автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Разработка информационных технологий для системного анализа и управления инновационными ресурсами химического научно-промышленного комплекса России

На правах рукописи

ои-з

КОЧЕТЫГОВ Алексей Леонидович

РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА И УПРАВЛЕНИЯ ИННОВАЦИОННЫМИ РЕСУРСАМИ ХИМИЧЕСКОГО НАУЧНО-ПРОМЫШЛЕННОГО КОМПЛЕКСА РОССИИ (1990-2008)

05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (химическая технология, нефтехимия и биотехнология)

~ 3 ДНК 2009

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва - 2009

003487049

Работа выполнена в Учебно-научном центре «САЬБ-химия» Федерального государственного унитарного предприятия «Государственный ордена Трудового Красного Знамени научно-исследовательский институт химических реактивов и особо чистых химических веществ» (ФГУГТ «ИРЕА»)

Научный руководитель:

доктор технических наук, профессор Бессарабов

Аркадий Маркович

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Ивашкин

Ведущая организация: Российский химико-технологический университет им. Д.И. Менделеева

Защита состоится « 15 » декабря 2009 г. в 11 часов на заседании диссертационного совета Д 217.034.01 в ФГУП «Государственный ордена Трудового Красного Знамени научно-исследовательский институт химических реактивов и особо чистых химических веществ» (107076, г. Москва, ул. Богородский вал, д. 3, конференц-зал).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГУП «ИРЕА».

Автореферат разослан " 13 " ноября_2009 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 217.034.01, кандидат технических наук

Юрий Алексеевич

(МГУПБ)

доктор технических наук, доцент

Бельков

Валерий Петрович

(ФГУП «ИРЕА»)

Жданович О.А.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы.

Одним из базовых сегментов российской экономики является научно-промышленный комплекс химической и нефтехимической промышленности России. Для его поддержки и развития требуется активная государственная инновационная политика, основанная на достоверной оценке инновационных ресурсов отраслевых научных организаций и промышленных предприятий.

Сложность и многообразие видов инновационной деятельности научных организаций и промышленных предприятий определяет научную и практическую значимость проблемы систематизации объектов экономического анализа инновационной деятельности, а также методологических подходов к их изучению. С учетом того, что в каждый момент времени инновационная деятельность хозяйствующего субъекта может характеризоваться различной степенью интенсивности, а также разным ресурсным потенциалом и уровнем финансовых результатов, необходимо использовать современные методы системного анализа и ориентироваться на принципы формирования сбалансированной иерархической системы показателей.

Для эффективного управления инновационным развитием научно-промышленного комплекса России необходимо создание и внедрение современных информационных технологий. Такие информационные системы способны диагностировать состояние организаций и предприятий, оказывать помощь в антикризисном управлении и обеспечивать выбор оптимальных решений по стратегии их развития.

Основные разделы диссертации выполнялись в рамках конкурсных проектов Минпромэнерго России № 0410.0810000.06.014д «Интегрированная оценка инновационных ресурсов отраслевой химической науки...», Минпромторга России № 8411.0816900.13.057 «Комплексная оценка инновационного потенциала...» и № 8411.0816900.13.057-2009 «Комплексная оценка инновационной активности промышленных предприятий и ведущих научных организаций химической и нефтехимической промышленности...», а также при поддержке гранта Европейского Сообщества ЕСОРНОБ № 1ЖЮ-СТ-2005-013359.

Цель работы. Разработка и внедрение в государственных органах управления методологии и программного обеспечения для системного анализа инновационных ресурсов химического научно-промышленного комплекса России с целью достоверной оценки его инновационного потенциала и уровня развития. Решение поставленной проблемы осуществляется по следующим направлениям:

• системный анализ структуры и основных индикаторов инновационных ресурсов научно-промышленного комплекса России;

• разработка алгоритмического и программного обеспечения информационной технологии для системного анализа и интегрированной оценки интеллектуальных, финансовых и материальных инновационных ресурсов ведущих научных организаций химического комплекса (1990-2008);

• разработка алгоритмического и программного обеспечения информационной технологии для системного анализа важнейших инновационных индикаторов ведущих предприятий химической и нефтехимической промышленности России (1995-2008);

• создание и внедрение перспективных научных разработок в различных отраслях промышленности на примере информационных CALS-технологий (получение особо чистых наноматериалов, утилизация отходов фосфорной промышленности).

Научная новизна.

Разработана иерархическая структура системного анализа инновационного потенциала ведущих химических научных организаций и промышленных предприятий в рамках научно-промышленного комплекса России. Проведен анализ инновационных ресурсов на следующих уровнях иерархии: виды экономической деятельности, уровень технологичности отраслей и виды производств.

Разработано алгоритмическое обеспечение и компьютерные процедуры для системного анализа инновационных ресурсов отраслевой химической науки по следующим трем направлениям: интеллектуальные, финансовые и материальные ресурсы. Проведен компьютерный анализ динамики инновационных индикаторов для ведущих 83 НИИ за период 1990-2008 гг. На основе математической модели разработан обобщенный алгоритм для рейтингового анализа интеллектуальных и финансовых ресурсов, а также частный алгоритм рейтингового анализа материальных ресурсов. Для информационной технологии анализа инновационных ресурсов отраслевой химической науки («NII-Chem») разработана структура пользовательского интерфейса на основе комплекса эргономических исследований по следующим направлениям: когнитивный анализ, квантификация и навигация. Разработаны математические модели и компьютерные процедуры для аппроксимации и прогнозирования инновационных показателей: интерполяция (на основе теории сплайнов) и экстраполяция (на основе модели Перла).

Для системного анализа инновационных ресурсов ведущих предприятий химической и нефтехимической промышленности разработано алгоритмическое обеспечение программного комплекса «Innov-Chem». Проведен анализ динамики (1995-2008 гг.) основных инновационных индикаторов в различных информационных сечениях: анализ всей совокупности предприятий (165 комбинатов, заводов и др.), региональный анализ, отраслевой анализ и др. На основе факторного анализа выявлены основные особенности, закономерности и тенденции инновационного развития промышленных предприятий химического комплекса России.

Разработаны основные подходы к внедрению на основе информационных CALS-технологий (Continuous Acquisition and Life cycle Support - непрерывная информационная поддержка жизненного цикла продукта) научных инновационных разработок в фосфорной промышленности и промышленности химических реактивов и особо чистых веществ. Информационная поддержка научных инноваций рассмотрена на примере синтеза особо чистых наноматериалов и утилизации отходов фосфорной промышленности.

Практическая значимость.

На основе СУБД MS Access разработан программный комплекс для системного анализа инновационных ресурсов отраслевой химической науки («NII-Chem»). В качестве среды проектирования пользовательского интерфейса использовалась MS Visual Studio 2008 и библиотеки Microsoft .NET Framework. В информационные базы занесены статистические данные (статформа «2-наука») по 83 научным организациям государственной и акционерной формам собственности (26 ГУП и 57 АО) за период 1990-2008 гг. Разработаны программные модули для интерполяции отсутствующих инновационных показателей за рассматриваемый период (1990-2008) и прогнозирования на следующий год (2009).

Разработан программный комплекс для системного анализа инновационных ресурсов ведущих предприятий химической и нефтехимической промышленности «Innov-Chem» на основе СУБД Microsoft Access. Графическая среда построена с помощью визуальных компонентов Visual Basic for Applications. Разработана процедура вывода данных в различных форматах, а также экспорта в MS Excel/Word. В информационные базы занесены статистические данные (статформа «4-инновация») по 165 ведущим предприятиям химической и нефтехимической промышленности за период 1995-2008 гг.

Полученные результаты вошли в конкурсные проекты Минпромэнерго России № 0410.0810000.06.014д, Минпромторга России № 8411.0816900.13.057 и № 8411.0816900.13.057-2009. Информационно-аналитические программные комплексы «NH-Chem» и «Innov-Chem» успешно внедрены и эксплуатируются в Департаменте химико-технологического комплекса и биоинженерных технологий Минпромторга России.

Разработанные типовые информационные CALS-проекты подтверждены соответствующими актами о внедрении и переданы в научно-производственные организации (ЗАО «Аврора-ИТ», ООО НПФ «ВИНАР» и «НПО Проект»), Программные модули CALS-проекта утилизации отходов фосфорной промышленности вошли в результаты работы по гранту Европейского Сообщества ECOPHOS № INCO-CT-2005-013359.

Личный вклад автора.

Разработана и применена методология системного анализа инновационного развития ведущих химических научных организаций и промышленных предприятий научно-промышленного комплекса России. Разработаны структура, алгоритмическое и программное обеспечение информационных технологий для системного анализа инновационных ресурсов химического научно-промышленного комплекса России. Разработан пользовательский интерфейс на основе комплекса эргономических исследований (когнитивный анализ, кванти-фикация и навигация). В рамках информационных технологий проведен ввод информации, расчет и анализ наиболее значимых инновационных индикаторов ведущих научных организаций и промышленных предприятий за период 19902008 гг. Разработаны и внедрены информационные CALS-модели для следующих научных инновационных разработок: синтез особо чистых наноматериалов и утилизация отходов фосфорной промышленности.

Апробация работы.

Основные положения диссертационной работы опубликованы в журналах «Теоретические основы химической технологии», «Химическая промышленность сегодня», «Приборы (и автоматизация)», «Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика», «Нефтепереработка и нефтехимия», «Chemical Engineering Transactions», «Theoretical Foundations of Chemical Engineering», сборниках научных трудов «Успехи в химии и химической технологии», а также докладывались и обсуждались на: 10th International Chemical and Biological Engineering Conférence, CHEMPOR 2008, (Braga, Portugal, 2009); 12th Conférence on Process Intégration, Modelling and Optimisation for Energy Saving and Pollution Réduction, PRES-2009, (Rome, Italy, 2009); 21, 22-й Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях», ММТТ-21, ММТТ-22 (Саратов, 2008; Псков, 2009); 12-й Международной научно-технической конференции «Наукоемкие химические технологии - 2008» (Волгоград, 2008); 21, 22-й Международной научно-технической конференции «Химические реактивы, реагенты и процессы малотоннажной химии», Реактив-2008, Реактив-2009 (Уфа, 2008; 2009); 9-й Международной научной конференции «Современные проблемы истории естествознания в области химии, химической технологии и нефтяного дела» (Уфа, 2008); 4, 5-th United Congress of Chemical Technology of Youth, UCChT-2008, UCChT-2009 (Москва, 2008, 2009); 10-м всероссийском симпозиуме «Стратегическое планирование и развитие предприятий» (Москва, 2009); Международной научно-практической конференции «Модель менеджмента для экономики, основанной на знаниях» (Москва, 2009); 4-й Международной научно-практической конференции «Логистика и экономика ресурсосбережения и энергосбережения в промышленности», МНПК «ЛЭРЭП-4-2009» (Самара, 2009); Международной конференции «Энерго- и ресурсосберегающие технологии в химической и нефтехимической промышленности» (Москва, 2009); 2-м Международном форуме по нанотехноло-гиям (Москва, 2009); Международной научно-практической конференции «Теория активных систем», ТАС-2009, (Москва, 2009); 8-й Международной научно-практической конференции «Партнерство бизнеса и образования в инновационном развитии региона» (Тверь, 2009); 2-й Международной научно-практической конференции «Инновационное развитие российской экономики» (Москва, 2009).

Публикация результатов исследования.

По теме диссертации опубликовано 29 научных печатных работ, из них 10 статей (6 статей в журналах, рекомендуемых ВАК) и 19 тезисов докладов на международных конференциях. Общий объем опубликованных работ - 5,3 печатных листа.

Структура и объём диссертации.

Диссертационная работа состоит из введения, 4-х глав, выводов, списка литературы (126 наименований) и приложения, включающего акты внедрения результатов работы. Диссертация изложена на 148 страницах, включая 56 рисунков и 10 таблиц.

СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИОННОМ РАБОТЫ

Одними из важнейших показателей, необходимых для оценки текущего состояния и динамики развития экономики России, являются инновационные ресурсы. Их состояние и эффективное использование напрямую влияет на конечные результаты научно-хозяйственной деятельности как отдельной организации (предприятия), так и различных научно-промышленных комплексов.

Для проведения системного анализа инновационных ресурсов химического комплекса были рассмотрены основные индикаторы, характеризующие их роль в инновационном потенциале всего научно-промышленного комплекса России.

Глава 1. Системный анализ информационной структуры химического научно-промышленного комплекса России.

Для анализа инновационного развития химического научно-промышленного комплекса были проведены системные исследования, начиная с видов экономической деятельности и заканчивая внедрением перспективных научных инноваций в промышленность (работа проводилась совместно с научным сотрудником ФГУП «ИРЕА» Квасюком A.B.).

| Научно-промышленный комплекс РФ |

1. Виды экономической деятельности

Добыча полезных ископаемых 1 Обрабатывающие 1 1 производства 1 Производство и распределение электроэнергии, газа и воды

2. Уровни технологичности отраслей

Высокотехнологичные отрасли Среднетехнологичные отрасли высокого уровня Среднетехнопогичныв отрасли низкого уровня Низкотехнологичные отрасли

3. Виды производств

Проияродсто машин и оборудований ХИМ»»ЧвС*Ов I П(К>И!ЛОЛСГ|К> резиновых и прои.1>Ю/1сг!Ю 1 мп<1с гмйссоцмк и'ц;«?пий Прочя*олством>*са и 1 Производство минеральных иефт»11(хздукюв 1 "poijysiou

Химический научно-промышленный комплекс России

JZ

4, Виды научно-производственной деятельности

Научный комплекс {83 НИИ)

Промышленный комплекс (165 предприятий)

5. Форма собственности

5. Отрасли промышленного комплекса

Фосфорная промышленность ... Промышленность химических Обвктибов и ОСЧ еешеств

6. НИИ АО (57 НИИ)

„ ОАО »Галургия» (Пермь) ОАО .НИИПМ» {Москва)

6. НИИ ГУП (26 НИИ)

«HPfeA» (Москва) 1"НЦ_РО .НИФХИ ... Им Л н - Карпова » (Москва)

X

6. Предприятия (15 заводов)

ОАО «Аммофос» (Череповец) ООО "Фосфорит» (Кингисепп)

X

6. Предприятия (5 заводов)

ОАО «УЗ хим. ое а гтивов» Вир*. Пышма; ОАО «ЭХ К» (Куплнма)

I

7. Внедрение научных инноваций в промышленность f CALS-<nx>eitT утилизации отходов фосфорной промышленности |

нсЬормаиионные CALS-технолргии: 1SO-1Q3Ö3 STEP) CALS-opt>eia получения особи чисдьи каком а {«риалов

Рис. 1. Структура научно-промышленного комплекса России.

Исследования проводятся на семи уровнях иерархии (рис. 1): 1 - «виды экономической деятельности (ЭД)», 2 - «уровни технологичности отраслей», 3 -«виды производств (отрасли)», 4 - «виды научно-производственной деятельности», 5 - «форма собственности (для научного комплекса) и отрасли (для химического промышленного комплекса)», 6 - «ведущие научные организации и предприятия», 7 - «внедрение научных инноваций в промышленность».

По видам экономической деятельности показано (рис. 2-а), что максимальный выпуск инновационной продукции производится обрабатывающей промышленностью - 86% (615,68 млрд. руб.). Предприятиями других категорий были произведены значительно меньшие объемы продукции (98,34 млрд. руб.).

Добыча полезных ископаемых Г I I I

Обрабатывающие проижодсго

,.1111 Производство электроэнергии, газа и воды

—I-1-1—4—

200 300 400 500

Химическое производство I I I I

Производство автомобилей и прицепов

В

_.1 I I I 1 Г г

(Производство электрических машин и оборудования

-' 1111111

Производство машин и оборудования

, I I I I ! I I

| Производство прочих транспортных средств

-4-

-4-

-4-

-+-

-4-

-4-

80 100 120 140 160 180

Производство кокса и нефтепродуктов ■ Производство резиновых и пластмассовых изделий

.о 1 1

| Производство минеральных продуктов

| Производство готовых металлических изделий

0

Металлургическое производство

Строительство и ремонт судов

Рис. 2. Распределение объемов инновационной продукции (млрд. руб.): а - виды ЭД; б - уровни технологичности; СТ отрасли высокого (в) и низкого (г) уровня.

На следующем этапе анализа рассмотрены показатели инновационной деятельности предприятий по уровню технологичности производств. Лидерами по выпуску инновационной продукции являлись среднетехнологичные (СТ) отрасли высокого уровня, включающие химический комплекс - более 267 млрд. руб.; СТ отрасли низкого уровня произвели около 200 млрд. руб. инновационной продукции, низкотехнологичные и высокотехнологичные отрасли - 80,84 и 45,44 млрд. руб. соответственно (рис. 2-6).

На 3-м этапе были проанализированы индикаторы инновационной деятельности среднетехнологичных отраслей высокого уровня. Химическое производство по числу инновационно-активных предприятий находится на втором месте (25,8%). Объем инновационной продукции (рис. 2-в), произведенной предприятиями химического производства, составляет 47,02 млрд. рублей.

Анализ выпуска инновационной продукции в рамках подгруппы средне-технологичных отраслей низкого уровня показал следующие результаты. Входящие в химический научно-промышленный комплекс производства кокса и нефтепродуктов, минеральных продуктов, а также резиновых и пластмассовых изделий произвели 59, 24 и 23 млрд. руб. продукции соответственно (рис. 2-г).

В результате расчета показано, что химический комплекс выпускает инновационной продукции на 151,87 млрд. руб. (~ 21,3% от всей инновационной продукции). Этот комплекс на 4-м уровне системного анализа разбивается на два блока: научный и промышленный. На 5-м уровне иерархии химический научный комплекс структурируется по формам собственности, а промышленный - по отраслям. На 6-м уровне иерархии представлены ведущие научные организации - 83 НИИ (26 ГУП и 57 АО), а также предприятия - 165 заводов и комбинатов. Седьмой уровень посвящен внедрению научных инноваций в промышленность на основе информационных САЬБ-технологий (утилизация отходов фосфорной промышленности и получение особо чистых наноматериалов).

Для эффективного анализа и управления инновационными ресурсами были разработаны программные комплексы «ЮТ-СИет» (отраслевая химическая наука) и «1ппоу-СЬеш» (химическая и нефтехимическая промышленность).

Глава 2. Автоматизированная система для анализа и оценки

инновационного потенциала отраслевой химической науки.

Программный комплекс «NH-Chem» представляет собой интегрированную систему, разработанную на основе СУБД MS Access. Пользовательский интерфейс построен с помощью MS Visual Studio 2008 и библиотек Microsoft .NET Framework. В состав «NII-Chem» входят средства, позволяющие вносить, редактировать, обрабатывать и визуализировать данные. Информационным ядром системы (рис. 3) являются данные отчетных форм «2-наука» за 1990-2008 гг.

Департамент мм ко-танолотмешго ксмиекса

Рис. 3. Архитектура базы данных программного комплекса «NII-Chem».

Архитектура разработанной базы данных (БД) создана как многоуровневая кибернетическая система, описывающая сущности, атрибуты, связи и схемы правил поведения моделируемой предметной области. Поступающие извне команды управления данными, существующими в программных объектах, трансформируются в команды, реализация и контроль которых осуществляется средствами БД. Программный комплекс «NII-Chem» реализует классическую схему реляционных БД. Для доступа к данным используется непроцедурный высокоуровневой язык (SQL). При формировании отчетов полученные результаты экспортируются в MS Word (диаграммы) или в MS Excel (таблицы). Связь с используемыми компонентами MS Office осуществляется через стандартные интерфейсы с применением соответствующих библиотек, подключение которых производится динамически.

В архитектуре «NII-Chem» используется разделение на два системных уровня - хранение и обработка данных. Уровень хранения представляет собой традиционную СУБД. Уровень реализации, который является относительно независимым от СУБД, обеспечивает функционирование системы с учетом специфики предметной области. Логическая структура программного комплекса «NII-Chem» была построена исходя из принципа максимальной независимости

входящих в него компонентов. Такой подход обеспечивает гибкость, адаптируемость и масштабируемость разработанной системы.

Разработанная главная форма (базовый визуальный элемент), посредством которой осуществляется управление системой «ЫП-СИет», содержит элементы меню (рис. 4), благодаря которым сохраняется постоянная инвариантность доступа к функциональным возможностям: «Ввод» (ввод основных сведений по НИИ), «Правка» (ввод и корректировка статформ «2-наука») и др. Раздел «Ввод» состоит из пяти блоков: название НИИ; адрес; руководство; бухгалтерия и комментарии. В свою очередь, раздел «Правка» включает следующие блоки: персонал, занятый НИР; возраст; затраты на НИР; объемы работ; основные фонды.

и

вмд

Дки>иие(м«я Государстмммя Дпне > Фссиа собстминэстн >

. Пит«пчелу«*нь*р«урсы * ; < ¿"-у Лмч.'щ, . ®**чнсоеые ресурсы *

Р Р ')

Тябпииы Гр»1и( 2003 год Ре»улс.гаты > и

г р ^

Действующие №тертоляиия

Г-

- Обшив ф*мк«еые покам, , .• Гос. Мкф**«

{ Уд. меню I Вчмбопи I» НИР I ФОТ то НИР Э«плвта исе«дсе«телей ■«

М ресурсы

Вмесит« ос»и>чн<1 та епкк* |>е«мл,>»«1ы«** • «одяп *?

|4<к>*юстк9абописов(101),чел. Ч«пе»аст» икпмомпмйСЮ:), чм.

СреАиестпэт*«" «»кпв^юсть (106), чел.

¡<г01),щя.

япммНФ - Обммыибет " От'

Рис. 4. Пользовательский интерфейс «NII-Chem».

Экранные формы: а - «Ввод» основных сведений о НИИ; б - «Правка».

Пользовательский интерфейс построен на основе эргономических исследований, проводившихся по 3-м направлениям: когнитивный анализ, навигация и квантификация.

Когнитивный анализ. На основе когнитивного проектирования элементы главного меню программного комплекса «№1-СЬет» расположены с учетом наибольшего удобства и простоты использования. Их местоположение на экранной форме также обусловлено универсализацией интерфейса. В программном комплексе предусмотрена функция пользовательской настройки, связанная с выбором цветовой гаммы графической оболочки экранной формы. При вводе или корректировке данных статформы «2-наука», в разделе «Правка», для повышения эффективности работы, а также уменьшения числа вероятных ошибок, применена функция всплывающей подсказки. Она запрограммирована следующим образом: до ввода значений, в полях отображено название показателей, которые исчезают в момент внесения первого символа, а далее, при наведении курсора на выбранное поле, всплывает подсказка в виде названия показателя.

Навигация. При создании графической оболочки «ЫП-СЬеш» использовался принцип построения человекоориентированных интерфейсов, с применением таких элементов интерфейса, как пиктограммы и сообщения пользовате-

лю. Кроме общепринятых пиктограмм (таблица, график и др.) нами предложены элементы специфичные для нашей задачи (форма собственности, интерполяция, прогноз и др.). Использование пиктограмм делает интерфейс более привлекательным в визуальном отношении и, с учетом определенных условий (положение, размер, цвет и др.), способствует улучшенной навигации.

Квантификация. В этом разделе, связанном с количественным анализом интерфейса, проведены основные эргономические работы. Применена модель GOMS (the model of goals, objects, methods, and selection rules «правила для целей, объектов, методов и выделения»), которая позволила определить время необходимое пользователю на выполнение конкретной операции при использовании модели интерфейса «NII-Chem». Для оценки временных затрат использовался закон Фитса, дающий количественную оценку эффективности разработанного интерфейса: Вре.мя (Mc)=a+b*log2(D/S+1), где 5- размер объекта вдоль линии перемещения курсора, D - дистанция от начальной позиции курсора до объекта, а и b - константы, получаемые опытным путем. Нами проведены статистические исследования при вводе информации и получены усредненные параметры модели Фитса («=52; ¿>=138).

Для оценки инновационного потенциала научных организаций в информационном комплексе реализованы программные модули по следующим категориям: анализ интеллектуальных ресурсов, анализ материальных ресурсов и анализ финансовых ресурсов (рис. 5).

Интеллектуальные ресурсы. Оценка интеллектуальных ресурсов (рис. 5-а) структурирована по трем основным направлениям: кадровые ресурсы, научные ресурсы и подготовка научных кадров. В кадровые ресурсы входят среднесписочная численность (ССЧ), численность исследователей и их удельный вес. Научные ресурсы представлены специалистами высшей квалификации (СВК, доктора и кандидаты наук) и долей СВК в среднесписочной численности. В категорию «подготовка научных кадров» входит информация об аспирантуре.

Динамический анализ среднесписочной численности показал, что за период 1990-2008 гг. наблюдалось снижение данного показателя. Наибольшее сокращение ССЧ пришлось на АО - в 11 раз, численность ГУП сократилась в 3,9 раза. Количество специалистов высшей квалификации за рассматриваемый период уменьшилась для АО - в 8 раз, а для ГУП - в 3,5 раза. По всем другим индикаторам интеллектуальных ресурсов показатели ГУП значительно выше АО.

Финансовые ресурсы. В категорию анализа финансовых ресурсов (рис. 5-б) «Общие финансовые показатели» входят: объемы выполненных работ (ОВР), выработка, объемы и удельный вес государственного финансирования. Категория «Финансовые показатели по НИР» состоит из следующих индикаторов: объемы НИР, удельный вес НИР в ОВР, выработка по НИР, фонд оплаты труда (ФОТ) по НИР, заработная плата исследователей.

В результате сравнительного анализа видно, что показатель выработки во всех НИИ с каждым годом увеличивается, а выработка в 2008 г. для АО (1289,2 тыс. руб./чел.) превосходит выработку в государственных организациях (662,6 тыс. руб./чел.) почти в 2 раза. Однако, средний ОВР в ГУП больше в 1,5-2 раза, чем в АО за рассматриваемый период. Для показателя по объемам НИР также характерно преобладание в 2 раза для ГУП (248,65 млн. руб./орг.) над АО (121,65 млн. руб./орг.).

!_| иы

8еод Правка

Данные

» ЫК1«м'< I»*' (рац*(г

. ..гШ ^ В«« »"»

1 J J

\ Интеллектуальные ресурсы

3- Кадровые ресурсы

ХСЧ

>•- Исследователи Удельный вес исследов,.. 1 - Научные ресурсы !•••• Кандидаты наук г- Доктора наук - Уделы*« вес С6К (I 1 Подготовка научных кадров

!_Аспиранты__

: Финансовые ресурсы

Материальные ресурсы : Реитинговыи

¡гоог* ие&к*

Среднесписочная численность, чел

5 ! 1800 б I 1600 1400 9 I 1200

юоо и; 800 600 И;' 400

__.....

—н

-4—

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 . «\л«т»^гь<1г/г*тэ/ |<! . - и ... . »1

О

Содкм шр>Ьст, пм. рубМ». (»ш М те)

-

в« ки ум ли :

Фондоотдача

в

III1'1 " ! { 1 •

1 1 I 1 ; 1 ! ......-

гН 1---'- -

У' * 1

! 1 | ! 7Г » 1-»

—1- --А- ГтП- Г-Г ; 1.....1.....

Рис. 5. Экранные формы анализа интеллектуальных (а), финансовых (б) и материальных (в) ресурсов.

Материальные ресурсы. Категория анализа материальных ресурсов (рис. 5-в) состоит из трех уровней: «Основные фонды» (как комплексная характеристика) и её составляющие - «Машины и оборудование» и «Здания и сооружения». Каждое из этих направлений содержит ряд индикаторов, например, для основных фондов (ОФ): среднегодовая стоимость ОФ, фондоотдача, фондоемкость и фондовооруженность; при исследовании машин и оборудования -стоимость, удельный вес в ОФ, техновооруженность и т.д.

Проведенный анализ показателя фондоотдачи показал положительную динамику, как для АО, так и для ГУП (начиная с 1998 года). Стоимость ОФ (в ценах 2008 года) уменьшалась за рассматриваемый период: для ГУП падение составило 607,76 млн. руб./орг., а для АО этот показатель уменьшился с 253,73 до 46,29 млн. руб./орг. Для показателя техновооруженности характерны три периода: рост до 1998 года, резкое падение с 1998 до 2006 года и небольшой рост с 2006 года. Интересно отметить, что значения этого показателя в «переломный год» (1998) больше, чем в 2008 году: 333,68 и 119,73 тыс. руб./чел. для АО, а также 550,21 и 175,55 тыс. руб./чел. для ГУП соответственно.

Рейтинговый анализ. Интегрирующим элементом программного комплекса «ЫП-СЬет» является разработанная подсистема рейтингового анализа (рис. 6). Включение данной подсистемы переводит разработанный комплекс на более высокий уровень и придаёт ему статус интеллектуальной информационной системы, поскольку позволяет осуществлять сравнительную оценку НИИ на основе методологии рейтингового анализа. Математическая модель интегрированной рейтинговой оценки (ЮЧ) интеллектуальных и финансовых ресурсов имеет вид:

1Ш = ЛI• Б, + Я:-Б,; Л; = (п -<р, + 1)/ п = 2; р, = 1; ср2 = 2;

где Я - весовые коэффициенты, рассчитываемые по лексикографическому принципу; - приведенная к средней выработка по НИР за 2008 г.; - приведенный динамический индекс интеллектуального потенциала (приведенное к среднему соотношение ССЧ за 1990 и 2008 гг.).

Ер

4J

Г:

R Р

9 *

F-

Данные > Фо

№теплеггуал>иые ресурсы »

: Финансовые ресурсы *

Материал«* ресурсы »

Р&тмс&г анализ *

• >: г - Инноеацнотые ресурсы (тп) ; ' • у^теллеггуальные ресурсы

- Финансовые ресурсы : ■ Материальные ресурсы I - №иоеацисиные ресурсы (пах)

Акциснериая Государстве**«* Таблицы График i -¿i Mictosoft Ек<*1 - Кннг«1

2009 год Деиствундцие 1*те[*юлация Протжицмеанне Подробнее

QKHO tnpaei

ссч »»5>о ссчгоов p»i

ГУЛ -ВНИИСЭ" С 33 (Тверь)

ГУЛ "КээХимНИИ" (Казань)

ГУП -НИИСК" (Санкт-Петербург)

ГУП ГНЦ РФ "НИОПИК*

ГУП ЭНПО "Неоргемика" (Электросталь)

ФГУП "ВНИИХСЗР"

ФГУП -ГНЦ РФ ГМИИХТЭОС"

ФГУП -ИРЕА-

ФГУП -НИИ полимеров- (Дэержинск) ФГУП -УНИХИМ* с ОЗ (Екатеринбург)

ОАО -Галургия-ОАО "НИИПМ" ОАО НПО "Стеклопластик"

ГУЛ > ГУП * ГУП ГУП ГУП ГУП ГУП

гуп

ГУП ; ГУП:

783.7 55.0 245.9 437.2 578 в 161.6 31 2.5 1500J3 3 33.9 377,9

57 Б.7 2О2.0 4Э6.5

3352 2520 1700 1112 3421 1 143 3213 1113

0.41 1.81

0.46

1.18 0.57 1.32

Рис. 6. Экранная форма «Рейтинговый анализ инновационных ресурсов».

В последние годы интегрированный критерий стал рассматриваться как аддитивная функция от частных критериев по интеллектуальным, финансовым и материальным ресурсам. Например, интегрированный критерий рейтинговой оценки материальных ресурсов (RM) представляет собой функциональную зависимость от наиболее информативных динамических (D¡) и статических (S¡) индикаторов основных фондов отраслевых НИИ. Математическая модель RM аналогична RN, где Si - приведенная к средней фондоотдача по НИР за 2008 г.; D2 - приведенная к среднему величина обратная динамическому индексу основных фондов (ДИОФ = С1998 / С2008), величина которого равна отношению стоимости основных фондов (С) в узловых точках временного интервала.

В результате компьютерного рейтингового анализа все НИИ были распределены на три группы по уровню оценки материальных ресурсов: высшая (R1) - рейтинг выше 1,2; средняя (R2) - рейтинг от 0,6 до 1,2; низшая (R3) - рейтинг ниже 0,6. Анализ показывает хорошее состояние материальных ресурсов и их использование в группе R2 (и тем более R1) и проблемы в этой области для группы R3. Предложенная методология является достаточно гибкой структурой, в которую легко включить вновь появляющиеся варианты или группы индикаторов, а также адаптировать к другим секторам и отраслям науки.

В информационном комплексе «NII-Chem» разработаны программные модули (рис. 7) для интерполяции отсутствующих инновационных показателей (1990-2008) и прогнозирования на следующий год (в данном случае - 2009 г.).

Интерполяция данных. Предложена математическая модель для интерполяции инновационных показателей на основе кубического сплайна:

Si(x) = Oi + bi(x- Xi) + ^{x - Xif + j(x - Xif

где S - инновационный показатель; xh x - годы; a, b, с, d- коэффициенты.

В качестве примера (рис. 7-а) приведена интерполяция показателя среднесписочной численности работников ФГУП «ВНИИХСЗР» и ОАО «Полимер-синтез». С использованием математической модели проведены расчеты пропущенных данных (2002,2003 гг.) по этим научным организациям.

—_-id

f- Р >

P.

|Г4

Ввод Главке Акционерная

®ориа со& j] фш N mn 4« |м

!..j ,'di I n к r<

CM»! fcfcfcW

M • Ml п7,

: Лчеллектуальиь* ресурсы ) -- Кадровые ресурсы

!■ ССЧ

!- Удельна вес исследов... : Нлучые ресурсы 1 . •• Кандидаты паук 1 ; Докторе ват* 1 ■ Удеъ^хйеесСВК

ГЬдготееке иву*»* кадров ...J Асоодиты __

Нетернальиые ресурсы : > И) Оснжые фсиды

Интерполяция данных

- —. ЧНФГУП "ВНИИХСЗР" -А-ОАО Ткэлимерсикте»"

-О-Интерпол яция

2000 2001

2003 1<\ :

£] t** №«< >ч k'iKi «»

Jjy iJj

О

С . с i E : F e ;

Экстраполяция данных

5: 400

s

Г 350

f 300

*■■ 250

;f™

»! 15015

is 100

Г 31]

...................1.................—0

i -»-ГУП -•-АО -О- экстраполяция

I

---- ■

2006 2007

Рис. 7. Подсистема аппроксимации данных (а - интерполяция; б - прогноз).

Экстраполяция данных. Предложена математическая модель для прогнозирования инновационных индексов на основе уравнения Перла: Y=L/[l+a*e"b<t to)], где a, b - параметры; L - предельное значение функции; t - года; to=1990.

Приведен пример (рис. 7-6) экстраполяции усредненной среднесписочной численности по ГУП и АО на 2009 г. Для рассчитанных параметров модели (АО: L= 107,3; а=-0,957; Ь=0,155. ГУП: L=319,2; а=-0,822; Ь=0,159) получены значения ССЧ в 2009 г. для ГУП (Y=332,5 чел./орг.) и для АО (Y=l 12,9 чел./орг.).

Глава 3. Автоматизированная система для анализа инновационных ресурсов химической и нефтехимической промышленности.

Для проведения компьютерного анализа инновационных ресурсов ведущих предприятий химической и нефтехимической промышленности разработана информационно-аналитическая система «Innov-Chem». Она представляет собой интегрированный программный комплекс, разработанный на основе СУБД MS Access (рис. 8).

Интерфейс системы позволяет производить анализ и оценку предприятий в отраслевых сечениях (минеральные удобрения, лакокрасочная, нефтехимическая и др.). Помимо этого, анализ можно проводить с учетом принадлежности предприятий к федеральным округам (региональный анализ). Программный комплекс «Innov-Chem» обладает широким диапазоном функциональных возможностей. По выполняемым функциям система делится на три уровня: данные, анализ и представление данных. В соответствии с этими уровнями разработана функционально-логическая схема.

Базовый визуальный элемент системы «Innov-Chem» (главная форма, посредством которой осуществляется управление) состоит из двух логических частей: основной и подчиненной. В основной части формы сосредоточены базовые элементы управления системы: «Ввод основных сведений по предприятиям», «Ввод и корректировка статформ 4-инновация», «Отраслевой анализ», «Региональный анализ», «Анализ качественных показателей». Они представлены в виде главного меню. Благодаря тому, что базовые элементы доступны из любого раздела системы, пользователю легче ориентироваться в программе. Содержимое подчиненной части формы, позволяющее перейти на более низкий уровень формирования управляющих команд, генерируется динамически в рамках обработки события нажатием на какую-либо из клавиш главного меню.

С помощью программного комплекса «Innov-Chem» был проведен анализ инновационной деятельности за период 1995-2008 гг. в нескольких направлениях. Оценивались количественные и качественные показатели, а также региональный анализ заводов по территории Российской Федерации (анализ проводился совместно с научным сотрудником ФГУП «ИРЕА» Квасюком A.B.).

Региональный анализ показал, что число инновационно-активных предприятий по федеральным округам РФ отличается за разные годы. Наибольший удельный вес среди обследованных предприятий принадлежит Приволжскому ФО (26,32%), наименьшее количество предприятий, проводящих инновационную деятельность, находится в Северо-Западном ФО (2,63%). В Дальневосточном ФО инновационно-активные предприятия отсутствовали.

Инновационная активность. В последние годы наблюдалось снижение показателей инновационной деятельности. Если в 2000 г. удельный вес инновационно-активных предприятий составлял более 75%, то в 2008 г. число их уменьшилось на 25%. Удельный вес инновационной продукции в объеме выпуска имел тенденцию к снижению за 1995-2008 гг. от 20% до 5%. Удельный вес работников НИОКР снизился на 0,3% за 2000-2008 гг., а доля специалистов с высшим образованием увеличилась на 5,3%.

Типы инноваций. В 1995 г. в общем объеме инновационной продукции преобладали продуктовые инновации (76%), а в 2008 г. практически вся инновационная деятельность обследованных химических предприятий (рис. 9-а) заключалась в разработке и внедрении процессных инноваций (97%).

Структура инновационной продукции. Проведенный анализ структуры инновационной продукции (рис. 9-6) показал, что в категории «вновь внедренная продукция» наблюдаются скачкообразные изменения от 10% в 1995 г. до 80% в 2005 г. По сравнению с 1995 г., в 2008 г. доля усовершенствованной продукции сократилась более чем в 3 раза с 63% до 20%. Основным рынком сбыта химической и нефтехимической продукции является российский. В то же время за эти годы увеличилось на 16% количество предприятий химического комплекса, по-

Рис. 9. Экранная форма «!ппоу-СЬет». Анализ количественных инновационных показателей (%): а - типы инноваций; б - виды инновационной продукции.

Затраты на технологические инновации. В структуре затрат на инновации в 2008 г. наибольший объем занимали затраты на приобретение машин и оборудования (70,5%), а в 1995 г. затраты на НИР (50%). Основным источником финансирования инноваций являются собственные средства (69,6%), что ниже уровня 1995 г. на 21,6%. Значительно увеличилось финансирование инноваций за счет прочих источников: с 5,2% (1995) до 30,4% (2008).

Общая структура видов инновационной деятельности предприятий в 2008 г. претерпела некоторые изменения по сравнению с 1995 г. Снизилось количество предприятий ведущих исследования и разработки (на 18,5%), осуществляющих приобретение новых технологий (на 48,5%). Увеличилось число предприятий, приобретавших машины и оборудование и ведущих производственное проектирование на 19,7% и 5,6% соответственно.

Факторный анализ. В результате факторного анализа (табл. 1) показано, что удельный вес вновь внедренной инновационной продукции (У|) в наиболь-

шей степени зависит от затрат на исследования и разработки (X]): коэффициент

корреляции Гц= 0,74. Меньшее влияние оказывают расходы на приобретение машин и оборудования (Х2: Г12=0,56), и новых технологий (Х3: Г13=0,21). Удельный вес усовершенствованной инновационной продукции (У2) наиболее тесно коррелирует также с затратами на исследования и разработки (г21=0,47), а влияние расходов на «новые технологии» и «машины и оборудование» несколько ниже - соответственно г23=0,41 и г22=0,20.

Качественные показатели инновационного развития включают в себя: факторы, препятствующие инновациям и влияние результатов инновационной деятельности на развитие предприятий. Они представляются в формах «4-инновация» в виде 4-х балльных оценок: от 0 до 3, отражающих степень влияния показателя. В качестве примера (рис. 10), показан анализ шести (из 15) факторов, препятствующих инновациям: длительные сроки окупаемости нововведений, низкий спрос на новые продукты и др. Исходя из результатов анализа, наиболее существенными факторами оказались «недостаток собственных денежных средств» (2,3) и «высокая стоимость нововведений» (2,1).

Таблица 1.

Корреляционная матрица

х2 Х3

VI 0,74 0,56 0,21

Ъ 0.47 0,20 0,41

ОАО «А ООО «•&&Л4К««

ОАО «воскрес« ОАО «Фосфвр» ОАО «ммнудес ОАО «МимулЫ!

ОАО «Дорогой!

<1><ц>мл гцм-ястдппсм-'я р*">ул*>тятоп Графичестгля

Влияние результатов мнмсеаинеиной двятяльиосми нарлзвмт»»» предприятия

Фактосы, првзгмтстлукхмие ими©влда*аи

Прсгч» а», &а*сгоръ»

Экомомимескне факторы

гтаток собственных .асяиужмых да?лси> | поддержк» | Иижим спрос на продукты |

6**с<жая стоимость I

Высокий 5*33»«0«ИЧеСКИЙ р»КК Длительны» сроки акупаенастп_}

Рис. 10. Экранная форма «1ппоу-СЬет». Анализ качественных показателей.

Факторы, препятствующие инновациям.

Рейтинг результатов инновационной деятельности, рассчитанный исходя из оцененной предприятиями степени воздействия инноваций на развитие производства, свидетельствует, что инновационная деятельность на предприятиях оказала наиболее существенное влияние на сохранение и расширение традиционных рынков сбыта (2,8 балла). Влияние инноваций на замену устаревшей продукции (1,4) и сокращение затрат на заработную плату (1,1) оценено руководителями предприятий как незначительное.

Глава 4. Внедрение перспективных инновационных проектов на основе информационных CALS-технологий.

Внедрение научных инноваций было проведено в двух отраслях промышленности: фосфорной и химических реактивов (работы проводились совместно с к.т.н. Пономаренко А.Н. и к.т.н. Заколодиной Т.В.). Был проанализирован инновационный потенциал этих отраслей и показано, например, что для фосфорной промышленности в 2008 г. наиболее значимыми являются инновации в области улучшения качества и расширения ассортимента продукции, а менее значимыми - инновации, влияющие на предотвращение загрязнения окружающей среды.

Научные разработки в области информационных CALS-технологий и CALS-стандартов ISO-10303 STEP были применены в комплексе исследований по утилизации отходов фосфорной промышленности, выполненных по гранту Европейского Сообщества ECOPHOS № INCO-CT-2005-013359 (рис. 11-а).

Для промышленности химреактивов и особо чистых веществ в рамках концепции CALS разработана типовая компьютерная структура плазмохимических процессов получения особо чистых нанодисперсных порошков. Все эти разделы занесены в CALS-проект (рис. 11-6).

Рис. 11. Информационные САЕв-проекты, внедряемые в фосфорной промышленности и промышленности химреактивов и особо чистых веществ.

Внедрение научных инноваций в химическую промышленность представлено на 7-м уровне иерархии научно-промышленного комплекса России (рис. 1). Данный этап рассмотрен на примере разработанных в отраслевом НИИ (ФГУП «ИРЕА») типовых информационных САЕ8-проектов («утилизация отходов фосфорной промышленности» и «получение особо чистых наноматериа-лов»), переданных в ряд научно-производственных организаций (ЗАО «Аврора-ИТ», ООО НПФ «ВИНАР» и «НПО Проект»),

Файл Правка Настройки ?

Файл Правка |ид

* jgl категории

- Утилизация фосфорного шлама В И L Маркетинг

- jU 1.1. Анализ рыжа сырья it §»| Греция ♦ !§*$ Казахстан К Hi Россия] ____1___—>—„.«»»»»

П|т| Mm tiMiaf .MHpuimio |>ы]1Н:* ïliiunlf \lltl ICI 111 _

l'hii |п и i» il il - мцшт штмш l'i 1 nu [It! Iinil.iil I'm mil '

Hj*yreом«вя Peon c®(a (Якутии 4.1% 54 2%

1 обл

Эквпол« ЯООмпрй

T^AwCIlC.pt ^ТОмпрд

hb/pÀiW-A* ogn 45 1%

Бурятия 31.5%

5189WW

Категории

§*| Плазмохимический синтез ОСЧ наноматериалое ЕЗ' 'fe 1. Нанотехнология

g 1.1. Нанотехнологии в России + Щ Мироеой рынок нанотехнологии I Федеральные целевые программы

ф teorîya_plazma_nario - PSM

ШШвШШЁШ

ВЫВОДЫ

1. Проведен системный анализ инновационных ресурсов (выпуск инновационной продукции, объем затрат на инновации и др.) ведущих химических и нефтехимических научных организаций и промышленных предприятий в рамках научно-промышленного комплекса России на следующих 3-х уровнях иерархии: виды экономической деятельности, уровень технологичности отраслей и виды производств. На этих уровнях показано, что производства, входящие в химический комплекс выпускают инновационной продукции на 151,87 млрд. руб. (-21,3% от всей инновационной продукции). На 4-м уровне иерархии была предложена декомпозиция химического комплекса России на научный и промышленный блоки. На 5-м уровне ведущие научные организации структурировались по формам собственности, а промышленные предприятия - по отраслям.

2. На основе СУБД MS Access разработан программный комплекс для системного анализа инновационных ресурсов отраслевой химической науки («NII-Chem»). Разработаны архитектура и функционально-логическая схема, реализованная на трех уровнях: уровень информации (редактирование и ввод данных), уровень представления данных (вывод данных в различных форматах, а также экспорт в MS Excel/Word), уровень анализа (базовый уровень обработки информации).

3. Разработано алгоритмическое обеспечение и программные процедуры для системного анализа инновационных ресурсов отраслевой химической науки по следующим трем направлениям: интеллектуальные, финансовые и материальные ресурсы. На 2-м уровне анализа эти направления разбиты на соответствующие группы индикаторов. Например, интеллектуальные ресурсы разбиты на 3 группы: кадровые, научные, подготовка научных кадров (аспирантура).

4. С помощью MS Visual Studio 2008 и библиотек Microsoft .NET Framework разработана структура пользовательского интерфейса «NII-Chem». Разработка проводилась на основе комплекса эргономических исследований по следующим направлениям: когнитивный анализ, квантификация и навигация. В рамках когнитивного проектирования предусмотрены функции выбора цветовой гаммы графической оболочки, всплывающей подсказки и др. Для улучшенной навигации предложено семейство общепринятых и специфичных для нашей задачи пиктограмм. Количественный анализ интерфейса (квантификация) проведен с помощью модели GOMS, а также закона Фитса, для математической модели которого рассчитаны усредненные параметры.

5. Предложены математические модели и разработаны программные процедуры для аппроксимации (на основе теории сплайнов) и прогнозирования (на основе модели Перла) инновационных показателей. Рассчитаны параметры для модели кубического сплайна и уравнения Перла.

6. На основе математической модели разработана обобщенная процедура рейтингового анализа интеллектуальных и финансовых ресурсов, а также частный алгоритм и процедура рейтингового анализа материальных ресурсов. В результате компьютерного рейтингового анализа все НИИ были распределены на три группы по уровню оценки материальных ресурсов (R1-R3). Анализ показал хорошее состояние материальных ресурсов и их использование в группе R2 (и тем более R1) и проблемы в этой области для группы R3.

7. В информационные базы «NII-Chem» занесены статистические данные (статформа «2-наука») по 83 научным организациям химического комплекса за период 1990-2008 гг., а также проведен мониторинг инновационных индикаторов для этих НИИ за рассматриваемый период. По результатам анализа выявлены основные закономерности развития отраслевой химической науки государственной и акционерной форм собственности.

8. Разработан программный комплекс для системного анализа инновационных ресурсов ведущих предприятий химической и нефтехимической промышленности «Innov-Chem» на основе СУБД Microsoft Access. Графическая среда построена с помощью визуальных компонентов Visual Basic for Applications.

9. В информационные базы «Innov-Chem» занесены статистические данные (статформа «4-инновация») по 165 промышленным предприятиям за период 1995-2008 гг. Проведен анализ динамики (1995-2008 гг.) основных инновационных индикаторов в различных информационных сечениях: анализ всей совокупности предприятий (165 комбинатов, заводов и др.), региональный анализ, отраслевой анализ и др. С применением методов факторного анализа выявлены основные особенности, закономерности и тенденции инновационного развития химического комплекса России.

10.Проведена оценка качественных показателей инновационного развития для предприятий химической и нефтехимической промышленности по следующим направлениям: факторы, препятствующие инновациям (наиболее существенными факторами оказались «недостаток собственных денежных средств» и «высокая стоимость нововведений»); степень влияния результатов инновационной деятельности на развитие предприятий (инновационная деятельность оказала наиболее существенное влияние на «сохранение и расширение традиционных рынков сбыта», а влияние инноваций на «замену устаревшей продукции» и «сокращение затрат на заработную плату» оценено руководителями предприятий как незначительное).

11 .Результаты компьютерного анализа показали, что вклад научно-технической составляющей инновационных ресурсов предприятий за рассматриваемый период (1995-2008 гг.) оставался недостаточным, так как инновационные процессы последних лет практически не были направлены на усовершенствование и повышение конкурентоспособности выпускаемой продукции (значение основных показателей развития инновационной сферы колебалось на достаточно низком уровне). Таким образом, расширение объемов производства в последние годы происходило не за счет обновления ассортимента продукции и освоения выпуска новых товаров, а за счет тиражирования старых образцов, т.е. существенный рост химического производства носил экстенсивный характер и осуществлялся, в основном, за счет загрузки созданных мощностей.

12. Полученные результаты системного анализа инновационных ресурсов химического научно-промышленного комплекса вошли в конкурсные проекты Минпромэнерго России № 0410.0810000.06.014д, Минпромторга России № 8411.0816900.13.057 и № 8411.0816900.13.057-2009. Информационные комплексы «NII-Chem» и «Innov-Chem» успешно внедрены и эксплуатируются в Департаменте химико-технологического комплекса и биоинженерных технологий Минпромторга России.

13. Предложены основные подходы к внедрению научных инновационных разработок (информационных CALS-технологий) в фосфорной промышленности и промышленности химреактивов и особо чистых веществ (на примере синтеза особо чистых наноматериалов и утилизации отходов фосфорной промышленности). Разработанные информационные CALS-проекты переданы в научно-производственные организации (ЗАО «Аврора-ИТ», ООО НПФ «ВИНАР» и «НПО Проект») и подтверждены соответствующими актами о внедрении. Программные модули CALS-проекта утилизации отходов фосфорной промышленности вошли в результаты работы по гранту Европейского Сообщества ECOPHOS № INCO-CT-2005-013359.

СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Кочетыгов А.Л., Поляков A.B., Алякин A.A., Бессарабов A.M. Разработка информационной технологии для системного анализа инновационных ресурсов ведущих предприятий химического комплекса (1995-2006) // Сборник научных трудов «Успехи в химии и химической технологии»/ РХТУ им. Д.И. Менделеева. Москва. 2008. Т. XXII, № 1. С. 36-39.

2. Бессарабов A.M., Ягудин С.Ю., Квасюк A.B., Кочетыгов АЛ. Система компьютерного мониторинга инновационного развития ведущих предприятий шинной промышленности // Сборник трудов 21-й Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях» (ММТТ-21), Саратов, 27-30 мая 2008 г., т. 8, с. 228-230.

3. Квасюк A.B., Кочетыгов А.Л., Ягудин С.Ю., Бессарабов A.M. Компьютерный анализ инновационного развития ведущих предприятий шинной промышленности (1995-2005) // Нефтепереработка и нефтехимия. 2008. №7. С. 8-14.

4. Бессарабов A.M., Заколодина Т.В., Писковатскова Е.А., Кочетыгов АЛ. Информационные CALS-технологии в маркетинговых исследованиях (на примере утилизации отходов фосфорной кислоты) // Приборы (и автоматизация). 2008. №8. С. 36-42.

5. Bessarabov A.M., Alyakin A.A., Kochetigov A.L. Information CALS-model of the innovation technology of biologically active additives of a new generation // Proceedings of the 10th International Chemical and Biological Engineering Conference (CHEMPOR 2008), Braga, Portugal, September 4-6, 2008, pp. 1268-1272.

6. Бессарабов A.M., Санду P.A., Квасюк A.B., Кочетыгов АЛ. Анализ инновационного развития ведущих предприятий химической и нефтехимической промышленности (1995-2005 гг.) // Тезисы докладов XII Международной научно-технической конференции «Наукоемкие химические технологии-2008», Волгоград, Россия, 9-11 сентября 2008 г., с. 300.

7. Кочетыгов АЛ., Санду P.A., Поляков A.B., Бессарабов A.M. Компьютерный анализ инновационного развития предприятий химической и нефтехимической промышленности // Материалы XXI Международной научно-технической конференции «Химические реактивы, реагенты и процессы малотоннажной химии» (РЕАКТИВ-2008), Уфа, 14-16 октября 2008 г., т. 1, с. 133-134.

8. Кочетыгов А.Л., Поляков A.B., Санду P.A., Бессарабов A.M. Системный анализ кадровых и материальных ресурсов отраслевых научных организаций химического комплекса (1997-2007) // Материалы IX Международной научной конференции «Современные проблемы истории естествознания в области химии, химической технологии и нефтяного дела». - Уфа: Изд-во «Реактив», 2008, с. 90-91.

9. Бессарабов A.M., Кочетыгов A.J1., Квасюк А.В., Санду Р.А. Стратегическое планирование инновационных ресурсов отраслевой химической науки // Материалы 10-го всероссийского симпозиума «Стратегическое планирование и развитие предприятий». Москва. ЦЭМИ РАН, 14-15 апреля 2009 г., т. 1, с. 17-18.

10. Бессарабов A.M., Квасюк А.В., Кочетыгов А.Л., Алякин А.А. Стратегическое планирование инновационного развития химической и нефтехимической промышленности России // Материалы 10-го всероссийского симпозиума «Стратегическое планирование и развитие предприятий». Москва. ЦЭМИ РАН, 14-15 апреля 2009 г., т. 3, с. 25-26.

11. Bessarabov A., Bulatov I., Kochetygov A. and Kvasyuk A. The system analysis of phosphoric industry waste utilization based on CALS-technologies // Chemical Engineering Transactions. 2009. Vol. 18. P. 327-332.

12. Бессарабов A.M., Квасюк A.B., Кочетыгов А.Л. Системный анализ инновационной деятельности ведущих предприятий химического комплекса (1995-2007 гг.) // Теоретические основы химической технологии. 2009. Т.43, № 4. С. 466-475.

13. Bessarabov A.M., Kvasyuk A.V., Kochetygov A.L. System Analysis of Innovation Activities by Leading Companies of the Chemical Industry (1995 to 2007)// Theoretical Foundations of Chemical Engineering. 2009. Vol. 43, No.4. P. 444-452.

14. Кочетыгов А.Л., Поляков А.В., Санду P.A., Бессарабов A.M. Компьютерная процедура оценки материальных ресурсов отраслевых НИИ химического комплекса (1997-2007) // Сборник трудов 22-й Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях» (ММТТ-22), Псков, 25-30 мая 2009 г., т. 7, с. 168-170.

15. Ягудин С.Ю., Квасюк А.В., Кочетыгов А.Л., Бессарабов A.M. Системный анализ основных направлений инновационной деятельности предприятий шинной промышленности России // Материалы международной научно-практической конференции «Модель менеджмента для экономики, основанной на знаниях».-М., МЭСИ, 29 мая 2009, с. 34-36.

16. Бессарабов A.M., Кочетыгов А.Л., Квасюк А.В., Санду Р.А. CALS-техно-логии в системе инновационного менеджмента отраслевой научной организации // Материалы международ, научно-практической конференции «Модель менеджмента для экономики, основанной на знаниях».-М., МЭСИ, 29 мая 2009, с. 122-124.

17. Бессарабов A.M., Квасюк А.В., Кочетыгов А.Л., Смурыгина Ю.А., Ягудин С.Ю. Системный анализ инновационного развития ведущих предприятий шинной промышленности России // Нефтепереработка и нефтехимия. 2009. № 9. С. 3-6.

18. Бессарабов A.M., Квасюк А.В., Кочетыгов А.Л., Санду Р.А. Экономический анализ структуры затрат на инновационную деятельность в химическом комплексе России (1995-2008) // Сборник трудов 4-й Международной научно-технической конференции «Логистика и экономика ресурсосбережения и энергосбережения в промышленности» (МНПК «ЛЭРЭП-4-2009»), Самара, 21-23 сентября 2009 г., т. 1, с. 23-25.

19. Бессарабов A.M., Кочетыгов А.Л., Поляков А.В., Алякин А.А. Информационная CALS-модель плазмохимического синтеза особо чистых наноматериа-лов // Сборник трудов 4-й Международной научно-технической конференции «Логистика и экономика ресурсосбережения и энергосбережения в промышленности» (МНПК «ЛЭРЭП-4-2009»), Самара, 21-23 сентября 2009 г., т. 1, с. 25-27.

20. Бессарабов A.M., Квасюк A.B, Кочетыгов A.JI., Санду P.A. Динамика энерго- и ресурсосбережения в химической и нефтехимической промышленности России (2000-2008) // Сборник тезисов докладов I Международной конференции РХО им. Д.И. Менделеева «Энерго- и ресурсосберегающие технологии в химической и нефтехимической промышленности», Москва, РХТУ им. Д.И. Менделеева, 29-30 сентября 2009 г., с. 96.

21. Alyakin A.A., Sandu R.A., Kochetygov A.L., Bessarabov A.M. CALS-technology of plasmachemical synthesis of ultrapure nanomaterials // The Second Nanotechnology International Forum, Moscow, October 6-8,2009, pp. 518-520.

22. Алякин A.A., Санду P.A., Кочетыгов А.Л., Бессарабов A.M. CALS-технология плазмохимического синтеза особо чистых наноматериалов // Сборник тезисов докладов 2-го Международного форума по нанотехнологиям, Москва, 6-8 октября 2009 г., с. 526-528.

23. Кочетыгов А.Л., Квасюк A.B., Ягудин С.Ю., Бессарабов A.M. Автоматизация управленческой деятельности и инновационных бизнес-процессов в рамках отраслевой научной организации // Сборник материалов VIII Международной научно-практической конференции «Партнерство бизнеса и образования в инновационном развитии региона». Тверь, ТФ МЭСИ, 29 октября 2009 г., с. 180-185.

24. Бессарабов A.M., Кочетыгов А.Л., Квасюк A.B., Санду P.A. Информационно-аналитическая система для оценки инновационных ресурсов ведущих предприятий химической и нефтехимической промышленности // Химическая промышленность сегодня. 2009. № 11. С. 4-11.

25. Бессарабов A.M., Кочетыгов А.Л., Квасюк A.B., Санду P.A. Автоматизированные системы для динамического анализа инновационного потенциала химического научно-промышленного комплекса России (1990-2008) // Приборы и системы. 2009. № U.C. 1-7.

26. Кочетыгов А.Л., Поляков A.B., Санду P.A., Бессарабов A.M. Интегрированная информационная технология для системного анализа инновационных ресурсов химического научно-промышленного комплекса России (1990-2008) // Сборник научных трудов «Успехи в химии и химической технологии»/ РХТУ им. Д.И. Менделеева. Москва. 2009. T. XXIII, № 1. С. 83-86.

27. Бессарабов A.M., Санду P.A., Кочетыгов А.Л., Квасюк A.B. Разработка процедуры принятия решения для бюджетного финансирования конкурсных инновационных проектов отраслевых научных организаций // Труды Международной научно-практической конференции «Теория активных систем» (ТАС-2009), Москва, 17-19 ноября 2009 г., т. 1, с. 207-210.

28. Кочетыгов А.Л., Поляков A.B., Санду P.A., Бессарабов A.M. Получение нанодисперсных особо чистых веществ на основе концепции CALS // Материалы XXII Международной научно-технической конференции «Химические реактивы, реагенты и процессы малотоннажной химии» (РЕАКТИВ-2009), Уфа, 24 ноября 2009 г., т. 1, с. 67.

29. Квасюк A.B., Щербинина Т.А., Кочетыгов А.Л., Ягудин С.Ю., Бессарабов A.M. Системный анализ инновационных ресурсов ведущих предприятий и научных организаций промышленности синтетического каучука // Тезисы докладов 2-ой Международной научно-практической конференции «Инновационное развитие российской экономики». МЭСИ, Москва, 25-26 ноября 2009 г., с. 239-242.

Заказ № 58-аЛ 1/09 Подписано в печать 10.11.2009 Тираж 100 экз. Усл. п.л. 1,5

ООО "Цифровичок", тел. (495) 649-83-30 www.cfr.ru; е-та11:т/о@с/г.ги

Введение.

Глава 1. Системный анализ информационной структуры химического научно-промышленного комплекса России.

1.1. Разработка структуры системного анализа инновационных ресурсов химического комплекса в экономике России.

1.2. Анализ инновационных ресурсов по видам экономической деятельности.

1.3. Анализ инновационных ресурсов по уровню технологичности отраслей.

1.4. Анализ инновационных ресурсов по видам производств.

1.5. Анализ инновационных ресурсов химического научно-промышленного комплекса.

Глава 2. Автоматизированная система для анализа и оценки инновационного потенциала отраслевой химической науки.

2.1. Разработка интерфейса программного комплекса «NII-Chem» на основе эргономических исследований.

2.2. Подсистема ввода и корректировки инновационных показателей программного комплекса «NII-Chem».

2.3. Подсистема анализа интеллектуальных ресурсов программного комплекса «NII-Chem».

2.4. Подсистема анализа финансовых ресурсов программного комплекса «NII-Chem».

2.5. Подсистема анализа материальных ресурсов программного комплекса «NII-Chem».

2.6. Подсистема рейтингового анализа программного комплекса «NII-Chem».

2.7. Разработка процедуры для интерполяции данных на основе теории сплайнов.

2.8. Разработка программной процедуры для прогнозирования инновационных индикаторов на основе модели Перла.

Глава 3. Автоматизированная система для анализа инновационных ресурсов химической и нефтехимической промышленности.

3.1. Формирование и структура информационной базы на основе статистической формы «4-инновация».

3.2. Разработка архитектуры базы данных программного комплекса «Innov-Chem».

3.3. Подсистема ввода и корректировки прямых инновационных индикаторов.

3.4. Подсистема регионального анализа предприятий химического комплекса.

3.5. Подсистема отраслевого анализа предприятий химического комплекса.

3.6. Подсистема анализа качественных инновационных показателей предприятий химического комплекса.

3.7. Результаты системного анализа инновационных ресурсов предприятий химического комплекса за 1995-2008 гг.

Глава 4. Внедрение перспективных инновационных проектов на основе информационных CALS-технологий.

4.1. Анализ инновационного потенциала научной организации-разработчика (ФГУП«ИРЕА») с помощью «NII-Chem». Ill

4.2. Внедрение научных инноваций (информационных CALS-технологий) в промышленность.

4.3. Внедрение CALS-технологии утилизации отходов фосфорной промышленности.

4.4. Внедрение CALS-технологии получения особо чистых нано-материалов.

Выводы.

Актуальность проблемы.

Одним из базовых сегментов российской экономики является научно-промышленный комплекс химической и нефтехимической промышленности России. Для его поддержки и развития требуется активная государственная инновационная политика, основанная на достоверной оценке инновационных ресурсов отраслевых научных организаций и промышленных предприятий.

Сложность и многообразие видов инновационной деятельности научных организаций и промышленных предприятий определяет научную и практическую значимость проблемы систематизации объектов экономического анализа инновационной деятельности, а также методологических подходов к их изучению. С учетом того, что в каждый момент времени инновационная деятельность хозяйствующего субъекта может характеризоваться различной степенью интенсивности, а также разным ресурсным потенциалом и уровнем финансовых результатов, необходимо использовать современные методы системного анализа и ориентироваться на принципы формирования сбалансированной иерархической системы показателей.

Для эффективного управления инновационным развитием научно-промышленного комплекса России необходимо создание и внедрение современных информационных технологий. Такие информационные системы способны диагностировать состояние организаций и предприятий, оказывать помощь в антикризисном управлении и обеспечивать выбор оптимальных решений по стратегии их развития.

Основные разделы диссертации выполнялись в рамках конкурсных проектов Минпромэнерго России № 0410.0810000.Об.014д «Интегрированная оценка инновационных ресурсов отраслевой химической науки.», Минпром-торга России № 8411.0816900.13.057 «Комплексная оценка инновационного потенциала.» и № 8411.0816900.13.057-2009 «Комплексная оценка инновационной активности промышленных предприятий и ведущих научных организаций химической и нефтехимической промышленности.», а также при поддержке гранта Европейского Сообщества ECOPHOS № INCO-CT-2005-013359.

Цель работы. Разработка и внедрение в государственных органах управления методологии и программного обеспечения для системного анализа инновационных ресурсов химического научно-промышленного комплекса России с целью достоверной оценки его инновационного потенциала и уровня развития. Решение поставленной проблемы осуществляется по следующим направлениям:

• системный анализ структуры и основных индикаторов инновационных ресурсов научно-промышленного комплекса России;

• разработка алгоритмического и программного обеспечения информационной технологии для системного анализа и интегрированной оценки интеллектуальных, финансовых и материальных инновационных ресурсов ведущих научных организаций химического комплекса (1990-2008);

• разработка алгоритмического и программного обеспечения информационной технологии для системного анализа важнейших инновационных индикаторов ведущих предприятий химической и нефтехимической промышленности России (1995-2008);

• создание и внедрение перспективных научных разработок в различных отраслях промышленности на примере информационных CALS-технологий (получение особо чистых наноматериалов, утилизация отходов фосфорной промышленности).

Научная новизна.

Разработана иерархическая структура системного анализа инновационного потенциала ведущих химических научных организаций и промышленных предприятий в рамках научно-промышленного комплекса России. Проведен анализ инновационных ресурсов на следующих уровнях иерархии: виды экономической деятельности, уровень технологичности отраслей и виды производств.

Разработано алгоритмическое обеспечение и компьютерные процедуры для системного анализа инновационных ресурсов отраслевой химической науки по следующим трем направлениям: интеллектуальные, финансовые и материальные ресурсы. Проведен компьютерный анализ динамики инновационных индикаторов для ведущих 83 НИИ за период 1990-2008 гг. На основе математической модели разработан обобщенный алгоритм для рейтингового анализа интеллектуальных и финансовых ресурсов, а также частный алгоритм рейтингового анализа материальных ресурсов. Для информационной технологии анализа инновационных ресурсов отраслевой химической науки («NII-Chem») разработана структура пользовательского интерфейса на основе комплекса эргономических исследований по следующим направлениям: когнитивный анализ, кван-тификация и навигация. Разработаны математические модели и компьютерные процедуры для аппроксимации и прогнозирования инновационных показателей: интерполяция (на основе теории сплайнов) и экстраполяция (на основе модели Перла).

Для системного анализа инновационных ресурсов ведущих предприятий химической и нефтехимической промышленности разработано алгоритмическое обеспечение программного комплекса «Innov-Chem». Проведен анализ динамики (1995-2008 гг.) основных инновационных индикаторов в различных информационных сечениях: анализ всей совокупности предприятий (165 комбинатов, заводов и др.), региональный анализ, отраслевой анализ и др. На основе факторного анализа выявлены основные особенности, закономерности и тенденции инновационного развития промышленных предприятий химического комплекса России.

Разработаны основные подходы к внедрению на основе информационных CALS-технологий (Continuous Acquisition and Life cycle Support - непрерывная информационная поддержка жизненного цикла продукта) научных инновационных разработок в фосфорной промышленности и промышленности химических реактивов и особо чистых веществ. Информационная поддержка научных инноваций рассмотрена на примере синтеза особо чистых наноматериалов и утилизации отходов фосфорной промышленности.

Практическая значимость.

На основе СУБД MS Access разработан программный комплекс для системного анализа инновационных ресурсов отраслевой химической науки («N11-Chem»). В качестве среды проектирования пользовательского интерфейса использовалась MS Visual Studio 2008 и библиотеки Microsoft .NET Framework. В информационные базы занесены статистические данные (статформа «2-наука») по 83 научным организациям государственной и акционерной формам собственности (26 ГУП и 57 АО) за период 1990-2008 гг. Разработаны программные модули для интерполяции отсутствующих инновационных показателей за рассматриваемый период (1990-2008) и прогнозирования на следующий год (2009).

Разработан программный комплекс для системного анализа инновационных ресурсов ведущих предприятий химической и нефтехимической промышленности «Innov-Chem» на основе СУБД Microsoft Access. Графическая среда построена с помощью визуальных компонентов Visual Basic for Applications. Разработана процедура вывода данных в различных форматах, а также экспорта в MS Excel/Word. В информационные базы занесены статистические данные (статформа «4-инновация») по 165 ведущим предприятиям химической и нефтехимической промышленности за период 1995-2008 гг.

Полученные результаты вошли в конкурсные проекты Минпромэнерго России № 0410.0810000.06.014д, Минпромторга России № 8411.0816900.13.057 и № 8411.0816900.13.057-2009. Информационно-аналитические программные комплексы «Nll-Chem» и «Innov-Chem» успешно внедрены и эксплуатируются в Департаменте химико-технологического комплекса и биоинженерных технологий Минпромторга России.

Разработанные типовые информационные CALS-проекты подтверждены соответствующими актами о внедрении и переданы в научно-производственные организации (ЗАО «Аврора-ИТ», ООО НПФ «ВИНАР» и «НПО Проект»). Программные модули CALS-проекта утилизации отходов фосфорной промышленности вошли в результаты работы по гранту Европейского Сообщества ECOPHOS № INCO-CT-2005-013359.

ВЫВОДЫ

1. Проведен системный анализ инновационных ресурсов (выпуск инновационной продукции, объем затрат на инновации и др.) ведущих химических и нефтехимических научных организаций и промышленных предприятий в рамках научно-промышленного комплекса России на следующих 3-х уровнях иерархии: виды экономической деятельности, уровень технологичности отраслей и виды производств. На этих уровнях показано, что производства, входящие в химический комплекс выпускают инновационной продукции на 151,87 млрд. руб. (-21,3% от всей инновационной продукции). На 4-м уровне иерархии была предложена декомпозиция химического комплекса России на научный и промышленный блоки. На 5-м уровне ведущие научные организации структурировались по формам собственности, а промышленные предприятия — по отраслям.

2. На основе СУБД MS Access разработан программный комплекс для системного анализа инновационных ресурсов отраслевой химической науки («NII-Chem»). Разработаны архитектура и функционально-логическая схема, реализованная на трех уровнях: уровень информации (редактирование и ввод данных), уровень представления данных (вывод данных в различных форматах, а также экспорт в MS Excel/Word), уровень анализа (базовый уровень обработки информации).

3. Разработано алгоритмическое обеспечение и программные процедуры для системного анализа инновационных ресурсов отраслевой химической науки по следующим трем направлениям: интеллектуальные, финансовые и материальные ресурсы. На 2-м уровне анализа эти направления разбиты на соответствующие группы индикаторов. Например, интеллектуальные ресурсы разбиты на 3 группы: кадровые, научные, подготовка научных кадров (аспирантура).

4. С помощью MS Visual Studio 2008 и библиотек Microsoft .NET Framework разработана структура пользовательского интерфейса «NII-Chem». Разработка проводилась на основе комплекса эргономических исследований по следующим направлениям: когнитивный анализ, квантификация и навигация. В рамках когнитивного проектирования предусмотрены функции выбора цветовой гаммы графической оболочки, всплывающей подсказки и др. Для улучшенной навигации предложено семейство общепринятых и специфичных для нашей задачи пиктограмм. Количественный анализ интерфейса (квантификация) проведен с помощью модели GOMS, а также закона Фитса, для математической модели которого рассчитаны усредненные параметры.

5. Предложены математические модели и разработаны программные процедуры для аппроксимации (на основе теории сплайнов) и прогнозирования (на основе модели Перла) инновационных показателей. Рассчитаны параметры для модели кубического сплайна и уравнения Перла.

6. На основе математической модели разработана обобщенная процедура рейтингового анализа интеллектуальных и финансовых ресурсов, а также частный алгоритм и процедура рейтингового анализа материальных ресурсов. В результате компьютерного рейтингового анализа все НИИ были распределены на три группы по уровню оценки материальных ресурсов (R1-R3). Анализ показал хорошее состояние материальных ресурсов и их использование в группе R2 (и тем более R1) и проблемы в этой области для группы R3.

7. В информационные базы «NII-Chem» занесены статистические данные (статформа «2-наука») по 83 научным организациям химического комплекса за период 1990-2008 гг., а также проведен мониторинг инновационных индикаторов для этих НИИ за рассматриваемый период. По результатам анализа выявлены основные закономерности развития отраслевой химической науки государственной и акционерной форм собственности.

8. Разработан программный комплекс для системного анализа инновационных ресурсов ведущих предприятий химической и нефтехимической промышленности «Innov-Chem» на основе СУБД Microsoft Access. Графическая среда построена с помощью визуальных компонентов Visual Basic for Applications.

9. В информационные базы «Innov-Chem» занесены статистические данные (статформа «4-инновация») по 165 промышленным предприятиям за период 1995-2008 гг. Проведен анализ динамики (1995-2008 гг.) основных инновационных индикаторов в различных информационных сечениях: анализ всей совокупности предприятий (165 комбинатов, заводов и др.), региональный анализ, отраслевой анализ и др. С применением методов факторного анализа выявлены основные особенности, закономерности и тенденции инновационного развития химического комплекса России.

10.Проведена оценка качественных показателей инновационного развития для предприятий химической и нефтехимической промышленности по следующим направлениям: факторы, препятствующие инновациям (наиболее существенными факторами оказались «недостаток собственных денежных средств» и высокая стоимость нововведений»); степень влияния результатов инновационной деятельности на развитие предприятий (инновационная деятельность оказала наиболее существенное влияние на «сохранение и расширение традиционных рынков сбыта», а влияние инноваций на «замену устаревшей продукции» и «сокращение затрат на заработную плату» оценено руководителями предприятий как незначительное).

11.Результаты компьютерного анализа показали, что вклад научно-технической составляющей инновационных ресурсов предприятий за рассматриваемый период (1995-2008 гг.) оставался недостаточным, так как инновационные процессы последних лет практически не были направлены на усовершенствование и повышение конкурентоспособности выпускаемой продукции (значение основных показателей развития инновационной сферы колебалось на достаточно низком уровне). Таким образом, расширение объемов производства в последние годы происходило не за счет обновления ассортимента продукции и освоения выпуска новых товаров, а за счет тиражирования старых образцов, т.е. существенный рост химического производства носил экстенсивный характер и осуществлялся, в основном, за счет загрузки созданных мощностей.

12. Полученные результаты системного анализа инновационных ресурсов химического научно-промышленного комплекса вошли в конкурсные проекты Минпромэнерго России № 0410.0810000.06.014д, Минпромторга России № 8411.0816900.13.057 и № 8411.0816900.13.057-2009. Информационные комплексы «NII-Chem» и «Innov-Chem» успешно внедрены и эксплуатируются в Департаменте химико-технологического комплекса и биоинженерных технологий Минпромторга России.

13. Предложены основные подходы к внедрению научных инновационных разработок (информационных CALS-технологий) в фосфорной промышленности и промышленности химреактивов и особо чистых веществ (на примере синтеза особо чистых наноматериалов и утилизации отходов фосфорной промышленности). Разработанные информационные CALS-проекты переданы в научно-производственные организации (ЗАО «Аврора-ИТ», ООО НПФ «ВИНАР» и «НПО Проект») и подтверждены соответствующими актами о внедрении. Программные модули CALS-проекта утилизации отходов фосфорной промышленности вошли в результаты работы по гранту Европейского Сообщества ECOPHOS № INCQ-CT-2005-013359.

1. Бессарабов A.M., Квасюк А.В., Кочетыгов A.JI. Системный анализ инновационной деятельности ведущих предприятий химического комплекса (19952007 гг.) // Теоретические основы химической технологии. 2009. Т.43, № 4. С.466-475.

2. Бессарабов A.M., Квасюк А.В., Кочетыгов A.JL, Смурыгина Ю.А., Ягудин С.Ю. Системный анализ инновационного развития ведущих предприятий шинной промышленности России // Нефтепереработка и нефтехимия. 2009. № 9.С. 3-6.

3. Бессарабов A.M., Алякин А.А. Анализ инновационного потенциала отраслевой химической науки (1990-2005) // Тез. докл. 18-го Менделеевского съезда по общей и прикладной химии, Россия, Москва, 23-28 сентября 2007 г., т. 1, с. 129.

4. Городникова Н.В., Гостева С.Ю., Гохберг И.А. и др. Индикаторы инновационной деятельности: 2009. Статистический сборник. — М.: ГУ-ВШЭ, 2009. — 488 с.

5. Бессарабов A.M., Ягудин С.Ю., Гафитулин М.Ю., Терехов Д.В. Системный анализ бюджетного инновационного финансирования отраслевых научных организаций химической и нефтехимической промышленности // Нефтепереработка и нефтехимия. 2006. №4. С. 17-22.

6. Гросс Кристиан. С# 2008 и платформа .NET 3.5 Framework. СПб.: Издательский дом «Вильяме», 2009. - 480 с.

7. Троелсен Эндрю. Язык программирования С# 2008 и платформа .NET 3.5 Framework. СПб.: Издательский дом «Вильяме», 2009. — 1254 с.

8. Прайс Дж., Гандэрлой М. Visual С#. NET. Полное руководство. Издательства: Век +, КОРОНА принт, НТИ, Энтроп, 2008. - 958 с.

9. Троелсен Эндрю. С# и платформа .NET 3.0. СПб.: «Питер», 2008. - 1456 с.

10. Уотсон К., Нейгел К., и др. Visual С# 2008. Базовый курс. СПб.: Издательский дом «Вильяме», 2009. — 1216 с.

11. Албахари, Дж., Албахари Б. С# 3.0. Справочник. СПб.: Издательство «БХВ-Петербург», 2009. - 944 с.

12. Bob Beauchernin, Dan Sullivan. A Developers Guide to SQL Server 2005. -Addison Wesley Professional, 2006. 1088 p.

13. Paul Wilton, John Colby. Beginning SQL. Wiley Publishing, 2005. - 501 p.

14. Robert Vieira. Beginning Database Design. — Wiley Publishing, 2006.-720 p.

15. Anthony Molinaro. SQL Cookbook. O'Reilly, 2005. - 628 p.

16. Клайн К. SQL. Справочник./ Пер. с англ. М.: КУДИЦ-ОБРАЗ, 2006. - 832 с.

17. Joe Celko. SQL Programming Style. -Morgan Kaufmann Publishers, 2005. -218 p.

18. Раекин Д. Интерфейс: новые направления в проектировании компьютерных систем. -М.: Символ-Плюс, 2005. -272 с.

19. Солсо P. JI. Когнитивная психология. СПб.: Питер, 2002. - 592 с.

20. Дружинин В.Н., Ушаков Д.В. Когнитивная психология. Изд-во «ПЕР СЭ», 2002.-480 с.

21. Cohen D. Jonathan and Jonathan W. Schooler, eds. Scientific Approaches to Consciousness Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates, 1997. — 632 p.

22. Baars J. Bernard. A Cognitive Theory of Consciousness. Cambridge, U.K: Cambridge University Press, 1988. 543 p.

23. Stuart K. Card, Thomas P. Moran, and Allen Newell. The Psychology of Human-Computer Interaction. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates, 1983. — 386 p.

24. Wayne D. Gray, Bonnie E. John, and Michael E. Atwood. «Project Ernestine: Validating a GOMS Analysis for Predicting and Explaining Real-World Task Performance» Human-Computer Interaction, 8:3, pp. 237-309,1993.

25. Shannon E. Claude, and Warren Weaver. The Mathematical Theory of Communication. Urbana: University of Illinois Press, 1963. 439 p.

26. Norman A. Donald. The Psychology of Everyday Things. New York: Basic Books, 1988.-532 p.

27. Mayhew, Deborah. Principles and Guidelines in Software User Interface Design. Englewood Cliffs, NJ.: Prentice-Hall, 1992. 427 p.

28. Алякин А.А., Бессарабов A.M., Ягудин С.Ю., Терехов Д.В., Гафитулин М.Ю. Интегрированная оценка конкурсных инновационных проектов отраслевых НИИ химической и нефтехимической промышленности // Нефтепереработка и нефтехимия. 2006. №8. С. 3-8.

29. Бессарабов A.M., Алякин А.А., Санду Р.А., Поляков А.В., Ягудин С.Ю. Разработка подсистемы анализа и управления материальными ресурсами отраслевого НИИ химического и нефтехимического комплекса // Нефтепереработка и нефтехимия. 2007. № 2. С. 3-9.

30. Калиткин Н.Н. Численные методы. М.:Издательство «Наука», 1978. - 512 с.

31. Турчак Л.И., Плотников П.В. Основы численных методов. — М.:ФИЗМАТЛИТ, 2005. 304 с.

32. Бережнов Г.В. Инновационная деятельность предприятия. М.: Издательский дом «МЕЛАП», 2006. 256 с.

33. Качалов С.И. Совершенствование инновационной деятельности предприятия как фактор развития наукоемкого производства // Рос. предпринимательство. -2006. -№ 10. С.34-39.

34. Bessarabov A.M., Kvasyuk A.V., Kochetygov A.L. System Analysis of Innovation Activities by Leading Companies of the Chemical Industry (1995 to 2007)// Theoretical Foundations of Chemical Engineering. 2009. Vol. 43, No.4. P. 444-452.

35. Gavin Powell. Beginning Database Design. — Wiley Publishing, 2006. 468 p.

36. Квасюк A.B., Кочетыгов А.Л., Ягудин С.Ю., Бессарабов A.M. Компьютерный анализ инновационного развития ведущих предприятий шинной промышленности (1995-2005) // Нефтепереработка и нефтехимия. 2008. №7. С. 8-14.

37. Торрес Р. Дж. Практическое руководство по проектированию и разработке пользовательского интерфейса. СПб.: Издательский дом «Вильяме», 2002. -400 с.

38. Константайн Л., Локвуд Л. Разработка программного обеспечения. СПб.: Питер, 2004. - 592 с.

39. Robin Dewson. Beginning SQL Server 2005 Programming. -Apress, 2006. 537 p.

40. Робинсон С. Microsoft Access 2000: учебный курс. СПб.: Питер, 2001. -512 с.

41. Гамма Э., Хелм Р. Джонсон Р., Влиссидес Дж. Приемы объектно-ориентированного проектирования. Паттерны проектирования. СПб.: Питер, 2009.-366 с.

42. Дженнингс Р. Руководство разработчика баз данных на Visual Basic в.: Пер. с англ. К.; М.; СПб.: Издательский дом «Вильяме», 1999. — 976 с.

43. Комков Н.И. Роль инноваций и технологий в развитии экономики и общества // Проблемы прогнозирования. 2003. № 3. С. 24.

44. Гохберг Л.М, Кузнецова Л.И. Инновационные процессы: тенденции и проблемы // Экономист. 2002. № 2. С. 50-58.

45. Почукаева О.В. Воздействие инновационного фактора на эффективность производства // Проблемы прогнозирования. 2001. № 5. С. 133-139.

46. Bessarabov A., Bulatov I., Kochetygov A. and Kvasyuk A. The system analysis of phosphoric industry waste utilization based on CALS-technologies // Chemical Engineering Transactions. 2009. Vol. 18. P. 327-332.

47. Бессарабов A.M., Заколодина Т.В., Писковатскова Е.А., Кочетыгов A.JL Информационные CALS-технологии в маркетинговых исследованиях (на примере утилизации отходов производств фосфорной кислоты) // Приборы (и автоматизация). 2008. №8. С. 36-42.

48. Методы анализа фосфатного сырья, фосфорных и комплексных удобрений, кормовых фосфатов. Справочник. М.: Химия, 1975.- 275 с.

49. Bessarabov A., Bulatov I., Kochetygov A. and Kvasyuk A. The system analysis of phosphoric industry waste utilization based on CALS-technologies // Chemical Engineering Transactions. 2009. Vol. 18. P. 327-332.

50. Bessarabov A.M., Zakolodina T.V., Sandu R.A. and Zaikov G.E. CALS-Technologies in Synthesis of Multiassortmental Manufacturing for Phosphoric

51. Sludge Utilization // Quantitative Foundation of Chemical Reactions: Nova Science Publishers, Inc. 2009, pp. 177-186.

52. Bessarabov A., Zakolodina Т., Alyakin A., Zaikov G. The system analysis of marketing researches of phosphoric industry waste utilization based on CALS concept // Chemistry & Chemical Technology. 2009. Vol. 3, No. 3, pp. 241-246.

53. Bessarabov A.M., Zhdanovich О.А., Yaroshenko A.M., Zaikov G. E. Development of an analytical quality control system of high-purity chemical substances on the CALS concept basis // Oxidation Communications. 2007. Vol. 30, No 1,P. 206-214.

54. Bessarabov A.M., Zhdanovich О.А., Yaroshenko A.M., Zaikov G.E. Development of an analytical quality control system of high-purity chemical substances on the CALS concept basis // Journal of Applied Polymer Science. 2008. Vol. 110, No 6. P. 4016-4021.

55. Alyakin А.А., Sandu R.A., Kochetygov A.L., Bessarabov A.M. CALS-technology of plasmachemical synthesis of ultrapure nanomaterials // The Second Nanotechnology International Forum, Moscow, October 6-8, 2009, pp. 518-520.

56. Алякин А.А., Санду P.А., Кочетыгов А.Л., Бессарабов A.M. CALS-технология плазмохимического синтеза особо чистых наноматериалов // Сборник тезисов докладов 2-го Международного форума по нанотехнологи-ям, Москва, 6-8 октября 2009 г., с. 526-528.

57. Алфёров Ж.И. О программе российской академии наук в области нанотех-нологий //Вестник Российской академии наук. 2008. Т. 78, №5. С. 427-435.

58. Дьячков П. Н. Углеродные нанотрубки. М.: Изд-во «Бином», 2006. 296 с.

59. Суздалев И. П. Нанотехнология. Физико-химия нанокластеров, наноструктур и наноматериалов.М.: Изд-во «КомКнига», 2006. 592 с.

60. Мальцев П.П. Нанотехнологии. Наноматериалы. Наносистемная техника. — М.: Издательство «Техносфера», 2008. — 430 с.

61. Фостер Л. Нанотехнологии. Наука, инновации и возможности. / Пер. с англ. — М.: Издательство «Техносфера», 2008. — 352 с.

62. Карпенков С. X. Современные средства информационных технологий. — М.: Издательство «КноРус», 2009, 400 с.