MAIN PROVISIONS OF THE TECHNIQUE OF INFORMATION SUPPORT IN ASSESSING THE EFFICIENCY OF TECHNOLOGICAL INNOVATIONS USING FUZZY MODELING METHODS

Olga M Shatalova

Abstract


The article highlights the results of the developing a methodology of forming an information base for evaluating the efficiency of technological innovations. The technique is adapted to the conditions of technological innovation management at industrial enterprises, as well as to the system concept of performance evaluation from the standpoint of non-stochastic uncertainty. The results of the study of the content and of methodically significant conditions for the information support formation in the assessment of the input parameters of the model of fuzzy inference of the innovation performance indicator are presented. The result shows the relevance of a wide range of information support methods and the importance of expert assessments as a means of solving uncertainty. The explication of the factors of internal innovation environment is given, and the means of expert assessment based on the ontology of the innovation process are developed. The developed information support technique allows for a comprehensive and holistic picture of the conditions for implementing an innovative project in the early stages of its life cycle. This forms the basis for a reliable assessment of efficiency as a criterion for developing solutions in the management of technological innovations.

Keywords


innovations; system approach; information; technique; uncertainty; fuzzy modeling; efficiency.

References


Надежность и эффективность в технике: справочник: в 10 т. Т. 1: Методология. Организация. Терминология / под ред. А.И. Рембезы. – М.: Машиностроение, 1986. (в пер.). – М.: Машиностроение, 1986. – 224 с.

Надежность и эффективность в технике: справочник: в 10 т. / ред. совет: В. С. Авдуевский (пред.) и др. Т. 3: Эффективность технических систем / под общ. ред. В.Ф. Уткина, Ю.В. Крючкова. – М.: Машиностроение, 1988. (в пер.). – 328 с.

Шаталова, О.М. Об использовании нечетких вычислений в решении проблемы неопределенности при оценке эффективности технологических инноваций на предприятии / О.М. Шаталова

// Вестник ЮУрГУ. Серия «Экономика и менеджмент». – 2018. – Т. 12, № 3. – С. 83–91. DOI: 10.14529/em180309

Frank H. Knight. The Meaning of Risk and Uncertainty // In: F.Knight. Risk, Uncertainty, and Profit. – Boston: Houghton Mifflin Co, 1921. – Р. 210–235. 5. Белов, М.В. Модели адаптации в динамических контрактах в условиях вероятностной неопределенности / М.В. Белов, Д.А. Новиков // Управление большими системами: сб. трудов. – М.: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2017. – С. 100–136.

Chen, Y.-J. Structured methodology for supplier selection and evaluation in a supply chain / Y.-J. Chen // Information Sciences. – Elsevier Science Publishing Company, Inc., 2011. – V. 181. – P. 1651– 1670.

Шаталова, О.М. Методология измерения региональной эффективности технологических инноваций в реализации механизмов стимулирования инновационной активности (на примере Удмуртской Республики): монография / О.М. Шаталова. – Ижевск: Инст-т комп. исследований, 2015. – 256 с.

Шаталова, О.М. Оценка целевого экономического эффекта технологических инноваций в модели нечеткого логического вывода // Вестник Удмуртского университета. Серия Экономика и право. – 2018. – № 6.

Портер, М. Конкурентное преимущество: Как достичь высокого результата и обеспечить его устойчивость / Майкл Портер; пер. с англ. – 2-е изд. – М.: Альпина Бизнес Букс, 2006. – 715 с.

Саати, Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий / Т. Саати. – М.: Радио и связь, 1993. – 278 c.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.