МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОСЛЕДСТВИЙ ДЕЙСТВИЯ РИСКОВ ПРИ РАЗРАБОТКЕ СТРАТЕГИИ РАЗВИТИЯ ИННОВАЦИОННОГО ПРОИЗВОДСТВЕННОГО КОМПЛЕКСА

В статье рассматривается новый подход, позволяющий быстро и малозатратно оценить последствия воздействия множества рисков развития производственных систем на основе использования многосценарного моделирования. Задача решается на примере рассмотрения созданного Топливной Компанией «ТВЭЛ» промышленного производства сверхпроводящих материалов (СПМ), которое выпускает инновационную продукцию для Международного исследовательского термоядерного реактора (ИТЭР). Так как будущее предприятия связано с выпуском продукции для зарубежных высококонкурентных рынков, то разработка стратегии комплекса СПМ и прогнозирование рисков его развития приобретает первоочередное значение.

В качестве инструмента моделирования последствий действия рисков в статье использована созданная в Научно-исследовательском центре технологического прогнозирования НИТУ «МИСиС» прогностическая динамическая модель, разработанная на основе аппарата взвешенных ориентированных графов. Достоинствами данного подхода являются: небольшой объем необходимой информации о механизмах взаимодействия отдельных переменных в моделируемой организационно-технической системе, возможность рассмотрения данной системы в целом, простота описания динамических процессов изменения ее основных показателей, использование различных типов переменных, быстрота получения результатов, удобство их интерпретации и гибкая структура модели.

В работе использована процедура идентификации и классификации рисков, отображающая особенности действия факторов внешней среды на рассматриваемую организационно-техническую систему. Представлены результаты расчетов последствий действия выявленных рисков, показано, что большинство реализующихся вариантов их проявления приводят в конце прогнозируемого периода к снижению практически всех составляющих деятельности производства СПМ на 15–30%. Определены наиболее уязвимые элементы производства СПМ, подверженные негативным влияниям действующих рисков.

Предложенная в статье методология оценки рисков, основанная на применении прогностических динамических моделей, рекомендуется для использования в процессе формирования эффективных управленческих решений, направленных на ускоренное развитие инновационных производственных комплексов.

1. Сайт Частного учреждения Государственной корпорации по атомной энергии «Росатом» «Проектный центр ИТЭР». URL: http://www.iterrf.ru (дата обращения: 10.01.2014).

2. Официальный сайт компании Bruker Energy and Supercon Technologies. URL: http://www.bruker-est.com/ (дата обращения:10.01.2014).

3. Официальный сайт компании Luvata Waterbury. URL: http://www.luvata.com/en/About-Luvata/Locations/Luvata-Waterbury/(дата обращения: 10.01.2014).

4. Грачева М.В., Ляпина С.Ю. Управление рисками в инновационной деятельности: учебное пособие для студентов вузов, обучающихся по экономическим специальностям. М.: Изд-во ЮНИТИ-ДАНА, 2012. 351 с.

5. Дубров А.М., Лагоша Б.А., Хрусталев Е.Ю. Моделирование рисковых ситуации в экономике и бизнесе: учебное пособие. М.: Финансы и статистика, 2000. 176 с.

6. Бринза В.В., Коровин А.В., Лосицкий А.Ф. и др. Технический комплекс металлургического завода: моделирование перспектив развития // Национальная металлургия. 2003. №1. С. 87–94.

7. Бринза В.В., Кузнецов И.С., Коровин А.В., Германова А.В. и др. Моделирование резервов взаимодействия металлургических предприятий и научного комплекса высших учебных заведений// Черная металлургия: Бюллетень института «Черметинформация». 2008. №1. С. 73–80.

8. Бринза В.В., Шляхов М.Ю., Зернов С.М. и др. Первое в России промышленное производство сверхпроводящих материалов: прогнозирование потенциала развития // Экономика в промышленности. 2010. № 3. С.10–19.

9. Робертс Ф.С. Дискретные математические модели с приложениями к социальным, биологическим и экологическим задачам. М.: Наука, 1986. 496 с.

10. Управление проектами / Под общей редакцией В.Д. Шапиро. – СПб.: ДваТрИ, 1996. 610 с.