Стратегический инновационный менеджмент - Гольдштейн Г.Я

Рис. 9.5. Сравнение последствий неуправляемого (A) и управляемого (B) рисков

Уровень риска есть базовый критерий для решения о начале проекта, как и графика его выполнения, и бюджета. Неточность оценки уровня риска до начала работ может быть устранена впоследствии.

После идентификации рисков следует установить их приоритеты. Полезно при этом использовать карту рисков (рис. 9.6).

Влияния

Рис. 9.6. Карта рисков

131

На поле карты рисков нанесены данные для шести рисков, выбранных из более длинного списка:

−P3 − не определены требования к эксплуатации продукта;

−M8 − крестный отец проекта уходит, возникают проблемы с управлением;

−TS11 − будет ли тестирование воспроизводить условия эксплуатации?;

−TС4 − будет ли обеспечена работа при требуемой температуре?;

−C13 − не надо ли улучшить основной параметр в интересах победы в конкуренции?;

−S2 − отсутствие проверенной системы компьютерной поддержки поставок.

Пороговая линия на рис. 9.6 отсекает риски, особо важные (расположены выше неё), требующие активного риск-менеджмента. Риски, расположенные на карте ниже этой линии, не требуют такого подхода. Управление обычно заключается в понижении вероятности риска. Каждый риск требует специального плана действий со своими сроками и критериями выполнения. Пример такого плана в Web-исполнении фирмы Tellabs показан на рис. 9.7.

Управление рисками включает работу по каждому конкретному плану и обновление данных на карте рисков. Это обновление должно содержать следующие компоненты:

−перемещение точек рисков при активном управлении (обычно влево);

−перемещение точек рисков, лежащих ниже пороговой линии;

−идентификация новых рисков и их нанесение на карту;

−генерацию планов действий для тех рисков, которые лежат ниже этой

линии.

Основная часть риск-менеджмента сводится, как правило, к избежанию слабостей. Однако слабости могут обеспечить фирму информацией, которая позволяет быстрее разработать новый продукт. Разработка продукта есть процесс обучения. Поэтому целесообразно планировать эксперименты таким образом, чтобы они давали информацию о "среднем пути" между удовлетворением требований и ошибками.

В заключении целесообразно привести ряд рекомендаций автора [38]:

• ключом к управлению рисками является обычно контроль отношения

правдоподобия, которое должно двигаться вниз по мере прогресса разработки;

•так как большинство критичных рисков носят межфункциональный характер, то для поиска их следует создавать межфункциональные группы специалистов;

•начало работы с наиболее легкими для устранения рисками − плохой путь в разработке нового продукта;

•для ускорения обучения следует планировать эксперименты так, чтобы результаты были "средним путем" между критериями соответствия требованиям и несоответствия им.

132

April 10, 1999: Risk Event occured and Firmware unit testing has been completed using the hardware emulator. Resultant schedule slip will only be 4 work days. May 10, 1999: Prototypes have bean built and the last 15% of testing has been completed.

Last Modified: 1999/03/05

Рис. 9.7. Web-версия плана работы фирмы по конкретному риску

133

9.4. Системы оценок риска проекта с высоким уровнем неопределенности

Предыдущие параграфы этой монографии и весь опыт проектантов сложных систем подсказывает, что наибольшие знания в оценке рискованности проекта, особенно нового и наукоемкого, имеют частные риски по тем критериям, техническим и маркетинговым характеристикам нового продукта, которые имеют ключевое значение для технического и коммерческого успеха проекта. Этот достаточно естественный вывод позволяет вернуться к системам оценки проекта, их мониторинга и принимаемым при этом решениям.

Вопрос достаточно старый − какие критерии, какой инструментарий их оценок следует использовать при оптимизации портфеля инновационных проектов фирмы? Приведенный выше перечень библиографических источников не только не исчерпывающий, но и ничтожен по объему в мировой библиографии по этому вопросу. Ответ на вопрос "почему сложилось такое положение?" достаточно прост и ясен − не может быть однозначно установленного перечня критериев ("метрики"), оценки которых к тому же субъективны, выражают частные интересы отдельных субъектов глобального рынка. Очевидно, не надо обсуждать, пожалуй, и коренную, но не решенную в практическом смысле проблему свертки частных критериев оценки систем в некий обобщенный критерий. Тем не менее, для оценки валидности тех или иных неопределенностей (и связанных с ними рисков) следует остановиться на, пусть временном, но каком-либо достаточно общем подходе к этой проблеме. Автором разработаны таблицы оценки основных рисков при разработке сложных наукоемких систем на основе системы критериев оценки альтернативных вариантов проекта, изложенной в [41] (Strateqic technology assesment review - STAR-свод стратегических технологических оценок).

Авторы этой работы профессора всемирно признанных университетов − Колумбийского и Пенсильванского (Уортоновская школа бизнеса − первая по мировому рейтингу Financial Times). Разработанная ими система основана на многолетнем опыте сотрудничества с такими фирмами, как Dn Pont, Intel, Hewlett-Packard, Sonera Co., General Electric, IBM, Citibank, Matsushita, Texas Instrument и другие. Авторы [41] исходят из следующих посылок.

Реальные основания выбора - логика нахождения проектов, которые максимизируют обучение и доступ к возможностям, которые позволяют снизить издержки и риск. Хотя это существенные преимущества по сравнению с обычными подходами, инструментарий их использования остается скудным. Статья описывает метод оценки неопределенных проектов с помощью приближенных критериев выбора путем накопления ряда оценок. Переменными являются размеры и устойчивость потенциальных потоков дохода, скорость или задержки в рыночной адаптации, издержки на разработку, коммерциализацию, а также рыночные оценки силы компании такие, как позиция в конкуренции, зависимость от стандартов и степень неопределенности. Каждая переменная измеряется путем опроса экспертов, что

134

может использоваться и для оценок рисков альтернативных проектов и использования тех или иных рецептов, даже если они связаны с отказом от проекта или с его реконфигурацией. Главным достоинством такого подхода является комплексность технологических и стратегических аспектов.

Общая концепция системы STAR ("генетический код" по терминологии авторов) отражена на рис. 9.8.

Рис. 9.8. Концепция системы STAR

Система STAR была выбрана ведущим в области бизнеса изданием Nikkei Shimbun в 1998 г. в качестве одной из 50 наиболее значимых инноваций в сфере менеджмента. Следует подчеркнуть, что приоритетность этой разработки вытекает из ее практической направленности.

В [42] предлагается несколько иная версия оценок вероятности успеха проектов. Она состоит в использовании так называемых «закрепленных» (anchored) шкал. Авторы работы [42], известные ученые США в области теории и практики стратегического инновационного менеджмента, входили в подкомитет IRI (Industrial Research Institute) по исследованию лучших практик фирм США в управлении портфелем НИОКР. Этим подкомитетом была разработана система «закрепленных шкал» для определения вероятности успеха на основе оценок экспертов. Авторы [42] считают, что такая система оценок может быть легко модифицирована применительно к нуждам отдельных фирм. По методике производится два ряда оценок: вероятности технического успеха и вероятности коммерческого успеха. Эти оценки обрабатываются с

135

учетом весов частных факторов. Представляют интерес перечень частных факторов и оценки уровня их составляющих (см. приложение 2). Анализ показывает, что предполагаемая методика хорошо корреспондирует с системой STAR. Авторы [42] отмечают, что оценки в 5 баллов по большинству факторов соответствуют вероятностям успеха 0,85 – 0,90, а оценки в один балл обычно коррелируют с вероятностью успеха менее 0,1.

Оценки рисков с учетом неопределенности по отдельным факторам делаются с помощью табл. П 1.1 – П 1.14 прил. 1. Предусмотрены экспертные оценки важности частного риска по конкретному фактору, собственно оценки этого риска в баллах от нуля до десяти, а также столбец, содержащий произведение оценки важности фактора на оценку риска по нему.

По мнению автора [42] и авторов STAR, наиболее важны для анализа данные по каждому фактору риска, по крайней мере, до тех пор, пока эти данные не нанесены на карту риска. Однако можно предложить и метод свертывания этих оценок в единый критерий балльных оценок. Уровни рисков в табл. 9.3 установлены в соответствии с европейской практикой.

В таблицах прил. 1 балльную оценку уровня рисков предлагается проводить в диапазоне от нуля до десяти. Конечно, каждая фирма может использовать любые другие диапазоны оценок. При этом, естественно, следует соответствующим образом скорректировать данные табл. 9.3.

Конкретные уровни рисков и степень их важности определяется экспертами. В качестве ориентировочных критериев (только в порядке рекомендаций) можно предложить следующее:

−уверенность в отсутствии риска − 0-1 балл;

−скорее мнение об отсутствии риска, чем о его наличии − 2-4 балла;

−позиция относительно риска неопределена − 5 баллов;

−скорее уверенность в наличии риска, чем в его отсутствии − 6-8 баллов;

−уверенность в высоком риске − 9-10 баллов.

Оценки при использовании системы STAR делаются в предположении, что страна, где выполняются работы по портфелю инноваций, установлена. В противном случае необходимо выполнить и оценки по страновому риску.

136

10. ОРГАНИЗАЦИЯ И ПОРЯДОК ВЫПОЛНЕНИЯ НИР

10.1. Виды НИР и их основные этапы

Научные исследования можно разделить на фундаментальные, поисковые и прикладные (табл. 10.1)

Таблица 10.1

Виды научно-исследовательских работ

Фундаментальные и поисковые работы в жизненный цикл изделия, как правило, не включаются. Однако на их основе осуществляется генерация идей, которые могут трансформироваться в проекты НИОКР.

Прикладные НИР являются одной из стадий жизненного цикла изделия. Их задача - дать ответ на вопрос: возможно ли создание нового вида продукции и с какими характеристиками? Порядок проведения НИР регламентируется ГОСТ 15.101-80. Конкретный состав этапов и характер выполняемых в их рамках работ определяются спецификой НИР.

Рекомендуются следующие этапы НИР:

1) разработка технического задания (ТЗ) на НИР;

2)выбор направлений исследования;

3)теоретические и экспериментальные исследования;

4)обобщение и оценка результатов исследований.

Примерный перечень работ на этапах НИР приведен в табл. 10.2.

137

Таблица 10.2

138

10.2. Информационное обеспечение прикладной НИР

На стадии разработки технического задания на НИР используются следующие виды информации:

−объект исследования;

−описание требований к объекту исследования;

−перечень функций объекта исследования общетехнического характера;

−перечень физических и других эффектов, закономерностей и теорий, которые могут быть основой принципа действия изделия;

−технические решения (в прогнозных исследованиях);

−сведения о научно-техническом потенциале исполнителя НИР;

−сведения о производственных ресурсах (применительно к объекту исследований);

−сведения о материальных ресурсах;

−маркетинговые сведения;

−данные об ожидаемом экономическом эффекте.

Дополнительно используется информация:

−о методах решения отдельных задач и обработки информации;

−общетехнических требованиях (стандарты, ограничения вредных влияний, требования по надежности, ремонтопригодности, эргономике и так далее);

−проектируемых сроках обновления продукции;

−предложениях лицензий и ноу-хау по объекту исследований.

На последующих этапах НИР в качестве базы в основном используется перечисленная выше информация. Дополнительно используются:

−сведения о новых принципах действия, новых гипотезах, теориях, результатах НИР;

−данные экономической оценки, моделирования основных процессов, оптимизации многокритериальных задач, макетирования, типовых расчетов, ограничений;

−требования к информации, вводимой в информационные системы и т.д.

10.3. Методы оценки научно-технической результативности НИР

Результатом НИР является достижение научного, научно-технического, экономического и социального эффектов. Научный эффект характеризуется получением новых научных знаний и отражает прирост информации, предназначенной для "внутринаучного" потребления. Научно-технический эффект характеризует возможность использования результатов выполняемых исследований в других НИР и ОКР и обеспечивает получение информации, необходимой для создания новой продукции. Экономический эффект характеризует коммерческий эффект, полученный при использовании результатов прикладных НИР. Социальный эффект проявляется в улучшении

139

условий труда, повышении экономических характеристик, развитии культуры, здравоохранения, науки, образования. Научная деятельность носит многоаспектный характер. Ее результаты, как правило, могут использоваться во многих сферах экономики в течение длительного времени.

Оценка научной и научно-технической результативности НИР производится с помощью системы взвешенных балльных оценок. Для фундаментальных НИР рассчитывается только коэффициент научной результативности (табл. 10.3), а для поисковых работ и коэффициент научнотехнической результативности (табл. 10.4). Оценки коэффициентов могут быть установлены только на основе опыта и знаний научных работников, которые используются как эксперты. Оценка научно-технической результативности прикладных НИР производится на основе сопоставления достигнутых в результате выполнения НИР технических параметров с базовыми (которые можно было реализовать до выполнения НИР).

Таблица 10.3

Характеристики факторов и признаков научной результативности НИР

140