Разработка метода и моделей интеллектуальной поддержки принятия решений по формированию стратегий инновационной деятельности сетевых объединений технологических компаний тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Бурлуцкая Жанна Владиславовна

• Бурлуцкая Жанна Владиславовна
• кандидат наук
• 2025

Оглавление диссертации кандидат наук Бурлуцкая Жанна Владиславовна

ВВЕДЕНИЕ

1. СОВОКУПНОСТЬ ПРОЦЕССОВ ИННОВАЦИОННОГО РАЗВИТИЯ СЕТЕВЫХ ОБЪЕДИНЕНИЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ КОМПАНИЙ КАК ОБЪЕКТ УПРАВЛЕНИЯ

1.1 Описание системы инновационного развития сетевых объединений технологических компаний

1.2 Моделирование процессов инновационного развития сетевых объединений технологических компаний

Выводы по главе

2. РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ПО ФОРМИРОВАНИЮ СТРАТЕГИЙ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ СЕТЕВЫХ ОБЪЕДИНЕНИЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ КОМПАНИЙ

2.1 Подход к формализации стратегий управления инновационной деятельностью для сетевых объединений технологических компаний

2.2 Разработка модели оценки выигрыша от ведения инновационной деятельности сетевых объединений технологических компаний

2.3 Разработка мультиагентной модели распределения ресурсов в процессе реализации инновационных разработок в сетевых объединениях технологических компаний

Выводы по главе

3. РАЗРАБОТКА МЕТОДА ФОРМИРОВАНИЯ СТРАТЕГИЙ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ СЕТЕВЫХ ОБЪЕДИНЕНИЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ КОМПАНИЙ

3.1 Подход к учету комплексного показателя ценности при оценке выигрыша от ведения инновационной деятельности сетевых объединений технологических компаний

3.2 Разработка модели стратегических взаимодействий сетевых объединений технологических компаний в процессе инновационной деятельности

3.3 Метод формирования стратегий инновационной деятельности сетевых объединений технологических компаний

Выводы по главе

4. АПРОБАЦИЯ МЕТОДА И МОДЕЛЕЙ ФОРМИРОВАНИЯ СТРАТЕГИЙ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ СЕТЕВЫХ ОБЪЕДИНЕНИЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ КОМПАНИЙ

4.1 Апробация метода и моделей формирования стратегий инновационной деятельности сетевых объединений технологических компаний на базе деятельности компании Huawei на технологическом рынке

4.2 Апробация метода и моделей формирования стратегий инновационной деятельности сетевых объединений технологических компаний на базе совместных проектов лабораторий ЦМИС, ПСПОД и Высшей школы транспорта СПбПУ

Выводы по главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ А. ИСХОДНЫЕ ДАННЫЕ ДЛЯ АПРОБАЦИИ

ПРИЛОЖЕНИЕ Б. АКТ О ВНЕДРЕНИИ РЕЗУЛЬТАТОВ В ЛАБОРАТОРИЯХ ПСПОД И ЦМИС

ПРИЛОЖЕНИЕ В. АКТ О ВНЕДРЕНИИ РЕЗУЛЬТАТОВ В ЛАБОРАТОРИИ «СИСТЕМНАЯ ДИНАМИКА»

ПРИЛОЖЕНИЕ Г. АКТ О ВНЕДРЕНИИ РЕЗУЛЬТАТОВ В ВШТ

ПРИЛОЖЕНИЕ Д. АКТ О ПОДГОТОВКЕ К ВНЕДРЕНИЮ В ООО «ПАНТЕС»

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка метода и моделей интеллектуальной поддержки принятия решений по формированию стратегий инновационной деятельности сетевых объединений технологических компаний»

ВВЕДЕНИЕ

Диссертация посвящена решению научной проблемы ограниченности существующих инструментов поддержки принятия решений по управлению стратегиями инновационной деятельности сетевых объединений технологических компаний в целях создания высокотехнологичных продуктов.

Актуальность решения научной проблемы заключается в следующем:

1. Ограниченность существующих инструментов поддержки принятия решений по управлению стратегиями инновационной деятельности сетевых объединений технологических компаний, не учитывающих особенности сетевых объединений технологических компаний как сложных организационных систем, в частности мультиагентный характер взаимодействий элементов.

2. Ограниченность существующих инструментов поддержки принятия решений по управлению стратегиями инновационной деятельности сетевых объединений технологических компаний в части учета влияния стратегий ведения инновационной деятельности на комплексный показатель ценности инновационных продуктов.

3. Несовершенство существующих инструментов поддержки принятия решений по управлению стратегиями инновационной деятельности сетевых объединений технологических компаний, заключающееся в отсутствии комплексного подхода к описанию стратегических взаимодействий сетевых объединений технологических компаний в процессе ведения инновационной деятельности.

4. Соответствие Национальной стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2030 года (указ Президента Российской Федерации от 10 октября 2019 года №490) в части разработки отечественных интеллектуальных систем, формирующих внедрение инноваций во все сферы экономической деятельности.

5. Соответствие приоритетам научно-технологического развития Российской Федерации ("переход к передовым технологиям проектирования и создания высокотехнологичной продукции, основанным на применении интеллектуальных производственных решений, роботизированных и высокопроизводительных вычислительных систем, новых материалов и химических соединений, результатов обработки больших объемов данных, технологий машинного обучения и искусственного интеллекта") в части использования интеллектуальных систем, в частности, технологий машинного обучения для проектирования и создания высокотехнологичной продукции.

6. Соответствие Постановлению Правительства Российской Федерации №603 от 15 апреля 2023 года в части повышения качества решений при управлении социотехническими и производственными системами для обеспечения реализации инновационного технологического потенциала и структурной адаптации экономики Российской Федерации

Степень разработанности темы исследования

Исследования в области анализа и управления инновационной деятельностью сетевых объединений технологических компаний широко представлены в научном дискурсе. Среди авторов значимых исследований в данной области можно выделить: М. Кениг и Х. Ли (исследования конкуренции между компаниями сети); П. Ли и Х. Батхельт (исследования стратегий размещения дочерних компаний в локальных инновационных и технологических кластерах); К. Цао и Р. Ачинта (влияние конкуренции на инвестиции в инновационную деятельность), Б. Валваре, М. Якобидес (исследования принципов построения и функционирования инновационных экосистем), М. Шиллинг (влияние технологических изменений на инновационную деятельность и инновационные коллаборации), Е. Туркина (анализ связей в индустриальных кластерах). В каждой из работ этих и других авторов акцентируется внимание на значимости партнерских объединений технологических компаний в рамках инновационной деятельности, особенно в части развития инновационного потенциала региона за

счет повышения инновационной активности в образовательных организациях, создании новых рабочих мест и производстве высококачественной продукции. Однако, ни в одном из представленных исследований не рассматриваются вопросы управления ценностью разрабатываемых продуктов и, соответственно, влияние стратегий инновационной деятельности на формирование этой ценности. Стоит отметить, что стремление интегрировать показатели ценности инновационных продуктов во внутренние процессы, связанные с управлением инновационной деятельностью, прослеживается в исследованиях, связанных с прогнозом спроса на инновационные продукты или в моделях рыночных отношений в рамках технологического рынка (С АЛаг^игтап, Е. Shiu). Однако, исследователи ограничиваются отдельными параметрами ценности, например, экологичностью инновационных продуктов или взаимозаменяемостью. Соответственно, задача по интеграции показателей ценности инновационных продуктов в систему управления является актуальной, как и задача по разработке комплексного подхода к формированию стратегий инновационной деятельности сетевых объединений технологических компаний.

Объектом диссертационного исследования является сетевое объединение технологических компаний.

Предметом диссертационного исследования является управление стратегическими взаимодействиями сетевых объединений технологических компаний в процессе ведения инновационной деятельности.

Целью диссертационного исследования является повышение эффективности инновационной деятельности сетевых объединений технологических компаний.

Для достижения поставленной в рамках диссертационного исследования цели требуется решить следующие задачи:

1. Определить существующий уровень исследований в области управления инновационной деятельностью сетевых объединений технологических компаний.

2. Определить особенности сетевых объединений технологических компаний, как сложных организационных систем.

3. Разработать подход к формализации стратегий инновационной деятельности сетевых объединений технологических компаний.

4. Разработать модель оценки выигрыша от ведения инновационной деятельности сетевых объединений технологических компаний в зависимости от выбранной стратегии охраны объектов ИС.

5. Разработать мультиагентную модель распределения ресурсов в процессе реализации инновационных разработок в сетевых объединениях технологических компаний.

6. Разработать модель стратегических взаимодействий сетевых объединений технологических компаний в процессе инновационной деятельности.

7. Предложить метод формирования стратегий инновационной деятельности сетевых объединений технологических компаний в зависимости от целевых показателей эффективности инновационной деятельности на базе модели стратегических взаимодействий сетевых объединений технологических компаний в процессе инновационной деятельности.

8. Выполнить программную реализацию модели стратегических взаимодействий сетевых объединений технологических компаний в процессе инновационной деятельности. Провести апробацию.

Научная новизна

Научная новизна исследования заключается в разработке новых моделей и метода управления инновационной деятельностью сетевых объединений технологических компаний как сложных организационных систем. Разработанные модели и метод учитывают характеристики сетевых объединений технологических компаний как сложных организационных систем и отличаются комплексным подходом к описанию стратегических взаимодействий сетевых объединений технологических компаний в процессе ведения инновационной деятельности и их

влияния на комплексный показатель ценности инновационных продуктов.В рамках выполнения диссертационного исследования:

1. Разработан подход к формализации стратегий управления инновационной деятельностью сетевых объединений технологических компаний, отличающийся определением стратегий как набора стратегических взаимодействий и позволяющий разработать дерево стратегий управления инновационной деятельностью.

2. Разработана модель оценки выигрыша от ведения инновационной деятельности сетевых объединений технологических компаний в зависимости от выбранной стратегии охраны объектов ИС, отличающаяся учетом влияния способа охраны объектов ИС на распределение выигрыша от инновационных продуктов участниками рынка и позволяющая оценивать влияние распространения инноваций на емкость рынка и выигрыш его участников. Инструменты: теория игр.

3. Разработана мультиагентная модель распределения ресурсов в процессе реализации инновационных разработок в сетевых объединениях технологических компаний, отличающаяся учетом стратегий взаимодействия компаний сети в процессе распределения общего пула ресурсов на реализацию инновационных продуктов и позволяющая рассчитывать план реализации инновационных продуктов в соответствии параметрами стратегий и ограничениями по ресурсам. Инструменты: теория игр и мультиагентный подход.

4. Разработана модель стратегических взаимодействий сетевых объединений технологических компаний в процессе инновационной деятельности, отличающаяся учетом влияния стратегий управления инновационной деятельностью на комплексный показатель ценности разрабатываемых инновационных продуктов и позволяющая формировать оптимальные наборы стратегий управления инновационной деятельностью. Инструменты: теория игр и мультиагентный подход.

5. Предложен метод формирования стратегий инновационной деятельности сетевых объединений технологических компаний на базе модели стратегических взаимодействий сетевых объединений технологических компаний в процессе инновационной деятельности, отличающийся возможностью учета целевых значений эффективности инновационной деятельности при формировании стратегий инновационной деятельности и позволяющий находить оптимальные стратегии ведения инновационной деятельности в зависимости от целевых значений эффективности инновационной деятельности.

Соответствие диссертации Паспорту научной специальности

Результаты исследования соответствуют Паспорту научной специальности 2.3.4. «Управление в организационных системах»:

- п. 3 «Разработка методов и алгоритмов решения задач управления в организационных системах» (результаты № 1, 2 и 3);

- п. 5 «Разработка методов получения данных и идентификации моделей, прогнозирования и управления организационными системами на основе ретроспективной, текущей и экспертной информации» (результат № 5);

- п. 9 «Разработка методов и алгоритмов интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений в организационных системах» (результат № 4,

5).

Теоретическая значимость исследования

Теоретическая значимость диссертационного исследования заключается в развитии методической и инструментальной базы управления в организационных системах с использованием гибридного моделирования, теории игр и мультиагентного подхода, в частности в части разработки метода и моделей для интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений по формированию стратегий инновационной деятельности сетевых объединений технологических компаний в зависимости от целевых значений эффективности инновационной деятельности.

Практическая значимость исследования

Практическая значимость полученных результатов заключается в использовании моделей и метода формирования стратегий инновационной деятельности сетевых объединений технологических компаний для поддержки принятия решений по выбору оптимальных (многокритериальная оптимизация по двум критериям: комплексный показатель ценности и выручка ИЛИ комплексный показатель ценности и затраты) стратегий ведения инновационной деятельности в

целях достижения целевых значений_комплексного показателя ценности

разрабатываемых инновационных продуктов в комплексе с другими показателями эффективности деятельности (выручка, затраты).

Полученные результаты могут применяться как крупными инновационными кластерами и предприятиями с множеством филиалов, так и государственными органами исполнительной власти при стратегическом управлении инновационным потенциалом регионов, что также подтверждает практическую значимость результатов исследования.

Проектирование системы поддержки принятия решений в целях создания высокотехнологичных конкурентных продуктов соответствует приоритетам научно-технологического развития Российской Федерации ("переход передовым технологиям проектирования и создания высокотехнологичной продукции, основанным на применении интеллектуальных производственных решений, технологий машинного обучения и искусственного интеллекта"), что также подтверждает практическую значимость результатов исследования.

Методы исследования

Для решения задачи поддержки принятия управленческих решений по формированию стратегий инновационной деятельности сетевых объединений технологических компаний используются гибридные инструменты имитационного моделирования, в частности теория игр и мультиагентный подход.

Для исследования и формализации стратегических взаимодействий и целевых функций агентов в децентрализованных организационных системах,

использован расширенный инструментарий теории игр как научного направления на стыке прикладной математики, информатики и кибернетики, изучающего оптимальные решения стратегических агентов в рамках их взаимодействий.

Моделирование взаимодействия агентов в децентрализованной организационной системе в рамках распределения общих ресурсов реализуется с использованием мультиагентного подхода, позволяющего рассматривать систему как совокупность интеллектуальных агентов, обладающих собственными целями и стратегиями поведения. Использование мультиагентного подхода в рамках решаемой задачи обусловлено необходимостью рассматривать участников сети одновременно и как обособленных агентов, стремящихся к удовлетворению собственных индивидуальных целей, так и как часть динамической системы, в которой успешность реализации инновационного потенциала зависит от способности агентов работать сообща.

Положения, выносимые на защиту

1. Подход к формализации стратегий управления инновационной деятельностью для сетевых объединений технологических компаний позволяет разработать дерево стратегий управления инновационной деятельностью.

2. Модель оценки выигрыша от ведения инновационной деятельности сетевых объединений технологических компаний в зависимости от выбранной стратегии охраны объектов ИС позволяет оценивать влияние стратегии охраны ИС на выигрыш инноваторов от ведения инновационной деятельности.

3. Мультиагентная модель распределения ресурсов в процессе реализации инновационных разработок в сетевых объединениях технологических компаний позволяет рассчитывать план реализации инновационных продуктов в соответствии параметрами стратегий и ограничениями по ресурсам.

4. Модель стратегических взаимодействий сетевых объединений технологических компаний в процессе инновационной деятельности позволяет рассчитывать значения целевых показателей эффективности инновационной

деятельности для каждой стратегии инновационной деятельности сетевых объединений технологических компаний.

5. Метод формирования стратегий инновационной деятельности сетевых объединений технологических компаний позволяет находить оптимальные стратегии ведения инновационной деятельности в зависимости от целевых значений эффективности инновационной деятельности.

Степень достоверности и апробация результатов

Полученные в ходе диссертационного исследования результаты представлены на 7 всероссийских и международных профильных научных и научно-практических конференциях: Международная научная и учебно-практическая конференция «Системный анализ в проектировании и управлении» (SAEC - 2023 и 2024); Всероссийская студенческая учебно-научная конференция «Управление инновациями в условиях цифровой трансформации» (^ - 2024 и 2025); Всероссийская научно-практическая конференция «Экономика и индустрия 5.0 в условиях новой реальности» (ИНПРОМ - 2025); международный форум «Передовые цифровые и производственные технологии» (2024); Всероссийская научно-практическая конференция «Современные подходы в системном инжиниринге и цифровом моделировании сложных производственных систем» (SEDM-2025).

Результаты работы используются при управлении научно-исследовательскими проектами в лабораториях «Цифровое моделирование индустриальных систем», «Промышленные системы потоковой обработки данных» Передовой инженерной школы «Цифровой инжиниринг», лаборатории «Системная динамика» и Высшей школы транспорта ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого» (в частности, при реализации научно-исследовательских проектов «Создание математической модели динамического моделирования транспортных потоков. Разработка функциональных возможностей тестовой модели для демонстрации. Разработка математической модели одного маршрута» и «Создание математической модели

динамического моделирования транспортных потоков. Разработка имитационной модели маршрутной сети, включая прототип веб-интерфейса для проведения интерактивных экспериментов» для ООО «Сбер Автомотив Технологии», приложение № 6 к договору № 2712 от 01.04.2024).

Личный вклад

Личный вклад соискателя заключается в создании всех основных результатов диссертационного исследования, выносимых на защиту.

Публикации

По материалам диссертации опубликовано 17 работ, в том числе:

- 5 статей в научных журналах, рекомендованных ВАК РФ;

- 3 статьи в зарубежных изданиях, индексируемых в БД Scopus/WoS, в том числе 2 в Q1/Q2;

- 8 публикации в других изданиях;

- 1 свидетельство о государственной регистрации Программ для ЭВМ и Баз данных.

Благодарности

Исследование выполнено при поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации (государственное задание № 075-03-2025-256 от 16.01.2025).

Структура и содержание диссертационной работы

Диссертация состоит из введения, 4 глав и заключения. Объём диссертации составляет 115 страниц и включает, в том числе, 9 рисунков, 9 таблиц. Список использованных источников содержит 108 наименований.

1. СОВОКУПНОСТЬ ПРОЦЕССОВ ИННОВАЦИОННОГО РАЗВИТИЯ СЕТЕВЫХ ОБЪЕДИНЕНИЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ КОМПАНИЙ КАК

ОБЪЕКТ УПРАВЛЕНИЯ

1.1 Описание системы инновационного развития сетевых объединений

технологических компаний

Объектом исследования в рамках данной диссертационной работы является сетевое объединение технологических компаний. Под сетевым объединением технологических компаний подразумевается партнерское объединение технологических компаний, направленное на совместную реализацию научно-исследовательской деятельности. При этом совместная деятельность реализуется исключительно в рамках реализации совокупного инновационного потенциала и не распространяется на основную производственную деятельность компаний.

Технологические сотрудничества в рамках ведения инновационной деятельности являются быстрыми и обратимыми инструментами реагирования на экономические и технологические изменения [1, 2]. Объединяясь в инновационные сети компании получают возможность объединять свои, зачастую, ограниченные ресурсы единый взаимодополняющий пул, позволяющий достичь больших результатов, чем они могли бы достичь по отдельности [2-4]. Так, в процессе совместной деятельности сетевые объединения технологических компаний не только объединяют взаимодополняющие навыки и активы, но и создают вместе знания и разделяют риски [1, 5, 6].

Таким образом, сетевые объединения технологических компаний приравниваются к сетевым инновационным структурам и технологическим альянсам, при этом технологические кластеры будут входить в это множество, но составлять его ограниченную часть за счет требования к территориальной близости компаний, не являющимся ограничивающим фактором в рамках данного исследования. Следовательно, объектами исследования будут такие трансконтинентальные компании как Huawei с широкой научно-исследовательской

организационной сетью, охватывающей лаборатории и научные центры по всему миру и Procter&Gamble с множеством научно-технических и производственных подразделений, так и крупные промышленные компании, разросшиеся сетью дочерних компаний с собственными научно-исследовательскими лабораториями типа ПАО Газпром, Google или Яндекс.

Организационная система сети технологических компаний является распределенной, поэтому организация процессов взаимодействия таких компаний, в частности в процессе ведения инновационно-технологической деятельности, сопряжена с дополнительными трудностями в части согласования разнородных целей, оптимизации процессов и оценки эффективности результатов деятельности [1, 7, 8]. При этом результаты деятельности подобных крупных сетевых объединений напрямую влияют на реализацию инновационного потенциала регионов. Так, инновационные центры, зачастую, используют не только собственный научно-исследовательский опыт, но и ведут партнерские исследования в крупных государственных научных центрах и образовательных организациях [7-9], соответственно, деятельность этих центров благоприятно влияет на развитие инновационного потенциала регионов за счет повышения инновационной активности в образовательных организациях, создании новых рабочих мест и производстве высококачественной продукции. Таким образом, научно-исследовательская деятельность сетевых объединений технологических компаний является драйвером устойчивого развития и требует особого внимания к инструментам поддержки принятия решений [1, 9]. Последнее подтверждается специфическими особенностями подобных сетевых объединений.

Однако, специфические особенности процесса принятия решений в процессе инновационных деятельности сетевых объединений технологических компаний, а также отсутствие общепринятых моделей для проектирования потребительской ценности высокотехнологичных продуктов приводит к тому, что процесс создания инноваций реализуется в отрыве от комплексных потребностей пользователей, ориентируясь на частные исследования отдельных компаний или экспертные

мнения, которые могут быть субъективны. С одной стороны, это может привести к существенным финансовым потерям для компаний в случае отсутствия спроса, а с другой подобные разработки подпитывают избыточное производство и сверхпотребление, негативно влияющее не только на экономику, но и экологию.

Стремление интегрировать параметры ценности в той или иной степени в процессы проектирования и создания инновационных продуктов прослеживаются во многих исследования. Кто-то из исследователей учитывает влияние отдельных параметров потребительской ценности, например экологичности инновационных продуктов [10, 11], а кто-то просто учитывает оценку взаимозаменяемости [11]. В рамках данной работы планируется связать сразу несколько параметров потребительской ценности с возможным выигрышем от ведения инновационной деятельности, что позволит сделать потребительскую ценность ориентиром для создания инновационных продуктов [12]. Предполагается, что данный подход стимулирует переход к устойчивому производству за счет сокращения производственных отходов за счет отказа от избыточного производства, а также ориентации на создание экологически-безопасных продуктов [13].

1.1.1 Система инновационного развития сетевых объединений технологических компаний как сложная организационная система Рассмотрим термин «организационная система» с терминологической точки зрения.

Система - это упорядоченная совокупность взаимосвязанных и взаимодействующих подсистем и элементов, образующих единое функциональное целое, предназначенное для решения определённых задач и достижения конкретных целей [14-15]. Организация, в свою очередь, имеет несколько определений [14, 17-18]. Определение 1: внутренняя упорядоченность, согласованность взаимодействия более или менее дифференцированных и автономных частей целого, обусловленная его строением. Определение 2: совокупность процессов или действий, ведущих к образованию и совершенствованию взаимосвязей между частями целого. Определение 3:

объединение людей, совместно реализующих некоторую программу или цель и действующих на основе определенных процедур и правил (механизмов). Если рассматривать организационные системы с точки зрения первых двух определений, то к организационным системам также могут быть причислены системы междисциплинарной природы - социально-технические или организационно-технические системы, элементами которых являются как социальные, так и технические агенты - люди и технические подсистемы (оборудование, программное обеспечение, сети и так далее).

В контексте управления социотехническими системами организационная система будет трактоваться как упорядоченная совокупность взаимосвязанных социальных и технических элементов, взаимодействующих в рамках реализации организационно-экономических и технических процессов для достижения общей цели. Так, под системой инновационного развития сетевых объединений технологических компаний будет подразумеваться совокупность социальных элементов, представленных в виде управляющих органов и интеллектуальных ресурсов (сотрудников) отдельных технологических компаний, и технических элементов, представленных в виде инфраструктурных элементов и интеллектуального капитала (знаний) отдельных технологических компаний, объединенных общими организационно-экономическими и научно-техническими процессами [1, 2, 8, 20-22].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Бурлуцкая Жанна Владиславовна, 2025 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Schilling M. Technology shocks, technological collaboration, and innovation outcomes // Organization Science. 2015. Vol. 26.

2. Dhanaraj C., Parkhe A. Orchestrating innovation networks // Academy of Management Review. 2006. Vol. 31. № 3. P. 659-669.

3. Shi L., Gao S., Xu A., Zheng K., Ji Y., Dong X., Xing L. Influence of enterprise's factor inputs and co-opetition relationships to its innovation output // Sustainability. 2023. Vol. 15. № 838.

4. Yang G. Knowledge Element Relationship and Value Co-Creation in the Innovation Ecosystem // Sustainability. 2024. Vol. 16. P. 4273.

5. Guo J.J., Xie F.J. The Impact of Firm's Collaboration Network Position on Innovation Performance Based on ICT Industry // J. Syst. Manag. 2020. N. 29. P. 11241135.

6. Xu P., Zhang M., Gui M. How R&D Financial Subsidies, Regional R&D Input, and Intellectual Property Protection Affect the Sustainable Patent Output of SMEs: Evidence from China // Sustainability. 2020. Vol. 12. P. 207.

7. Bellini E., Era C. D., Verganti R. A Design-Driven Approach for the Innovation Management within Networked Enterprises // Methodologies and Technologies for Networked Enterprises. 2012. P. 31-57.

8. Turkina E., Van Assche A., Kali R. Structure and evolution of global cluster networks: evidence from the aerospace industry // Journal of Economic Geography. 2016. Vol. 16. P. 1211-1234.

9. Chen K.; Zhang, Y.; Zhu G.; Mu R. Do research institutes benefit from their network positions in research collaboration networks with industries or/and universities// Technovation. 2020. P. 94-95.

10. Aibar-Guzman C.; Somohano-Rodriguez F.M. Do Consumers Value Environmental Innovation in Product // Adm. Sci. 2021. Vol. 11. P. 33.

11. Shiu E. "Chapter 2: Product design innovation: trade-off decisions on functionality, aesthetics and sustainability from the consumer perspective". Research Handbook of Innovation and Creativity for Marketing Management. Cheltenham, UK: Edward Elgar Publishing, 2017.

12. Tsao K.-C., Mukherjee A., Ray A. Competition and Innovation in Markets with Technology Leaders // Games. 2021. Vol. 13. P. 9.

13. Bolsunovskaya M.V.; Gintciak A.M.; Burlutskaya Z.V.; Zubkova D.A.; Petryaeva A.A.; Fedyaevskaya D.E. Complex Method of the Consumer Value Estimation on the Way to Risk-Free and Sustainable Production // Sustainability. 2023. Vol. 15. P. 1273.

14. Новиков Д. А. Кибернетика навигатор, история кибернетики, современное состояние, перспективы развития / Д.А. Новиков; Рос. акад. наук, Инт проблем упр. (ИПУ РАН). — Москва : URSS, ЛЕНАНД, 2015. — 154 с. ил.; 22.

15. Диденко, Н. И. Жизненный цикл сложных систем в среде бизнес-инжиниринга : учебник для вузов / Н. И. Диденко, Д. Ф. Скрипнюк, И. И. Дементьев. — Москва : Издательство Юрайт, 2025. — 210 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-17999-6.

16. Гарькина И.А. Формальные методы при моделировании и идентификации организационных систем // Современные проблемы науки и образования. 2013. № 6. С. 548.

17. Бурков В.Н., Губко М.В., Коргин Н.А., Новиков Д.А. Теория управления организационными системами и другие науки об управлении организациями // Проблемы управления. 2012. № 4. С. 2-10.

18. Новиков Д.А. Аналитическая сложность и погрешность решения задач управления организационно-техническими системами // Автоматика и телемеханика. 2018. № 5. С. 107-118.

19. Новиков Д.А. Сетевые структуры и организационные системы. М.: ИПУ РАН (научное издание), 2003. - 102 с.

20. Туккель И.Л. О проблемах управления инновационными процессами // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. 2013. № 4-2(183). С. 13-20.

21. Белов М.В., Новиков Д.А. Сетевые активные системы: модели планирования и стимулирования // Проблемы управления. 2018. № 1. С. 47-57.

22. Туккель И.Л., Цветкова Н.А. Кибернетический подход к управлению инновационными процессами / /В сборнике: Системный анализ в проектировании и управлении. Сборник научных трудов XIX Международной научно-практической конференции. 2015. С. 113-118.

23. Силкина, Г. Ю. Инновационные процессы в экономике знаний. Анализ и моделирование / Г. Ю. Силкина, С. Ю. Шевченко. - Санкт-Петербург : Санкт-Петербургский государственный политехнический университет, 2014. - 167 с. -ISBN 978-5-7422-4583-4. - EDN TCMGIR.

24. Клейнер Георгий Борисович, Качалов Роман Михайлович, Нагрудная Наталья Борисовна. Синтез стратегии кластера на основе системно-интеграционной теории // Управление наукой и наукометрия. 2008. №7.

25. Аленина К. А., Грибанов Ю. И. Сетевое управление как основа цифровой экономики // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. 2018. Т. 109. № 3. С. 1-10.

26. Парфенова Светлана Леонидовна. Сетевая модель организации научной деятельности // Управление наукой и наукометрия. 2014. № 16.

27. Odei, M.A.; Novak, P. Appraisal of the factors contributing to European small and medium enterprises innovation performance // Probl. Perspect. Manag. 2020. Vol. 18. P. 102-113.

28. Cui, J.; Shan, C.H. Multilevel influencing factors of innovation performance of GEM enterprises-based on Panel Data Model // Contemp. Econ. Manag. 2017. Vol. 39. P. 26-29.

29. Туменова, С. А. Сетевые инновационные структуры в региональной экономике: формы и типы стратегий управления / С. А. Туменова // Вопросы

инновационной экономики. - 2023. - Т. 13, № 3. - С. 1291-1306. - DOI 10.18334/vinec.13.3.119109.

30. König M., Liu X., Zenou Y. R&D Networks: Theory, Empirics and Policy Implications // The Review of Economics and Statistics. 2018. P. 101. DOI 10.1162/rest_a_00762.

31. Adner R., Feiler D. Interdependence, Perception, and Investment Choices: An Experimental Approach to Decision Making in Innovation Ecosystems // Organization Science. 2019. P. 30. DOI 10.1287/orsc.2018.1242.

32. Lauermann K., Leani T., Graciele M., Florinda P. A. Weaving public policies and innovation ecosystems: integrative insights for sustainable development and strategic collaboration // European Journal of Innovation Management. 2025. DOI 10.1108/EJIM-11-2024-1402.

33. Jacobides M., Cennamo C., Gawer A. Towards a Theory of Ecosystems // Strategic Management Journal. 2018. P. 39. 10.1002/smj.2904.

34. Walrave B., Talmar M., Podoynitsyna K., Romme G., Verbong G. A multilevel perspective on innovation ecosystems for path-breaking innovation // Technological Forecasting and Social Change. 2018. Vol. 136. P. 103-113. DOI 10.1016/j.techfore.2017.04.011.

35. Talmar M., Walrave B., Podoynitsyna K.S., Holmström J., Romme A.G.L. Mapping, Analyzing and Designing Innovation Ecosystems: The Ecosystem Pie Model // Long Range Plann. 2020. Vol. 53. P. 1-9.

36. Shi X., Liang X., Luo Y. Unpacking the intellectual structure of ecosystem research in innovation studies // Research Policy. 2023. Vol. 52. P. 104783. DOI 10.1016/j .respol.2023.104783.

37. Dedehayir O., Ortt J.R., Seppänen M. Disruptive Change and the Reconfiguration of Innovation Ecosystems // J. Technol. Manag. Innov. 2017. Vol. 12.

38. Цибанова, Наталья. Мультиагентные технологии как детерминанта функционирования сетевых промышленных предприятий на современном этапе //

Russian Journal of Innovation Economics. 2019. Vol. 9. P. 55. DOI 10.18334/vinec.9.1.39756.

39. Sánchez-Sellero P., Bataineh M. Efforts to Innovate Favouring the Absorption of Foreign Direct Investment So as to Achieve Beneficial Outcomes from Innovation // Systems. 2024. Vol. 12. P. 116. DOI 10.3390/systems12040116.

40. Thatchenkery S., Piezunka H. Competition in Collaboration: The Problem of (Mis)Aligned Perception // Administrative Science Quarterly. 2024. Vol. 70. DOI 10.1177/00018392241299787.

41. Goyal S., Moraga-Gonzalez J. R&D networks // The RAND Journal of Economics. 2001. Vol. 32. P. 686-707. DOI 10.2307/2696388.

42. Hu F., Qiu L., Wei S., Zhou H., Bathuure I., Hu H. The spatiotemporal evolution of global innovation networks and the changing position of China: a social network analysis based on cooperative patents // R&D Management. 2003. Vol. 54. P. 574-589. DOI 10.1111/radm.12662.

43. P. Li, H. Bathelt. Location strategy in cluster networks // J Int Bus Stud. 2018. № 49. P. 967-989.

44. E. Turkina, A. Van Assche. Global connectedness and local innovation in industrial clusters // J Int Bus Stud. 2018. № 49. P. 706-728.

45. Силкина Галина Юрьевна, Юрьев Владимир Николаевич. Экономико-математическое моделирование в принятии инновационных решений // Известия СПбГЭУ. 2014. №3 (87). URL: https://cyberleninka.ru/artide/n/ekonomiko-matematicheskoe-modelirovanie-v-prinyatii-innovatsionnyh-resheniy (дата обращения: 26.08.2025).

46. Гонин В.Н., Кашурников А.Н. Моделирование процесса принятия оптимальных решений оценки эффективности инновационной деятельности предприятий электроэнергетики региона // Современные проблемы науки и образования. 2013. № 4.

47. Инновационное развитие промышленного кластера / А.Б. Анисифоров и др.; под ред. И.В. Ильина, Г.Ю. Силкиной. СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2012. 344 с.

48. Michel Ferrary & Mark Granovetter. The role of venture capital firms in Silicon Valley's complex innovation network // Economy and Society. 2009. Vol. 38:2. P. 326-359. DOI: 10.1080/03085140902786827

49. Liu E., Ma S. Innovation Networks and R&D Allocation (December 2021). NBER Working Paper No. w29607, Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=3994285.

50. Teran-Bustamante A, Martinez-Velasco A, Lopez-Fernandez AM. University-Industry Collaboration: A Sustainable Technology Transfer Model // Administrative Sciences. 2021. Vol. 11. № 4. P. 142. DOI 10.3390/admsci11040142.

51. D. Ye, L. Zheng, P. He. Industry Cluster Innovation Upgrading and Knowledge Evolution: A Simulation Analysis Based on Small-World Networks // SAGE Open. 2021. № 11.

52. C. Sassanelli, S. Terzi. Building the Value Proposition of a Digital Innovation Hub Network to Support Ecosystem Sustainability // Sustainability. 2022. № 14. P. 11159.

53. Palomeras, Neus & Wehrheim, David. The Strategic Allocation of Inventors to R&D Collaborations // SSRN Electronic Journal. 2016. DOI. 10.2139/ssrn.2754691.

54. Huang Y., Li R., Zou F., Jiang L., Porter A., Zhang L. Technology Life Cycle Analysis: From the Dynamic Perspective of Patent Citation Networks // Technological Forecasting and Social Change. 2022. DOI 10.1016/j.techfore.2022.121760.

55. Королев, А. В. Математические модели управления в экономических системах с сетевой структурой : специальность 01.01.09 "Дискретная математика и математическая кибернетика" : диссертация на соискание ученой степени доктора физико-математических наук / Королев Алексей Васильевич, 2022. - 986 с. - EDN TVZYKS.

56. Chun Huang & Yan Wang. Evolution of network relations, enterprise learning, and cluster innovation networks: the case of the Yuyao plastics industry cluster // Technology Analysis & Strategic Management. 2018. Vol. 30:2. P. 158-171. DOI: 10.1080/09537325.2017.1297786

57. D. Ye, Y.J. Wu, M. Goh. Hub firm transformation and industry cluster upgrading: innovation network perspective // Management Decision. 2020. № 58. P. 1425-1448.

58. Sun, Y. The Impact of Economic Policy Uncertainty on Enterprises' R&D Investment // China Sci. Technol. Forum. 2019. Vol. 9. P. 127-135.

59. Pegkas P., Staikouras C., Tsamadias C. Does research and development expenditure impact innovation? Evidence from the European Union countries // J. Policy Model. 2019. Vol. 41. P. 1005-1025.

60. Ржевский Г.А., Скобелев П.О. Как управлять сложными системами? Мультиагентные технологии для создания интеллектуальных систем управления предприятиями, перевод с английского. Самара : Офорт; 2015. 290 с.

61. Gorodetsky V.I., Kozhevnikov S.S., Novichkov D., Skobelev P.O. The Framework for Designing Autonomous Cyber-Physical Multi-agent Systems for Adaptive Resource Management // Lecture Notes in Computer Science. 2019. Vol. 11710. P. 52-64.

62. Wooldridge M.J. An Introduction to Multiagent Systems // John Wiley & Sons Publ., Chichester, UK. 2009. P. 461.

63. Skobelev P. Multi-agent systems for real time resource allocation, scheduling, optimization and controlling: Industrial applications // Lecture Notes in Computer Science. 2011. P. 1-14.

64. Jennings N.R. Specification and Implementation of a Belief-Desire-Joint-Intention Architecture for Collaborative Problem Solving // International Journal of Cooperative Information Systems. 1993. № 2. P. 289-318.

65. Магомедов О.Р. Мультиагентная система поддержки принятия решений для минимизации стоимости группируемых товаров. Вестник

Российского нового университета // Серия: Сложные системы: модели, анализ и управление. 2022. № 4. P. 97-107.

66. Швецов А.Н. Проектирование мультиагентной системы разрешения межфункциональных конфликтов на предприятии // Вестник Череповецкого государственного университета. 2022. № 1. P. 74-89.

67. Bellomo N. et al. Human behavioral crowds review, critical analysis and research perspectives // Mathematical Models and Methods in Applied Sciences. - 2023. - Vol. 33. - No. 08. - P. 1611-1659. - DOI: 10.1142/S0218202523500379.

68. Плескачев Ю.А., Радченко Д.М., Евдокимов Д.Ю., Юлусов М.В. Применение методов машинного обучения в агентном моделировании // Новое в экономической кибернетике, 2024. - №2. - С. 11-27. - DOI: 10.5281/zenodo.12667180.

69. Цифровое моделирование социотехнических и социально-экономических систем / А. М. Гинцяк, Ж. В. Бурлуцкая, Д. Э. Федяевская [и др.]. -Санкт-Петербург : Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого", 2023. - 164 с. - ISBN 978-5-7422-8254-9. - EDN YOTCRS.

70. Анохин А.О. и др. Моделирование поведения интеллектуальных агентов на основе методов машинного обучения в моделях конкуренции // Программные продукты и системы. - 2023. - Т. 36. - № 1. - С. 46-59. -DOI: 10.15827/0236-235X.141.046-059.

71. Liu Y. et al. Integration of deep reinforcement learning and multi-agent system for dynamic scheduling of re-entrant hybrid flow shop considering worker fatigue and skill levels / /Robotics and Computer-Integrated Manufacturing. - 2023. - Vol. 84. -Iss. 2. - P. 102605. - DOI: 10.1016/j.rcim.2023.102605.

72. Pendharkar P. C. Game theoretical applications for multi-agent systems // Expert Systems with Applications. - 2012. - Vol. 39. - No. 1. - P. 273-279. - DOI: 10.1016/j.eswa.2011.07.017.

73. Semsar-Kazerooni E., Khorasani K. Multi-agent team cooperation: A game theory approach // Automatica. - 2009. - Vol. 45. - No. 10. - C. 2205-2213. - DOI: 10.1016/j.automatica.2009.06.006.

74. Albrecht S.V. et al. Emergent behaviours in multi-agent systems with Evolutionary Game Theory // AI Communications. - 2022. - Vol. 35. - No. 4. - P. 327337. - DOI: 10.3233/AIC-220104.

75. Zhong Z., Peng B. Multi-agent behavior strategy game and evolutionary simulation analysis under environmental regulation // Energy & Environment. - 2023. -Vol. 34. - No. 8. - P. 3365-3390. - DOI: 10.1177/0958305X2211251.

76. Zhou J. et al. Task allocation for multi-agent systems based on distributed many-objective evolutionary algorithm and greedy algorithm // IEEE Access. - 2020. -Vol. 8. - P. 19306-19318. - DOI: 10.1109/ACCESS.2020.2967061.

77. Patel R. et al. Decentralized task allocation in multi-agent systems using a decentralized genetic algorithm // IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). - IEEE, 2020. - C. 3770-3776. - DOI: 10.1109/ICRA40945.2020.9197314.

78. Ambroszkiewicz S., Komar J. A model of BDI-agent in game-theoretic framework // Formal Models of Agents: ESPRIT Project ModelAge Final Workshop Selected Papers. - Springer Berlin Heidelberg, 1999. - P. 8-19.

79. Zhou L. et al. Game-based coordination control of multi-agent systems //Systems & Control Letters. - 2022. - Vol. 169. - P. 105376. - DOI: 10.1016/j.sysconle.2022.105376.

80. Parsons S., Wooldridge M. Game theory and decision theory in multi-agent systems // Autonomous Agents and Multi-Agent Systems. - 2002. - Vol. 5. - P. 243-254. - DOI: 10.1023/A:1015575522401.

81. Kraus S. Negotiation and cooperation in multi-agent environments // Artificial intelligence. - 1997. - Vol. 94. - No. 1-2. - P. 79-97. - DOI: 10.1016/S0004-3702(97)00025-8.

82. Силкина Галина Юрьевна. Теоретико-игровое моделирование взаимодействия субъектов в инновационной сфере // n-Economy. 2012. Vol. 2. P. 144.

83. Brailsford S. C. [и др.]. Hybrid simulation modelling in operational research: A state-of-the-art review // European Journal of Operational Research. 2019. № 3 (278). C. 721-737.

84. Gintciak, A., Bolsunovskaya, M., Burlutskaya, Z., Petryaeva, A. Hybrid Simulation as a Key Tool for Socio-economic Systems Modeling // Lecture Notes in Networks and Systems. 2022. № 442 LNNS. P. 262-272. DOI: 10.1007/978-3-030-98832-6_23.

85. Болсуновская М. В. [и др.]. Возможности применения гибридного подхода в моделировании социально-экономических и социотехнических систем // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии. 2022. № 3. С. 73-86.

86. OECD/Eurostat, Oslo Manual 2018: Guidelines for Collecting, Reporting and Using Data on Innovation, 4th Edition, The Measurement of Scientific, Technological and Innovation Activities. OECD Publishing. Paris. 2018.

87. Frankort H., Hagedoorn J. R&D Alliances and Open Innovation: Review and Opportunities. 2022.

88. Schäper T., Jung C., Foege J., Bogers M., Fainshmidt S., Nüesch S. The S-shaped relationship between open innovation and financial performance: A longitudinal perspective using a novel text-based measure // Research Policy. 2023. Vol. 52. P. 104764.

89. Abbas H., Shaheen S., Amin M. Organization of Multi-Agent Systems: An Overview // International Journal of Intelligent Information Systems. 2015.

90. Sharko PA, Burlutskaya ZV, Zubkova DA, Gintciak AM, Pospelov KN. AI-Supported Decision Making in Multi-Agent Production Systems Using the Example of the Oil and Gas Industry // Applied Sciences. 2025. № 15(10). P. 5366.

91. Li J., Xu C. Evolutionary Game Analysis of E-Commerce Intellectual Property Social Cogovernance with Collective Organizations // Complexity. 2022. Vol. 1. P. 2380321.

92. Li J., Xu C., Huang L. Evolutionary game analysis of the social co-governance of e-commerce intellectual property protection // Frontiers in Psychology. 2022. Vol. 13. P. 832743.

93. Hauck R. Blockchain, smart contracts and intellectual property. Using distributed ledger technology to protect, license and enforce intellectual property rights // Legal Issues in the Digital Age. 2021. Vol 1(1). P. 17-41.

94. Weerdt M., Clement B. Introduction to planning in multiagent systems // Multiagent and Grid Systems. 2009. № 5. P. 345-355.

95. Georgeff M., Pell B., Pollack M., Tambe, Milind & Wooldridge, Michael. The Belief-Desire-Intention Model of Agency // Lecture Notes in Computer Science. 1970. P.1-10.

96. de Silva L., Meneguzzi F., Logan B. An Operational Semantics for a Fragment of PRS // Proceedings of the Twenty-Seventh International Joint Conference on Artificial Intelligence Main track. 2018. P. 195-202.

97. Rao A.S. AgentSpeak(L): BDI agents speak out in a logical computable language // Lecture Notes in Computer Science. 1996. № 1038, P. 42-55.

98. Yuldasheva O.U., Subaeva V.G., Orekhov D.B. METHODOLOGY OF CUSTOMER VALUE MEASUREMENT AND ESTIMATION: DIFFERENTION OF APPROACHES // Corporate Governance and Innovative Economic Development of the North. Bulletin of Research Center of Corporate Law, Management and Venture Investment of Syktyvkar State University. 2014. Vol. 3. P. 198-210.

99. Martin J. C., Rudchenko V., Sanchez-Rebull M. V. The role of nationality and hotel class on guests' satisfaction. A fuzzy-TOPSIS approach applied in Saint Petersburg // Administrative Sciences. 2020. Vol. 10. P. 68.

100. Singh A. K., Rawani A. M. Improving the weight of technical attributes in quality function deployment by the integration of techniques for order of preference by

similarity to ideal solution method // International Journal of Productivity and Performance Management. 2020.

101. ГОСТ ИСО 9000-2015 Системы менеджмента качества — Основные положения и словарь (введен 28.09.2015, переиздан 08.2018). — М.: Стандартинформ, 2018.

102. ГОСТ 15467-79. Управление качеством продукции. Основные понятия. Термины и определения (введен 01.07.1979, переиздан 05.2009). — М.: Стандартинформ, 2009.

103. Методика определения уровней готовности технологий в рамках проектов Федеральной целевой программы «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2014-2022 годы». Утверждена Заместителем Министра образования и науки Российской Федерации Г.В. Трубниковым 11.07.2017 № ГТ-57/14вн. Документ зарегистрирован № МН-13/1962 от 01.11.2021.

104. ГОСТ Р 59679-2022. Комплексная система управления исследованиями и разработками. Общие положения: национальный стандарт Российской Федерации : издание официальное : утверждён и введён в действие Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 17 ноября 2022 г. N 1311-ст : дата введения 2025-01-01.

105. Yu J., Yang C., Wang H., Wu Y. Two-Space Prediction Approach Based Evolutionary Dynamic Multiobjective Optimization. 2023. P. 1-6. DOI 10.1109/ISPCE-ASIA60405.2023.10365848.

106. Huawei: офиц. сайт. URL: https://www.huawei.ru/ (дата обращения: 11.03.2025).

107. Huawei Enterprise: офиц. сайт. URL: https://e.huawei.com/en/ (дата обращения: 12.03.2025).

108. Gartner: Gartner Magic Quadrant for 5G Network Infrastructure for Communications Service Providers. URL: https://www.gartner.com/en/documents/3997046 (дата обращения: 12.03.2025).

ПРИЛОЖЕНИЕ А. ИСХОДНЫЕ ДАННЫЕ ДЛЯ АПРОБАЦИИ

Таблица А - Исходные данные для апробации [106-108]

Данные для с иу 100, 100, 100, Цена ^-ого продукта

расчета Для продуктов 100,100 (указываются цены

Complex value сети (5 продуктов-аналогов, а

indicator (CVi) продуктов) также предполагаемая

с иу 150 цена разрабатываемого

Для продуктов продукта)

инноватора 1

с иу 200

Для продуктов

инноватора 2

с иу 80

Для продуктов

последователей

(для всех)

Ру ИуБуЕу для 1 13,11,12,13 качество

продукта сети

Ру ЯуБуЕу для 2 11,8,8,11

продукта сети

Ру ЯуБуЕу для 3 12,9,7,12

продукта сети

Ру ЯуБуЕу для 4 8,10,9,10

продукта сети

Ру ЯуБуЕу для 5 7,12,10,9

продукта сети

Ру РуБуЕу для 10,13,11,8

продукта

инноватора 1

Ру ЯуБуЕу для 9,7,13,7

продукта

инноватора 2

Ру ЯуБуЕу для 6,6,6,6

продукта 5,5,5,5

последователей 4,4,4,4

3,3,3,3

2,2,2,2

1,1,1,1

т 8 (2 - Количество конкурентов

инноватора, 6 -

последователей

а 1 Коэффициент

значимости качества

в 1 Коэффициент

значимости цены

У 1 Коэффициент

значимости

взаимозаменяемости

Данные для 0ГУ (на все Потребность в

расчета ресурсов продукты) - финансовых ресурсах на

на продукт 100000 реализацию

исследований и

разработок, в рублях

(на все продукты) - 10 Потребность в интеллектуальных ресурсах на реализацию исследований и разработок, в человеко-днях

Данные о регистрации интеллектуальной собственности СЯБС 10 Стоимость регистрации смарт-контракта, руб.

СЯит 1 Стоимость регистрации полезной модели, руб.

ст 1 Стоимость регистрации изобретения, руб.

я-рг 730 дней (2 года) Сроки регистрации для изобретения, в днях

ЯитЬ 365 дней (1 год) Сроки регистрации для полезной модели, в днях

120 дней (4 месяца) Сроки регистрации смарт-контракта, в днях

к 4000000 (за 1 год) Лицензионные платежи за технологию, руб.

Ьу 2000000 (за 1 год) Лицензионные платежи за продукт, руб.

Параметры стратегий (¿к Для всех 40% Вероятность успешной реализации исследований и разработок для /-ой технологии

Шу Для всех 40% Вероятность успешной реализации прикладных

исследований для у-продукта

ТЫНу 365 дней (1 год) Если не хватает ресурсов, то 712 (2 года) Срок реализации исследований и разработок для стратегии: конкуренция, в днях

ТЫ12у 365 дней (1 год) Срок реализации исследований и разработок для стратегии: кооперация, в днях

ТЫ13у 365 дней (1 год) Если не хватает ресурсов, то 712 (2 года) Срок реализации исследований и разработок для стратегии: коопетиция, в днях

ТЫН 2920 дней (8 лет) Срок реализации исследований на базе университета (стратегия 1), в днях

Т№2 2920 дней (8 лет) Срок реализации исследований на базе одной из компаний сети (стратегия 2), в днях

Т№3 2190 дней (6 лет) Срок реализации исследований на базе научно-

исследовательского

центра (стратегия 3), в

днях

тг 1095 дней (3 года) Срок строительства научно- исследовательского центра, в днях

я&оа 40000000 в год Затраты на реализацию исследований на базе университета (технология), руб.

Я&012 30000000 в год Затраты на реализацию исследований на базе компании сети (технология), руб.

я&тз 10000000 в год Затраты на реализацию исследований на базе научно- исследовательского центра (технология), руб.

ЕГ 110000000 (один платеж за 3 года) Затраты на строительство научно- исследовательского центра, руб

ТЫ1у 365 дней (1 год) Срок реализации разработок для стратегии - разработка 1 продукта, в днях

ТР1У 365 дней (1 год) Срок имитации продукта последователями (после выпуска продукта инноваторами), в днях

50 % Вероятность покупки лицензии на технологию последователями

50 % Вероятность покупки лицензии на инновационный продукт последователями

ПРИЛОЖЕНИЕ Б. АКТ О ВНЕДРЕНИИ РЕЗУЛЬТАТОВ В ЛАБОРАТОРИЯХ ПСПОД И ЦМИС

УТВЕРЖДАЮ Проректрр но научной работе

¿¡С, ■ _ю в- Фомин

Г ■ ■'"/ • /л-'¿43, • ' V

ИНН 7804040077, 0ГРН 1027802505279, ОКПО 02068574 ул. Политехническая, д. 29 литера Б, вн. тер. г. муниципальный округ Академическое, г. Санкт-Петербург, 195251 теп.:[phone], [e-mail]

на №_от_

АКТ

о внедрении научных положений и результатов диссертационной работы на соискание учёной степени кандидата технических наук соискателя Бурлуцкой Жанны Владиславовны «Разработка метода и моделей интеллектуальной поддержки принятии решений по формированию стратегий инновационной деятельности сетевых объединений технологических компаний»

Настоящий акт составлен о том, что результаты диссертационной работы на соискание учёной степени кандидата технических наук Бурлуцкой Жанны Владиславовны используются при управлении научно-исследовательскими проектами в лабораториях «Промышленные системы потоковой обработки данных» и «Цифровое моделирование индустриальных систем» Передовой инженерной школы «Цифровой инжиниринг» ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого».

Соискатель является младшим научным сотрудником лаборатории «Цифровое моделирование индустриальных систем» ПИШ. При выполнении своих трудовых обязанностей соискателем была выполнена апробация метода формирования стратегий инновационной деятельности сетевых объединений технологических компаний на базе двух научно-исследовательских проектов: «Создание математической модели динамического моделирования транспортных потоков. Разработка функциональных возможностей тестовой модели для демонстрации. Разработка математической модели одного маршрута» и «Создание математической модели динамического моделирования транспортных потоков. Разработка имитационной модели маршрутной сети, включая прототип всб-интсрфейса для проведения интерактивных экспериментов» для ООО «Сбер Автомотив Технологии», приложение № 6 к договору № 2712 от 01.04.2024).

Использование метода формирования стратегий инновационной деятельности сетевых объединений технологических компаний для интеллектуальной поддержки принятия решений при управлении научно-исследовательскими проектами, реализуемыми совместными коллективами отдельных научных групп, позволяет повысить эффективность инновационной деятельности.

МИНОБРНАУКИ РОССИИ

федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого» (ФГАОУ ВО «СПбПУ»)

ПРИЛОЖЕНИЕ В. АКТ О ВНЕДРЕНИИ РЕЗУЛЬТАТОВ В ЛАБОРАТОРИИ «СИСТЕМНАЯ ДИНАМИКА»

МИНОБРНАУКИ РОССИИ

федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего

образования «Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого» _(ФГАОУВО «СПбПУ»)_

ИНН 7804040077, ОГРН 1027802505279. ОКПО 02068574 ул. Политехническая, д. 29 литера Б, ен тер. г муниципальный округ Академическое, г Санкт-Петербург. 195251 тел [phone], оЯкефврЬвШ ги

АКТ

о внедрении научных положений н результатов диссертационной работы на соискание учёной степени кандидата технических наук соискатели Бурлуцкой Жанны Владиславовны «Разработка метода и моделей интеллектуальной поддержки нринишм решений по формированию стратегий инновационной деятельности сетевых объединений технологических компаний»

Настоящий акт составлен о том, что результаты диссертационной работы на соискание учёной степени кандидата технических наук Ьурлуцкой Жанны Владиславовны, в частности метод формирования стратегий инновационной деятельности сетевых объединений технологических компаний, использовались совместным коллекгивом лаборатории «Системная динамика». лаборатории «Цифровое моделирование индустриальных систем» Передовой инженерной школы «Цифровой инжиниринг» и Высшей школы транспорта ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого» при реализации проектов «Создание математической модели динамического моделирования транспортных потоков. Разработка функциональных возможностей тестовой модели для демонстрации. Разработка математической модели одного маршрута»; «Создание математической модели динамического моделирования транспортных потоков. Разработка имитационной модели маршрутной сети, включая прототип веб-интерфейса для проведения интерактивных экспериментов» для ООО «Сбср Автомотив Технологии», приложение № 6 к договору № 2712 от 01.04.2024) для определения оптимальных стратегий управления инновационной деятельностью. Использование метода формирования стратегий инновационной деятельности сетевых объединений технологических компаний позволило повысить комплексный показатель ценности разрабатываемых в рамках данных проектов инновационных продуктов на 10%.

Заведующий лаб. «Системная динамика», к.э.н.

А.Е. Схведиани

гмя* - —

ОВЕРЯЮ ■ циалист Я/^'Л

ПРИЛОЖЕНИЕ Г. АКТ О ВНЕДРЕНИИ РЕЗУЛЬТАТОВ В ВШТ

МИНОБРНАУКИ РОССИИ

федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего

образования «Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого» _(ФГАОУ ВО «СПбПУ»)_

ИНН 7804040077, ОГРН 1027802505279, ОКПО 02068574 ул Политехническая, д. 29 литера Б. вн тер. г муниципальный округ Академическое, г Санкт-Петербург. 195251 тел [phone], office®spbstu ru

АКТ

о внедрении научных положений и результатов диссертационной работы на соискание учёной степени кандидат технических наук соискатели Бурлуцкой Жанны Владиславовны «Разработка метода и моделей интеллектуальной поддержки принятия решений по формированию стратегий инновационной деятельности сетевых объединений технологических компаний»

Настоящий акт составлен о том, что результаты диссертационной работы на соискание учёной степени кандидата технических наук Бурлуцкой Жанны Владиславовны используются при управлении инновационной деятельностью в рамках проектов, реализуемых совместным коллективом Высшей школы транспорта и коллективами лабораторий «Цифровое моделирование индустриальных систем» Передовой инженерной школы «Цифровой инжиниринг» и «Системная динамика» ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого».

В рамках совместной инновационной деятельности коллективов Высшей школы транспорта и лабораторий «Цифровое моделирование индустриальных систем» Передовой инженерной школы «Цифровой инжиниринг» и «Системная динамика» были реализованы следующие проекты: «Создание математической модели динамического моделирования транспортных потоков. Разработка функциональных возможностей тестовой модели для демонстрации. Разработка математической модели одного маршрута»; «Создание математической модели динамического моделирования транспортных потоков. Разработка имитационной модели маршрутной сети, включая прототип веб-интерфейса для проведения интерактивных экспериментов» для ООО «Сбер Автомотив Технологии», приложение № 6 к договору № 2712 от 01.04.2024). В процессе реализации проектов были использованы результаты Бурлуцкой Ж.В., являющейся сотрудником лаборатории «Цифровое моделирование индустриальных систем» Передовой инженерной школы. В частности, была проведена апробация метода формирования стратегий инновационной деятельности сетевых объединений технологических компаний, позволившего повысить комплексный показатель ценности разрабатываемых в рамках данных проектов инновационных продуктов.

Директор Высшей школы транспорта Института машиностроения, материалов и транспорта СПбПУ, к.т.н.. доц.

А.А.Грачев

)J| "Удостоверяю

L специалист^»»*? драй

:__

\\<й у. V&V •

Щг •

ПРИЛОЖЕНИЕ Д. АКТ О ПОДГОТОВКЕ К ВНЕДРЕНИЮ

В ООО «ПАНТЕС»

Юридический адрес 197350, г Санкт-Петербург, вн тер г муниципальный округ Коломяги дор в Каменку, д 74, литера А, ком 197

Почтовый адрес для финансовых документов 195248, Санкт-Петербург, а/я 57 ООО «ПАНТЕС» ИНН 7839043576 КПП 781401001

АКТ

о подготовке к внедрению результатов диссертационного исследования Бурлуцкой Жанны Владиславовны «Разработка метода и моделей интеллектуальной поддержки принятия решении по формированию стратегий инновационной деятельности сетевых объединений технологических компаний» в инновационную и производственную деятельность ООО «Пантес»

ООО «Пантес», осуществляющее спою деятельность в области высокотехнологичного производства электроники, рассмотрело результаты соискателя ученой степени кандидата технических наук Бурлуцкой Жанны Владиславовны на тему «Разработка метода и моделей интеллектуальной поддержки принятия решений по формированию стратегий инновационной деятельности сетевых объединений технологических компаний». Рассмотрение результатов работы проводилось па совместном заседании совета предприятия.

В ходе заседания были проанализированы перспективы использования метода формирования стратегий инновационной деятельности сетевых объединений технологических компаний, являющего результатом диссертационной работы Бурлуцкой Ж.В., в рамках инновационной и производственной деятельности ООО «Пантес».

Отмечается, что предложенный метод формирования стратегий инновационной деятельности сетевых объединений технологических компаний представляет практическую ценность для организаций, стремящихся повысить ценность разрабатываемых продуктов и ведущих партнерские исследования.

Установлено, что предложенный метод применим в условиях реальной деятельности предприятия, в частности при решении задач формирования оптимальных стратегий инновационной деятельности.

По итогам обсуждения совет ООО «Пантес» принял решение о целесообразности подготовки предприятия к практическому использованию результатов диссертационного исследования в собственной инновационной и производственной деятельности. В рамках данного решения утверждён комплекс мероприятий, направленных на адаптацию и последующее внедрение метода формирования стратегий инновационной деятельности сетевых объединений технологических компаний в систему управления инновационной и производственной деятельностью организации. Ожидаемый эффект от внедрения результатов -повышение комплексного показателя ценности разрабатываемых инновационных продуктов.

Настоящий акт подтверждает рассмотрение научных результатов и принятие решения о начале подготовки к их практическому внедрению в деятельность ООО «Пантес».

e-mail: mfo@panles щ www pañíes ru

ПАНТЕС

Производство электроники