автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Разработка интегрированного комплекса информационных технологий для системного анализа и управления инновационными ресурсами отраслевой науки

На правах рукописи

003054 ЮЭ

ПОЛЯКОВ Александр Владимирович

РАЗРАБОТКА ИНТЕГРИРОВАННОГО КОМПЛЕКСА ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА И УПРАВЛЕНИЯ ИННОВАЦИОННЫМИ РЕСУРСАМИ ОТРАСЛЕВОЙ НАУКИ

(иа примере химической и нефтехимической промышленности: 1990-2005 гг.)

05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации

(химическая технология, нефтехимия и биотехнология)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва - 2007

003054109

Работа выполнена в Федеральном государственном унитарном предприятии «Государственный ордена Трудового Красного Знамени научно-исследовательский институт химических реактивов и особо чистых химических веществ» (ФГУП «ИРЕА»)

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор Бессарабов

Аркадий Маркович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор Глебов

Михаил Борисович

доктор технических наук, профессор Меньшиков

Владимир Викторович

Ведущая организация: Государственный научно-исследовательский институт биосинтеза белковых веществ (ОАО «ГосНИИсинтезбелок»)

Защита состоится "21 " марта 2007 г. в 11 часов на заседании диссертационного совета К 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 "16 " февраля_2007г.

Ученый секретарь диссертационного совета, доктор химических наук

Ярошенко А.М.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы.

Создание оптимальных условий для интенсивного развития национального научного потенциала является одной из важнейших приоритетных задач государства во всех развитых странах современного мира. Сегодня от успешного решения этой задачи непосредственно зависят экономическое благосостояние и социальное благополучие общества, национальная безопасность и конкурентоспособность страны на мировой арене.

Кризисные явления российской экономики переходного периода привели к появлению ряда системных проблем в каждом из секторов научного комплекса России (академический, вузовский и отраслевой). Из всех секторов науки наиболее сильные потери понес отраслевой сектор. Отраслевая наука, являющаяся одной из важнейших составляющих научного комплекса России, - главный исполнитель основного объема перспективных научных исследований и разработок. Научно-исследовательские институты (НИИ) отраслевой химической науки являются основой технического прогресса химической и нефтехимической промышленности. Через отраслевые НИИ наиболее эффективно внедряются в промышленность результаты фундаментальных исследований и перспективные инновационные проекты.

Системный многофакторный анализ инновационных ресурсов отраслевой науки требует разработки и внедрения современных информационных технологий. Достоверная компьютерная оценка инновационного потенциала отраслевых научных организаций, опирающаяся на специальные схемы и модели автоматизированного анализа, позволяет осуществлять целенаправленную поддержку отраслевой науки государственными органами управления (Минпром-энерго и Минобрнауки России).

Основные разделы диссертации выполнялись в рамках конкурсных проектов Минпромэнерго России № 0410.0810000.05.039д «Разработка индикаторов инновационного развития химического научно-промышленного комплекса России» и № 0410.0810000.06.014д «Интегрированная оценка инновационных ресурсов отраслевой химической науки на основе системного анализа интеллектуального и экономического потенциала научных организаций химического комплекса», Соглашения о предоставлении субвенции Минобрнауки России №01.168.24.074 «Разработка интегрированного комплекса информационных технологий для системного анализа и управления инновационными ресурсами отраслевой науки», а также при частичной поддержке гранта Европейского Сообщества ЕСОРНОЗ № ИМСО-СТ-2005-013359.

Цель работы состоит в разработке методологии, алгоритмического и программного обеспечения интегрированного комплекса информационных технологий, предназначенных для системного анализа и достоверной оценки государственными органами управления инновационного потенциала отраслевой науки на 4-х уровнях иерархии: научный комплекс России - отраслевая наука России — отдельная отрасль науки (химическая и нефтехимическая промышленность) - отраслевая научная организация.

Научная новизна.

Разработана иерархическая структура системного анализа инновационного потенциала отраслевой науки от верхнего уровня - инновационных ресурсов научного комплекса России до нижнего уровня - интеллектуальных, финансовых и материальных ресурсов отраслевой научной организации.

Разработана структура пользовательского интерфейса и алгоритмическое обеспечение информационно-аналитической подсистемы анализа инновационного потенциала в научном комплексе России. Проведен компьютерный анализ динамики инновационных ресурсов по секторам науки (академический, вузовский и отраслевой) за период 1990-2004 гг. Разработана компьютерная процедура и проведен расчет удельного веса важнейших индикаторов инновационного потенциала отраслевой науки в научном комплексе России. На уровне отраслевого (предпринимательского) сектора науки разработана алгоритмическая процедура системного анализа по отраслевым комплексам (машиностроение, металлургия, медицина, химия и т.д.).

Разработано алгоритмическое обеспечение информационно-аналитической подсистемы для комплексного анализа инновационных ресурсов научных организаций химической и нефтехимической промышленности. В системе проведен динамический анализ по основным индикаторам интеллектуальных, финансовых и материальных ресурсов научных организаций химической и нефтехимической промышленности акционерной (57 АО) и государственной (26 ГУП) форм собственности за период 1990-2005 гг. Разработана методология и алгоритм интегрированной рейтинговой оценки инновационного потенциала отраслевых научных организаций. Проведена классификационная группировка отраслевых НИИ химического комплекса в соответствии с рассчитанными рейтингами.

На уровне отдельной научной организации разработана типовая структура информационной системы для анализа инновационного потенциала отраслевого НИИ химического комплекса с учетом внедрения различных перспективных информационных технологий, повышающих инновационную составляющую деятельности научной организации (систем управления качеством и информационных САЬБ-технологий).

Практическая значимость.

Полученные методические и алгоритмические решения вошли в научные отчеты Соглашения о предоставлении субвенции Минобрнауки России №01.168.24.074 «Разработка интегрированного комплекса информационных технологий для системного анализа и управления инновационными ресурсами отраслевой науки», конкурсных проектов Минпромэнерго России № 0410. 0810000.05.039д «Разработка индикаторов инновационного развития химического научно-промышленного комплекса России» и № 0410.0810000.06.014д «Интегрированная оценка инновационных ресурсов отраслевой химической науки на основе системного анализа интеллектуального и экономического потенциала научных организаций химического комплекса».

Информационно-аналитическая система мониторинга инновационного потенциала научного комплекса России была внедрена в Федеральном агентстве

по науке и инновациям Минобрнауки России (2006 г.). В информационные базы занесены статистические данные по академическому, вузовскому и отраслевому секторам науки за 1990-2004 гг.

Информационная подсистема мониторинга инновационного потенциала отраслевой науки химического комплекса была внедрена в Департаменте промышленной и инновационной политики в химической промышленности Минпромнауки России (2004 г.) и в Департаменте промышленности Минпромэнерго России (2005-2007 гг.). В информационные базы занесены статистические данные (форма «2-наука») по 83 НИИ химического комплекса за период 1990-2005 гг.

Компьютерная система анализа инновационного потенциала на нижнем уровне иерархии (отраслевая научная организация) была реализована на базе ФГУП «ИРЕА» и внедрена в общий комплекс управленческих информационных систем через программную интеграцию (на основе системы автоматизации управленческого учёта «1С: Предприятие»), Логистическая поддержка отраслевых научных проектов на основе информационных САЬБ-технологий использована в работах по гранту Европейского Сообщества ЕСОРНОЭ № 1ЫСО-СТ-2005-013359.

Апробация работы.

Основные положения диссертационной работы опубликованы в 4-х статьях реферируемых журналов «Приборы и автоматизация», «Информационные технологии», «Нефтепереработка и нефтехимия», в 3-х статьях сборников научных трудов «Успехи в химии и химической технологии», а также докладывались и обсуждались на Всероссийской научной конференции с международным участием «Современные информационные технологии в медицине и экологии» ИТМЭ-2003 (Смоленск, 2003); 4-й, 5-й, 6-й Международной научной конференции «Современные проблемы истории естествознания в области химии, химической технологии и нефтяного дела» (Уфа, 2003, 2004, 2005); 12-й конференции «Высокочистые вещества и материалы. Получение, анализ, применение» (Н.Новгород, 2004); 17-й, 18-й, 19-й Международной научно-технической конференции «Химические реактивы, реагенты и процессы малотоннажной химии» Реактив-2004 (Уфа, 2004), Реактив-2005 (Минск, 2005), Реактив-2006 (Уфа, 2006); 18, 19-й, 20-й Международной конференции молодых ученых по химии и химической технологии МКХТ-2004, МКХТ-2005, МКХТ-2006 (Москва, 2004; 2005; 2006); 18-й, 19-й, Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях», ММТТ-18, ММТТ-19 (Казань, 2005; Воронеж, 2006), конференции «Энерго- и ресурсосберегающие технологии в химической и нефтехимической промышленности» (Москва, 2006).

Публикация результатов исследования.

По теме диссертации опубликовано 20 печатных работ.

Структура и объём диссертации.

Диссертация состоит из введения, 7 глав, выводов, списка литературы (129 наименований) и приложения, включающего акты внедрения результатов работы. Диссертация изложена на 166 страницах, включая 53 рисунка и 14 таблиц.

СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

В результате системного анализа разработана структура интегрированного комплекса, которая соответствует основным четырем уровням иерархии создаваемых информационных подсистем:

• научный комплекс России, анализируемый по трем секторам науки (академический, вузовский, отраслевой);

• отраслевая наука России, анализируемая по шести отраслевым комплексам (машиностроение, металлургия, химия и микробиология, медицина и др.);

• отраслевая химическая наука, анализируемая как отдельный отраслевой комплекс по важнейшим индикаторам инновационного развития;

• отраслевая научная организация, рассматриваемая как типовой объект создания единого информационного пространства и внедрения перспективных информационных технологий.

Первые три уровня реализованы на базе информационно-аналитической системы «Научный комплекс России» (ИАС «НКР»), которая представляет собой интегрированный комплекс, разработанный на основе СУБД MS Access. В его состав входят средства, позволяющие вводить, редактировать, обрабатывать данные и визуализировать полученные результаты. Последний уровень реализуется на основе общего комплекса информационных систем, функционирующих на базе отдельного НИИ (программная интеграция осуществляется на основе системы «1С: Предприятие», а также информационных CALS-технологий).

Глава 1. Автоматизированная система для анализа инновационных ресурсов научного комплекса России.

Автоматизированная система ИАС «НКР» представляет собой средство автоматизации процедуры анализа и оценки инновационного потенциала научного комплекса России по секторам: академическая, вузовская и отраслевая наука за период 1990-2004 гг. Данная информационная система также включает в себя следующий уровень анализа - отраслевого (предпринимательского) сектора, на котором разработана программная реализация системного анализа по отраслевым комплексам (машиностроение, медицина, химия и т.д.)

Исходя из поставленных задач, структурно-функциональный компонент информационной системы ИАС «НКР», предназначенный для аналитической обработки хранимых данных, спроектирован и реализован с учетом специфичной методологии оценки научных организаций. Абстрактный уровень этой системы, представляющий собой хранилище исходных данных, создан в рамках традиционных подходов к построению реляционных баз данных (БД).

Архитектура разработанной БД (рис.1) 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. ИАС «НКР» реализует классическую схему реляционных БД. Для доступа к данным реляционные системы используют непроцедурный высокоуровневой язык (SQL).

Таблицы

_нии

_Интеллектуальные__ресурс _Материальные__ресурсы _Финансоаые_ресурсы _Дефлятор

Статические запросы

Группировка данных по различным параметрам

Компоненты пользовательского интерфейса

Формы Отчеты Диаграммы

Управление интерфейсом пользователя

Обработка событий, инициируемых пользователем и системой

¡Organization, IStoreData, IDBIn-teracüons, IlnputOutput

_Классы реализации

CStateUmtaiyEnt, CJomtStock-Comp, CDataAnaiysis

Визуализация данных

Генерация динамически обновляемых диаграмм и таблиц

Обеспечение взаимодействия с БД

Генерация динамических 8(21,-запросов (извлечение, внесение, уда« ление, обновление данных) Обеспечение целостности и непротиворечивости транзакций

Интеграция с другими приложениями

Импорт результатов анализа в MS Word/Excel

Рис. 1. Архитектура информационно-аналитической системы.

В архитектуре информационно-аналитической системы ИАС «НКР» выделены два уровня абстракции - уровень системы управления базами данных (СУБД), представляющий собой целостную систему хранения и управления данными, и уровень реализации, который, являясь относительно независимым от СУБД, обеспечивает её функционирование с учетом специфики предметной области. Платформой системы ИАС «НКР» является движок БД - Microsoft Jet, управление которым осуществляется через механизм доступа к данным DAO/Jet. Интегрированной средой определения данных в терминах БД является Microsoft Access. С его помощью логическое представление рассматриваемой модели было переведено в совокупность реляционных таблиц с соответствующими полями, а также определены типы переменных и ограничения, накладываемые на них. Интерактивные компоненты системы, позволяющие взаимодействовать с пользователем, определялись средствами Microsoft Access, а также Visual Basic for Applications.

Первым уровнем автоматизирован нога анализа инновационного потенциала научного комплекса является вся наука России в целом (рис. 2). Это базовый уровень анализа, который включает в себя оценку интеллектуальных, финансовых и материальных ресурсов всей науки, упорядоченный по секторам (государственный, предпринимательский, вузовский).

ИЗ ■■ ш

Ролйуха, России

<С) 2С02- '¿ОМ, ФГуП тд", УЩ "СА^-ХИНИЯ",

ив. У"Ц, проб, Ёваарабсе'Л.Н,

теп.: Ье$4згаЬоглЗ'г,Сй.огд ги

НАУКА РОССИИ

иГвдлисгррак)

ОТРАСЛЕВАЯ НАУКА

(110 ЖМШДеКСйМ)

ХУРМЧЕСКУН и

НЕФТ&отчйчеш'Й

_ КОМПЛЕКС

Научный комплекс России

(У Акад«мчвозя (государсТЕс^мьЛ) сектор Р ВУЗокюи свктср . ,

& Отраслевой (прейпрттатеяьс

| ,вг-

ммт сллек I уаньныс рксури»! '

Интеллектуальные ресурсы

| Кадровые ресурсъ отраслевой нэу*у<

Среднесписочная численность,тыс. чел.

"т.....Г

—I

J_1_

Матера льмы с рЕ 11

■л Dni.il пр идетлвлсиия реэуль?

— Г нуямв гн .iM.il "> • ; ■ - ■ТТЧ'!*"*!!

1™ 1М1 1Ф2 13® I™ 'К1. 1951? '/?( 1090 20СЮ 2001 2002 2003 ¿00-

Рис. 2. Информационно-аналитическая система. Научный комплекс России.

Интеллектуальные ресурсы.

Данный уровень анализа позволяет получить представление об общей структуре и численных характеристиках научного комплекса. Именно здесь выявляется ключевая роль и значимость; отраслевой науки в научном комплексе России. Предпринимательский (отраслевой) сектор науки, представляет собой основного участника инновационного развития. Например, анализ интеллектуальных ресурсов, где наиболее значимыми индикаторами для оценки инновационного потенциал! являются среднесписочная численность (рис. 2), а также численность персонала, занятого исследованиями и разработками, доказал, что основной тенденцией, определяющей динамику численности персонала, является его постоянное сокращение (причем, во всех секторах). На фоне общего падения численности можно выделить этапы резкого падения и относительной стабилизации. Наибольшие потери при этом понесла отраслевая наука. Если в 1990 г. отраслевой сектор занимал около 80% от численности персонала, занятого в научном комплексе, го в период стабилизации соотношение упало до 60%.

Компьютерная обработка статистических данных показала что, несмотря на минимальную государственную поддержку, сегодня в отраслевом секторе сосредоточено в 1,5 раза больше кадровых и материальных ресурсов, чем в академическом и вузовском секторах науки вместе взятых. А объемы научно-исследовательских работ и разработок в 2 раза выше

Следующим уровнем системного анализа инновационного потенциала научного комплекса России является автоматизированный анализ отраслевой науки России по шести отраслевым комплексам: машиностроительный, металлургический, химический и микробиологический, медицинский и т.д. (рис. 3).

Разработчик

, Летар¿акейт прз^яенмост а^^мф^о^см* (с> 2002- 2006, ФГУП "ИРсА" УЙЦ;"е^5-Хинга'';

мв^ унц, проф. Бшфгбо&ь.п.

тео.: 963-7527 с-тоЗг

Пйдьсбт-.'^ 1

в

Наука России

(по секторам)

Отраслевая нзука {по комппсцглк)

Хмыиичегск№ и комплекс

Отраслевая наука России

'Конгдохсы

Р ЛОТ****? и :

Т* РЬНА1ИНООГр5НТеЛЬНЫЙ

{7 'Ягсэпромьшпвнчый1 : л¿ггай одошлмастн

Материальные ресурсы

г,

:

Г ¿Все комплексы :

Интеллектуальные ресурсы Финансовые ресурс» Материальные ресурсы

| Днйж ¿«ителл&ту^иь« сестдое

Форма представления результатов у 'ГарфичйЖая

;

-И

^ !

— с-----

♦ Машност|5датвльныимнг.1)г>£ -*— Металлургически* юитпах Химический и иикроеиологическт —•— Мвдецмсжая прсцмыпенноеть —4

,___-1

* Т 1

■........ т

;-■: дЬкЫх:

- . СЧ> 1ДОСООр.у* *> М нОСТ I

"Л ••

Рис. 3. Информационно-аналитическая система. Отраслевой сектор научного комплекса России. Материальные ресурсы.

Особое внимание уделено комплексу химической и микробиологической промышленности. В результате расчета показано, что удельный вес этого комплекса достаточно высок: кадровые ресурсы ~ 20%. объемы работ по НИР -30% и материальные ресурсы - 20% (рис. 3) от объема всех инновационных ресурсов отраслевой науки. Для анализа отраслевых комплексов имеется очень мало статистических данных. Последний статистический сборник, выпущенный Минпромнауки России в 2001 г., охватывает период 1996-1999 гг. Для решения этих проблем на следующем третьем уровне иерархии были всесторонне проанализированы инновационные ресурсы на примере отдельной отрасли -отраслевой науки химического комплекса.

Глава 2. Информационно-аналитическая система для анализа инновационного потенциала отраслевой науки химического комплекса.

В подсистеме анализа инновационных ресурсов отраслевой химической науки (химическая и нефтехимическая промышленность) впервые проводятся системные исследования по следующим направлениям:

• комплексный анализ инновационного потенциала отраслевой химической науки за период 1990-2005 гг.;

• сравнительный анализ отраслевых инновационных ресурсов в зависимости от формы собственное ги;

• разработка и внедрение методологии интегрированного рейтингового анализа инновационных ресурсов для основной организационно-структурной единицы - отраслевого НИИ химического комплекса.

Исследования проведены на примере ведущих отраслевых НИИ химической и нефтехимической промышленности государственной и акционерной форм собственности (83 организации). Государственный сектор представляют 26 государственных унитарных предприятий (ГУЛ). Под акционерными организациями (АО) объединены НИИ как со смешанной, так и с частной формой собственности.

Логическая структура программного комплекса ИАС «НКР» была построена исходя из принципа максимальной абстракции входящих в него компонентов. Такой подход обеспечивает гибкость, адаптируемость и масштабируемость разработанной системы. В первую очередь подход максимальной абстракции был реализован при построении базовой архитектуры системы (рис. 1). Другим уровнем абстракции ИАС «НКР» является логическая структура функциональных возможностей программного комплекса. По выполняемым функциям система делится на три уровня: информация, анализ и визуализация. В соответствии с этими уровнями выстроен и пользовательский интерфейс (рис. 4).

Информационный уровень включает в себя блоки ввода новых данных и редактирования уже имеющихся в БД. Обновление и корректировка информации осуществляется на основе официальных статистических форм и общих данных по каждой отдельной научной организации. Вносимые данные представляются регулирующими организациями и/или самими организациями. Для формирования отчетов полученные результаты можно экспортировать в MS Word (диаграммы) или в MS Excel (таблицы). Связь с используемыми компонентами MS Office осуществляется через СОМ-интерфейсы с использованием соответствующих библиотек, которые подключаются динамически.

Главным компонентом ИАС «НКР» является модуль анализа данных, осуществляющий аналитическую обработку релевантной информации. В информационно-аналитической системе ИАС «НКР» анализ данных может быть осуществлен по следующим направлениям: форма собственности, анализируемый период (год) и анализируемые научные организации. Совокупность нескольких независимых измерений, упорядоченных в каком-либо из указанных сечений, позволяет выявлять закономерности изменения как объекта анализа в целом, так и некоторых его составляющих.

1 ИННОВАЦИОННЫЙ ПОТЕНЦИАЛ

-V-

- Интеллектуальные ресурсы Финансовые ресурсы ! Материальные ресурсы

КАДРОВЫЕ РЕСУРСЫ

Среднесп.числ.(ССЧ)

Исследователи

Доля исследователей

НАУЧНЫЕ РЕСУРСЫ

Доктора наук

Кандидаты наук

Доля СВК

ПОДГОТОВКА научных кадров

ОБЩИЕ ОБЪЕМЫ РАБОТ (OOP)

Объёмы работ

Общая выработка

ГОСУДАРСТВЕННОЕ ФИНАНСИРОВАНИЕ

ФОНД ОПЛАТЫ ТРУДА

- ОБЪЕМЫ РАБОТ ПО НИР

Объемы по НИР

Доля НИР в OOP

Выработка по НИР

ОСНОВНЫЕ ФОНДЫ (ОФ)

Стоимость ОФ

Фондоотдача

Фондоемкость

Фондовооруженность

МАШИНЫ И ОБОРУДОВАНИЕ

Стоимость

Удельный вес в ОФ

Техновооруженность

ЗДАНИЯ И СООРУЖЕНИЯ

Рис. 4. Функционально-логическая схема информационной системы.

При использовании в анализе усредненных показателей НИИ химического комплекса по форме собственности (акционерная/государственная) можно проследить тенденции изменения соответствующих показателей за отчетный период (1990-2005), сопоставить их с общим состоянием российской экономики, определить экономическую эффективность функционирования предприятий, а также построить корректные прогнозы развития в краткосрочной и/или долгосрочной перспективе. Кроме того, система ИАС «НКР» позволяет проводить индивидуальный анализ одной или нескольких организаций. В частности, результаты анализа в данном сечении позволяют оценивать необходимость привлечения инвестиций, увеличения бюджетного финансирования либо реорганизации структуры одного или группы НИИ (например, обоснованность необходимости изменение формы собственности, слияния с другим НИИ или полного упразднения).

Общая модель графического интерфейса пользователя (GUI) системы охватывает все аспекты использования данной компьютерной системы. Графическая среда, построенная с помощью визуальных компонентов VBA, поддерживает единообразие в своей структуре, которое делает интуитивно понятным способы управления. В основе используемых форм лежит единый шаблон, который содержит основные элементы управления, позволяющие менять режимы работы с

данными, и справочные материалы. Структура этого шаблона, содержание которого меняется в зависимости от выполняемых операций, остается неизменным. Это достигается за счет использования в шаблоне динамических контейнеров подчиненных форм, которые отвечают за контекст совершаемых операций.

Базовый визуальный элемент системы ИАС «№СР» (главная форма) состоит из двух логический частей: основной и подчиненной. В основной части формы сосредоточены базовые элементы управлений системы, посредством которых сохраняется постоянная инвариантность доступа к функциональным возможностям. Эти элементы представлены в виде пяти режимных кнопок (рис. 5): «Ввод основных сведений по НИИ», «Корректировка статформ 2-Наука», «Анализ НИИ», «Рейтинговый анализ НИИ» и «Выход». Содержимое подчиненной части формы, позволяющее перейти на более низкий уровень формирования управляющих команд, генерируется динамически.

Заказчик . лр*^^ .

2С02- ЗЮЙу ФГУП Ч^дг ' ТТ0Д]>

Разработчик 5*5. »5Ц, лрофг . ; : ;

'^в*.: 963-7527 е-так с^^аЬ^'Ф^вв/РГ^.^и •

(по секторам)

Огриаиамн нв^ий (па кч.мплсксом)

Хи»1ИИЧСаомЙ

. - нефгеким*ческуй комплекс

орг^звеми ■- ФТУЛ "ИРЕА" ' ТтТ'. :>'-Г

V да ■ Затратын^Нзлр ] ^ены^бог ] ^додо&я

: - дскгс

Численность ребот.никое- (101)^е1К • .. | 165' Л

■ .влогдодое •- кяИп*

М^лямшхтъ »»еспедемгелвй (102)г : I 67 __

Срвдмесписочмаячяглй^ю^ть (106),. ч&л: 175

ЙЮ4 200? 2002 2001 2000 199?

1996

1997 1996

Сохргемть • Добавит Г. год ' (

Удалит »> эа данный г од

Полные сведен?« о данном ИМ

Полно« название оргвнизац^

Сокращенное н<ив4Н^ организации

ОГУП^ИРЕА"

. - -V —" •

Ф^рм-п *ийстаенност* ГуП. Адрес

.Москве

Ф?Ю рукоярднтеяя

Телефон

ФИО глар.<?У*Гйлтера

Теиефон

Рис. 5. Подсистема корректировки статистических форм отчетности «2-Наука».

Визуальная форма подсистемы корректировки данных (рис. 5) состоит из двух частей. Первая часть (визуально находится в левой части окна) отвечает за осуществление операций обновления и внесения информации, а вторая (правая часть окна) - содержит справочную информацию о редактируемом в данный момент ПИИ, Поля для ввода и обновления данных имеют упорядоченную структуру (при помощи механизма вкладок) и разбиты на следующие категории сведений: «Персонал, занятый НИР», «Возраст», «Затраты на НИР», «Объемы работ», «Основные фонды».

Категория сведений «Персонал, занятый НИР» включает в себя данные об интеллектуальных ресурсах организации: среднесписочная численность (ССЧ), численность докторов и кандидатов наук, численность исследователей и др. Ввод данных о возрастных характеристиках структуры персонала организации осуществляется на вкладке «Возраст». В данной категории сведений выделяется шесть возрастных групп: до 29 лет. 30-39, 40-49, 50-59, 60-69, 70 и старше. Эти сведения позволяют подробно анализировать кадровые ресурсы НИИ, их динамику и статику, а также проводить кадровую политику организации, построенную с учетом корректных прогнозов развития персонала.

В группу сведений «Затраты на НИ?» вводятся: внутренние затраты на исследования и разработки, затраты на оплату труда, а также средства федерального бюджета, выделяемые НИИ. Категория данных «Объемы работ» включает в себя базовые экономические показатели деятельности: общий объем выполненных работ, объем работ в исследованиях и разработках, объем работ по научно-техническим услугам. Но этим показателям указывается объем работ, выполненных собственными силами. В разделе «Основные фонды» вводится стоимость основных средств, а также удельный вес машин и оборудования.

Ядром информационно-аналитической системы ИАС «НКР» является режим «Анализ НИИ» (рис. 6), В этом режиме реализована возможность исследования интеллектуальных, финансовых и материальных ресурсов отраслевых НИИ химического комплекса в соответствующих информационных сечениях.

Департгган! грйньшпйннзет« ^пронжерго России

<С) ФГУГ,1ФЁА*>УЩ'СН^ЛЛ'^

эев. уНЦ,.прс&. Еессваабча.А.Й:

тел ; е-тмй: с-ад.гч . _

НАУКА РОССИ* (посектррам)

ОТРАСЛЕВАЯ НАУКА (но комплексам)

I

ХИМИЧЕСКИЙ и НЕФТЕХИМИЧЕСКИЙ

комплекс__

.: выход -г- ■

. Анапхз отраслевых НИИ К'ммческой и нсфтея«ычнекой промышленности

880Д оаютык по

Выбор НИ"л

карр&ЪФОВКл ста г ферм 7'Иаукл

ОАО *Азст" г.Бврегч^я л-1

ОАО ТИНПРОМ" (г, Навочебсксэрск) НПОА0 "СЖГМПАВ" НЛАО 'Росса*

ЗАО КТО 'ФС^СК^К.^ "Уж^топрге ' "

Очистить •

" ГУПНТЦ 'Киивес-" ¡а!

гул НЛ "Прогресс" (Спек)

ГУЛ "Ллазг^тех" (Новомосковск!

ГУПГЩРФ'НЮПИК'

ГУЛ тчмил"

ФСуП "ИРЕ А"

®ГуЛ "Исследователь"

ФГУГ "УНИЙ^Г с 03 ^Екатеринбург)

ФГУП ТНЦ РС ГНИИХТЭОС"

ГУЛ "НИИСК" (Сенст-Летерб/рг)

ОАО НПО Чконергслиетрои"

НЛОАС "СкнгезЛАЙ"

ЗАО "Ксроча-Л«;"

гтПМЯОС' I; С ймк т -ТЪт ербу вп

Фор-па предет авлечия результатов Интеллектуальные ресурсы

Финансовые ресурсы

материальные ресурсы

Р усреднён«« мзд^горы по' ГИТ ' Р Усредненгй« ^-нд^аторы.пэ АО Гарфическая Г <

^мвгте .»«^лл^^Уйльных ресурсов вь^гмчьа НИИ

Днаао фннаисйвьйЕ ресурсов НИИ

Ахали* эсчоеиьк фенйсе зыбрвжде нал.

Интеллектуальные ресурсы

кадровый ресурсы отраслевой наут,;

■ - Научные ресурс отраслевой науки -

Подготовке" нэг/чных кадрсе

Кадровьш ресурсы

ЕЕШ

. Ореднестк«*«*

количества • -нсследсмтеяей,

Удель^ьй рее-. '■ • исследователей, % ■

Рис. 6. Подсистема анализа химического комплекса отраслевой науки.

Манипулирование с данными при их отображении и/или изменении осуществляется на основе $01..-запросов, Поле со списком, содержащее перечень названий научных организаций, формируется динамически путем -запроса к соответствующей таблице. Аналогичный принцип используется и при отображении отчетных периодов (год), данные за которые уже присутствуют в системе. Их выборка и отображение осуществляется динамически при помощи йуь-запроса, который использует в качестве условия отбора уникальный для каждой сущности идентификатор. Содержание и механизм обновления остальных полей определяется на основе сформированных ранее данных.

Глава 3. Трехуровневая подсистема анализа интеллектуальных ресурсов

Одним из важнейших элементов оценки инновационного потенциала является анализ интеллектуальных ресурсов. Программный модуль, реализующий данную процедуру, выделен в отдельную подсистему (рис. 7). Оценка интеллектуальных ресурсов 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 входят сведения об аспирантах: количество поступивших и закончивших аспирантуру, а также защитивших диссертацию.

»ЛУКА РОСС?/ (по лектором)

ОТ РАСПЕВАЯ НЛ-'К«

(пи комплексам]

химический и НЕФТЕХИМИЧЕСКИЙ ■ КОМППЕИС

Анализ АтрйспсЕык}^. - П',' : —е- прожпшпечиас?*

ВВРД й&мтпь/к \ харртТ/ФОВХА сг*т&орн¿-МлУЯН

ООО ОАО ОАО ОАО 0Д0 ОАС.

пкуд

Выйцр НЛ!

Интеллектуальные ресурсы

| Кэдрсзыб ресурсь-отрзсганпй у^к-л |

19» 1№0 1400 1!И 1№ 390 50С «I) 200 0

Среднесписочная численность

1 Г Г 1 |

1........

. ___ _

— з- АО ) УН

----

I г--, 1

г—н т Т —л

Г Т Г1'

390 1995 1997 1933 1999 20СО 2(01 2№ £(104 4005

в

Научные ресурсы отрзсгеэси науки

Подготовка научных кадров

Кадровые ресурсы

4-к.пегвжть, мел/

исследователе^ чея-'оос.

Уд.весксслец,

Рею. 7. Подсистема анализа интеллектуальных ресурсов НИИ химическою комплекса.

Результаты анализа выводятся в отдельном окне в виде графиков и таблиц, экспорт которых может быть осуществлен в MS Word или MS Excel. Б системе ИАС «НКР» схема визуализации обработанной информации стандартна для любого варианта анализа. В момент осуществления управляющих операций пустой шаблон формы форматируется в соответствии с типом выбранного анализа. Далее объекты (экземпляры) классов, созданные ранее и функционирующие согласно своим определениям, с помощью соответствующих методов передают свои данные в отформатированный шаблон. Конечным результатом построения отчетной формы является график либо таблица.

В приведенном примере, иллюстрирующем анализ интеллектуальных ресурсов (рис.7), исследуется приведенная среднесписочная численность (ССЧ) на 1 научную организацию государственной или акционерной формы собственности, а результаты анализа визуализируются в виде графика. Данный показатель, характеризующий общий вектор развития интеллектуального потенциала организации, приобретает особую значимость в современной экономике, которая развивается в условиях активной инновационной деятельности.

Проведенный ИАС «НКР» анализ показал, что с 1990 по 2005 г. наибольшее сокращение ССЧ пришлось на АО - в 8,9 раз, численность в ГУЛ сократилась в 4,2 раза. Причем, в настоящее время среднесписочная численность в государственном НИИ почти в 3 раза выше, чем в АО.

Глава 4. Двухуровневая подсистема анализа финансовых ресурсов

В разработанную аналитическую подсистему включен модуль, осуществляющий анализ финансовых ресурсов НИИ химического комплекса. Мониторинг финансовых ресурсов является элементом комплексной оценки инновационного потенциала и осуществляется на основе двухуровневой системы финансовых индикаторов: общие финансовые показатели и финансовые показатели, связанные с научными исследованиями и разработками.

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

Используемые в анализе показатели могут быть визуализированы в графическом или табличном виде. На рис. 8 приведена графическая интерпретация результатов анализа НИИ химической отрасли по динамике объемов работ на одного человека (выработка) в научных организациях государственной или акционерной формы собственности, Это один из важнейших индикаторов финансового потенциала (ФП), который позволяет оценивать уровень развития, как отдельных НИИ, так и отрасли в целом. Анализируя динамику средней выработки можно выделить два периода. Первый период (1995-96 гг.) - среднее значение выработки в ГУП превышает значение в АО на 20-30%. В тоже время, с 1995 по 1996 г. значение выработки сокращается в ГУП на 11,6%, в АО - на

4%. Во второй период (1997-2005 гг.) выработка в сопоставимых ценах 2005 г. во всех научных организациях с каждым годом увеличивается. Кроме того, следует отметить, что выработка в АО начинает превосходить выработку в государственных организациях.

НАУМА РОССИИ (пр секторам)

-4

ОТРАСЯ£ВАЯ НАУКА .{по.кенпйснеч!«)

ХИМИЧЕСКИМИ ^СфТЕ^ЧЙЧЕСК^ КОМПЛЕКС

Ана№з отраслевым НИ А «ииическои и не^тйв'мически?. цроиыш пенно пи

ввОД отавных сведен»*| Выбор И**.

А?-' ц. ■чсйе,р№«. с&цестаа

КОР?в£ТИРОвХЛ С/ 4 гфори Наука

ООО" П4ПРС6*«С ЖМиГГ с ОТ ОС I—■—-----—

• ' г

Средняя руч/чол. (в ценпу го до)

500 400 300 200

у>

г - •а- А

1 1

г

г -----г Г ■ - . ¡—'1 с'*'

- V с'"" ___ р—*

1

Финансовые ресурсы

! ДС^С'ВуЮ-Цк:. ;

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

ФЙН^Кь^ЬЙ ГЧКЙ1ВГ8-ТИ гад НЯ>

~ 06щг>е финансовые показатели

ЁЫ^ботг^

16

^лмелй,' тыс, руб^чея ■ Сйгеиы полученных сре

¡«таг.-4 д,,, дащ^ ЕвдИтаЯЧ

Рис. 8. Подсистема анализа финансовых ресурсов ПИИ химического комплекса.

Дальнейший анализ показал, что резкое увеличение выработки АО в 19992005 гг. (рис. 8) связано с небольшой группой АО (6 НИИ из 57), в которых доля затрат на научные исследования и разработки (НИР) в общих объемах выполненных работ была менее 20% . Следует отметить, что предоставляемая системой И АС «НКР» возможность визуализации усредненных показателей выработки по форме собственности позволяет выявлять тенденции изменения соответствующих показателей на фоне оби ¡с го состояния отраслевых научных организаций.

Глава 5. Трехуровневая подсистема анализа материальных ресурсов

Третьей составляющей процедуры оценки инновационного потенциала НИИ химического комплекса является анализ материальных ресурсов. Модуль, осуществляющий данный анализ, включен в программный комплекс в виде подсистемы. Системный анализ материальных ресурсов, их динамики и эффективности использования позволил выбрать наиболее значимые показатели для оценки основных фондов. В подсистеме анализ материально-технической базы осуществляется на трех уровнях: ((Основные фонды» (как комплексная характеристика) и её составляющие - «Машины и оборудование» и «Здания и сооружения». Каждое из этих направлений содержит ряд индикаторов.

Программная реализация данного модуля состоит из двух уровней, каждому из которых соответствует своя подчиненная форма, встраиваемая динамически в основной шаблон. На первом уровне (визуально расположен в правом верхнем углу формы) осуществляется выбор предмета анализа: основные фонды (ОФ), машины и оборудование, здания и сооружения. На втором уровне (правый нижний уг ол формы) анализ конкретизируется и распадается на конечные варианты. При исследовании ОФ конечными вариантами анализа являются: среднегодовая стоимость ОФ, фондоотдача, фондоемкость и фондовооруженность; при исследовании машин и оборудования - стоимость, удельный вес в ОФ и тех невооружен ность; при исследовании зданий и сооружений - стоимость и удельный вес в ОФ. Эти параметры являются традиционными при оценке финансового состояния организаций и предприятий.

На рис. 9 представлены результаты анализа в графической форме одного из важнейших показателей использования основных фондов фондоотдачи. Анализ выявленной зависимости показывает, что с !998 г, фондоотдача улучшается как для НИИ акционерной, так и государственной формы собственности.

РОССИИ 1 п.. с г^дторз мJ

□ТРАГЛЕАДЯ ПАУКА (ли комплексам}

»»«¡ОЧЕСКИЙ и НСФЧЕМЧИЧЕГКИЙ КОМПЛЕКС

Аналог отрасяевыч 1-^-' конической. мефтешм^чесчои гфонышленноети ввод основных сведен'* по игу 1

Рис. 9, Подсистема анализа материальных ресурсов НИИ химического комплекса.

Система «ИЛС НКР» позволяет проводить анализ по каждому из указанных показателей. Например, основной, выявленной нами тенденцией динамики материальных ресурсов является их падение, В результате анализа научных организаций химического комплекса показано, что приведенные на одно НИИ объемы основных фондов для ГУП уменьшались за последние 9 лет (19972005) от 439,3 до 91,5 млн. руб. Для акционерных научных организаций эти изменения менее выражены от 143.6 до 39,7 млн. руб. на 1 АО в ценах 2005 г.

Глава 6. Подсистема рейтингового анализа отраслевых НИИ.

Интегрирующим элементом программного комплекса дли анализа и оценки инновационных ресурсов химических научных организаций является разработанная подсистема рейтингового анализа (рис, 10). В подсистему входит программный модуль, основой которого является .математическая модель интегрированной рейтинговой оценки инновационного потенциала научных организаций химической и нефтехимической промышленности (Ю\!):

КМ + Л, = (в - р, +!)/(£ 9¡У, " = 2; щ = 1; = 2;

где "к - весовые коэффициенты, рассчитываемые по лексикографическому принципу; 8Т; - приведенная к средней выработка ио НИР за 2005 г.; ПМ] -приведенный динамический индекс интеллектуального потенциала (приведенное к среднему соотношению ССЧ за 1990 и 2005 гг.).

ftSDiVXl*«»^^ . гсмдеийй г»-Н1«1

Обобщенны* рс>гкчнг н.[у<#»>« вргаи>*зций H^VMcaioro COMTUXSCOJ

ft ~ « -b&ta'a

Гдг 5 - ¿*4tDtt, а V - ДЛ1*-ЧЬ

■Mt, 1*1*- Mitrffcif

- vi. *

Палрс&и* i |

.-Г - I

j.. Рйитм-Овьй ah-SF»?;: •• HWl

f

ОАООКБ>»'ЛЕРАП' ОАО НПФ 'Спектр-ГК* • Ой О НПО "ТйХМгрГОда. САОЛТОТеитОЛег" Г ОАО НПО "СтВУ-гжлпаст^

?АО НИЦ "ХИТРОМ"

.^ударггавдньи унитар

т

Обобщенный рейтинг научнь&с 'организации'х^м^чеа<ого' : комплекса

«ГУЛНИИ*СИМТ«'с№; ЧГуП "VHWVffl* t 03 <Ei ■ try ^AwSoe-WW ; ; yTi Tw* ro nnwpos" ( .'; ¡ФТУГ? "Исслад ОМ! ель" - -

Форме пр^дсгадления ре

■

OviitwCWIblC pctyt Материальные pccyi

У Г * ' :>*'>' - ScTftstii Ттоиат " -»*-- о™ - .. „ 5 X

. ' * ' AmlCyr »10 . X К Ч -Щ ®& f а '

А! • А

¿¿аЙ" В !

\

F —

ФС Вир. ПО НИР ССЧ 1М0 ССЧ ЙЮ5 р sii™« г

2 рейтинговый -тн.щцз и ■ у'N.:.:; -но; л Lili' - ги.:ч г, 10Г/ *'>.il l.-. .1

3.

4 Название 0рМН111.»М''

ja__'__ 11TL. ... ,

Г 6 ГУП ЕНгаСВ'с ЭЗГГеаоь) nttTeooo«Trnrihb.h!r'[H-o^ у ГУЛ'Каз/пмНИИ" (Казань) . ■ - ..... 1 —rU"а" ТVCI -НМИС<Г <Сан«Е.Пктырвf

' q <Л.-уп -никшп1

rVnjjjLi РФ "Hvpjw:

:у(; И ТУП ЭНПО "HsорганmsC (SilKitjoctajib) П lT: Г VTI thi I Pi |ЗШьЁГГЭГ>ГГ

ГУП: .....179,2 1171. 301 1,18

ГУЛ; 1027 713 0.81

irtri 77 ЗК2 ojsa

гул" .07.0 2318 'Ш 0,3 J

гул 136.6 "90в' 0.Э8

';rwi 256.9 1700' 14S- 1,5)

гул 3421: S50- 0,34

=J У2 crm тнц рф гмиикгэос; Рис. 10. Подсистема рейтингового анализа НИИ химического комплекса.

Включение данной подсистемы переводит разработанный комплекс на более высокий уровень и придаёт ему статус интеллектуальной информационной системы, поскольку позволяет осуществлять углубленный анализ на основе разработанной методологии рейтингового анализа инновационного потенциала рассматриваемых организаций. Система позволяет провести ранжирование выбранных организаций,, в соответствии с присвоенным рейтингом и импортировать его в Нужный формат (в системе ИАС «НКР» результаты импортируются в Excel). В результате рейтингового анализа все НИИ распределяются на три

группы инновационной привлекательности (рис. 10): высшая (КI) - рейтинг выше 1,25; средняя (ИЗ) - рейтинг от 0,75 до 1.25; низшая (КЗ) - рейтинг ниже 0,75. Проведенный анализ однозначно показывает перспективность развития НИИ группы К2 (и тем более К!) и проблемы связанные с необходимостью срочной реорганизации в группе ЯЗ.

Глава 7. Автоматшированная система управления отраслевым НИК*

Нижним уровнем иерархии построения автоматизированных комплексов для оценки и анализа инновационного потенциала является отдельная отраслевая научная организация. Исходя из этого, был разработан подход к построению и реализации компьютерной системы, предназначенной для функционирования на нижнем уровне иерархии. Актуальность разработки такой системы нижнего уровня определяется тем, что механизм управления научной организации должен отвечать критерию максимальной оптимальности, которым является инновационный потенциал. Предложенная автоматизация управленческой деятельности и бизнес-процессов в рамках отдельного НИИ реализуется на базе платформы (<Т С ¡Предприятие» (рис. II), которая является наиболее распространенной компьютерной системой управленческого и финансового учета.

1 < -11(нз/А-(р. -1 и- К'.1/ и1 нк.п Щ чС.чДкГ. '> - ;(' [[¡юн/. .ни* и(.1 г.Ы.]

1 'ч»'• I. -'.-и,...... .. 1 ■>;. ... г»,.. л' ■ V;.: .' — и ■ • ... ; ;.Ч. сн -' 1 - 4. I..... ч.

и & . >. ^ на «Г~~~ ~ 3 й* "»* V т за V

-Г ^и 3,31 ТЛ >, Л -а Т ¿1 .'1 ф <ш Э

£ а # Л « ^ ■ ~ ШМ

ы) --

■ ■ -________ - ■■ ^

■ 193^2005 ЭДЕОШМ СЧрЩяС ОКка ЛЕ*М1ЬЬ-

«жмешь« зесудоь!

Сго**Ю(

:

Рис. 11. Программный комплекс управления отраслевым НИИ, реализованный на базе интеграции в автоматизированную сист ему «1 С.'Предприятие».

Программной интеграцией в систему «1С:Предприятис» является создание конфигурации, надстраиваемой над типовой, которая разрабатывается и поддерживается фирмой 1С. С технической точки зрения такой подход представляется оптимальным, поскольку базовая часть системы остается в первоначальном виде, а к ней добавляются Специфические программные функции. При использовании системы «1 С:Предприятие» в качестве программной платформы для интеграции новых функций автоматизации используются целый ряд встроенных механизмов и технологий, повышающих ее интеллектуальные возможности. Это относится к механизмам хранения данных, организации интерфейса, реализации ряда типичных сценариев, а также встроенный язык программирования. Разработанная типовая конфигурация была успешно внедрена на базе ФГУГ1 «ИРКА».

Нижний уровень формирования единого информационного пространства, в рамках которого осуществляется оптимальное управление инновационными ресурсами отдельного НИИ. представлен перспективными С А Ь 8-тех н о логиям и.

Они осуществляют базовую интеграцию информационной среды на всех этапах жизненного цикла наукоемкой продукции. В качестве примера интеграции использовались пилотные СЛЬБ-проекты в области технологии, оборудования и систем качества. Логистическая поддержка отраслевых научных проектов на основе информационных САЬв-технологий использована в работах по гранту Европейского Сообщества ЕСОРНОБ № 1ЫСО-СТ-2005-013359.

Интеграция разработанного комплекса информационных технологий в уже существующую в научной организации систему позволяет оптимизировать процесс принятия управленческих решений. Внедряемая система, которая содержит четкий набор иерархии индикаторов инновационного потенциала, анализирует релевантный массив данных конкретного НИИ за определённый период времени и формирует аналитические отчёты по соответствующим показателям инновационного развития.

ВЫВОДЫ.

1. Для достоверной оценки государственными органами управления (Минпромэнерго и Минобрнауки России) инновационного потенциала отраслевой науки разработана структура системного анализа на четырех уровнях иерархии: научный комплекс России - отраслевая наука России - отдельная отрасль науки (химическая и нефтехимическая промышленность) - отраслевая научная организация. На каждом уровне иерархии разработаны методики оценки, а также выделены базовые индикаторы инновационного развития научного комплекса России в следующих информационных сечениях: интеллектуальные, финансовые и материальные ресурсы.

2. Разработана и реализована концептуальная схема программной архитектуры интегрированного информационного комплекса с двумя уровнями абстракции: уровень системы управления базами данных (СУБД), представляющий собой целостную систему хранения и управления данными, и уровень реализации, который, являясь относительно независимым от СУБД, обеспечивает её функционирование с учетом специфики предметной области.

3. Разработаны теоретические основы, алгоритмическое и программное обеспечение подсистемы анализа инновационного потенциала научного комплекса России по секторам (академический, вузовский и отраслевой). С помощью данной подсистемы проведен анализ динамики инновационных ресурсов за период 1990-2004 гг. Разработана компьютерная процедура и проведен расчет удельного веса важнейших индикаторов инновационного потенциала отраслевой науки в научном комплексе России. Показано, что отраслевой (предпринимательский) сектор науки, представляет собой основного участника инновационного развития и занимает лидирующие позиции по основным показателям.

4. Разработанная информационно-аналитическая система мониторинга инновационного потенциала научного комплекса России была внедрена в Федеральном агентстве по науке и инновациям Минобрнауки России (2006 г.). В информационные базы занесены статистические данные по академическому, вузовскому и отраслевому секторам науки за 1990-2004 гг.

5. Разработаны методология и алгоритмы, обеспечивающие программное решение задач автоматизации системного анализа инновационного потенциала по шести отраслевым комплексам (машиностроение, металлургия, медицина,

химия и т.д.). Проведен компьютерный анализ динамики инновационного потенциала и выявлены закономерности развития отраслевого химического комплекса в рамках всего отраслевого сектора науки России.

6. Разработана функционально-логическая схема информационной подсистемы мониторинга инновационного потенциала отраслевой химической науки, реализованная на трех уровнях: уровень информации (редактирование и ввод данных), уровень визуализации (вывод данных в различных форматах, а также экспорт/импорт в MS Excel/Word), уровень анализа (базовый уровень обработки информации). На уровне анализа предложена структура обработки данных по трем направлениям (интеллектуальные, финансовые и материальные ресурсы), а также схема упорядочивания данных, в рамках которой анализ данных осуществляется в следующих информационных сечениях: форма собственности, анализируемый период (год) и анализируемые НИИ (один или несколько).

7. Для мониторинга инновационных ресурсов отраслевой химической науки разработаны три аналитические подсистемы: трехуровневая подсистема анализа интеллектуальных ресурсов (кадровые ресурсы - научные ресурсы - подготовка научных кадров), двухуровневая подсистема анализа финансовых ресурсов (общие объемы работ — объемы работ по НИР) и трехуровневая подсистема анализа материальных ресурсов (основные фонды - машины и оборудования - здания и сооружения). На каждом уровне выделены важнейшие индикаторы, по которым проводится расчет, динамический анализ (1990-2005 гг.) и визуализация. По результатам анализа выявлены закономерности развития как всей отраслевой науки химического комплекса, так и отдельных НИИ.

8. На основе математической модели разработана автоматизированная подсистема рейтингового анализа инновационного потенциала отраслевого научного комплекса химической и нефтехимической промышленности. Проведена классификационная группировка отраслевых НИИ в соответствии с рассчитанными рейтингами на трех уровнях инновационной привлекательности.

9. Информационная подсистема мониторинга инновационного потенциала отраслевой науки химического комплекса была внедрена в Департаменте промышленной и инновационной политики в химической промышленности Минпромнауки России (2004 г.) и в Департаменте промышленности Минпромэнер-го России (2005-2007 гг.). В информационные базы занесены статистические данные (форма «2-наука») по 83 ведущим НИИ химического комплекса за период 1990-2005 гг.

10. На уровне отраслевой научной организации химического комплекса разработаны подходы и методы построения единого информационного пространства, в рамках которого оптимизируются процессы управления инновационным потенциалом отдельного НИИ с учетом внедрения различных перспективных информационных систем и технологий, повышающих эффективность научно-технической деятельности. Разработанная система была реализована на базе ФГУП «ИРЕА» и внедрена в общий комплекс автоматизированных информационных систем через программную интеграцию (на основе системы «1С: Предприятие», а также информационных CALS-технологий). Логистическая поддержка отраслевых научных исследований на основе CALS-технологий использована в работах по гранту Европейского Сообщества ECOPHOS № INCO-CT-2005-013359.

СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Бессарабов А.М., Поляков A.B. Информационные CALS-технологии для самых перспективных и наукоемких разработок // Труды Всероссийской научной конференции с международным участием «Современные информационные технологии в медицине и экологии» (ИТМЭ-2003). Смоленск, 20-21 ноября 2003 г., с. 170-172.

2. Алякин A.A., Бессарабов А.М, Поляков A.B. Научно-экономический мониторинг отраслевой химической науки государственной и акционерной форм собственности (1990-2002 гг.) // Тезисы докладов 4-й Международной научной конференции «Современные проблемы истории естествознания в области химии, химической технологии и нефтяного дела». Уфа, 24-26 декабря 2003 г., с. 13-14.

3. Бессарабов A.M., Санду P.A., Поляков A.B. Разработка информационной системы анализа материальных ресурсов в отраслевой химической науке //Тез. докл. 12-й Межд. научно-технической конф. «Химические реактивы реагенты и процессы малотоннажной химии» (РЕАКТИВ-2004), Уфа, 12-14 октября 2004 г., т. 1, с. 135-136.

4. Алякин A.A., Бессарабов A.M., Поляков A.B. Анализ отраслевых интеллектуальных ресурсов в научном направлении «Химические реактивы и особо чистые вещества» за период 1990-2002 гг. // Тезисы докладов 12-й конференции «Высокочистые вещества и материалы. Получение, анализ, применение». Н.Новгород, 31 мая - 3 июня 2004 г., с. 10-13.

5. Санду P.A., Поляков A.B., Бессарабов А.М. Компьютерный мониторинг динамики основных фондов отраслевых НИИ химического комплекса за период 19902003 гг. // Сборник научных трудов «Успехи в химии и химической технологии»/ РХТУ им. Д.И. Менделеева. Москва. 2004. Т. XVIII, № 1. С. 79-81.

6. Поляков A.B., Бессарабов A.M. Системный анализ динамики кадрового потенциала отраслевой химической науки (1990-2003 гг.) // Тез. докладов 5-й Межд. научной конференции «Современные проблемы истории естествознания в области химии, химической технологии и нефтяного дела». Уфа, 21-23 декабря 2004 г., с. 94-95.

7. Бессарабов А.М., Поляков A.B., Санду P.A., Алякин A.A. Системный анализ интеллектуальных, финансовых и материальных ресурсов отраслевой науки (19902003 гт.) // Сборник трудов 18-й Межд. научн. конф. «Математические методы в технике и технологиях» (ММТТ-18), Казань, 31 мая-2 июня 2005 г., т. 7, с. 172-174.

8. Бессарабов A.M., Гафитулин М.Ю., Поляков A.B., Сафонова Т.А. Автоматизированные системы для управления бюджетным финансированием отраслевой науки //Журнал «Приборы (и автоматизация)». 2005. № 6. С. 51-60.

9. Алякин A.A., Санду P.A., Поляков A.B., Бессарабов A.M. Оптимальная структура управления материальными ресурсами отраслевых научных организаций // Тез. докл. 18-й Межд. научно-техн. конференции «Химические реактивы, реагенты и процессы малотоннажной химии» (РЕАКТИВ-2005), Минск, 18-20 октября 2005 г., с. 105.

Ю.Поляков A.B., Санду P.A., Алякин A.A., Бессарабов A.M. Разработка методологии и информационной технологии для системного анализа инновационного потенциала отраслевых НИИ химического комплекса // Сборник научных трудов «Успехи в химии и химической технологии»/ РХТУ им. Д.И. Менделеева. Москва. 2005. Т. XIX, №2. С. 7-9.

11. Бессарабов A.M., Алякин A.A., Поляков A.B., Санду P.A. Системный анализ инновационных ресурсов в научных организациях химической и нефтехимической промышленности (1997-2004 гг.) // Материалы VI Межд. научной конф. «Современные проблемы истории естествознания в области химии, химической технологии и нефтяного дела». Уфа, 23-25 ноября 2005 г., т. 1, с. 17-18.

12. Бессарабов A.M., Поляков A.B. Разработка информационно-аналитической системы для оценки инновационного потенциала отраслевых НИИ химического комплекса (1990-2003 гг.) // Журнал «Информационные технологии». 2005. №11. С.44-52.

13.Бессарабов A.M., Алякин A.A., Гафитулин М.Ю., Поляков A.B. Интегрированная оценка инновационного потенциала отраслевых НИИ химического комплекса // Сб. трудов 19-й Межд. научной конференции «Математические методы в технике и технологиях» (ММТТ-19), Воронеж, 30 мая - 1 июня 2006 г., с. 112-114.

14. Бессарабов A.M., Ягудин С.Ю, Гафитулин М.Ю., Поляков A.B., Терехов Д.В. Системный анализ энерго-ресурсосберегающих инновационных технологий в Мин-промэнерго России на основе статформ «4-инновация» // Тез. докл. конференции «Ре-сурсо- и энергосберегающие технологии в химической и нефтехимической промышленности», Москва, 11-12 октября 2006 г., с. 73.

15. Алякин A.A., Бессарабов A.M., Поляков A.B., Гафитулин М.Ю. Экономический анализ отраслевых инновационных проектов на основе индекса рентабельности // Тез докл. 19-й Межд. научно-техн. конф. «Химические реактивы, реагенты и процессы малотоннажной химии» (РЕАКТИВ-2006), Уфа, 10-12 окт. 2006 г., с. 197-198.

16.Поляков A.B., Гафитулин М.Ю., Алякин A.A., Бессарабов A.M. Разработка оптимальной системы управления отраслевой научной организации химического комплекса // Сборник научных трудов «Успехи в химии и химической технологии»/ РХТУ им. Д.И. Менделеева. Москва 2006. T. XX, № 1 (59). С. 113-116.

17. Жданович O.A., Поляков A.B. Разработка семейства информационных технологий для анализа инновационного потенциала ведущих отраслевых научных организаций химического комплекса (1990-2005 гг.) и внедрении систем управления качеством отраслевого НИИ на базе концепции CALS // Сборник материалов Всероссийского конкурса инновационных проектов аспирантов и студентов по приоритетному направлению развития науки и техники «Информационно-телекоммуникационные системы» / Под ред. А.О. Сергеева. - М.: ГНИ ИТТ «Информика», 2006. С. 90-91.

18.Бессарабов А.М, Алякин A.A., Жданович O.A., Поляков A.B., Огородникова Т.В., Ягудин С.Ю Разработка корпоративной системы компьютерного менеджмента качества отраслевой научной организации химической и нефтехимической промышленности // Журнал «Нефтепереработка и нефтехимия». 2006. №12. С. 7-13.

19.Поляков AB., Гафитулин МЮ, Санду P.A., Бессарабов A.M. Разработка программного комплекса для компьютерного анализа ведущих НИИ химической и нефтехимической промышленности (1990-2005 гг.) // Материалы VII Межд. научной конференции «Современные проблемы истории естествознания в области химии, химической технологии и нефтяного дела». Уфа, 21-23 ноября 2006 г., т. 1, с. 118-119

20. Бессарабов A.M., Алякин A.A., Санду P.A., Поляков A.B., Ягудин С.Ю. Разработка подсистемы анализа и управления материальными ресурсами отраслевого НИИ химического и нефтехимического комплекса // Журнал «Нефтепереработка и нефтехимия». 2007. № 2. С. 3-8.

21.Бессарабов A.M., Поляков A.B., Жданович O.A., Огородникова Т.В., Квасюк A.B. Методические рекомендации. Разработка интегрированного комплекса информационных технологий для системного анализа и управления инновационными ресурсами отраслевой науки. // Научный отчет. Соглашение о предоставлении субвенции № 01.168.24.074. Москва, 2006 г. Роснаука, Минобрнауки России. - 158 с.

22. Бессарабов A.M., Гафитулин М.Ю., Поляков A.B., Жданович O.A., Терехов Д.В. Разработка индикаторов инновационного развития химического научно-промышленного комплекса России // Научный отчет. Контракт № 0410.0810000.05.039д. Москва, 2005 г. Минпромэнерго России. - 82 с. (Гос. регистрация № 01200600609588).

Подписано к печати 14 февраы 2007 г. Объем 1 п л. Тираж 120 экз Отпечатано «КОПИ-ЦЕНТР» св. 7:07:10429, Москва, ул. Енисейская, 36, тел. 185-7954

Введение.

Глава 1. Автоматизированная система для анализа инновационных ресурсов научного комплекса России.

1.1. Архитектура автоматизированной системы.

1.2. Автоматизированный анализ индикаторов инновационных ресурсов академического, вузовского и отраслевого секторов науки.

1.3. Автоматизированный анализ отраслевого сектора науки России по отраслевым комплексам.

Глава 2. Информационно-аналитическая система для анализа инновационного потенциала отраслевой науки химического комплекса.

2.1. Функциональное назначение, область применения, ограничения

2.2. Структурно-логическая схема.

2.3. Программная реализация.

2.4. Используемые технические средства.

Глава 3. Трехуровневая подсистема анализа интеллектуальных ресурсов.

3.1. Схема пользовательского интерфейса.

3.2. Описание модуля извлечения и обработки данных.

3.3. Системный анализ интеллектуальных ресурсов.

Глава 4. Двухуровневая подсистема анализа финансовых ресурсов.

4.1. Схема пользовательского интерфейса.

4.2. Модуль экспорта данных во внешние приложения.

4.3. Системный анализ финансовых ресурсов.

Глава 5. Трехуровневая подсистема анализа материальных ресурсов.

5.1. Схема пользовательского интерфейса.

5.2. Процедуры резервного восстановления данных.

5.3. Системный анализ материальных ресурсов.

Глава 6. Подсистема рейтингового анализа отраслевых НИИ.

6.1. Методология рейтингового анализа.

6.2. Особенности программной реализация подсистемы.

Глава 7. Автоматизированная система управления отраслевым НИИ.

7.1. Базовый уровень интеграции системы анализа инновационного потенциала.

7.2. Особенности построения автоматизированных конфигураций на базе существующих информационных систем.

7.3. Комплекс информационных CALS-технологий для описания жизненного цикла наукоемкой продукции отраслевого НИИ.

Выводы.

Актуальность проблемы.

В современной российской экономике главными исполнителями основного объема НИР являются отраслевые научные организации. Отраслевая химическая наука является основной движущей силой технического прогресса химической и нефтехимической промышленности. Через отраслевые НИИ наиболее эффективно внедряются в промышленность результаты фундаментальных исследований и перспективные инновационные проекты. Кроме того, интеграция отраслевых НИИ и ВУЗов с целью подготовки и переподготовки кадров -важный элемент высокого уровня квалификации специалистов в научно-технической сфере. Исходя из этого, определяется актуальность разработки такой системы управления сложным научным комплексом России, которая отвечает критерию максимальной оптимальности.

Для поддержки и развития отраслевой науки сегодня требуется активная государственная инновационная политика. Одной из составляющих этой политики является достоверная компьютерная оценка инновационного потенциала отраслевых научных организаций. Решение этой актуальной задачи позволит обеспечить оптимальность и «прозрачность» процедуры представления государственного заказа - основного инструмента государственной инновационной политики.

Основные разделы диссертации выполнялись в рамках Соглашения о предоставлении субвенции Минобрнауки России № 01.168.24.074 «Разработка интегрированного комплекса информационных технологий для системного анализа и управления инновационными ресурсами отраслевой науки», конкурсных проектов Минпромэнерго России № 0410.0810000.05.039д «Разработка индикаторов инновационного развития химического научно-промышленного комплекса России» и № 0410.0810000.06.014д «Интегрированная оценка инновационных ресурсов отраслевой химической науки на основе системного анализа интеллектуального и экономического потенциала научных организаций химического комплекса», а также при частичной поддержке гранта Европейского Сообщества ЕСОРНОБ № 1ИСО-СТ-2005-013359.

Цель работы состоит в разработке интегрированного комплекса информационных технологий, предназначенных для системного анализа и оценки инновационного потенциала отраслевых научных организаций химической промышленности. Создание автоматизированной информационной системы реализуется на основе разработанной иерархии: научный комплекс России - отраслевая наука России - отдельная отрасль науки (химическая и нефтехимическая промышленность) - отдельная научная организация. В качестве базовых индикаторов степени инновационного развития научного комплекса России на разных уровнях его иерархии используются три обособленных уровня показателей: интеллектуальные, финансовые и материальные ресурсы.

Системность рассматриваемых показателей, дополненная рейтинговым анализом, является основой логической архитектуры разрабатываемой информационно-аналитической системы, которая отражает специфичность оценки инновационного потенциала научного комплекса России, а также обеспечивает оптимизацию управленческих процессов.

Научная новизна.

Разработана иерархическая структура для системного компьютерного анализа инновационного потенциала отраслевой науки от верхнего уровня -научный комплекс России - до нижнего уровня - отдельный научно-исследовательский институт (НИИ).

Разработана методика оценки, а также базовые индикаторы степени инновационного развития научного комплекса России на разных уровнях его иерархии, в качестве которых используются три обособленных уровня показателей: интеллектуальные, финансовые и материальные ресурсы. На этой основе осуществлён компьютерный мониторинг и оценка инновационного потенциала научного комплекса России, представляющего собой сложную и слабоформализуемую систему. Предложенная методика системного анализа позволяет точно и достоверно описывать текущее состояние, а также определять ближайшие и отдаленные перспективы развития рассматриваемой системы.

Разработаны алгоритмы и математические модели, обеспечивающие программное решение задач автоматизации анализа инновационного потенциала научного комплекса России.

Разработаны методологические подходы для анализа инновационного потенциала на всех уровнях предложенной иерархии российской науки:

• научный комплекс России;

• отраслевой сектор науки;

• химический и нефтехимический научный комплекс;

• отдельная научная организация (отраслевой НИИ).

На верхнем уровне иерархии предложены средства информационной автоматизации анализа и оценки инновационного потенциала научного комплекса России по секторам: академическая, вузовская и отраслевая наука за период 1990-2003 гг.

На уровне отраслевого (предпринимательского) сектора разработана программная реализация системного анализа по отраслевым комплексам (машиностроение, медицина, химия и т.д.).

На уровне отраслевой химической науки создана информационная технология для системного анализа инновационного потенциала отраслевого научного комплекса химической и нефтехимической промышленности (83 НИИ акционерной и государственной формы собственности за 1990-2005 гг.). В рамках иерархической структуры анализа разработаны и созданы соответствующие подсистемы: анализа интеллектуальных ресурсов; анализа финансовых ресурсов; анализа материальных ресурсов; рейтингового анализа;

На уровне отдельной научной организации разработана информационная система для анализа инновационного потенциала конкретной отраслевой научной организации химического комплекса, как в целом, так и с учетом внедрения различных перспективных систем и технологий, повышающих инновационную составляющую деятельности НИИ (внедрение систем управления качеством и информационных САЬБ-стандартов).

Осуществлена системная интеграция разработанных информационных технологий в единый комплекс.

Практическая значимость.

Полученные методические и алгоритмические решения вошли в конкурсные проекты Минпромэнерго России № 0410.0810000.05.039д «Разработка индикаторов инновационного развития химического научно-промышленного комплекса России» и № 0410.0810000.06.014д «Интегрированная оценка инновационных ресурсов отраслевой химической науки на основе системного анализа интеллектуального и* экономического потенциала научных организаций химического комплекса»!

Информационная система мониторинга инновационного потенциала отраслевой науки химического комплекса была внедрена в Департаменте промышленной и инновационной политики в химической промышленности Минпромнауки России (2004 г.) и в Департаменте промышленности Минпромэнерго России (2005-2007 гг.). В информационные базы занесены статистические данные (форма «2-наука») "по 83 НИИ химического комплекса за период 19902005 гг.

Компьютерная система анализа инновационного потенциала на нижнем уровне иерархии (конкретная научная организация) была реализована на базе ФГУП «ИРЕА» и внедрена в общий комплекс управленческих информационных систем через программную интеграцию (на основе системы автоматизации управленческого учёта «1С: Предприятие»).

Апробация работы. 1

Основные положения диссертационной работы опубликованы в 4-х статьях реферируемых журналов «Приборы и автоматизация», «Информационные технологии», «Нефтепереработка и нефтехимия», 3-х сборниках научных трудов «Успехи в химии и химической технологии», а также докладывались и обсуждались на Всероссийской научной конференции с международным участием «Современные информационные технологии в медицине и экологии» ИТМЭ-2003 (Смоленск); 4-й, 5-й, 6-й Международной научной конференции «Современные проблемы истории естествознания в области химии, химической технологии и нефтяного дела» (Уфа, 2003, 2004, 2005); 12-й конференции «Высокочистые вещества и материалы. Получение, анализ, применение» (Н.Новгород, 2004); 17-й, 18-й, 19-й Международной научно-технической конференции «Химические реактивы, реагенты и процессы малотоннажной химии» Реактив-2004 (Уфа, 2004), Реактив-2005 (Минск, 2005), Реактив-2006 (Уфа, 2006); 18, 19-й, 20-й Международной конференции молодых ученых по химии и химической технологии МКХТ-2004, МКХТ-2005, МКХТ-2006 (Москва, 2004; 2005; 2006); 18-й, 19-й, Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях», ММТТ-18, ММТТ-19 (Казань, 2005; Воронеж, 2006), конференции «Энерго- и ресурсосберегающие технологии в химической и нефтехимической промышленности» (Москва, 2006).

ВЫВОДЫ

1. На основе метода анализа иерархий разработана многоуровневая структура компьютерного анализа инновационного потенциала отраслевой науки от верхнего уровня - научный комплекс России - до нижнего уровня - конкретная научная организация (НИИ).

2. Разработаны методика оценки, а также базовые индикаторы степени инновационного развития научного комплекса России на разных уровнях его иерархии, в качестве которых используются три обособленных уровня показателей: интеллектуальные, финансовые и материальные ресурсы. Полученные методические и алгоритмические решения вошли в следующие проекты: Соглашение о предоставлении субвенции Минобрнауки России № 01.168.24.074 «Разработка интегрированного комплекса информационных технологий для системного анализа и управления инновационными ресурсами отраслевой науки», конкурсные проекты Минпромэнерго России № 0410.0810000.05.039д «Разработка индикаторов инновационного развития химического научно-промышленного комплекса России» и № 0410.0810000.06.014д «Интегрированная оценка инновационных ресурсов отраслевой химической науки на основе системного анализа интеллектуального и экономического потенциала научных организаций химического комплекса», а также при частичной поддержке гранта Европейского Сообщества ЕСОРНОБ № ШСО-СТ-2005-013359.

3. Разработаны алгоритмы и математические модели, обеспечивающие программное решение задач автоматизации анализа инновационного потенциала научного комплекса России.

4. Разработана и реализована концептуальная схема программной архитектуры созданной информационной системы с двумя уровнями абстракции: уровень системы управления базами данных (СУБД), представляющий собой целостную систему хранения и управления данными, и уровень реализации, который, являясь относительно независимым от СУБД, обеспечивает её функционирование с учетом специфики предметной области.

5. Создана функционально-логическая схема комплекса информационных систем, на основе которой абстрактные понятия разработанной методологии были формализованы в автоматизированную систему анализа и оценки инновационного потенциала.

6. Предложены средства информационной автоматизации анализа и оценки инновационного потенциала научного комплекса России (верхний уровень иерархии) по секторам: академическая, вузовская и отраслевая наука за период 1990-2004 гг.

7. Проведён анализ динамики инновационного потенциала научного комплекса России по секторам: академическая, вузовская и отраслевая наука за 1997 - 2005 гг. За этот период проанализированы основные индикаторы инновационного развития. Определены роль и положение отраслевой науки в научном комплексе России.

8. На уровне отраслевого (предпринимательского) сектора разработана программная реализация системного анализа по отраслевым комплексам (машиностроение, медицина, химия и т.д.).

9. Проведен анализ динамики инновационного потенциала по отраслевым комплексам науки России. Выявлены закономерности развития отраслевой химической науки в рамках всего отраслевого сектора.

10.На уровне отраслевой химической науки создана информационная технология для системного анализа инновационного потенциала отраслевого научного комплекса химической и нефтехимической промышленности (83 НИИ акционерной и государственной формы собственности за 1990-2005 гг.). Данная информационная система мониторинга инновационного потенциала отраслевой науки химического комплекса была внедрена в Департаменте промышленной и инновационной политики в химической промышленности Минпромнауки России и в Департаменте промышленности Минпромэнерго России. В информационные базы занесены статистические данные (форма «2-наука») по 83 НИИ химического комплекса за период 1990-2005 гг.

11.Разработаны методологические подходы, а также автоматизированная подсистема анализа интеллектуальных (кадровых и научных) ресурсов отраслевого научного комплекса химической и нефтехимической промышленности, как в целом, так и по конкретным организациям.

12.Проведен анализ динамики интеллектуальных ресурсов отраслевого научного комплекса химической и нефтехимической промышленности. Выявлены закономерности развития отраслевых НИИ химического комплекса.

13.Разработаны методологические подходы, а также автоматизированная подсистема анализа финансовых ресурсов отраслевого научного комплекса химической и нефтехимической промышленности (общие объемы работ и объемы работ по НИР), как в целом, так и по конкретным организациям.

14.Проведен анализ динамики финансовых ресурсов отраслевого научного комплекса химической и нефтехимической промышленности. Выявлены закономерности развития отраслевых НИИ химического комплекса.

15.Разработаны методологические подходы, а также автоматизированная подсистема анализа материальных ресурсов отраслевого научного комплекса химической и нефтехимической промышленности (основные фонды - машины и оборудования - здания и сооружения), как в целом, так и по конкретным организациям.

16.Проведен анализ динамики материальных ресурсов отраслевого научного комплекса химической и нефтехимической промышленности. Выявлены закономерности развития отраслевых НИИ химического комплекса.

17.Разработаны методологические подходы, а также автоматизированная подсистема рейтингового анализа инновационного потенциала отраслевого научного комплекса химической и нефтехимической промышленности, как в целом, так и по конкретным организациям.

18.Проведена трехуровневая классификационная группировка отраслевых НИИ химического комплекса в соответствии с рассчитанными рейтингами инновационной привлекательности.

19.На уровне отдельной научной организации разработана информационная система для анализа инновационного потенциала конкретной отраслевой научной организации химического комплекса, как в целом, так и с учетом внедрения различных перспективных систем и технологий, повышающих инновационную составляющую деятельности НИИ.

20.Компыотерная система анализа инновационного потенциала на нижнем уровне иерархии (конкретная научная организация) была реализована на базе ФГУП «ИРЕА» и внедрена в общий комплекс управленческих информационных систем через программную интеграцию (на основе автоматизации управленческого учёта системы 1С).

21.Осуществлена системная интеграция разработанных информационных технологий (наука России, отраслевая наука России, отраслевая наука химической и нефтехимической промышленности) в единый программный комплекс.

1. Фридлянов В.Н., Остапюк С., Богачев Ю.С., Флерова А.Н. Научно-технический потенциал отраслевых комплексов, курируемых Минпромнауки России (по результатам государственной аккредитации 1998-1999 годов) // Конкурс. 2000. -№ 3. - С.2-12.

2. Давыдова JI.A. Особенности формирования спроса и предложения на продукцию отраслевой науки в переходный период // Вестн. моек, ун-та. Сер.6. Экономика. 1998. №4. С.26-44.

3. Алфимов М.В., Цыганов С.А. От научной идеи до практического результата // Конкурс. 2001. - № 2. - С.53-64.

4. Богачев Ю.С., Антонова И.В., Сапранцева Г.М., Флерова А.Н. Анализ научно-технического потенциала гражданских отраслей промышленности, находящихся в ведении Министерства экономики Российской Федерации // Конкурс. 1999. № 1. С.50-56.

5. Отраслевая наука в цифрах: 2000. Краткий статистический сборник. М.: Минпромнауки России. 2001. 64 с.

6. Романов В.П. Интеллектуальные информационные системы в экономике / Под. ред. д.э.н., проф. Н.П. Тихомирова. М.: Издательство «Экзамен», 2003.-496 с.

7. Флерова А.Н. Потенциал инновационного обеспечения отраслевой науки // Российский химический журнал. 2003. №5. С.76-90.

8. Бессарабов A.M. Прогнозирование финансирования научно-исследовательских проектов в химической и нефтехимической промышленности // Тез. докл. 10-й Межд. конф. "Мат. методы в химии и хим.технол." ММХ-10, Тула, 25-27 июня 1996, с. 133.

9. Riybenko Е.А., Bessarabov A.M., Gafitulin M.Yu., Safonova T.A. Analysis of innovation financing in a chemical industtry // Тез. докл. 16 Менд. съезда по общей и прикладной химии, Россия, С.-Петерб. 25-29 мая 1998г., т. 1, с. 421.

10. Сафонова Т.А., Бессарабов A.M. Анализ структуры бюджетного финансирования научных организаций химического комплекса // Успехи в химии и химической технологии: Вып XIV: 4.1. (МКХТ-2000)/ РХТУ им. Д.И.Менделеева. М., 2000. С.92-93.

11. Рябенко Е.А., Гришаев И.Г., Бессарабов A.M., Куликов И.И., Трефилов А.В., Авсеев В.В., Алексеева О.В. Анализ перспективности химико-технологических разработок // Теоретические основы химической технологии. 1995. Т.29, №6. С.575-579.

12. Трефилов А.В. Компьютерный анализ перспективных проектов в технологии химических реактивов и особо чистых веществ // Автореферат кандидатской диссертации (технические науки). 1995 г. 16 с.

13. Бессарабов A.M., Рябенко Е.А., Гафитулин М.Ю., Беденко Е.А., Лысенко А.Ю., Трефилов А.В. Анализ уровня технологии и сырьевой базы при получении химических реактивов и особо чистых веществ // Высокочистые вещества. 1996. №3. С.79-83.

14. Родина Н.В., Бельков В.П., Гафитулин М.Ю., Бессарабов A.M. Компьютерная система анализа технологических разработок // Успехи в химии и химической технологии: Т. XI, №4. (МКХТ-97)/ РХТУ им. Д.И.Менделеева, Новомосковск, май 1997г., с.41.

15. Steven Roman. Access Database Design & Programming. Third Edition. -O'Reilly, 2002.-448 p.

16. Steven Roman. Access Database Design & Programming. Second Edition. -O'Reilly, 2002.-429 p.

17. Gavin Powell. Beginning Database Design. Wiley Publishing, 2006. - 4681. P

18. Simson Garfinkel. Database Nation: The Death of Privacy in the 21st Century. O'Reilly, 2000. - 388 p.

19. Rebecca Riordan. Designing Relational Database Systems. Microsoft Press. 1999.

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

21. Donald Burleson, Joe Celko, John Cook, and Peter Gulutzan. Advanced SQL Database Programmers Handbook. BMC Software and DBAzine, 2003. - 118p.

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

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

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

25. Alex Kriegel, Boris Trukhnov. SQL Bible. John Wiley & Sons, 2003. -831 p.

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

27. Kevin Kline. SQL in a Nutshell. O'Reilly, 2004. - 710 p.

28. Peter Gulutzan, Trudy Pelzer. SQL Performance Tuning. Addison Wesley,2002. 528 p.

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

30. Konrad King, Kris Jamsa. SQL Tips and Techniques. Premier Press, 2002. -1127 p.

31. Den Tow. SQL Tuning. O'Reilly, 2003. - 336 p.

32. Ken Henderson. The Guru's Guide to SQL Server Architecture and Internals. -Addison Wesley Professional, 2003. 1027 p.

33. Christian Dare, Karli Watson. The Programmer's Guide to SQL. Apress,2003.-400 p.

34. Альфред А., Хопкрофт В. Структуры данных и алгоритмы. М.: Издательский дом «Вильяме», 2003. - 384 с.

35. Соммервилл И. Инженерия программного обеспечения. М.: Издательский дом «Вильяме», 2002. - 624 с.

36. Гарсиа-Молина Г., Ульман Д.Д., Уидом Д. Системы баз данных. Полный курс. -М.: Издательский дом «Вильяме», 2003. 1088 с.

37. Гафитулин М.Ю., Афанасьев А.Н., Рябенко Е.А., Бессарабов A.M. Анализ перспективных проектов в подотрасли химических реактивов // Тез. докл.10.й Всероссийской конф. по химич. реактивам (Реактив-97), М.-Уфа, 8-10 окт. 1997, с.7.

38. Рябеико Е.А., Гафитулин М.Ю., Сафина Д.Р., Бессарабов A.M. Экономический анализ проектов в технологии особо чистых веществ // Тез. докл. 11-й конференции по химии высокочистых веществ, Н.Новгород, 15-18 мая 2000 г. с.95-96.

39. Сафонова T.A. Компьютерный анализ и управление инновационными проектами в научных организациях химической промышленности на основе бюджетного финансирования // Автореферат кандидатской диссертации (технические и экономические науки). 2001 г. 16 с.

40. Бессарабов A.M., Ягудин С.Ю., Прокудин С.В. Кадровые и финансовые ресурсы отраслевой науки в химическом и нефтехимическом комплексе // Журнал "Нефтепереработка и нефтехимия". 2005. №1. С. 7-12.

41. Бессарабов A.M., Рябенко Е.А., Ефимова В.П., Сафонова Т.А. Инновационный потенциал научных организаций химического комплекса России: 1990-2000 гг. // Журнал «Химия и рынок». 2002. №2-3. С42-45.

42. Бессарабов A.M., Ефимова В.П., Сафонова Т.А., Рябенко Е.А. Интеллектуальный и экономический потенциал отраслевой химической науки России (1990-2001 гг.) //Трансфер технологий (Чехия). 2002. №4. С Л-4.

43. Fridlyanov V.N., Bessarabov A.M. Analysis of intellectual and economical potential of the applied // Тез. докл. 17-го Менделеевского съезда по общей и прикладной химии, Россия, Казань,. 21-26 сентября 2003 г., т. 1, с. 126.

44. Бессарабов A.M., Афанасьев А.Н., Гафнтулнн М.Ю., Сафонова Т.А. Анализ информационных сетей для управления финансированием инновационных проектов в химической и нефтехимической промышленности // Химическая промышленность. 1999. №1. С.55-59.

45. Бессарабов A.M., Гафитулин М.Ю., Поляков A.B., Сафонова Т.А. Автоматизированные системы для управления инновационным бюджетным финансированием отраслевой науки // Журнал «Приборы и автоматизация». 2005. №6. С.51-60.

46. Фридлянов В.Н., Остапюк С.Ф., Богачев Ю.С., Флерова А.Н. Научно-технический потенциал отраслевых комплексов, курируемых Минпромнауки России (по результатам государственной аккредитации 1998-1999 годов) // Конкурс. 2000. № 3. С.2-12.

47. Промышленность России. 2002: Статистический сборник. Госкомстат России. -М., 2002. 238 с.

48. Киселева В.В., Кузнецова Т.Е. Государственные научные центры: структурные преобразования // Проблемы прогнозирования. 1997. №4. С. 111-123.

49. Бессарабов A.M. Интегрированная оценка инновационного потенциала отраслевых научных организаций (на примере НИИ химического комплекса) // Химическая промышленность сегодня. 2003. №11. С.12-21.

50. Наука России в цифрах: 2004. Статистический сборник. М.: ЦИСН. 2004. 198 с.

51. Отраслевая наука в цифрах: 2000. Краткий статистический сборник. -М.: Информэлектро, 2001. 88 с.

52. Горин A.A., Миндэли Л.Э., Пипия Л.К. Государственное финансирование исследований и разработок в условиях переходной экономики. М.: ЦИСН, 1998. 59 с.

53. Варшавский А.Е. Социально-экономические проблемы российской науки: долгосрочные аспекты развития // Экономист. 1998. № 11-12. С.67-86.

54. Фридлянов В.Н., Бессарабов A.M. Анализ интеллектуального и экономического потенциала отраслевой химической науки (1990-2002) // Тез. докл. 17-го Менделеевского съезда по общей и прикладной химии, Россия, Казань, 2003 г., т. 1, с.126.

55. Бессарабов A.M., Алякин A.A., Санду P.A., Айвазян Е.А. Анализ динамики основных фондов в научных организациях химического комплекса // Химическая промышленность сегодня. 2005. №7. С.3-8.

56. Михайлов A.B. 1С:Предприятие 7.7/8.0: системное программирование. -СПб.: БХВ-Петербург, 2005. 336 с.

57. Дубянский В.М. 1С:Предприятие. Конфигурирование и администрирование для начинающих. Экспресс-курс. СПб.: БХВ-Петербург, 2005. - 176 с.

58. Нургалиев С.Г. Архитектура 1С:Предприятие как продукт инженерной мысли.-М.: ЗАО 1С, 2005.-28 с.

59. Митичкин С.А. Разработка в системе 1С Предприятие 8.0, М.: ООО «1С-Паблишинг», 2003.-413 с.

60. Герасимова Л.Г., Смоляк Р.В. 1С бухгалтерия 7.7. Повседневные операции. Советы опытного бухгалтера. СПб.: БХВ-Петербург, 2005. - 304 с.

61. Гладкий A.A. 1С:Предприятие 8.0. СПб.: Тритон, 2005. - 256 с.

62. Григорьева В. 1С:Предприятие 8.0. Управление торговлей. СПб.: Фирма «Альянс Плюс», 2004. - 140 с.

63. Рязанцева H.A., Рязанцев Д.Н. 1С:Предприятие. Бухгалтерский учет. Секреты работы. СПб.: БХВ-Петербург, 2003. - 320 с.

64. Рязанцева H.A., Рязанцев Д.Н. 1С предприятие. Комплексная конфигурация. Секреты работы. СПб.: БХВ-Петербург, 2003. - 624 с.

65. Рязанцева H.A., Рязанцев Д.Н. 1С:Предприятие. Торговля и склад. Секреты работы. СПб.: БХВ-Петербург, 2003. - 368 с.

66. Бессарабов A.M., Афанасьев А.Н. CALS-технологии при проектировании перспективных химических производств // Журнал «Химическая технология». 2002. №3. С.26-30.

67. Афанасьев А.Н., Бессарабов A.M. CALS-технологии в химической промышленности // Сб. «Успехи в химии и химической технологии»: Вып XIV: 4.1. (МКХТ-2000)/ РХТУ им. Д.И. Менделеева. М., 2000. С.89-90.

68. Бессарабов A.M., Малышев P.M., Демьянюк A.IO. Информационная модель технологии биологически активных добавок нового поколения на основе концепции CALS // Журнал "Теоретические основы химической технологии". 2004. Т.38. №3. С.343-348.

69. Бессарабов A.M., Ефимова В.П., Демьянюк АЛО. Концепция CALS при разработке систем автоматизированного управления // Журнал «Приборы и автоматизация». 2002. №10. С.48-54.

70. Bessarabov A.M., Avseev A.V., Avseev V.V., and Kutepov A.M. // Information Technologies in the Industry of Chemical Reagents and Special-Purity Substances // Theoretical Foundations of Chemical Engineering. 2004. Vol. 38, No.2. P.214-218.

71. Бессарабов A.M., Афанасьев A.H., Ефимова В.П., Рябенко E.A. CALS-технологии и их внедрение в химическом комплексе России // Журнал «Химия и рынок». 2001. №3. С.43-45.

72. Бессарабов A.M., Малышев P.M., Демьянюк А.Ю., Малиновский В.Н., Бомштейн В.Е. CALS-моделирование процесса сушки (золь-гель перехода) высоковязких экстрактов лекарственного сырья // Журнал «Химическая промышленность сегодня». 2003. №12. С. 23-30.

73. Бессарабов A.M., Жданович О.А.Разработка процессов кристаллизационной очистки на основе CALS-технологий (ISO-10303 STEP) // 3-я Межд. научи. конф. "Кинетика и механизм кристаллизации". Иваново, 12-14 октября 2004 г., с. 120.

74. ПЗ.Нуцков В.Ю., Дюмаева И.В. Использование Лабораторно-Информационных Систем в химической промышленности.// Химическая промышленность сегодня. 2003. №5. С.51-56.

75. Ефимова В.П., Бессарабов A.M. Компьютерное представление маркетинговой информации в рамках CALS-технологий // Сб. «Успехи в химии и химической технологии»: Вып XIV: 4.1. (МКХТ-2000)/ РХТУ им. Д.И. Менделеева. М., 2000. С.94-95.

76. Бессарабов A.M., Малышев P.M., Демьяшок А.Ю. Информационная модель технологии биологически активных добавок нового поколения на основе концепции CALS // Теоретические основы химической технологии. 2004. Т.38. №3. С.343-348.

77. Девятых Г.Г., Карпов Ю.А., Ковалев И.Д., Малышев К.К., Осипова Л.И. Выставка-коллекция веществ особой чистоты РАН. //Неорганические материалы, 1999, т.35, № 11,с.1

78. Терещенко А.Г., Терещенко В.А. Переход лабораторий на электронные документы при внедрении лабораторно-информационных систем // Журнал «Партнеры и конкуренты. Методы Оценки соответствия». 2006. № 3. с. 42-45.

79. Бессарабов A.M., Жданович О.А. Разработка информационной системы аналитического контроля качества химических реактивов и особо чистых материалов // Журнал «Неорганические материалы».2005. Т. 41, № 11. С. 1397-1404.

80. Бессарабов A.M., Алякин А.А., Айвазян Е.А., Жданович О.А. Компьютерный менеджмент качества особо чистых веществ на основе концепции CALS (ISO-10303 STEP) // Журнал «Приборы и автоматизация». 2005. № 12. С.26-36.

81. Bessarabov A.M., Zhdanovich O.A., 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. 2006. №5. P.42-49.