаны и взаимообусловлены, определена необходимость организации управления рисками, интегрированной в существующую систему управления проектами.
- Предложен механизм и разработана методика интегральной оценки уровня инновационного развития металлургического комплекса .Выполнен критический анализ концепции, программ и прогнозов экономического роста субъектов металлургического комплекса с точки зрения соответствия поставленным задачам модернизации и стратегии инновационного развития, обоснованы направления активизации инновационно-инвестиционной деятельности.
Динамика инновационной деятельности предприятий металлургического комплекса за последние 5 лет была положительной и достаточно активной (табл. 1). Затраты на инновации в абсолютном размере росли и за период с 2005 по 2008 годы увеличились в 2,7 раза, но их удельный вес в объеме инвестиций в основной капитал отрасли увеличился незначительно с 21,4% в 2005 г.до 25,3%. в 2008 г. В структуре затрат на инновации приоритет отдается технологическим инновациям, хотя кризисные явления, проявившиеся в последние годы, повлияли на увеличение доли менеджмент-инноваций с 0,53% в 2006 г. до 0,7% в 2007 году. Несмотря на положительную динамику показателей инновационной деятельности в металлургии, рост объема инвестиций в инновации в абсолютном выражении не оказал решающего воздействия на эффективность работы отрасли в целом.
Таблица 1−Показатели инновационной активности металлургической отрасли РФ
| Показатели | Годы | ||||
| 2003 | 2005 | 2006 | 2007 | 2008 | |
| Число организаций, осуществлявших технологические инновации | 134 | 151 | 170 | 179 | 183 |
| Удельный вес организаций, осуществлявших технологические инновации, в общем числе обследованных организаций, процентов | 11,9 | 11,9 | 13,1 | 13,8 | 13,8 |
| Доля затрат на исследования и разработки в затратах на технологические инновации, процентов | н/д | 3,75 | 13,6 | 4,86 | 4,89 |
| Объем отгруженной инновационной продукции в общем объеме отгруженных товаров отрасли, процентов | 4,2 | 3,8 | 4,2 | 5,06 | 4,6 |
| Инвестиции в основной капитал, млрд. руб. | 62,3 | 137,2 | 174,4 | 205,6 | 313,3 |
| Удельный вес затрат на инновации в объеме инвестиций, процентов | н/д | 21,4 | 15,8 | 17,5 | 25,3 |
Число организаций металлургической отрасли, приобретавших новые технологии, возросло на 6% с 65 в 2006 году до 69 в 2007 г. То есть предприятия используют результаты исследований и разработок, воплощенные в приобретаемых технологиях, сами при этом исследованиями не занимаются (табл.2).
Среди лидеров инновационного процесса ОАО «Северсталь», ОАО «ММК» и ОАО «Мечел». Предпринимаемые шаги позволяют металлургическим предприятиям поддерживать качественный уровень своей продукции.
Таблица 2−Структура затрат на технологические инновации, осуществляемые организациями отрасли металлургии, процентов
| Затраты | Годы | |||
| 2005 | 2006 | 2007 | 2008 | |
| Всего | 100 | 100 | 1000 | 100 |
| в том числе | | | | |
| исследования и разработки | 3,7 | 13,6 | 4,9 | 4,9 |
| приобретение машин и оборудования | 74,8 | 59,1 | 81,7 | 85,3 |
| приобретение новых технологий | 1,8 | 0,4 | 0,3 | 0,3 |
| из них приобретение прав на патенты | 1,6 | 0,2 | 0,1 | 0,2 |
| приобретение программных средств | 0,7 | 0,8 | 2,3 | 0,4 |
| производственное проектирование | 5,2 | 7,8 | 5,8 | 2,8 |
| другие виды подготовки производства | - | 2,3 | 1,3 | 0,8 |
| обучение и подготовка персонала | 0,36 | 0,5 | 0,4 | 3,5 |
| маркетинговые исследования | 0,2 | 0,1 | 0,1 | 0,1 |
| прочие затраты | 13,3 | 15,4 | 3,2 | 1,9 |
Исследование направлений инновационного развития металлургического комплекса позволило сделать вывод о том, что металлургическая отрасль носит инновационный характер. В работе проведена оценка и на ее основе сравнительный анализ инновационного развития металлургического комплекса с отраслями экономики. Для расчета уровня инновационного развития отрасли разработана методика интегральной оценки на основе функции:
Уир=f (Инф, Нт, Мт, Орг, Ф, Инв),
где Инф, Нт, Мт, Ф, Инв - соответственно информационный, научно—технический, материально-технический, финансовый, инвестиционный факторы, определяющие уровень инновационного развития отрасли. Уровень инновационного развития рассчитан по формуле:
,
, (1)
где Si – составляющая инновационного развития;
ri - весовой коэффициент i-ой составляющей инновационного развития (при этом
);n – количество параметров инновационного развития отрасли.
Исходной информацией для характеристики инновационного развития послужили данные статистического сборника. В предлагаемой модели каждая составляющая рассчитывалась как удельный вес соответствующего ему показателя по металлургической отрасли к общему значению данного показателя. Для каждого фактора инновационного уровня введены коэффициенты весомости, которые подбирались в зависимости от значимости показателя экспертным методом (табл. 3).
Таблица 3−Факторы инновационного развития субъектов металлургического комплекса
| Наименование фактора | Показатель его характеризующий | Весовой коэффициент |
| Научно-техническая составляющая | Количество организаций отрасли, осуществлявших технологические инновации Затраты на технологические инновации | 0,11 0,21 |
| Информационная составляющая | Количество организаций, использовавших локальные вычислительные сети Количество организаций, использовавших глобальные вычислительные сети | 0,10 0,06 |
| Материально-техническая составляющая | Объем инновационных товаров и услуг отрасли | 0,18 |
| Финансовая составляющая | Сальдированный финансовый результат | 0,16 |
| Инвестиционная составляющая | Инвестиций в основной капитал отрасли | 0,18 |
В результате формула расчета уровня инновационного развития отрасли представлена в виде:
Уир = 0,18Мт + 0,10Инф1 + 0,06 Инф2 + 0,11 Нт1 + 0,21 Нт2 + 0,16Ф +
+0,18 Инв
Полученный интегральный показатель характеризует уровень инновационного развития отрасли в динамике (табл.4).
Таблица 4−Изменение уровня инновационного развития металлургии РФ
| Показатели инновационного развития | Годы | ||||
| 2004 | 2005 | 2006 | 2007 | 2008 | |
| Доля инвестиций в основной капитал отрасли в общей сумме инвестиций (Х1) | 0,0352 | 0,0380 | 0,0369 | 0,0306 | 0,0357 |
| Доля сальдированного финансового результата отрасли в общей сумме результата (Х2) | 0,1368 | 0,1045 | 0,0982 | 0,1190 | 0,0823 |
| Доля инновационных товаров и услуг отрасли в общем объеме отгруженных товаров и услуг (Х3) | 0,0364 | 0,0355 | 0,0370 | 0,0442 | 0,0418 |
| Доля затрат на технологические инновации в общей сумме затрат на технологические инновации (Х4) | 0,1384 | 0,2339 | 0,1460 | 0,1730 | 0,2873 |
| Доля организаций отрасли, осуществлявших технологические инновации в общем числе организаций, осуществляющих технологические инновации (Х5) | 0,0612 | 0,0629 | 0,0683 | 0,0720 | 0,0748 |
| Доля организаций, использовавших локальные вычислительные сети (Х6) | 0,6770 | 0,7570 | 0,7690 | 0,7810 | 0,7930 |
| Доля организаций, использовавших глобальные вычислительные сети (Х7) | 0,7010 | 0,7810 | 0,8380 | 0,8950 | 0,9170 |
| Уровень инновационного развития | 0,1803 | 0,2085 | 0,1944 | 0,2086 | 0,2300 |
Из таблицы 4 видно, что уровень инновационного развития металлургической отрасли имел устойчивую тенденцию к росту. Это говорит о зарождении процессов, когда инвестиционный рост становится инновационным. Для объективного сравнительного анализа аналогичные расчеты были проведены по другим отраслям. Динамика уровня инновационного развития по трем отраслям экономики приведена на рисунке 8
Рис. 8. Уровень инновационного развития по отраслям РФ в динамике
Можно отметить, что уровень инновационного развития металлургии выше, что подтверждает вывод о высоком инновационном потенциале отрасли. На основе эконометрического анализа инновационного развития металлургической отрасли по статистическим данным за 2004-2008 годы построена модель множественной регрессии, которая имеет вид:
у = 1,85 * Х1 - 0,13 * Х2 + 3,09 * Х3 +0,17 * Х4, (2)
На основе корреляционного и дисперсионного анализа рассчитаны коэффициенты корреляции между анализируемыми показателями. Коэффициент корреляции между Х1 и Х3 отражая тесную связь, свидетельствует о том, что инвестиции направляются не на модернизацию и обновление основных фондов, а на поддержание их в работоспособном состоянии.
Это обеспечивает загрузку производственных мощностей традиционной продукцией, но не способствует выпуску новых видов продукции.
Для прогнозирования инновационного развития по имеющимся данным подбиралась линия тренда. Более точно полученную динамику описывает линия полиномиального тренда четвертого порядка, что подтверждается величиной показателя аппроксимации R2=1 (рис.9). Прогноз инновационного развития на основе полиномиального тренда показал снижение его уровня до 0,1864 в 2009 году, причиной чему явился разразившийся финансовый кризис и снижением темпов экономического развития экономики не только в РФ, но и в мире.
Рис.9. Прогноз инновационного развития металлургии РФ на основе полиномиального тренда
Очевидно, что металлургический комплекс является успешным в инвестиционном отношении сегментом отечественной экономики. Все крупнейшие представители уже инициировали и начали реализацию инвестиционных программ развития, активно внедряют современные методы управления на основе информационных технологий.
В условиях нарастания кризисных явлений на первый план выходит задача поиска и использования долгосрочных внутренних факторов экономического роста, в том числе и за счет организационных преобразований, способствующих активизации инновационной деятельности на промышленных предприятиях. В тоже время снижен интерес к созданию специализированных подразделений по проведению научных исследований и разработок, практической реализации научно-технических достижений, внедрению корпоративных систем управления знаниями, при том что эти направления организационных инноваций связаны между собой (табл. 5).
В диссертации проведен анализ инвестиционной и инновационной деятельности на примере крупнейшей международной горно-металлургической компании ОАО «Северсталь». Изучен процесс стратегического развития и особенности формирования стратегической инвестиционной программы. В результате исследования в диссертации отмечено, что на предприятии существует четко сформированная концепция осуществления инновационной политики, и выстроена эффективная система формирования инвестиционной программы с тщательнейшим отбором инвестиционных идей и мероприятий и сопровождением данных мероприятий от момента появления идеи до момента ее реализации.
Таблица 5−Удельный вес организаций, осуществлявших отдельные виды организационных инноваций, в общем числе организаций в металлургической отрасли РФ, процентов
| Типы организационных инноваций | Годы | Изменение 2008 г. /2007 г. | |
| 2008 | 2007 | ||
| Реализация новой или значительно измененной корпоративной стратегии | 42,1 | 46,3 | -1,1 |
| Внедрение современных методов управления на основе информационных технологий | 57,9 | 62,1 | -1,07 |
| Внедрение новых или значительно измененных организационных структур | 54,2 | 64,2 | -1,18 |
| Нововведения в использовании сменного режима рабочего времени | 25,2 | 27,4 | 1,09 |
| Применение современных систем контроля качества, сертификации товаров, работ, услуг | 73,8 | 77,9 | -1,05 |
| Внедрение современных систем логистики и поставок сырья, материалов, комплектующих | 32,7 | 35,8 | -1,09 |
| Создание специализированных подразделений по проведению научных исследований и разработок, практической реализации научно-технических достижений | 15,9 | 13,7 | 0,86 |
| Внедрение корпоративных систем управления знаниями | 25,2 | 23,2 | 0,92 |
| Реализация мер по развитию персонала2) | 72,9 | 68,4 | 0,94 |
| Реализация новых форм стратегических альянсов, партнерств и прочих видов кооперационных связей с потребителями продукции, поставщиками, российскими и зарубежными производителями | 22,4 | 27,4 | -1,21 |
| Передача ряда функций и бизнес-процессов стратегическому подрядчику (аутсорсинг) | 35,5 | 38,9 | -1,09 |
| Прочие организационно-управленческие инновации | 1,9 | 6,3 | -3,32 |
Долгосрочная эффективная работа любого предприятия, его экономический рост и развитие определяются правильным выбором стратегических ориентиров, позволяющих наилучшим образом реализовать потенциал предприятия, в том числе и инновационный. В работе исследован методический инструментарий оценки эффективности инновационного развития хозяйственных систем. Разработана система управления инновационным развитием на основе методики оценки эффективности, выявляющей проблемные направления и моделирующей уровень инновационного развития субъектов металлургического комплекса. Разработка новой инновационной стратегии предприятий осуществлена на основе предложенной методики оперативного анализа и комплексного оценивания эффективности инновационного развития хозяйствующих систем металлургического комплекса.
Автором выявлены проблемы повышения эффективности процесса инвестирования, обусловленные тем, что на предприятии одновременно реализуется большое количество сложных инвестиционных проектов, находящихся на разных стадиях выполнения. Это требует реализации форм проектного управления на основе автоматизации процессов управления проектами. Совершенствование управления инновациями связывается с необходимостью создания исследовательского конструкционного центра, что позволит осуществлять научные исследования по разработке и выпуску новых видов металлопродукции, повышению ее качества.
5. Проведен комплексный анализ эффективности операционных систем управления инновациями с использованием шкалы эффективности характеристик этих систем; осуществлен выбор эффективного программного обеспечения управления инновациями на основе их ранжирования. Разработано информационное обеспечение управления проектами на основе анализа существующих программных продуктов.
Для повышения эффективности деятельности компании на основе инновационного развития необходимо сформировать интегрированную систему управления предприятием. Был проведен информационный поиск и анализ эффективности различных программных продуктов. Наиболее распространенными и адаптированными к условиям металлургического производства являются следующие информационные системы: «Oracle Application» (США), BAAN (Голландия - США), «Галактика» (Россия). Для анализа эффективности информационные системы были протестированы по основным характеристикам и свойствам (табл. 6).
Таблица 6−Сравнительный анализ операционных систем управления металлургическим производством
| Программный продукт, операционная система | Основные характеристики и свойства | |||
| Быстродействие | Надежность | Совместимость | Уровень ошибки | |
| Стандартная система на базе WINDOWS NT | 100 | 100 | 100 | 100 |
| Oracle Application | 420 | 200 | 200 | 25 |
| Система BAAN | 340 | 200 | 260 | 45 |
| Российская система «Галактика» | 190 | 200 | 180 | 50 |
Для сравнения основных параметров операционных систем нами была введена шкала эффективности параметров (рис.10). Используя метод ранжирования, проведена оценка основных параметров представленных систем. Система «Oracle Application» по многим характеристикам превосходит аналогичные программные продукты, отличается высокой степенью гибкости, интегрированности, быстродействием и низким уровнем ошибки, кроме того, имеется возможность модификации и доработки системы до более высокого уровня (поколения).
Рис. 10. Шкала эффективности параметров операционных систем управления металлургическим производством
В настоящее время на отечественном рынке программных продуктов нет предложений систем управления проектами корпоративного уровня, соответствующих необходимым требованиям и описаниям. Так как на крупных предприятиях есть собственные информационно-технические подразделения, осуществляющие разработку и поддержку программных продуктов, обслуживающих деятельность предприятия, существует возможность создания и внедрения информационных систем управления инновациями своими силами. Расчеты, представленные в работе показали, что создание собственными силами системы управления календарным планированием и мониторинга хода выполнения инвестиционных мероприятий возможно и требует затрат в сумме 4,5 млн.руб., что позволяет существенно снизить издержки на осуществление инвестиционной программы. Для сравнительного анализа предлагаемой информационной модели проектного управления рассчитана стоимость лицензии аналогичного продукта, если бы он существовал на рынке IT-технологий.
6. Осуществлен системный анализ функционала существующих информационных систем управления проектами, на основе введенного автором признака составлена классификация систем управления проектами по уровням сложности решаемых задач и разработан алгоритм экономической оценки операционных систем, позволяющий определить стоимость программного продукта, необходимого для информационного обеспечения корпоративного управления инновационными проектами.
Системы по управлению проектами существенно различаются по функционалу и структуре в своем диапазоне применения, и должны постоянно эволюционировать ввиду нарастающей потребности со стороны рынка во внедрении такого рода продуктов и услуг. На основе анализа функциональных возможностей существующих программных комплексов автором осуществлена группировка существующих в настоящее время и потенциально востребованных в ближайшем будущем программных программ по управлению проектами.
Разработана многоуровневая классификация форм управления проектами по признаку развития их функциональных особенностей, а именно: начальный уровень предполагает управление простейшим проектом. Средний уровень включает в себя управление сложным проектом со множеством стадий и иерархическим разделением работ с учетом взаимосвязей; профессиональный уровень проектного управления характеризуется способностью управлять сложным проектом в разрезе использования ресурсов и предоставления отчетности о ходе исполнения работ. Корпоративный уровень проектного управления призван управлять инвестиционными программами предприятия, включая мониторинг и анализ всех потребляемых ресурсов при осуществлении проектной деятельности. Системы проектного управления верхних иерархических уровней включают функционал нижних, что позволяет определить зоны охвата инвестиционных процессов и функционального развития каждого из уровней исходя из организационной структуры управления инновациями, осуществляемой на предприятии. С учетом функционала, осуществляемого при управлении проектами на определенном уровне, определена цена, которую предложили бы участники рынка за информационное обеспечение проектного управления корпоративного уровня. В зависимости от количества возможных к применению инструментов в рамках уровня развития проектного управления, предлагается рассчитывать стоимость системы управления проектами как функцию:
, (3)где
– стоимость системы управления проектами, или количественная оценка функционала, измеряющаяся в денежных единицах;I – уровень системы в соответствии с многоуровневой классификацией проектного управления: может принимать целые значения от 1 до 4, где 1 соответствует системе начального уровня;
F
– оценка функционала (для СУП базового уровня) или его развития (для СУП верхних уровней). Полагаем, что характерные для уровня СУП функции равнозначны, поэтому могут быть оценены одинаково, F
=0;Ci – коэффициент, соответствующий уровню системы, то есть вес, определяющий техническую сложность построения функционала, C0=0.
k – константа, равная 2 в данной методике расчёта, так как используется для оценки развития 2 ключевых направлений проектного управления: управление ходом реализации проекта (функционал, используемый руководителем проекта); анализ хода исполнения проекта и построение отчетности (инструмент инвестора / заказчика).
Так как изменение стоимости функционального развития проектного управления происходит исходя из степенной функции, то характер роста стоимости одной функции F
в разрезе уровней управления проекта можно считать зависимым от множителя, рассчитываемого по формуле: 
(4)Через М можем оценить прирост стоимости функции между уровнями проектного управления. Отношение стоимости функции среднего уровня СУП к стоимости функции базового уровня проектного управления равно 11,36; профессионального к среднему - 6,29. Получаем величину M, она равна 0,56. Далее, ищем отношение оценки развития системы корпоративного уровня через аналогичный показатель системы профессионального уровня. Оно будет равно 0,56*6,29, или 3,48. Отсюда находим оценку развития функционала СУП от профессионального к корпоративному уровню. Она равна 4979,32 доллара США, соответственно, стоимость потенциальной лицензии для одного пользователя составит 17254,96 доллара США. Учитывая, что на крупном промышленном предприятии работают не менее 30 человек, задействованных в проектных командах (то есть занимаются управлением проектами), причем в их число не включаются потребители отчетности, возникающей в ходе реализации инвестиционных программ, стоимость потенциальной корпоративной лицензии на продукт, удовлетворяющий формализованным требованиям, может превысить 500 000 долларов США.
7 . Усовершенствована технология управления проектами на промышленном предприятии на основе использования инструментов прогнозирования. Разработана модель формирования прогноза, позволяющая прогнозировать ключевые для проекта показатели (спрос, цена, экспорт, импорт металлопродукции, объем производства) на определенный период.
При изменении экономической ситуации в отраслях возникает потребность прогнозирования, то есть понимания в какую сторону и как интенсивно будут развиваться события, влияющие на экономику предприятий, а значит на формирование направлений их инвестиционной деятельности. Для решения данной проблемы предлагается использовать инструменты управления рисками, конечный результат применения которых может быть реализован в процессе прогнозирования направлений развития проекта.
Современный уровень использования прогностических инструментов для оценки перспектив реализации проекта и принятия управленческих решений недостаточен, так как не учитывает кризисные явления экономики. В работе предлагается построить модель тактического прогнозирования рыночных показателей по производству металлопродукции, особенностями которой являются:
- простота конечной программной реализации;
- способность оперативно достраиваться;
- использование статистических массивов информации прошлых периодов;
- использование данных настоящего периода с поправкой на полноценность (информация может обновляться во времени, особенно это касается перехода от экспертной оценки показателя к данным бухгалтерского учёта).
Механизм формирования прогноза представлен на рис. 10.
.
Рис. 11. Блок-схема формирования прогноза
Алгоритм расчета формировался таким образом, что первоначально строился тренд развития прогнозируемых показателей. Затем, с помощью доверительных значений выбирались весовые коэффициенты и достраивались экспертные отклонения. На основе представленной модели становится возможным оперативно оценивать ход исполнения инвестиционного мероприятия и учитывать риск, связанный с возможностью изменения внешних факторов.
Таким образом, описанная выше модель может учитывать тенденции развития экономических событий предыдущих периодов, их изменение в настоящем и будущем.
Отметим, что целью не являлось построение математической модели, дающей прогноз высокой точности, но способной усовершенствовать существующий инструментарий управления проектами на промышленном предприятии. В качестве проверки было проведено сравнение полученных в феврале 2009 данных с прогнозируемыми, что подтвердило корректность прогноза. Так прогнозный объем производства сортового проката составил 3762 тыс.т, фактическое значение 3568 тыс.т, внутреннее потребление сортового проката составило соответственно 2509 и 2790 тыс. тонн. В ходе исследования было создано приложение на базе MS Excel и MathCad, в котором, в соответствии с описанными выше правилами и ограничениями был реализован алгоритм расчета прогноза.