Экономико-математическое моделирование нелинейных закономерностей в инновационной деятельности наукоемкого производства (на примере аэрокосмической отрасли)

Язык труда и переводы:
УДК:
330.4
Дата публикации:
13 января 2022, 17:13
Категория:
Секция 08. Экономика космической деятельности
Авторы
Аннотация:
Рассмотрены особенности производства инновационной аэрокосмической продукции в современных условиях и макротенденции изменений. Акцент сделан на повышении точности моделей инновационных процессов благодаря учету существенно нелинейных эффектов в экономико-математических моделях. Одной из особенностей предприятий такого рода является ориентация на создание, использование и эксплуатацию прорывных технологических инноваций, которые в результате обеспечивают производство конкурентоспособной инновационной продукции. Однако инновационная деятельность характеризуется высоким уровнем неопределенности результата. Более того, эта неопределенность характерна не только для стадии создания и использования инноваций, но и для стадии эксплуатации. Наличие неопределенности в получении положительных результатов приводит к значительным рискам, возникающим практически на всех этапах жизненного цикла инноваций. Поэтому в рамках формирования стратегии устойчивого развития предприятий высокотехнологичного сектора экономики необходимо предусмотреть возможность учета нелинейных явлений в модели инновационных процессов.
Ключевые слова:
сетевая интеграция, синергия, экономико-математическое моделирование, новый космос, реинжиниринг космической деятельности
Основной текст труда

Аэрокосмическая дотрасль связана с наукоемким производством, обладающим высоким уровнем технологичности и сложности [1, 2]. Высокотехнологичные отрасли промышленности служат источниками экономического роста. К высокотехнологичным относятся отрасли, в которых используются передовые достижения науки и техники и чьи продукты и услуги регулярно обновляются. В период неблагоприятной глобальной конъюнктуры, когда стране приходится самостоятельно выходить из кризиса, эти отрасли способны осуществить переход от экспортной модели к развитию внутреннего рынка.

Одной из особенностей предприятий такого рода является ориентация на создание, использование и эксплуатацию прорывных технологических инноваций, которые в результате обеспечивают выпуск конкурентоспособных инновационных товаров. Можно выделить множество примеров высокотехнологичной агломерации и конгломеративной интеграции в разных областях, единых в производстве знаний и компетенций [3–7]:

  • цифровые финансовые технологии (Сбербанк, Тинькофф);
  • вычисление и обработка данных (VK, Mail.ru, Яндекс);
  • биотехнологии и медицина (Du Pont, Monsanto);
  • электроника и ИКТ (Apple, Samsung, Huawei);
  •  машиностроение (Toyota, Audi).

Такие же примеры появляются и в аэрокосмической отрасли КНР, Индии, Канады, Израиля, и даже Мексики. Последнее объединение составляют 140 канадских аэрокосмических компаний, интеграторами которых являются ряд ведущих компаний, в том числе Airbus Canada Limited Partnership, Bell, Bombardier, CAE, CMC Esterline, Héroux-Devtek, IMP Aerospace, Mitsubishi Heavy Industries Canada Aerospace, Pratt & Whitney Канада, Safran Landing Systems и Viking Air.

Цель создания сетевой интеграции наукоемких организаций, работающих вокруг единой производственной цепочки, называется бизнес-архитектурой экосистемы в силу того, что сетевая интеграция наследует элементы живой системы и самоорганизации.

Сетевая экосистемная интеграция направлена на получение синергии от:

  • выполнения исследований и трансфера технологий,
  • ускорение коммерциализации продуктов
  • развитие человеческого капитала и создание высококвалифицированных рабочих мест.

Глобальные компании инвестируют в аэрокосмическую промышленность мирового класса, потому что такого рода наукоемкие организации признаны на международном уровне, ориентированы на экспорт и направлены на инновации. За успехами этих отраслей стоят таланты высококвалифицированной рабочей силы и национальные системы постоянного повышения их конкурентоспособности.

Однако инновационная деятельность характеризуется высоким уровнем неопределенности результата. Более того, эта неопределенность характерна не только для этапа создания и использования инноваций, но и для этапа эксплуатация. Наличие неопределенности в получении положительных результатов приводит к значительным рискам, которые возникают практически на всех этапах жизненного цикла инноваций (. Поэтому в рамках формирования стратегии устойчивого развития предприятий высокотехнологичного сектора экономики необходимо предусмотреть возможность учета в модели инновационных процессов нелинейных явлений.

Особенность экономики, в частности производство инновационной продукции, как открытой системы управления, заключается в наличии значительных нелинейных закономерностей [3–7]:

  • нелинейности структуры (анизотропия, разрозненность, существование аномалий, значительное отличие от идеальных эталонов);
  • кумулятивные и синергетические эффекты (накопление результата, интерференция эффектов);
  • динамическая нелинейность и инерция (продолжительная временная задержка в проявлении эффекта, значимость времени как ресурса, проявление эффекта с запаздыванием).

Данные феномены возможно свести к известным в физико-технических системах понятиям:

  • инерция (зона нечувствительности);
  • гистерезис (запаздывание);
  • трение (сухое трение);
  • насыщение.

Внедрение представленной модели позволит существенно скорректировать системообразующие элементы модели инновационной экосистемы и позволит сосредоточиться на доминирующих нелинейных факторах текущего процесса анализа. Также стоит отметить, что непрерывное развитие технологий и постоянный научно-технический прогресс формируют регулярный поток инноваций и целую сеть инновационной ценности (экосистему инноваций), которые, в свою очередь, обязательно влекут за собой радикально новые виды нелинейных эффектов. Это свойство постоянства потока изменений требует системы непрерывного динамического анализа существующих, ожидаемых и неизвестных нелинейных эффектов.

Литература
  1. Дроговоз П.А., Садовская Т.Г., Чурсин А.А., Шиболденков В.А. Нейросетевой анализ влияния социокультурных факторов на инновационную активность государства // Научные исследования и разработки. Социально-гуманитарные исследования и технологии. 2017. Т. 6, № 2. С. 72–80.
  2. Дроговоз П.А., Садовская Т.Г., Чурсин А.А., Шиболденков В.А. Применение самоорганизующихся нейросетевых карт для кросс-культурного анализа // Научные исследования и разработки. Современная коммуникативистика. 2017. Т. 6, № 2. С. 8–15.
  3. Дроговоз П.А., Леус Н.А. Мировые тенденции развития предиктивной аналитики больших данных в промышленной сфере // Экономика и предпринимательство. 2019. № 4. С. 168–176.
  4. Шиболденков В.А., Подрезов А.С. Разработка модели оценки экономического эффекта от формирования интегративных, сетевых и платформенных отраслевых структур // XLV Академические чтения по космонавтике (Королёвские чтения – 2021): сб. тез.: в 4 т. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2021. Т. 2. С. 162–164.
  5. Сусов Р.В., Беленец Е.Ю., Тихомиров Е.Н. Цифровизация бизнес-процессов в цепях поставок высокотехнологичной продукции // XLV Академические чтения по космонавтике (Королёвские чтения – 2021): сб. тез.: в 4 т. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2021. Т. 2. С. 201–203.
  6. Дроговоз П.А., Дробкова О.С. Подход к применению межотраслевых моделей для управления структурой научно-производственной кооперации в космической отрасли промышленности // XLV Академические чтения по космонавтике (Королёвские чтения – 2021): сб. тез.: в 4 т. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2021. Т. 2. С. 129–131.
  7. Самолдин А.Н. Особенности маркетинга космических услуг // XLV Академические чтения по космонавтике (Королёвские чтения – 2021): сб. тез.: в 4 т. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2021. Т. 2. С. 110–112.
  8. Цибизова Т.Ю., Малахов Н.А. Способы идентификации динамических систем управления // Перспективы науки. 2019. № 12 (123). С. 66–71.
Ваш браузер устарел и не обеспечивает полноценную и безопасную работу с сайтом.
Установите актуальную версию вашего браузера или одну из современных альтернатив.