Оценка сложности инновационных проектов

В статье рассматриваются вопросы оценки сложности инновационных проектов, которые являются уникальными, основываются на неполной или слабоструктурированной информации и испытывают существенное влияние фактора неопределенности. В соответствии с имеющимися разработками в данной области рассматриваются четыре категории сложности проектов, а также двухуровневая система признаков сложности. Авторское развитие методики оценки сложности проектов предусматривает применение коэффициентов относительной значимости признаков сложности проектов, учет неопределенности внешних условий их реализации (с вероятностями возможного возникновения тех или иных ситуаций), а также возможность привлечения для оценки проектов группы экспертов (с учетом различий в их компетентности). Разработанный авторами подход к определению параметров модели (коэффициентов относительной значимости признаков сложности, вероятностей возникновения ситуаций, коэффициентов компетентности экспертов) основывается на применении метода анализа иерархий. Также предложена система показателей (индексов), которые на основе обобщения экспертных оценок позволяют классифицировать и ранжировать проекты по уровню сложности. Апробация предложенного подхода выполнена с применением программного обеспечения Super Decisions на примере одного из инновационных проектов университета

Ключевые слова: инновационный проект, сложность проекта, экспертные оценки, ситуации, индекс сложности проекта, метод анализа иерархий

Список использованных источников

1. A guide to Business Analysis Body of Knowledge (BABOK Guide). Version 2.0. Toronto: IIBA, 2009. 265 p.

2. K. Hass. Managing complex projects: A new model. Vienna, VA: Management Concepts, 2009. 298 p.

3. K. Hass. Planting the seeds to grow a complex project management practice. Kathleen Hass and Associates, 2009. 22 p.

4. T. L. Saaty. Decision making with the analytic hierarchy process//International Journal of Services Sciences. Vol. 1. No. 1. 2008. P. 83-98.

5. Т. Л. Саати Принятие решений при зависимостях и обратных связях. Аналитические сети/Пер. с англ., науч. ред. А. В. Андрейчиков, О. Н. Андрейчикова. 4-е изд. М.: ЛЕНАНД, 2015. 360 c.

6. Т. К. Кравченко. Экспертная система поддержки принятия решений//Открытое образование. № 6. 2010. С. 147-156.

Авторы