Рассмотрены основные аспекты концепций человеческого капитала, инновационных проектов и имитационного моделирования, на основе чего предложена имитационная модель, описывающая роль человеческого капитала в инновационных проектах. Разработанная модель высокого уровня абстракции создана для исследования роли социального компонента в организационной структуре инновационного проекта в общем контексте (на уровне отрасли, предприятия, части предприятия) и рассматривается прежде всего как инструмент для отслеживания динамики проектов с учетом состояния человеческого капитала системы. Модель состоит из двух основных частей: базовой имитационной модели, выполненной на языке системной динамики, и агентного компонента модели, описывающего динамику человеческого капитала. Модель представляет собой концептуальный инструмент, требующий калибровки и доработки для применения к конкретной организации.
Идентификаторы и классификаторы
Имитационное моделирование активно применяется для изучения различных социально-экономических и социотехнических систем [1, 2]. Преимущество этого подхода состоит в возможности отображения моделируемой системы на различных уровнях абстракции, что позволяет моделям выполнять описательные, прогностические и предписывающие функции на разных горизонтах планирования.
Три основных парадигмы имитационного моделирования – системная динамика, дискретнособытийный и агентный подходы [3] – благодаря различию заложенных в них принципов и инструментов обеспечивают широту области применения имитационного моделирования. В контексте рассмотрения влияния человеческого капитала на инновационные проекты прежде всего следует исследовать две парадигмы: агентный подход и системную динамику.
Список литературы
1. Гинцяк А.М., Болсуновская М.В., Бурлуцкая Ж.В., Петряева А.А. Укрупненная имитационная модель динамики туристической отрасли // Бизнес-информатика. - 2022. - Т. 16, № 3. - С. 53-67. EDN: ENDDNA
2. Болсуновская М.В., Гинцяк А.М., Федяевская Д.Э. и др. Комплексное моделирование процессов нефтедобычи: аналитический обзор // Автоматизация и информатизация ТЭК. - 2023. - № 2 (595). - С. 51-62. EDN: EAISUG
3. Болсуновская М.В., Гинцяк А.М., Бурлуцкая Ж.В. и др. Возможности применения гибридного подхода в моделировании социально-экономических и социотехнических систем // Вестник ВГУ, серия: Системный анализ социально-экономических процессов. - 2022. - № 3. - С. 73-86.
4. Borovkov, A.I., Bolsunovskaya, M.V., Gintciak, A.M., et al. COVID-19 Spread Modeling Considering Vaccination and Re-Morbidity // International Journal of Technology. - 2022. - Vol. 13. - No. 7. EDN: HFUAIU
5. Forrester, J.W. World dynamics. - Cambridge, Massachusetts: Wright-Allen Press, 1973. - 144 p.
6. Hansen, P., Liu, X., Morrison, G.M. Agent-based modelling and socio-technical energy transitions: A systematic literature review // Energy Research & Social Science. - 2019. - No. 49. - P. 41-52. EDN: KSXXSI
7. Utomo, D.S., Onggo, B.S., Eldridge, S. Applications of agent-based modelling and simulation in the agri-food supply chains // European Journal of Operational Research. - 2018. - No. 269 (3). - P. 794-805. EDN: VDYZJM
8. Goffin, K., Koners, U. Tacit Knowledge, Lessons Learnt, and New Product Development // Journal of Product Innovation Management. - 2011. - Vol. 28, iss. 2. - P. 300-318.
9. Goldin, C. Human Capital. In: Handbook of Cliometrics. Ed. By C. Diebolt, M. Haupert. - Berlin, Heidelberg: Springer, 2014. - 42 p.
10. Gareev, B.R. Strategical Financial Indicators Concerning the Interests of the Workers // Procedia - Social and Behavioral Sciences. - 2014. - Vol. 150. - P. 142-147.
11. Senge, P.M. The Fifth Discipline: The Art & Practice of the Learning Organization. - Michigan: Doubleday Deckle Edge, 2006. - 424 p.
12. Bandera, С., Keshtkar, F., Bartolacci, M.R., et al. Knowledge management and the entrepreneur: Insights from Ikujiro Nonaka’s Dynamic Knowledge Creation model (SECI) // International Journal of Innovation Studies. - 2017. - Vol. 1, no. 3. - P. 163-174.
13. Добренков В.И., Афонин Ю.А. Управление знаниями: лучший мировой опыт // Устойчивое инновационное развитие: проектирование и управление. - 2022. - Т. 18, № 3 (56). - С. 16-22.
14. Иванов И.Н., Орлова Л.В. Знания как основа формирования инновационного потенциала персонала организации // Вестник университета: Государственный университет управления. - 2023. - № 1. - С. 76-82. EDN: VJIQAK
15. Цигулева О.В., Абакумова Н.Н., Поздеева С.И. Гуманитарные характеристики человеческого капитала в контексте компетентностного подхода к образованию // Язык и культура. - 2022. - № 57. - С. 292-307. EDN: SZTEHN
16. Панферов В.П. Компетентностный подход в формировании человеческого капитала инновационно-ориентированной компании // Экономика и управление: научно-практический журнал. - 2018. - № 6 (144). - С. 120-123.
17. Карпова Т.П. Компетентностный подход к оценке человеческого капитала для инновационного развития организации // Современный менеджмент: проблемы и перспективы: Сб. науч. статей XVI международной научно-практической конференции. - Санкт-Петербург, 2021. - С. 361-366. EDN: KNURAB
18. Iorember, P.T., Iormom, B., Jato, T.P., Abbas, J. Understanding the bearable link between ecology and health outcomes: The criticality of human capital development and energy use // Heliyon. - 2022. - Vol. 8, no. 12. - Art. no. e12611. EDN: XGNNJE
19. Richter, L.M., Ahun, M.N., Besharati, S., et al. Adolescent Mental Health Problems and Adult Human Capital: Findings from the South African Birth to Twenty Plus Cohort at 28 Years of Age // Journal of Adolescent Health. - 2021. - Vol. 69, no. 5. - P. 782-789. EDN: EMGUNM
20. Xu, J., Li, H. Managerial human capital and corporate R&D investment // Journal of Economic Behavior & Organization. - 2023. - Vol. 213. - P. 151-171. EDN: RMADKW
21. Gudkov, P.G., Guseva, A.I., Accuracy of Expert Assessments in Evaluating Innovative Projects // Procedia Computer Science. - 2021. - Vol. 190. - P. 284-291.
22. Туккель И.Л., Сурина А.В., Культин Н.Б. Управление инновационными проектами: учебник / под ред. И.Л. Туккеля. - СПб.: БХВ-Петербург, 2011. - 416 с. EDN: SDPZTT
23. Тугускина Г.Н., Тимохова К.А., Чубукова И.В. Роль человеческого капитала в инновационном развитии предприятия // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Экономические науки. - 2019. - № 1 (9). - С. 24-32. EDN: RHDOCE
24. Brailsford, S., Churilov, L., Dangerfield, B. Discrete-Event Simulation and System Dynamics for Management Decision Making. - Chichester: John Wiley & Sons, 2014. - 342 p.
25. Barbosa, C., Azevedo, A., Hybrid Simulation for Complex Manufacturing Value-chain Environments // Procedia Manufacturing. - 2017. - Vol. 11. - P. 1404-1412. EDN: PGNSAM
26. Nuñez Rodriguez, J., Andrade Sosa, H.H., Villarreal Archila, S.M., Ortiz, A., System Dynamics Modeling in Additive Manufacturing Supply Chain Management // Processes. - 2021. - No. 9. - 982.
27. Wang, J., Gwebu, K., Shanker, M., Troutt, M.D. An application of agent-based simulation to knowledge sharing // Decision Support Systems. - 2009. - Vol. 46, iss. 2. - P. 532-541.
28. Li, H., Li, C., Wang, Z. An agent-based model for exploring the impacts of reciprocal trust on knowledge transfer within an organization // Journal of Business & Industrial Marketing. - 2021. - Vol. 36, no. 8. - P. 1486-1503. EDN: OVURLU
29. Satoko, W. A Hybrid Model of Human Resource Management // Japanese Management for a Globalized World. - 2018. - P. 175-204.
30. Khatun, T., Hiekata, K. A Model-Based Hybrid System for Human Resource Allocation in Multi-Project Management // Transdisciplinarity and the Future of Engineering. - 2022. - P. 586-595.
Выпуск
Другие статьи выпуска
Представлен алгоритм локального планирования пути в системе координат дорожного полотна. Он основан на варьировании точек исходной траектории с применением метода потенциального поля и обеспечения гладкости получаемого пути относительно новой системы координат. Реализация алгоритма основывается на решении задачи минимизации целевого функционала. Рассматривается решение задачи применительно к планированию пути беспилотной транспортной платформы, для чего требуется изменять участки заранее подготовленной гладкой траектории движения транспортного средства в режиме реального времени с учетом возникающих препятствий и с сохранением гладкости. Использование новой системы координат дает преимущество во времени выполнения алгоритма по сравнению с его работой в декартовой системе координат. Алгоритм реализован на языке Python. Выделение горизонта планирования позволяет сочетать предложенный подход с различными алгоритмами следования по пути, которые сами по себе не реализуют методы обхода препятствий. Численное моделирование выполнено для характерных примеров, по которым можно оценить эффективность предложенного алгоритма.
Представлено описание подходов, лежащих в основе разрабатываемой в ИПУ РАН Информационной системы анализа научной деятельности (ИСАНД) в области теории управления. Описана онтология ИСАНД, ориентированная на представление и сбор знаний в области теории управления: как научного знания (онтология теории управления), так и знаний, связанных с научной деятельностью агентов в данной области (организаций, журналов, конференций и отдельных исследователей). Дана схема построенной на основе онтологии архитектуры ИСАНД как сложного программного комплекса, обеспечивающего сбор, хранение и анализ публикаций и их метаинформации, которые поступают из внешних источников. Описан алгоритм построения тематических профилей научных объектов (публикаций, ученых, организаций, журналов, конференций), описаны осуществляемые при помощи ИСАНД процессы обработки текстов и возможности сетевого анализа. Описаны основные возможности использования ИСАНД.
Рассмотрена модель синтеза управления системой воспроизводства, учитывающая синхронное изменение технологической матрицы в процессе ее реструктуризации. Такой тип моделей можно характеризовать как модели с комбинированными (прямыми и косвенными) управляющими связями. В случае наличия резерва производственных ресурсов процессы изменения управляющих параметров и преобразования технологических связей должны происходить одновременно. Получены инварианты соотношений между объемами затрат и выпусков многоотраслевой экономики. Это позволило модифицировать формализованное представление модели структурного управления системой воспроизводства. В результате линейную модель воспроизводства потребовалось заменить нелинейной. Приведены результаты численных расчетов для предложенной модели, полученные с использованием реальных данных многоотраслевой экономики. На основе этих результатов проведен сравнительный анализ полученной модели и исходной модели реструктуризации системы воспроизводства.
В связи с реализацией концепции электрических самолетов отмечена необходимость обеспечения высокой надежности электромеханических приводов, являющихся важными компонентами авиационных систем. Рассмотрен структурный состав электромеханического привода и виды его неисправностей. Приведен обзор методов диагностики неисправностей электромеханического привода, основанных либо на моделировании электромеханического привода, либо на анализе сигналов, поступающих в процессе функционирования электромеханического привода, а также гибридных методов, сочетающих в себе оба этих подхода. Исследованы преимущества, недостатки и трудности в применении различных подходов. Особое внимание уделено методам диагностики электромеханических приводов на основе глубокого обучения, которые позволяют в автоматическом режиме обрабатывать сигналы и реализовать комплексную диагностику неисправностей. Представлена концепция технического обслуживания авиационной техники, в частности электромеханических приводов, на основе оценки технического состояния и прогнозирования оставшегося срока полезного использования с целью предупреждения неисправностей до их появления. Для решения проблемы технического обслуживания летательных аппаратов на основе прогнозирования выделен ряд гибридных подходов. Приведен обзор отечественных разработок в области авиационной диагностики с применением машинного обучения.
Издательство
- Издательство
- ИПУ РАН
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 117997, ГСП-7, г. Москва, Профсоюзная, 65
- Юр. адрес
- 117997, г. Москва, Профсоюзная, 65
- ФИО
- Новиков Дмитрий Александрович (дирек)
- E-mail адрес
- dan@ipu.ru
- Контактный телефон
- +7 (495) 3348910
- Сайт
- https://www.ipu.ru/