Беилин И.Л., Хоменко В.В.Опубликовано в журнале:
Вопросы инновационной экономики
– Том 7, Номер 4 (Октябрь-Декабрь 2017)

JEL classification: O32, O33, С45

Ключевые слова: инновационный химический проект, нечеткая логика, себестоимость, управление


Поделиться этой страницей:

Аннотация:

Предложены нечетко-логические подходы управления себестоимостью инновационного химического проекта. Актуальность разработки обусловлена высокой степенью неопределенности будущей экономической эффективности таких проектов. Это связано со сложностями трансфера наукоемкой технологии от лаборатории к производству, традиционно высоким уровнем конкуренции в химическом секторе, а так же отсутствием информации об экономике проекта в прошлом. Теория нечетких множеств в первую очередь связана с количественной оценкой неопределенности, позволяет формализовать лингвистические неопределенности, а так же применять математические операторы, такие как сложение, вычитание, умножение и деление в нечеткой области. Следовательно, нечеткое число можно использовать и в экономическом анализе для замены однозначной оценки себестоимости на их нечеткие значения. Установлено, что расчет на основе непрерывных нечетких чисел актуален, когда необходима быстрая приблизительная оценка общих издержек большого числа предложенных для инвестирования инновационных проектов. В случаях, когда необходима тщательная оценка общих издержек небольшого числа проектов, прошедших предварительный отбор, следует производить расчеты на основе дискретных нечетких чисел.

Основные тезисы:

Издержки инновационого химического проекта можно выразить дискретными и непрерывными нечеткими числами.
Операции сложения дискретных и непрерывных нечетких чисел постоянных и переменных издержек предоставляют возможность управления общими издержками инновационного химического проекта по любой возможной траектории жизненного цикла проекта.
Для снижения объема вычислительной работы непрерывные нечеткие числа можно представить в виде чисел «L-R» типа, а операция интегрирования областей неопределенности в данном случае заменяется простым нахождением площади треугольника.
Нечетко – логический расчет экономических показателей инновационного проекта на основе дискретных чисел дает возможность управления издержками в любой момент времени в любой точке траектории жизненного цикла проекта с учетом точного значения вероятности величины общих и переменных издержек.

---

Источники:
1. Zadeh L. Toward a perception-based theory of probabilistic reasoning with imprecise probabilities // Journal of Statistical Planning and Inference. – 2002. – С. 233-264.
2. Inuiguchi M., Ramik J. Possibilistic linear programming: a brief review of fuzzy mathematical programming and a comparison with stochastic programming in portfolio selection problem // Fuzzy Sets and Systems. – 2000. – № 3. – С. 3-28.
3. Inuiguchi M., Tanino T. Portfolio selection under independent possibilistic information // Fuzzy Sets and Systems. – 2001. – С. 83-92.
Hua Wang Fuzzy Control Systems Design and Analysis: A Linear Matrix Inequality Approach, 2011, V. 7. P. 4-19
5. Беилин И.Л. Оценка конкурентоспособности малого инновационного предприятия по ФЗ 217 // Вестник Казанского технологического университета. – 2012. – № 21. – С. 173-174.
6. Batyrshin S. On the structure of involutive, contracting and expanding negations // Fuzzy Sets and Systems. – 2003. – № 3. – С. 661-672.
7. Batyrshin S., Kaynak O., Rudas E. Fuzzy modeling based on generalized conjunction operations // IEEE Transactions on Fuzzy Systems. – 2002. – № 5. – С. 678-683.
8. Беилин И.Л., Архиреев В.П., Азимов Ю.И. Новые полиамидоэфиры на основе пропиленкарбоната // Известия высших учебных заведений. Серия: Химия и химическая технология. – 2006. – № 1. – С. 109.
9. Беилин И.Л., Нефедова М.А., Архиреев В.П. Анионная сополимеризация циклических карбонатов с моноизоцианитами // Вестник Казанского технологического университета. – 2006. – № 1. – С. 163-169.
10. Беилин И.Л. Прикладные свойства новых сополимеров циклических карбонатов с изоцианатами различного строения // Пластические массы. – 2006. – № 4. – С. 19-22.
Салахутдинов Р.З., Исмагилов И.И. Моделирование и принятие решений в экономике на основе теории нечетких множеств. / Учебное пособие., 2005. – 100 с.
12. Zobel C.W., L. Khansa Quantifying Cyberinfrastructure Resilience against Multi-Event Attacks // Decision Sciences. – 2012. – № 4. – С. 84-109.
13. Crowther K.G., Haimes Y.Y. Development of the Multiregional Inoperability Input-Output Model (MRIIM) for Spatial Explicitness in Preparedness of Interdependent Regions // Systems Engineering. – 2010. – № 1. – С. 182-201.
14. Беилин И.Л., Архиреев В.П. Изучение анионной сополимеризации пропиленкарбоната с изоцианатами // Вестник Казанского технологического университета. – 2005. – № 1. – С. 369.
15. Беилин И.Л., Архиреев В.П., Нефедова М.А. Синтез и структура новых сополимеров циклических карбонатов с моноизоцианатами // Пластические массы. – 2006. – № 1. – С. 23-27.
16. Beilin I.L., Arkhireev V.P. Synthesis and structure of copoly(amide esters) based on cyclic carbonates and monofunctional isocyanates // Protection of Metals and Physical Chemistry of Surfaces. – 2011. – № 4. – С. 478-483.
17. Uziel Sandler, Lev Tsitolovsky Neural Cell Behavior and Fuzzy Logic // Springer. – 2008. – С. 461-478.