Оценка эффективности нововведений

Из анализа  таблицы 2, можно сделать вывод, что  замена старого сетевого оборудования на новое является наиболее приоритетным направлением, реализация которого приведет к повышению работоспособности предприятия. Вторым по значимости является смена кабельной системы.

2. Метод решающих матриц Г.С.Поспелова

   Используя метод решающих матриц и сформировав  многоуровневую структуру факторов, влияющих на создание и функционирование предприятий (организаций), можно провести более тщательный анализ вклада конкретных факторов нижнего уровня этой структуры (многие из которых могут быть количественно оценены с помощью детерминированных или вероятностных характеристик) на процесс проектирования и функционирования МЭ. Метод решающих матриц применялся для реализации крупных дорогостоящих проектов (космос, оборона, фундаментальные научные исследования  и т. п.), при создании, реконструкции, конверсии предприятий или научно-исследовательских организаций, инвестируемых государством, т.е. в ситуациях, для которых повышаются требования к тщательности анализа факторов, влияющих на принятие решений.

   Для этого введем еще один уровень  факторов, на которые влияют нововведения.

Для определения значимости нововведений введем еще один уровень влияния, как показано в Приложении 2.

Приложение 2. Схема взаимодействия уровней. 

Элементы  второго уровня:

1. Повышение скорости обработки данных;
2. Повышение быстродействия обработки информации на пользовательских терминалах;
3. Конфиденциальность данных;
4. Упрощение администрирования сети;
5. Возможность обмена данными региональных и центрального офисов по защищенным каналам;
6. Снижение вероятности возникновения сбоев сети;
7. Увеличение числа пользователей сети без изменения ее архитектуры (принцип избыточности сети).

Схема взаимодействия уровней представлена в Приложении 2.

            Определим решающую матрицу. Элементы полученной решающей матрицы,

описывают наличие  параметров и их влияние  по каждому направлению. Принимая во внимание условие нормировки запишем во второй столбец таблицы 3 относительные значимости критериев , а в следующие столбцы – степень влияния на реализацию направления:

Таблица 3

Рассчитаем  влияние элементов среднего уровня на нижний. Для этого воспользуемся  формулой . Рассчитав значения , определим относительные веса элементов нижнего уровня. Решающая матрица, отражающая влияние элементов среднего уровня на элементы нижнего уровня, представлена в таблице 4.

Зная  и , можно получить относительные веса элементов нижнего уровня . 

Соблюдая  условия нормировки для  , получим веса каждого элемента:

            Таблица 4

Из анализа  таблиц 3-4, можно сделать вывод, что  замена старого сетевого оборудования на новое является наиболее приоритетным направлением, реализация которого приведет к повышению работоспособности предприятия.

6. Методы, базирующиеся на использовании  информационного  подхода

1. Оценка  значимости нововведений

       При внедрении нововведений (НВВ) различного вида (в технике, технологии, управлении) возникают задачи определения приоритетности НВВ, очерёдности их внедрения. Для  решения задач такого рода был  предложен метод, базирующийся на информационных оценках степени влияния НВВ на реализацию целей предприятий (организаций), и разработаны на его основе методика и автоматизированная процедура реализации метода.

       Структуризация  помогает распределить НВВ и их характеристики по уровням иерархии и оценивать  последовательно влияние составляющих нижележащих уровней на вышележащие, т.е. расчленить большую неопределённость на более обозримые, что способствует повышению объективности и достоверности анализа.

       В соответствии с теоретическими основами информационного подхода вводятся оценки степени целесоответствия p_i (вероятности достижения цели) и q_i , и вычисляется потенциал (значимость) H_i нововведения следующим образом:

       H_i = -q_i log (1 - p_i’),

       где p_i’- вероятность достижения цели при использовании нововведения; здесь привычная шенноновская вероятность недостижения цели (характеризующая энтропию) p_i заменяется на сопряжённую (1 - p_i’); q_i – вероятность использования конкретного НВВ при реализации, достижении соответствующей подцели.

       Вычисление  H_i на основе оценок p_i’ и q_i обеспечивает предполагаемому подходу некоторые преимущества по сравнению с методом решающих матриц и оценками методики ПАТТЕРН:

• упрощается получение обобщённых оценок влияния комплексов НВВ или комплексов подцелей, так как H_i, измеряемые в битах, можно просто суммировать, а при обработке вероятностных оценок приходится применять более сложные процедуры;
• появляется возможность оценивать не только степень (вероятность) p_i влияния i-го НВВ на реализацию целей, но и возможность учесть вероятность q_i использования этого НВВ в конкретных условиях в текущий период (что в ряде ситуаций может быть оценено и на основе статистических исследований).

    Итак, у нас имеется 7 классов факторов и 6 нововведений. Количество нововведений довольно велико, поэтому оценивать  этот уровень методом ПАТТЕРНа или  решающих матриц неудобно, поэтому  полученные выше значимости нововведений можно определить при помощи метода сложных экспертиз с использованием информационных оценок. 

Построим  дерево целей, оно представлено в  приложении 3.

         Определим - вероятность использование конкретного НВВ и - вероятность достижения цели при использовании НВВ, причем лежащее от 0,7 до 0,9.

Приложение 3. Схема взаимодействия уровней 

Заполним таблицу 5:

                                                                                                          Таблица 5