609. Теоретические исследования методов и моделей управления инновационными процессами обеспечения конкурентоспособности промышленных предприятий / Колобов А.А., Орлов А.И., Омельченко И.Н., Орлова Л.А. - Отчет по госбюджетной НИР (рукопись). – М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2005. – 55 стр. 

Федеральное агентство по образованию
Государственное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«Московский государственный технический университет
имени Н.Э. Баумана
(МГТУ им. Н.Э.Баумана)
Факультет ИБМ

УДК 330.115
№ госрегистрации__________
Инв. №____________________
УТВЕРЖДАЮ
Первый проректор – 
проректор по научной работе
МГТУ им. Н.Э.Баумана
д-р техн. наук, проф.
_____________ К.Е.Демихов
“___”_________________200__г.

ОТЧЁТ
О НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ РАБОТЕ

ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ УПРАВЛЕНИЯ ИННОВАЦИОННЫМИ ПРОЦЕССАМИ ОБЕСПЕЧЕНИЯ КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТИ 
ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ 
 (заключительный)

НИЧ __________

Руководители НИР
д-р техн. наук, проф.				       _____________  А.А.Колобов
д-р техн. наук, проф.				       _____________  А.И.Орлов

Москва  2005 

СПИСОК ИСПОЛНИТЕЛЕЙ

Руководитель НИР, 
заведующий кафедрой, докт. техн. наук, профессор 
А.А.Колобов 
(введение, разд.2.5, 4, заключение)

Заместитель руководителя НИР, 
докт. техн. наук, профессор 
А.И.Орлов
 (введение, разд.1, 3.2, 4.3, заключение)

Исполнители:

Декан,
докт. техн. наук, профессор 
И.Н.Омельченко
 (разд. 2.1-2.4, 4.1-4.2)

Ассистент
Л.А.Орлова 
(разд. 3)

Нормоконтролер
О.Н.Косичкин

 РЕФЕРАТ

Отчет 55 с., 33 источника 

ПРОМЫШЛЕННЫЕ ПРЕДПРИЯТИЯ, ВЫСОКИЕ ТЕХНОЛОГИИ, БИЗНЕС-ПРОЦЕССЫ, УПРАВЛЕНИЕ, ИННОВАЦИОННЫЕ ПРОЦЕССЫ, КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТЬ, ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ

	В разделе 1 отчета с позиций асимптотической математической статистики интервальных данных рассмотрены оценки метода наименьших квадратов в линейной модели. Новизна постановки состоит в том, что исходные данные заданы не числами, а интервалами, длина которых мала. Вычислены нотны оценок параметров (максимально возможные отклонения, вызванными метрологическими причинами). Расчеты проведены для случая парной регрессии. В разделе 2 обсуждается новая система внедрения математических методов исследования «Шесть сигм». В разделе 3 построена вероятностно-статистическая модель процесса ранжирования вариантов и на ее основе доказана состоятельность оценки кластеризованной ранжировки, полученной «турнирным» методом. 	В разделе 4 разработана функциональная структура Интернет-аукциона высоких технологий на основе организационно-технологической схемы коммерциализации результатов исследований и разработок.
	Результаты НИР предназначены для использования при разработке новых методов и моделей управления инновационными процессами обеспечения конкурентоспособности в высокотехнологичных отраслях промышленности на основе современных подходов к управлению предприятиями, логистике и эконометрике, при проведении дальнейших фундаментальных исследований, а также в учебном процессе МГТУ им. Н.Э.Баумана.  

СОДЕРЖАНИЕ
	с.
Введение	6

1. Разработка методов и моделей линейного регрессионного анализа интервальных данных	8
1.1 Статистика интервальных данных	8
1.2 Интервальный линейный регрессионный анализ	12
1.3 Интервальная линейная парная регрессия	14
1.4 Пример использования интервального регрессионного анализа	17

2. Разработка методов и моделей обеспечения конкурентоспособности 
на основе системы «Шесть сигм» 	21
2.1 Основные идеи системы «Шесть сигм»	21
2.2 Инструменты системы «Шесть сигм»	22
2.3 В чем новизна системы «Шесть сигм»? 	24
2.4 Шесть основных элементов системы «Шесть сигм» 	24
2.5 Проблемы внедрения математических методов исследования	25

3. «Турнирный» метод ранжирования вариантов	28
3.1 Построение вероятностно-статистической модели порождения 
данных	28
3.2 Математико-статистическое изучение свойств расчетной 
процедуры анализа данных	31

4. Разработка бизнес-процессов Интернет-аукциона высоких 
технологий  	33
4.1 Разработка основных бизнес-процессов инновационной 
деятельности   	33

4.2 Разработка организационно-технологической схемы системного
использования средств электронной коммерции 	39
4.3 Структурно-функциональная схема бизнес-процессов подготовки
и проведения Интернет-аукциона и ее компоненты	43

Заключение 	48

Список использованных источников	53

Введение

	В настоящее время актуальность обеспечения конкурентоспособности отечественных промышленных предприятий в высокотехнологичных отраслях промышленности очевидна. Инновационная деятельность, прежде всего в сферах маркетинга, разработки новой продукции, производства, технологии, закупках, сбыте, сервисном обслуживании и др., обеспечивает конкурентные преимущества и эффективное функционирование предприятия в долгосрочной перспективе. Проблемам управления инновационными процессами посвящены многие работы отечественных и зарубежных исследователей, однако существует целый ряд научных проблем и задач, которые не получили удовлетворительного решения, учитывающего динамику изменения условий внешней и внутренней среды промышленных предприятий.
	Существующие концепции, методологии и модели планирования и управления инновационными процессами в основном базируются на программно-целевом подходе, предполагающем достижение поставленной цели путем наиболее эффективного использования ресурсов при заданной системе ограничений. Используемые при этом классические методы и техника планирования PERT и критического пути (СРМ), более известного как метод сетевого планирования и управления (СПУ), а также их разновидности, предлагают четкое структурирование и определенность целей, задач и этапов реализации инновационного процесса.
	В целом ряде научных и методических публикаций проблематика управления инновационными процессами сводится лишь к решению задач планирования и управления научными исследованиями и разработками (НИОКР), что существенно снижает практическую ценность разрабатываемых методик для управления инновационными процессами. Процессы НИОКР достаточно хорошо структурированы и имеют четко поставленные цели и задачи. Инновационный процесс по сравнению с НИОКР гораздо шире по своему содержанию и отличается не только неопределенностью результата, но зачастую и цели инновации. 
	Неопределенность предполагает использование эконометрических методов. Весьма актуальна разработка новых эконометрических методов управления предприятиями, прежде всего управления инновационными процессами.
	Настоящая работа входит в проект, посвященный методам и моделям совершенствования и развития логистико-ориентированных производственных систем. А также разработке концепции и методологии планирования и управления инновационными процессами обеспечения конкурентоспособности предприятия в условиях неопределенности во внешней и внутренней среде на основе новых эконометрических методов управления предприятием. В целом проект предполагает разработку концепции формирования инновационных стратегий и принципов их моделирования, создание системы управления инновационными процессами на предприятии в рыночной среде в условиях риска, разработку спектра новых эконометрических методов управления предприятиями. 
	В отчет включены следующие конкретные результаты 2005 г.:
	Разработка методов и моделей линейного регрессионного анализа интервальных данных (раздел 1).
	Разработка методов и моделей обеспечения конкурентоспособности на основе системы «Шесть сигм» (раздел 2).
	Теоретическое обоснование «турнирного» метода ранжирования вариантов (раздел 3).
	Разработка методологии организационно-экономического управления инновационными процессами в высокотехнологичных отраслях промышленности (раздел 4).
	Основные результаты, полученные в отчете, опубликованы в статьях [8, 28-30]. Сайт http://orlovs.pp.ru содержит полезную информацию по тематике отчета, прежде всего по эконометрическим методам.

1. Разработка методов и моделей линейного регрессионного анализа интервальных данных

	С позиций асимптотической математической статистики интервальных данных рассмотрим оценки метода наименьших квадратов в линейной модели. Новизна постановки состоит в том, что исходные данные заданы не числами, а интервалами, длина которых мала. Вычисляем нотны оценок параметров (максимально возможные отклонения, вызванными метрологическими причинами). Расчеты проведены для случая парной регрессии.
	Статистическое исследование зависимостей - одна из наиболее важных задач, которые возникают  в различных областях науки и техники. Под словами "исследование зависимостей" имеется в виду выявление и описание связи между исследуемыми переменными на основании результатов статистических наблюдений. Мощные инструменты для решения такого рода задач разработаны в прикладной статистике. Примерами могут служить регрессионный, факторный, дисперсионный, корреляционный анализы.  
	Однако многие реальные ситуации характеризуются наличием данных интервального типа. При этом исследователь не знает точных значений измеренных данных, а знает только границы интервалов, содержащих истинные значения. Такие задачи могут возникать, например, если при проведении экспериментов средства измерения имеют погрешности, причем экспериментатору известны допустимые границы этих погрешностей (например, из технических паспортов средств измерения).
	Основная цель настоящего раздела – демонстрация подхода асимптотической математической статистики интервальных данных к оценке параметров линейной регрессионной модели методом наименьших квадратов.  

1.1 Статистика интервальных данных

	Процесс измерения, какой бы физической природы он ни был, обычно не дает однозначный результат, т.е. истинная характеристика не совпадает с результатом измерения. Поэтому целесообразно представлять измеренные данные в интервальном виде. А именно, результатом измерения какой-либо величины Х являются два числа: ХH— нижняя граница и ХB — верхняя граница. При этом ХИСТ  [ХH, ХB], где ХИСТ - истинное значение измеряемой величины. Таким образом, результат измерения можно записать как X = [ХH, ХB]. Интервальное число X может быть представлено другим способом, а именно, X = [Хm, Δx], где ХH = Хm - Δx, ХH = Хm + Δx . Здесь Хm - центр интервала (не обязательно совпадающий с ХИСТ), а Δx - максимально возможная погрешность измерения. 
	Математическая статистика интервальных данных - перспективная и быстро развивающаяся область статистических исследований. Развитие идей статистики интервальных данных продолжается уже более 20 лет. Проводятся дискуссии .[9] и международные конференции [32]. Сформированы два основных подхода. Первый подход развивается одной из ведущих научных школ в области статистики интервальных данных, возглавляемой проф. А.П. Вощининым и активно работающей с конца 70-х годов [1-5]. Второй подход, начавшийся с разработки ГОСТ 11.011-83, – асимптотическая математическая статистика интервальных данных [13, 14, 16, 17, 20, 21, 27]. К ней относится настоящая работа. К настоящему времени в статистике интервальных данных изучены проблемы регрессионного анализа, планирования эксперимента, сравнения альтернатив и принятия решений в условиях интервальной неопределенности и др.
	Сформулируем (в соответствии с [16]) основные идеи асимптотической математической статистики интервальных данных. Пусть статистика интересует выборка х = (х1, х2, ... , хn), хi  R1, описывающая реальность (выборку рассматриваем как многомерный вектор). Однако из-за неизбежных погрешностей измерения ему известна лишь выборка
y = (y1, y2, ..., yn) , yi  R1, yi = хi + ei , i = 1,2, …, n.
Здесь ei - погрешность измерения i-го значения интересующей статистика случайной величины. Введем вектор е = (e1, e2 ,..., en)
	В асимптотической математической статистике интервальных данных на погрешности измерения обычно накладывается одно из двух ограничений:
|ei| < Δ, i = 1,2,…, n,
(ограничение на предельную абсолютную погрешность), либо
|ei| < δ|xi|, i = 1,2, …, n
(ограничение на предельную относительную погрешность), где Δ и δ малы. 
	Пусть статистические выводы основаны на статистике
f(y) = f(y1, y2, ..., yn) , f: Rn → R1 ,
тогда при достаточно малых ei с точностью до бесконечно малых более высокого порядка о(|ei|) метрологическая погрешность равна
.
В асимптотической математической статистике интервальных данных учет метрологических погрешностей проводится по максимуму возможных отклонений. Показателем влияния вектора е погрешностей является т.н. нотна, т.е. максимально возможное отклонение

где максимум берется по всем возможным погрешностям (совокупность возможных погрешностей описывается некоторым множеством Е). В более математизированном изложении вместо max следовало бы поставить sup. 
	Тогда для ограничений на предельную абсолютную погрешность нотна с точностью до бесконечно малых более высокого порядка имеет вид 

Для ограничений на предельную относительную погрешность справедлив аналогичный результат: с точностью до бесконечно малых более высокого порядка нотна равна

	На основе понятия нотны, как показано в работах [13, 14, 16, 17, 20, 21, 27], в асимптотической математической статистике интервальных данных построены различные алгоритмы оценивания и проверки гипотез, решения задач многомерного статистического анализа. Приведем примеры полученных результатов. Пусть в классической математико-статистической теории статистика f(х) используется для оценивания параметра а. Пусть она  является асимптотически нормальной (при безграничном росте объема выборки n) с математическим ожиданием а и дисперсией σ2/n, причем
,
где символ М означает операцию взятия математического ожидания. Предположим, что для интервальных данных точечное оценивание параметров проводится по тем же алгоритмам, что и в классическом случае, т.е. на основе статистики f(y). Доверительный интервал для оцениваемого параметра а, соответствующий доверительной вероятности α, расширяется по сравнению с классикой и имеет вид
[aH(α) – Nf (y); aB(α) + Nf (y)],		
где aH(α) и aB(α) - нижняя и верхняя доверительные границы, найденные по классическим правилам, а Nf(y) - значение нотны, вычисленное по доступным статистику данным y. 
	Если обозначить длину соответствующих интервалов как d1=aB(α)- aH(α) и d2= d1+2Nf (y), то из формулы (1) следуют несколько важных для практики выводов:
	1. Если при данном объеме выборки n значение d1Nf (y), то увеличение объема выборки нецелесообразно, т.к. это не влияет ширину интервала d2.
	2. Если при данном объеме выборки d1 << Nf (y), то доминирующим фактором неопределенности являются нестатистические погрешности и фактором случайности можно пренебречь.
	3. Если при данном объеме выборки d1 >> Nf (y), то доминирующим фактором неопределенности являются статистические погрешности, а учет нотны нецелесообразен.
	Для рассматриваемого случая:

где u(α) - квантиль стандартного нормального распределения порядка (1 + α)/2, а s - оценка  по выборке. В качестве показателя суммарной погрешности в [8-14] использовалась полудлина асимптотического доверительного интервала при u(α) = 1, т.е.

	Из последнего соотношения очевидно, что при Nf (у) ≠ 0 целесообразно увеличивать объем выборки лишь до числа, не большего некоего nрац - рационального объема выборки. В [13, 14, 16, 17, 20, 21, 27] использовался "принцип уравнивания погрешностей", выдвинутый в [12], согласно которого целесообразно приравнять погрешности разной природы (метрологической и статистической): 

	Таким образом, рациональный объем выборки позволяет определить тот объем выборки, при достижении которого продолжать наблюдения нецелесообразно. А расчет нотны дает величину максимально возможного отклонения статистики.

1.2 Интервальный линейный регрессионный анализ

	Для определения параметров регрессионной модели наиболее часто применяют метод наименьших квадратов. В частности, этот метод широко применяется при анализе и прогнозировании затрат предприятия. 
	Постоянные затраты не зависят от объема выпуска по определению: F = const = b. Зависимость переменных затрат от объема выпуска в простейшем случае описывается линейной функцией: у = ах, где y - суммарный объем переменных затрат (на весь объем выпуска); a - коэффициент пропорциональности (величина переменных затрат на единицу выпуска); х - объем выпуска. В микроэкономической теории затраты – квадратичная или более сложная функция от х. Здесь ограничимся линейной зависимостью.
	Зависимость смешанных (другими словами, суммарных) затрат от объема выпуска можно описать линейной функцией со свободным членом:
у = ах + b,
где y - суммарная величина смешанных затрат; ax - переменная часть смешанных затрат; b - постоянная часть смешанных затрат.
	Вначале обсудим теоретическое обоснование интервального метода наименьших квадратов согласно [20], затем опишем алгоритм построения уравнения регрессии и нахождения нотны.  
	Рассмотрим линейную регрессионную модель 
		(1)
где 	y  - вектор размерности n значений зависимой переменной;
	X – матрица плана (значений независимых переменных) порядка kЧn;
	β -  вектор неизвестных параметров размерности k;
	ε - вектор невязок (погрешностей измерения) размерности n.
Как известно, оценка наименьших квадратов  вектора β имеет вид
,		(2)
где штрих – знак транспонирования. В интервальной статистике рассматривают модель, согласно которой X и y известны статистику лишь с некоторой точностью, т.е.
, ,
где Xo и yo - истинные значения переменных, α и γ - неизвестные статистику малые погрешности. 
	Нотна оценки наименьших квадратов  – это вектор, каждая координата которого – максимально возможное отклонение этой координаты изучаемого вектора , вызванное погрешностями α и γ. Таким образом, рассматриваемая нотна – это вектор Nβ = (N1β, N2β, …, Nkβ), где
        (3)
где sup берется по области изменения (α, γ), описанной ниже.
	Вычислим нотну при малых погрешностях α и γ. Имеем 
          (4)
Последний член в (4) есть О, т.е. член более высокого порядка по , чем предыдущие, где  - евклидова норма матрицы , т.е.  есть сумма квадратов всех элементов матрицы  порядка kn. 
	Для нахождения величины  обратимся к известной формуле теории матриц [6]
, 		(5)
где E – единичная матрица, все собственные числа матрицы А по модулю меньше 1. Поскольку , то из (5) вытекает, что 
. 	(6)
Из (4) и (6) следует, что
. 	(7)
Далее с точностью до членов более высокого порядка имеем
.
Наконец, согласно формуле (2) имеем
  (8)
c точностью до членов более высокого порядка по  и . При этом согласно формуле (4)  с точностью до членов более высокого порядка. Последняя формула позволяет изучать чувствительность оценок метода наименьших параметров в зависимости от изменения исходных данных. 

1.3 Интервальная линейная парная регрессия

	Дальнейшее развитие идеи изучения чувствительности – расчет нотны. Проведем его на примере линейной парной регрессии - частного случая многомерного регрессионного анализа, в котором на основе формулы (8) можно легко продвинуться дальше. Модель имеет вид
 i=1, 2, 3, ..., n.      (9)
Она переходит в модель (1), если положить
		(10)
Естественно принять, что погрешности матрицы X имеют вид
.
	Как известно,
,		(11)
Для упрощения обозначений далее опустим пределы суммирования, а затем и индекс суммирования. Это не может привести к недоразумениям, поскольку всюду суммирование проводится по индексу i в интервале от 1 до n. Из формулы (11) вытекает, что
.		(12)
Легко подсчитать, что 
.		(13)
Положим
.
Тогда знаменатель в (12) равен . Из (12) и (13) следует, что 
.	(14)
Из (14) и (11) следует, что 
,		(15)
где 
,
,
.
Наконец, вычисляем основной член в (8):
,	(17)
где 
z1i = xi A+B, z2i = xi B+D, I = 1, 2, … , n.		(18)
	Перейдем к вычислению второго члена с  в (8). Имеем
,		(19)
где 
w1i = nαi,	 w2i = -i Σx,	 i=1, 2, … , n.
Складывая правые части (17) и (19) и умножая на y, получим окончательный вид члена с в (8):
,		(20)
где

		(21)
	Имеем
,
.
	Если ограничения имеют вид
|j|  < λ,	 j=1,2,….n,		(23)
где - максимально возможная погрешность (т.е. предельная абсолютная погрешность), то максимально возможное отклонение оценки  параметра  из-за погрешностей j имеет вид
,		(24)
где производные  заданы формулой (22).
	Из (20), (21) и (23)  следует, что
,		(25)
где F и G определены в (21), а
,		(26)
.		(27)
Вычисление правой части (25) следует проводить по наблюдаемым значениям, поскольку теоретические (истинные) значения неизвестны статистику. По сравнению с расчетами по истинным значениям допускаем ошибки, являющиеся бесконечно малыми более высокого порядка по сравнению с α и γ. Доказательство этого утверждения проводится с помощью теорем о наследовании сходимости [12].

1.4 Пример использования интервального регрессионного анализа

	Методы статистики интервальных данных наряду с классическими методами оказываются полезными не только в традиционных статистических задачах, но и во многих других областях, в частности, в экономике и управлении промышленными предприятиями [25, 27]. Пример использования статистики интервальных данных в инвестиционном менеджменте подробно описан в [27]. Перспективы применения статистики интервальных данных в контроллинге проанализированы в [23]. Компьютерный анализ данных и использование статистических методов в информационных системах управления предприятием при решении задач контроллинга обсуждаются в [26]. Рассмотрим практический пример применения в контроллинге интервального регрессионного анализа при анализе и прогнозировании затрат предприятия.
	Пример. Выпуск продукции y зависит от величины суммарных переменных затрат х. Условные исходные данные для предприятия “Омега” приведены в табл. 1. Необходимо построить уравнение регрессии и найти нотну. В данном случае n = 12, k = 2. Зависимость ищется в виде .

Таблица 1. Исходные данные, тыс. руб.
№ п/п	х	y	№ п/п	х	y	
1	15,1	89,0	7	44,3	145,9	
2	16,8	110,8	8	46	151,8	
3	25,0	104,4	9	46,8	153,7	
4	30,7	116,1	10	53,4	161,8	
5	33,2	127,8	11	56,5	175,8	
6	44,2	143,3	12	65,4	193,4	

	Пусть как для х, так и для y максимально возможная погрешность . Можно доказать [20], что указанное значение  допустимо считать малым, поскольку под «малостью» следует понимать малость относительно типовых значений х и y. Построим уравнение регрессии согласно методу наименьших квадратов:

	Оценим максимально возможное изменение (приращение) вектора (a*, b*) оценок параметров линейной зависимости методом наименьших квадратов при изменении исходных данных, когда α и  малы (см. формулу (8) выше). Для этого найдем нотны - максимально возможные изменения координат этого вектора в предположении  и :
Na*(x,y) = 0,87;  Nb*(x,y) = 32,98.
	Найдем доверительные интервалы для параметров a и b согласно [27, п.5.1] при доверительной вероятности 0,95. Для параметра a (т.е. для переменных затрат на единицу выпуска) нижняя доверительная граница , а верхняя - . Доверительный интервал для параметра a с учетом нотны равен [1,595 - 0,87; 2,233 + 0,87] или [0,73; 3,1].   Ширина «классического» доверительного интервала d1=aB(0,95)- aH(0,95) равна 0,638, что несколько меньше, чем нотна 0,87. 
	Для параметра b (т.е. для постоянных затрат) нижняя доверительная граница , а верхняя - . Ширина «классического» доверительного интервала для параметра b* равна 9,62, т.е. почти в 3 раза меньше, чем нотна 32,98. Доверительный интервал для параметра b с учетом нотны равен [58,51 – 32,98; 68,13 + 32,98] или [25,53; 101,12].
	Итак, восстановленная зависимость с учетом метрологических и статистических погрешностей имеет вид

	Исходя из погрешностей коэффициентов линейной зависимости, можно указать нижнюю и верхнюю доверительные границы для функции
,	.
Более точно доверительные границы для значения функции в определенной точке можно указать, если найти нотну и статистическую погрешность не для коэффициентов, а непосредственно для значения функции [27, п.5.1].
	Полученные результаты дают возможность оценивать точность прогнозирования с помощью восстановленной зависимости, рассчитывая нижние и верхние границы для значения зависимой переменной. Например, при х=100 нижняя и верхняя границы интервала равны
yн (100)  = (1,914 - 1,187)×100 + 63,32 – 37,79  = 98,23;
yв (100) = (1,914 + 1,187)×100 + 63,32 + 37,79 = 411,21.
	Подведем итоги [8]. К настоящему времени теория и алгоритмы интервального линейного регрессионного анализа достаточно хорошо разработаны, как и методы статистики интервальных данных в целом. На основе асимптотической прикладной математической статистики интервальных данных можно анализировать важные для практики случаи смешанных источников неопределенности и неточности выборочных данных, связанных не только со случайностью, но и с другими факторами неопределенности (ошибки округления и дискретизации, систематические ошибки и др.). При этом если эффект случайной вариабельности изучаемой переменной может быть оценен по выборочным данным, то для нахождения максимального значения нестатистической ошибки, т.е. нотны, может быть использована любая, в том числе экспертная, информация. 
	Представляется необходимым использование интервального регрессионного анализа в различных областях научных и прикладных исследований, прежде всего, в технических, экономических, управленческих разработках. Более этого, по нашему мнению, со временем во все виды статистического программного обеспечения должны быть включены алгоритмы интервальной статистики, "параллельные" обычно используемым в настоящее время алгоритмам прикладной математической статистики. Это позволит в явном виде учесть наличие погрешностей у результатов наблюдений (измерений, испытаний, анализов, опытов).

2. Разработка методов и моделей обеспечения конкурентоспособности
на основе системы «Шесть сигм»

	В XXI веке основное внимание исследователей и управленцев переносится с разработки отдельных математических методов исследования на системы внедрения таких методов в практическую деятельность предприятий и организаций. В разделе обсуждается новая система внедрения математических методов исследования «Шесть сигм».
	Как улучшить качество продукции и организацию производства? Как увеличить эффективность управления предприятием? Как повысить качество научных исследований? Как оптимизировать деятельность центральной заводской лаборатории? Все эти проблемы - вечные. Их решали и сто лет назад, и пятьдесят, решают и сейчас. Но по-разному.
	Последние десятилетия волна за волной накатывают на руководителей и специалистов все новые сочетания слов и стоящие за ними концепции: комплексные системы управления качеством продукции, АСУ, стандарты ИСО серии 9000, ИСУП, контроллинг... И в каждой волне есть что-то новое и что-то давно известное. Основное в очередной новации - иное направление взгляда на старые проблемы и методы.
	И вот появилось еще одно новое модное поветрие - система «Шесть сигм». Что стоит за этими словами, наводящими на мысли о статистических методах (греческой буквой «сигма» традиционно обозначают показатель разброса статистических данных)? 

2.1 Основные идеи системы «Шесть сигм»

	Как сказано в недавно выпущенной книге [31], «Шесть сигм» - это более разумный способ управлять всей компанией или отдельным ее подразделением (например, литейным цехом или центральной заводской лабораторией). Фактически речь идет о развитии системы управления качеством и контроллинга на предприятии, в организации, фирме, компании. Концепция «Шесть сигм» ставит на первое место потребителя товаров и услуг и помогает, как утверждают ее разработчики, находить самые лучшие решения, опираясь на факты и данные. Она нацелена на три основные задачи:
	- повысить удовлетворенность клиентов;
	- сократить время цикла (производственного, операционного);
	- уменьшить число дефектов.
	Внедрение «Шести сигм» дает значительный экономический эффект. Исполнительный директор корпорации General Electric Джек Уэлч объявил в ежегодном докладе, что всего за три года система «Шесть сигм» сэкономила компании более 2 миллиардов долларов [31].
	Совершенно справедливо систему «Шесть сигм» рассматривают как «революционный метод управления качеством». Согласно «Шести сигмам» следует стремиться к достижению самого малого (из возможных) разброса контролируемого параметра по сравнению с полем допуска. Точнее, желательно добиться, чтобы ширина поля допуска была по крайней мере в 6 раз больше типового разброса «плюс-минус сигма». Отсюда и название - «Шесть сигм». Соотношение поля допуска с полем разброса (в «сигмах») связывают с числом дефектов (на миллион возможностей) и с выходом годной продукции (в %). Так, 6 «сигм» согласно [31] соответствуют 3,4 дефектов на 1000000 возможностей, или выходу годной продукции 99,99966%. 
	А пока столь высокий уровень качества не достигнут, можно оценивать ситуацию в «сигмах». И промежуточная задача может формулироваться так: с уровня 2,5 «сигма» подняться до уровня 4 «сигма».

2.2 Инструменты системы «Шесть сигм»

	С помощью каких интеллектуальных инструментов достигается успех в системе «Шести сигм»? Перечислим их.
	Это инструменты генерации идей и структурирования информации - экспертные оценки (различные варианты сбора информации и голосования, мозговой штурм и др.), диаграммы (сродства, древовидные, «рыбий скелет» - схема Исикава), блок-схемы. 
	Это инструменты сбора данных - разнообразные варианты выборочного метода, всевозможные методики измерений (наблюдений, анализов, опытов, испытаний). Сюда же относятся методы определения «голоса потребителя» (т.е. предпочтений потребителей), контрольные листки, а также инструменты систематизации данных - электронные таблицы и базы данных. 
	Третья группа - инструменты анализа процессов и данных - анализ течения процесса, добавленной ценности, различные графики и диаграммы. В том числе диаграмма Парето, график временного ряда (тренда), диаграмма разброса (корреляционное поле). Затем - многочисленные инструменты статистического анализа (описание данных, оценивание и проверка статистических гипотез, методы корреляции и регрессии, классификации, снижения размерности, планирования экспериментов, анализа временных рядов, статистики нечисловых и интервальных данных и др.). 
	Наконец, четвертая группа - инструменты реализации решений и управления процессами. Среди них - методы управления проектами (планирование, бюджетирование, составление графиков, оптимизация коммуникаций, управление коллективом, диаграммы Ганта и др.). А также анализ потенциальных проблем, изучение видов и последствий отказов, анализ заинтересованных сторон, диаграмма поля сил, документирование процесса, сбалансированная система показателей и «приборная» панель процесса. 
	Таким образом, инструментарий системы «Шести сигм» весьма широк. Эти интеллектуальные инструменты помогают принимать правильные решения, решать проблемы и управлять переменами. Среди них, как следует из проведенного выше перечисления, основное место занимают различные математические методы исследования, прежде всего статистические и экспертные инструменты. Однако нельзя считать, что система «Шести сигм» и инструменты «Шести сигм» - это одно и то же. Образно говоря, система «Шесть сигм» включает не только интеллектуальные инструменты, но и правила организации технологического процесса их использования.

2.3 В чем новизна системы «Шесть сигм»?

	Как справедливо подчеркнуто в цитированной книге о системе «Шести сигм», возможно, естественно сказать себе: «Мы уже давно делаем кое-что из этого». И уж, безусловно, почти обо всех из названных выше инструментов шла речь в различных литературных источниках, в том числе на страницах журнала «Заводская лаборатория». Совершенно бесспорно, что многое в концепции «Шести сигм» не ново. Что действительно ново - так это соединение всех этих элементов системы и ее инструментов в согласованный процесс управления. 
	Действительно, различные виды инструментов повышения эффективности управления организацией, ее подразделениями, отдельными направлениями деятельности известны давно. Чтобы их успешно использовать, НУЖНА СИСТЕМА ВНЕДРЕНИЯ. Необходима тщательно разработанная методика создания и функционирования творческих коллективов, занимающихся анализом ситуации, подбором и внедрением современных инструментов управления. Такая методика и создана в системе «Шесть сигм». В этом и состоит суть нового шага в науке и практике управления предприятием и его подразделениями.

2.4 Шесть основных элементов системы «Шесть сигм»

	Выделяют [31] шесть основных элементов, составляющих квинтэссенцию системы «Шесть сигм». Это
	- ориентация на потребителя;
	- управление на основе данных и фактов;
	- процессный подход (где действия, там и процессы);
	- проактивное управление (основанное на прогнозировании); 
а также два социально-психологических базисных положения:
	- безграничное сотрудничество;
	- стремление к совершенству без боязни поражений.
	Конечно, каждый из этих элементов сам по себе хорошо известен в теории и практике управления (менеджмента). Дело в системе «Шесть сигм», в которую они объединены. В частности, в этой системе подробно расписаны роли различных участников команды - «черные пояса», «зеленые пояса», «мастера черных поясов», «чемпионы». В самих названиях ролей подчеркнута роль команды проекта по внедрению системы «Шесть сигм», соревнования между подразделениями и специалистами, энтузиазма в работе (аналогичного спортивному азарту), продвижения на основе освоенных знаний и полученных результатов (в спорте - переход от пояса к поясу). Весьма важна основополагающая роль членов высшего руководства компании, лично занимающихся развитием системы «Шесть сигм».
	Анализ системы «Шесть сигм» показывает, что, несмотря не некоторое своеобразие терминов, связанное с корнями этой системы (лежащими в проблемах управления качеством), фактически «Шесть сигм» - это глубоко проработанная система внедрения современных подходов к управлению предприятием и его подразделениями, прежде всего контроллинга, на основе широкого и продвинутого использования математических методов исследования. Отметим большое место, которое занимают математические методы исследования, прежде всего статистические и экспертные методы, среди ее инструментов. Система «Шесть сигм» трудоемка, на внедрение нужны годы. Но и эффект велик. 

2.5 Проблемы внедрения математических методов исследования

	Полезно проанализировать изменение представлений о проблемах внедрения современных научных достижений в отечественную практику. В качестве примера для обсуждения рассмотрим теорию и методы планирования эксперимента, об истории которых в нашей стране рассказано в статье [11]. Как известно, локомотивом работ по планированию эксперимента в нашей стране являлся «незримый коллектив» под руководством В.В. Налимова, основные научные идеи и результаты их практического внедрения рассматривались на страницах журнала «Заводская лаборатория».
	Очевидно, совершенно необходимый первый этап - разработка самой научной теории до той стадии, когда предлагаемые рекомендации уже можно использовать на практике. Основной результат этого этапа - методические разработки и образцы внедрения. Для планирования эксперимента первый этап в основном завершился к началу 1970-х годов. 
	Термин «завершился» требует уточнения. Научные исследования, разумеется, продолжались после 1970 г. Они продолжаются сейчас, и будут продолжаться в дальнейшем, поскольку любая научная область может - при наличии энтузиастов - развиваться до бесконечности. Речь о другом - к началу 1970-х годов была создана методическая база для массового внедрения. 
	Следующий этап - пропаганда возможностей методов планирования эксперимента, преподавание и подготовка кадров. В статье [11] рассказано о многочисленных акциях 1960-70-х годов в этом направлении. Казалось, что дальше всё пойдет самотеком. Но не получилось. Широкого потока внедренческих работ не последовало. Блестящие работы не стали образцами для подражания.
	И не только для планирования эксперимента. Примерно так же развивалась ситуация с внедрением экономико-математических методов. Хотя были и некоторые незначительные отличия. Удалось организовать Центральный экономико-математический институт РАН, а вот академического института по планированию эксперимента нет до сих пор. И Межфакультетская лаборатория статистических методов МГУ им. М.В.Ломоносова, которая занималась развитием теории и внедрением методов планирования эксперимента, расформирована в середине 1970-х годов. Были и другие примеры того, что организационные успехи по тем или иным причинам не удавалось закрепить [11].
	Стало ясно, что создания методов и их пропаганды недостаточно. Выявилась необходимость перехода к третьему этапу - этапу разработки организационных форм, обеспечивающих широкое внедрение. Наиболее ярким проявлением этого этапа было учреждение в 1990 г. Всесоюзной статистической ассоциации (ВСА), объединяющей - прежде всего в секции статистических методов - специалистов по математическим методам исследования [18]. В статье [19] тех лет, посвященной проблемам внедрения прикладной статистики и других статистических методов, была развернута программа создания сети научно-исследовательских и внедренческих институтов по этой тематике, аналогичной сети метрологических организаций. К сожалению, все эти глобальные планы организации внедрения рассматриваемых методов в государственном масштабе остались нереализованными из-за развала СССР и развертывания экономических «реформ» 1990-х годов, приведших к сокращению (в разы!) объемов научных исследований и численности работников в сфере науки и научного обслуживания.
	Сейчас мы находимся на четвертом этапе. Надо разрабатывать и широко использовать новые организационные формы внедрения математических методов исследования на отдельных предприятиях. С похожими проблемами сталкиваются разработчики крупных информационных систем управления предприятиями (типа SAP R/3, Oracle, JD Edwards, Baan), занимающиеся их внедрением в конкретных организациях [26]. В частности, необходимо создание соответствующей службы под непосредственным началом одного из высших руководителей организации. Недаром внедрение контроллинга - современных методов управления предприятиями - обычно начинается именно с создания службы контроллинга и прорабатывания ее взаимодействия со всеми остальными структурами предприятия [10]. В последнее время контроллинг принято рассматривать как систему экономических измерений, обеспечивающую информационно-аналитическую поддержку процессов принятия управленческих решений, как своего рода метрологию экономики и менеджмента, т.е. как организационно-экономическую метрологию. 
	Система «Шесть сигм» ценна, прежде всего, своей организационной составляющей. Той, которой не уделяли внимания на ранних этапах истории внедрения современных математических методов исследования. Система «Шесть сигм» дает алгоритмы практической деятельности по организации внедрения. Чем она и интересна для отечественных специалистов.

3. «Турнирный» метод ранжирования вариантов

	В разделе построена вероятностно-статистическая модель процесса ранжирования вариантов и на ее основе доказана состоятельность оценки кластеризованной ранжировки, полученной «турнирным» методом.
	В статье [33] предложен метод ранжирования вариантов, названный «турнирным». Каковы статистические свойства этого метода? Позволяет ли он выявить истинное упорядочение вариантов? Другими словами, является ли состоятельной оценка упорядочения (ранжировки) вариантов, рассчитываемая с помощью «игрового» метода? 
	Для ответа на эти вопросы необходимо изучить свойства расчетной процедуры анализа данных. Как известно [27], такое изучение, как правило, состоит из двух этапов:
	1. Построение вероятностно-статистической модели порождения данных.
	2. Математико-статистическое изучение свойств расчетной процедуры анализа данных.

3.1 Построение вероятностно-статистической модели порождения данных

	Пусть рассматривается k вариантов технического решения. В соответствии с описанием процедуры в статье [33] будем считать, что влияние i-го варианта, i = 1, 2, ... , k, на изучаемый параметр описывается (числовой) случайной величиной Xi с функцией распределения Fi(x). Таким образом, сравнение двух вариантов - это сравнение функций распределения. Такое сравнение можно проводить разными способами - по тем или иным характеристикам (математическим ожиданиям, медианам, дисперсиям, квантилям порядка 0,999999, коэффициентам вариации и др.) или непосредственно с целью обнаружения различия между функциями распределения. Выбор того или иного способа сравнения зависит от решаемой задачи. На примере оценки рисков (аварий, загрязнения окружающей среды, дефектности и др.) в [27] продемонстрирован подобный выбор.
	Согласно [33] сравнивать надо математические ожидания. Лучше тот вариант, у которого математическое ожидание больше. Тогда результаты сравнения k вариантов технического решения описываются кластеризованной ранжировкой (термин, введенный в статье [7]). Другими словами, варианты разбиты на группы. В каждой группе математические ожидания совпадают. Между группами - различаются. Группы упорядочены в порядке возрастания математических ожиданий. Теоретическую кластеризованную ранжировку, соответствующую математическим ожиданиям, необходимо оценить по эмпирическим данным.
	Поскольку функции распределения и их математические ожидания при сравнении конкретных вариантов технического решения неизвестны, то сравнения приходится проводить на основе выборок. Принимаем, что влияние i-го варианта, i = 1, 2, ... , k, на изучаемый параметр оценивается с помощью выборки объема ni, т.е. набора реализаций ni независимых случайных величин с общей функцией распределения Fi(x). Выборки предполагаются независимыми. Итак, вероятностно-статистическая модель порождения данных описана.
	В соответствии с «турнирным» методом ранжирования сравнение двух вариантов состоит в статистической проверке нулевой гипотезы о равенстве соответствующих математических ожиданий. Если нулевая гипотеза принимается, то каждому варианту присваивается по 0,5 очка. Если нулевая гипотеза отклоняется, то варианту с большим выборочным средним арифметическим присваивается 1 очко, а с меньшим - 0 очков. Проводятся все k(k-1)/2 парных сравнений, полученные очки суммируются, варианты упорядочиваются в порядке возрастания набранных сумм. Получаем эмпирическую кластеризованную ранжировку. 
	В соответствии с рекомендациями [24] для проверки равенства математических ожиданий в [1] применяется критерий Крамера-Уэлча. Граничное значение для модуля статистики принято равным 1,645, что соответствует уровню значимости 0,1 (точнее, асимптотическому уровню значимости при безграничном росте объемов выборок). При решении задачи выбора конструкции коллектора для трибоэлектрического генератора в [33] получена следующая эмпирическая кластеризованная ранжировка типов коллекторов:
{игольчатый}<{кисточкообразный; ленточный с изгибом}<
{штыковой}<{пилообразный; Г-образный}.
Качество вариантов убывает при движении справа налево. Самыми лучшими являются такие варианты, как «пилообразный» и «Г-образный». (Причем по данным [33] эти варианты надо считать эквивалентными, они образуют кластер.) Хуже по качеству «штыковой» коллектор, и т.д. 

3.2 Математико-статистическое изучение свойств 
расчетной процедуры анализа данных

	Эмпирическая кластеризованная ранжировка используется как оценка теоретической. Каковы математико-статистические свойства этой оценки? Поскольку кластеризованная ранжировка - это объект нечисловой природы, то для изучения свойств процедуры, предложенной в статье [33], необходимо применить подходы и результаты статистики объектов нечисловой природы [15, 27].
	Теорема 1. При безграничном росте объемов выборок (т.е. при ) и фиксированном числе k вариантов вероятность того, что эмпирическая кластеризованная ранжировка совпадает с теоретической, стремится к 1.
	В соответствии с теоремой 1 предложенная в работе [33] оценка теоретической кластеризованной ранжировки является состоятельной. Доказательство теоремы 1 проводится методами, разработанными в главе 8 монографии [27].
	Как измерить степень близости эмпирической и теоретической кластеризованных ранжировок? В соответствии с известным в статистике объектов нечисловой природы аксиоматическим подходом целесообразно использовать расстояние Кемени [15, 27], или, что эквивалентно, коэффициент ранговой корреляции Кендалла. Справедливы следующие теоремы.
	Теорема 2. При справедливости условий теоремы 1 расстояние Кемени между эмпирической кластеризованной ранжировкой и теоретической стремится к 0.
	Теорема 3. При справедливости условий теоремы 1 коэффициент ранговой корреляции Кендалла между эмпирической кластеризованной ранжировкой и теоретической стремится к 1.
	Таким образом, предложенный в работе [33] «турнирный» метод ранжирования вариантов получил обоснование. Что же касается конечных объемов выборок, особенно столь малых, как в [33], где все ni = 3, то необходимы дальнейшие исследования, прежде всего методом статистических испытаний. Различные методы оценки близости допредельных и предельных распределений статистик проанализированы в статье [22]. Приходится констатировать, что простые рекомендации отсутствуют.

4. Разработка бизнес-процессов Интернет-аукциона высоких технологий

	Целью настоящего раздела является разработка функциональной структуры Интернет-аукциона высоких технологий на основе организационно-технологической схемы реализации задачи коммерциализации результатов исследований и разработок.

4.1 Разработка основных бизнес-процессов инновационной деятельности 

	Коммерциализация инновационного проекта с использованием Интернет-аукциона возможна на всех основных стадиях его жизненного цикла. Под коммерциализацией понимаем юридически закрепленный (в соответствующем договоре) переход всех или части прав на интеллектуальную собственность от одних юридических или физических лиц к другим, обычно в сочетании с адекватным движением финансовых средств и других ресурсов. Возможна многократная коммерционализация, проект может многократно перепродаваться, переходя при этом со стадии на стадию. При подготовке к коммерционализации инновационный проект дорабатывается с целью выявления его коммерческой привлекательности и становится инновационным бизнес-проектом.
	Коммерциализацию предлагаем проводить в форме Интернет-аукциона, т.е. на основе современных информационных технологий электронной коммерции. С точки зрения электронной коммерции особенностью коммерциализации инновационного проекта в области высокой технологии является необходимость предоставления участникам аукциона обширной информации по каждому лоту, выставляемому на Интернет-аукцион. При этом структура документации зависит от стадии жизненного цикла инновационного проекта. Целесообразны также непосредственные контакты (по Интернету) между разработчиками проекта и участниками аукциона.
	Поскольку в процессе коммерционализации участвуют четыре стороны, то организация Интернет-аукциона должна учитывать интересы и потребности «продавцов» идей и/или прав на использование интеллектуальной собственности, инновационных бизнес-проектов (и/или соискателей инвестиций); «покупателей» идей и/или прав на использование интеллектуальной собственности, инновационных бизнес-проектов (и/или заказчиков новых технологий); «продавцов» денег (инвесторов); «продавцов» услуг остальным участникам рынка инноваций и инвестиций (работников в сфере организационно-экономической поддержки проведения Интернет-аукционов - экспертов, аналитиков, маркетологов, оценщиков, компьютерщиков и др.). Отметим, что торги при проведении Интернет-аукционов могут проводиться в различных формах - в виде конкурса предложений, в режиме реального времени, с предварительным отбором участников и т.п. Сложность состоит в многомерности (многокритериальности) предпочтений участников торгов, как продавцов, так и покупателей. В отличие от стандартных товаров предпочтения не сводятся к одномерному критерию - цене. 
	Начальный этап 1 инновационного проекта - формирование идеи, которая ляжет в его основу. Рождение идеи - это творческий процесс. Автором идеи является конкретное физическое лицо (или группа лиц). Юридической защиты авторство не имеет. Адресного финансирования формирование идеи обычно не предполагает. Коммерциализация идеи в отдельных случаях возможна, но не через Интернет-аукцион, поскольку подготовка материалов для Интернет-аукциона выходит за пределы этапа формирования идеи.
	Этап 2 «Оформление интеллектуальной собственности» состоит в формировании коллектива собственников инновационного проекта, их долевого или иного участия в расходах и доходах по мере движения по траектории инновационного проекта. В случае более одного собственника этап заканчивается подписанием договора, участниками которого могут быть как физические, так и юридические лица. По мере движения по траектории инновационного проекта могут быть подписаны новые договора по оформлению интеллектуальной собственности. По завершении этапа 2 возможен выход на Интернет-аукцион.
	Этап 3 «Защита интеллектуальной собственности» состоит в подготовке и оформлении патентов и иных правовых документов, фиксирующих и защищающих права на интеллектуальную собственность, сопутствующую инновационному проекту в процессе движения по его траектории. Наличие патентов, несомненно, повышает рыночную стоимость инновационного проекта, поскольку демонстрирует положительные результаты экспертизы при выдаче патента. Однако получение патентов и иных правовых документов растянуто во времени.
	Этап 4 «НИР по тематике инновационного проекта». Часто (но не всегда) первоначальная идея нуждается в развитии. Иногда нужны фундаментальные исследования, чаще необходимы разработки, относящиеся к прикладной науке. Результаты этапа 4 отражаются в виде научных публикаций, отчетов, докладов на научно-технических конференциях, представлений на выставках, в Интернете. С точки зрения коммерционализации инновационных проектов результаты этапа 4 подтверждают и развивают первоначальную идею. Они дают потенциальным покупателям основания для участия в Интернет-аукционе, демонстрируя поддержку идеям авторов проекта со стороны научной общественности.  
	Этап 5. Разработка «a-модели». Большое психологическое воздействие на потенциальных покупателей оказывает демонстрация действующего устройства. Поэтому выделяем этап 5, на котором осуществляет переход от «слов» к «железу». Основным итогом этапа 5, который во многих случаях естественным образом вытекает из этапа 4, является т.н. «a-модель» - устройство, посредством которого автор/разработчик подтверждает соответствие заявленным техническим решениям. Речь идет об опытном образце изделия, который демонстрирует возможности будущего серийного изделия. Естественно, он подвергается техническим испытаниям, и информация о достигнутых характеристиках доступна потенциальным покупателям. Достаточно часто этап 5 растянут во времени. 	Именно на этапе 5 возможность коммерциализации инновационного проекта становится заметным фактором его движения по траектории развития.
	Этап 6. Маркетинговые исследования. Судя по опыту МГТУ им. Н.Э. Баумана, в области высоких технологий коллективы разработчиков обычно сосредотачиваются на научно-технических проблемах новшеств, составляя календарные планы перехода к промышленному производству. Сроки и стоимость такого перехода коллективы разработчиков, как правило, приводят в своих заявках, адресованных потенциальным покупателям. Однако маркетинговая составляющая заявки обычно проработана плохо. 
	Необходимость маркетинговых исследований становится очевидной именно после создания опытного образца (этап 5), когда продемонстрирована возможность достижения научно-технической цели проекта. На предыдущих этапах обсуждения характеристик потенциальных потребителей также ведутся, но обычно на уровне кабинетных маркетинговых исследований с использованием экспертных оценок. После этапа 5 наряду с развертыванием кабинетных исследований потребителей и конкурентов переходят к полевым исследованиям.
	Этап 7. Оценка эффективности. Если маркетинговые исследования показывают целесообразность дальнейшей проработки заявки на коммерциализацию инновационного проекта, то следующим этапом является оценка эффективности при внедрении проекта. Желательна подготовка подробного или сокращенного бизнес-плана, включающего организационный план, производственный план, финансовый план и др. Должны быть оценены различные характеристики экономического эффекта от внедрения новшества, а также проанализированы другие виды эффектов. В бизнес-план включают результаты маркетинговых исследований, оценку и методы управления рисками при реализации проекта. Подготовкой бизнес-планов должны заниматься специалисты в области организационно-экономического обеспечения инновационной деятельности. Наличие квалифицированно подготовленного бизнес-плана значительно увеличивает шансы на успешную коммерциализацию проекта.
	Этап 8. Экспертиза. На всех этапах жизненного цикла инновационного проекта - формирование, маркетинговые исследования, оценка эффективности, принятие решения о реализации, внедрение, контроль после внедрения, оценка эффективности реализации проекта - используются разнообразные процедуры экспертного оценивания. Особенно необходима независимая экспертиза заявки на коммерциализацию и бизнес-плана инновационного проекта перед проведением Интернет-аукциона.
	Этап 9. Интернет-аукцион. В результате Интернет-аукциона может быть принято решение о реализации или о передаче прав на использование результатов, полученных в ходе выполнения инновационного проекта. Интернет-аукцион может быть проведен практически на любой стадии жизненного цикла - от оформления прав на интеллектуальную собственность до внедрения результатов. 
	К заказчикам и инвесторам целесообразно обращаться с бизнес-планом, используя современные информационные технологии проведения Интернет-аукционов. Подчеркнем ведущую роль «электронных» экономических связей субъектов инновационной деятельности, необходимость развития информационной культуры и цифровой культуры, роль мощного центрального игрока, обеспечивающего использование систем электронной коммерции и средств организационно-технологического обеспечения.
	Рассмотрим основные бизнес-процессы Интернет-аукциона высоких технологий. Организационно-технологическая схема системного использования средств электронной коммерции предусматривает ведение информационных реестров, необходимых при подготовке и проведении аукционов и конкурсов, мониторинге жизненного цикла инновационных проектов. Целесообразно использование методологии структурированного анализа и конструирования (методологии SADT - IDEF0) при разработке структурно-функциональной схемы бизнес-процессов Интернет-аукциона высоких технологий. К составляющим структурно-функциональной схемы бизнес-процессов Интернет-аукциона высоких технологий относится, прежде всего, информационная, организационно-методическая и инструментальная среда, соединяющая интересы продавцов и покупателей информации об инновационных технологиях и/или прав на них. Выделим основные составляющие бизнес-модели: партнерская сеть, передача/приобретение информации, комплекс услуг по продвижению, доведению технологий до внедрения, предоставлению инвестиций. Очевидна роль системы баз данных (реестров), в частности, при распространении (рассылке) информации при проведении Интернет-аукциона высоких технологий, подготовке проектов к рассмотрению.
	Этап 10. Подготовка к внедрению - ОКР и модель b. Необходимый этап жизненного цикла инновационного проекта - опытно-конструкторские работы, позволяющие перейти от опытного образца к серийному производству. Этап завершается подготовкой т.н. «b-модели» - устройства, посредством которого автор/разработчик подтверждает технологическую воспроизводимость научно-технической идеи. Речь идет о прототипе будущего серийного изделия вместе с технологической документацией. Технологическую подготовку выпуска изделия целесообразно увязывать с возможностями завода-изготовителя, а потому проводить силами заказчика после проведения Интернет-аукциона и получения всей необходимой документации от коллектива разработчиков первоначальной идеи. При этом должна быть обеспечена возможность консультаций со стороны коллектива разработчиков первоначальной идеи. Возможны и иные варианты. Например, если коллектив разработчиков первоначальной идеи действует в составе научно-производственного объединения, то этап 9 может быть проведен силами «материнского» НПО.
	Этап 11. Внедрение и выход на рынок. Реализация проекта, например, начало серийного выпуска и продажи изделия, знаменует собой конец инновационной составляющей проекта и переход к типовой ситуации производства продукции в современных условиях. 
	Этап 12. Контроль после внедрения. Однако коллектив разработчиков должен продолжать осуществлять контроль и авторский надзор за выпуском изделия, адекватно реагируя на предложения изготовителей и рекламации потребителей. Возможность и необходимость авторского надзора должна быть закреплена в договорах, заключенных по итогам Интернет-аукциона. 
	Этап 13. Оценка эффективности реализации проекта. Очевидно, должны быть оценены краткосрочные и долгосрочные последствия реализации проекта - социальные, технологические, экологические, экономические, политические В частности, для инвесторов представляет интерес срок окупаемости. 

4.2 Разработка организационно-технологической схемы системного использования средств электронной коммерции 

	Проанализируем различные варианты типовых траекторий инновационного проекта в области высоких технологий. Базовый вариант имеет вид
1 - 2 - 3 - 4 - 5 - 6 - 7 - 8 - 9 - 10 -11 - 12 - 13		(1)
	Отметим, что этапы 6 и 7, как правило, используют процедуры на основе экспертных оценок, поэтому для адекватного отражения роли экспертиз представим базовый вариант в виде
1 - 2 - 3 - 4 - 5 - 6 (8) - 7 (8) - 8 - 9 - 10 -11 - 12 - 13		(2)
	Выход на Интернет-аукцион, т.е. на связку этапов 8 - 9, возможен не только после этапа 7. Так, вариант траектории
1 - 2 - 3 - 8 - 9 - 4 - 5 - 6 (8) - 7 (8) - 10 -11 - 12 - 13		(3)
соответствует продаже патента, после чего покупатель проводит НИР для детального изучения явления и проходит через все остальные этапы траектории инновационного проекта.
	Однако покупатель патента может довести проект до стадии коммерческой привлекательности и продать его через Интернет-аукцион:
1 - 2 - 3 - 8 - 9 - 4 - 5 - 6 (8) - 7 (8) - 8 - 9 - 10 -11 - 12 - 13		(4)
	После выхода на рынок может произойти еще одна смена собственника:
1 - 2 - 3 - 8 - 9 - 4 - 5 - 6 (8) - 7 (8) - 8 - 9 - 10 -11 - 8 - 9 - 12 - 13,	(5)
например, выведшее продукцию на рынок малое предприятие продает технологически отраженное и проверенное на покупателях производство крупной фирме, которая разворачивает массовый выпуск нового товара. Итак, траектория (5) предусматривает троекратную смену собственника инновационного проекта через Интернет-аукцион.
	Вполне рациональной выглядит схема, когда для технологической отработки товара создается малое предприятие, которое покупает идею, доводит ее до промышленного выпуска, а потом продает производство крупной фирме:
1 - 2 - 3 - 8 - 9 - 4 - 5 - 6 (8) - 7 (8) - 10 -11 - 8 - 9 - 12 - 13	(6)
	Более реальной является ситуация, когда первоначальный владелец передает проект малому предприятию после этапа 5 (разработки опытного образца):
1 - 2 - 3 - 4 - 5 - 8 - 9 - 6 (8) - 7 (8) - 10 -11 - 8 - 9 - 12 - 13	(7)
Именно такой вариант (с упором на роль малого предприятия) часто рекомендуется использовать рядом российских структур.
	Отметим, что этап 8 (экспертиза) в скрытой или развернутой форме присутствует и на ранних этапах траектории. Так, базовый вариант при подробном анализе естественно представить в виде
1 - (8) - 2  - (8) - 3 - (8) - 4 - (8) - 5 - (8) - 6 (8) - (8) - 7 (8) -
- (8) - 8 - 9 - (8) - 10 -(8) - -11 - 12 (8) - 13 (8)	(8)
Каждый этап, обозначенный (8), состоит в принятии на основе экспертных оценок решения о продолжении или прекращении проекта. Очевидно, прекращение проекта приводит к потере средств, вложенных в проект. Другими словами, речь идет о рисках, связанных с выполнением инновационных проектов.
	Рассмотрим начальные этапы траектории проекта 1-5. Обычно они связаны с деятельностью коллектива разработчиков исходной идеи. Выше в качестве базовой рассматривалась схема
1 - 2 - 3 - 4 - 5 - ...
Однако не менее распространенными являются схемы начального участка
1 - 4 - 5 - 2 - 3 - ... 			(9)
(сначала сделан опытный образец, а потом - по итогам его создания - решаются проблемы формирования и защиты интеллектуальной собственности),
1 - 2 - 4 - 5 - 3 - ... 			(10)
(авторство идеи не вызывает споров, а закрепление интеллектуальной собственности происходит после демонстрации работоспособности идеи),
1 - 2 - 4 - 3 - 5 - ... 			(11)
1 - 4 - 2 - 5 - 3 -...  			(12)
1 - 4 -2 - 3 - 5 - ...  			(13)
(промежуточные варианты, показывающие, что две подтраектории, состоящие из этапов 2-3 и 4-5 соответственно, могут быть пройдены в произвольном порядке).
	Преобразуя начальные участки траекторий (1) - (8) с помощью вариантов (9) - (13), получаем на основе каждой из них еще 5 траекторий, так что всего имеем уже 8 х 6 = 48 траекторий. 
	Однако и это не все. При движении по траекториям (1), (2), (4), (5), (8) и полученных из них с помощью вариантов (9) - (13) (всего 25 траекторий) этапы 6 и 7 выполняются последовательно один за другим. Однако ясно, что бизнес-план целесообразно разрабатывать на основе данных о том конкретном предприятии, на котором будет осуществляться проект. Следовательно, может оказаться целесообразным проводить Интернет-аукцион не между этапами 7 и 10, а между этапами 6 и 7 в соответствии с траекториями
1 - 2 - 3 - 4 - 5 - 6 - 8 - 9 - 7 - 10 -11 - 12 - 13		(14)
1 - 4 - 5 - 2 - 3 - 6 - 8 - 9 - 7 - 10 -11 - 12 - 13		(15)
и др.
	Перечень возможных траекторий не закончен. Можно представить себе проведение маркетинговых исследований в самом начале согласно траектории
1 - 2 - 3 - 6 - 4 - 5 - 8 - 9 - 7 - 10 -11 - 12 - 13		(16)
или же оформление и защиту интеллектуальной собственности непосредственно перед выходом на Интернет-аукцион
1 - 6 - 4 - 5 - 2 - 3 - 8 - 9 - 7 - 10 -11 - 12 - 13		(17)
	Из сказанного следует, что на Интернет-аукционы могут быть выставлены инновационные проекты на различных этапах их жизненного цикла, с самыми разными наборами выполненных этапов. Следовательно, набор документации, представляемой на Интернет-аукцион, должен быть гибким с целью учесть особенности конкретных инновационных проектов. Целесообразно обеспечить возможность контактов разработчиков и потенциальных покупателей. 
	Схема организационно-экономической поддержки инновационных исследований. Чтобы разработать организационно-технологической схему системного использования средств электронной коммерции для целей Интернет-аукциона высоких технологий, необходимо найти наиболее рациональный способ обеспечения участников инновационного процесса всеми необходимыми видами организационно-экономической поддержки.
	Для успешного осуществления инновационной деятельности, кроме научно-технических коллективов, предлагающих заявки к рассмотрению, заказчиков, реализующих проекты, и инвесторов, обеспечивающих финансирование, необходима структура, занимающаяся организационно-экономическим обеспечением - маркетинговыми исследованиями, подготовкой бизнес-планов, проведением экспертиз, использованием информационных технологий. Очевидна необходимость создания Инновационного центра (ИЦ) - аналитического консалтингового центра, предназначенного для организационно-экономической поддержки конкретных инновационных исследований в области наукоемких технологий при подготовке и проведении Интернет-аукциона высоких технологий. Роль и задачи аналитического консалтингового центра вытекают из структуры проектируемой системы Интернет-аукциона высоких технологий. Задачи таковы:
	1. Организационно-экономическая экспертиза конкретных инновационных проектов. 
	2. Разработка типовых схем их бизнес-планов.
	3. Прогнозирование научно-технического прогресса в области наукоемких (высоких) технологий, а также спроса на продукцию высокотехнологичных отраслей промышленности. 
	4. Организация и проведение Интернет-аукционов высоких технологий.
	Отдельно выделим структурно-функциональную схему маркетинговой поддержки конкретных инновационных исследований в наукоемких областях при проведении Интернет-аукциона высоких технологий. Она включает схемы осуществления полевых и кабинетных маркетинговых исследований с целью изучения рынков в области проведении Интернет-аукциона и выявления предпочтений потребителей при разработке конкретных инновационных проектов. А также схемы организационно-экономической поддержки творческих коллективов по вопросам стратегии и тактики завоевания рынка (планирование рекламной кампании, разработка рекламного бюджета и др.), стратегического маркетинга и обеспечения конкурентоспособности.

4.3 Структурно-функциональная схема бизнес-процессов подготовки и проведения Интернет-аукциона и ее компоненты

	Как показано выше, Интернет-аукционы по инновационным проектам в области высоких технологий могут быть проведены после осуществления тех или иных стадий инновационных проектов. При подготовке к Интернет-аукциону заявитель готовит необходимую документацию по своему проекту, прежде всего бизнес-план. 
	Разработка структурно-функциональной схемы бизнес-процессов подготовки и проведения Интернет-аукциона высоких технологий соответствует, таким образом, логике построения и рассмотрения бизнес-планов инновационных проектов. Такие планы строятся и оцениваются по тем же схемам, что и бизнес-планы в иных сферах деятельности, однако с учетом специфики инновационной деятельности. Итак, заказчик и инвестор для принятия решений на Интернет-аукционе нуждаются в бизнес-плане. 
	Разработка организационно-экономического компонента. Необходима разработка таких компонентов структурно-функциональной схемы бизнес-процессов подготовки и проведения Интернет-аукциона высоких технологий, как блок оценки экономической эффективности инновационных проектов, требующих инвестиций, и блок оценки рисков инновационных проектов. Эти компоненты необходимы для обеспечения поддержки инновационных исследований в области наукоемких технологий. В разделе разработаны методы оценки устойчивости чистой текущей стоимости NPV к малым отклонениям значений дисконт-функции, а также основанный на вероятностно-статистическом моделировании (с использованием экспертов) подход к оценке инновационных рисков.
	Процедуры экспертного оценивания нужно применять не только на заключительном этапе, но и на всех остальных этапах анализа инвестиционного проекта. 
	Разработка компонента маркетинговой поддержки. Блок маркетинговой поддержки инновационных проектов - компонента структурно-функциональной схемы бизнес-процессов подготовки и проведения Интернет-аукциона высоких технологий. Изучение рынка проводится путем непосредственного наблюдения, с помощью анализа данных о продажах и опроса потребителей, экспериментальными методами - выпуском пилотных (т.е. пробных) партий товара, и т.п. Все возможности маркетинга используются при проведении организационно-экономической поддержки инновационных проектов.
	Разработка типовых диаграмм основных бизнес-процессов (на основе методологии структурированного анализа и конструирования - методологии SADT - IDEF0). Базовой целью Инновационного центра (ИЦ), занимающегося организационно-экономической поддержкой инновационных проектов в области высоких технологий, является повышение эффективности коммерциализации технологий (изобретений), а в качестве основной проблемы выступает проблема сбыта (смены собственника) разработанных технологий/изобретений через Интернет-аукционы. Его структура должна состоять из следующих основных составляющих (см. схему 1): 1) информационная; 2) экономическая; 3) правовая (юридическая). Реализация всех трех составляющих основана на интенсивном использовании современных информационных технологий. Компьютерная составляющая ИЦ должна обеспечивать информационный обмен при подготовке Интернет-аукционов и проведение самих Интернет-аукционов.
	Укрупненная принципиальная схема этапов разработки и трансфера технологий дана на схеме 2, а общая модель передачи технологий — на схеме 3. Выделены следующие основные стадии. 
	Поиск (создание) технологии — процесс генерации идеи, получения альтернативных концепций и технологий, их анализ и принятие решений с выбором тех, что соответствуют требованиям потребителя.
	Разработка — предполагает проведение НИОКР и включает совершенствование, подробную разработку, изготовление образцов по выбранной на первой стадии технологии, конструкторскую и технологическую подготовку производства. 
	Проверка (экспертиза) — разработанная технология подвергается испытаниям, при необходимости - полевым, оценивается экспертами. 
	Внедрение — окончательная доработка, внесение нужных изменений, внедрение технологии пользователем, переход к массовому выпуску. 

	Схема 1. Основные функциональные области.

	Схема 2. Схема передачи технологий

	Схема 3. Модель трансфера технологий

	В этой модели присутствуют четыре основные роли. Распространитель (заказчик) — знакомит потенциальных разработчиков и пользователей с соответствующими технологиями, консультирует их и т.д. Процесс взаимодействия строится по схемам с обратной связью. Его основная работа - на стадиях поиска и внедрения технологий. Спонсор (инвестор) — осуществляет организационную и финансовую поддержку деятельности (включая работу распространителей, разработчиков, а также тех, кто занимается внедрением). Его основная работа - на стадиях разработки, проверки (экспертизы) и внедрения. Разработчик — осуществляет разработку идеи, лабораторные исследования, создание опытных образцов и проведение полевых и иных испытаний результатов НИОКР. Его основная работа - на стадиях разработки и проверки. Реализатор технологии (специалист по внедрению) — решает вопросы продаж, подготовки потребителей, преодоления различного рода трудностей. Его основная работа - на стадиях экспертизы (проверки) и внедрения.
	Для достижения успеха трансфера технологий необходимо выбрать наиболее адекватные методы и приемы для каждой из стадий процесса. 

Заключение

	Подведем итоги, опишем основные полученные в отчете результаты.
	В разделе 1 отчета с позиций асимптотической математической статистики интервальных данных рассмотрены оценки метода наименьших квадратов в линейной модели. Новизна постановки состоит в том, что исходные данные заданы не числами, а интервалами, длина которых мала. Вычислены нотны оценок параметров (максимально возможные отклонения, вызванными метрологическими причинами). Расчеты проведены для случая парной регрессии.
	Статистическое исследование зависимостей - одна из наиболее важных задач, которые возникают  в различных областях науки и техники. Под словами "исследование зависимостей" имеется в виду выявление и описание связи между исследуемыми переменными на основании результатов статистических наблюдений. Мощные интеллектуальные инструменты для решения такого рода задач разработаны в прикладной статистике. Примерами могут служить регрессионный, факторный, дисперсионный, корреляционный анализы.  
	Однако многие реальные ситуации характеризуются наличием данных интервального типа. При этом исследователь не знает точных значений измеренных данных, а знает только границы интервалов, содержащих истинные значения. Такие задачи могут возникать, например, если при проведении экспериментов средства измерения имеют погрешности, причем экспериментатору известны допустимые границы этих погрешностей (например, из технических паспортов средств измерения).
	Основная цель раздела 1 – демонстрация подхода асимптотической математической статистики интервальных данных к оценке параметров линейной регрессионной модели методом наименьших квадратов.  
	В XXI веке основное внимание исследователей и управленцев переносится с разработки отдельных математических методов исследования на системы внедрения таких методов в практическую деятельность предприятий и организаций. В разделе 2 обсуждается новая система внедрения математических методов исследования «Шесть сигм».
	Как улучшить качество продукции и организацию производства? Как увеличить эффективность управления предприятием? Как повысить качество научных исследований? Как оптимизировать деятельность центральной заводской лаборатории? Все эти проблемы - вечные. Их решали и сто лет назад, и пятьдесят, решают и сейчас. Но по-разному.
	Последние десятилетия волна за волной накатывают на руководителей и специалистов все новые сочетания слов и стоящие за ними концепции: комплексные системы управления качеством продукции, АСУ, стандарты ИСО серии 9000, ИСУП, контроллинг... И в каждой волне есть что-то новое и что-то давно известное. Основное в очередной новации - иное направление взгляда на старые проблемы и методы.
	И вот появилось еще одно новое модное поветрие - система «Шесть сигм». Что стоит за этими словами, наводящими на мысли о статистических методах (греческой буквой «сигма» традиционно обозначают показатель разброса статистических данных)? Анализу системы «Шесть сигм» посвящен раздел 2. Показано, что система «Шесть сигм» ценна, прежде всего, своей организационной составляющей. Той, которой не уделяли внимания на ранних этапах истории внедрения современных математических методов исследования. Система «Шесть сигм» дает алгоритмы практической деятельности по организации внедрения. Чем она и интересна для отечественных специалистов.
	В разделе 3 построена вероятностно-статистическая модель процесса ранжирования вариантов и на ее основе доказана состоятельность оценки кластеризованной ранжировки, полученной «турнирным» методом. Ранжирование вариантов - процедура, которая часто используется в системах управления промышленными предприятиями, в частности, в инновационном менеджменте. 
	В разделе 3 рассмотрен метод ранжирования вариантов, названный «турнирным». Необходимо ответить на следующие вопросы. Каковы статистические свойства этого метода? Позволяет ли он выявить истинное упорядочение вариантов? Другими словами, является ли состоятельной оценка упорядочения (ранжировки) вариантов, рассчитываемая с помощью «игрового» метода? 
	Для ответа на эти вопросы в разделе 3 построена вероятностно-статистическая модель порождения данных и проведено математико-статистическое изучение свойств расчетной процедуры анализа данных.
	В разделе 4 разработана функциональная структура Интернет-аукциона высоких технологий на основе организационно-технологической схемы реализации задачи коммерциализации результатов исследований и разработок.
	Предложена классификация этапов жизненного цикла инновационных проектов и структурная схема основных бизнес-процессов инновационной деятельности с использованием Интернет-аукционов. Выделены 13 базовых стадий (этапов) развития инновационного проекта и проанализированы различные варианты траектории развития такого проекта. 
	Разработана организационно-технологическая схема системного использования современных информационных технологий (средств электронной коммерции) для целей проведения Интернет-аукциона высоких технологий. Организационно-технологическая схема предполагает создание ядра системы - Инновационного центра (ИЦ). Обоснована необходимость развертывания ИЦ - аналитического консалтингового центра, предназначенного для организационно-экономической поддержки конкретных инновационных исследований в области наукоемких технологий при подготовке и проведении Интернет-аукциона высоких технологий. Цель и задачи Инновационного центра (ИЦ) - аналитического консалтингового центра, его роль в создании системы развития инновационных работ вытекают из структуры проектируемой системы Интернет-аукциона высоких технологий.
	Разработана структурно-функциональная схема бизнес-процессов подготовки и проведения Интернет-аукциона высоких технологий, а также ее компонентов для обеспечения поддержки инновационных исследований в области наукоемких технологий. Предложено управлять развитием инновационными процессами на основе разработки и исполнения бизнес-планов инновационных проектов, разработана структура и содержание таких бизнес-планов.
	Разработан организационно-экономический компонент структурно-функциональной схемы бизнес-процессов подготовки и проведения Интернет-аукциона высоких технологий. Он включает блок оценки экономической эффективности инновационных проектов, требующих инвестиций, и блок оценки рисков инновационных проектов.
	Разработан блок маркетинговой поддержки инновационных проектов как компонента структурно-функциональной схемы бизнес-процессов подготовки и проведения Интернет-аукциона высоких технологий. Разработаны типовые диаграммы основных бизнес-процессов трансфера технологий через Интернет-аукционы (на основе методологии структурированного анализа и конструирования -  методологии SADT - IDEF0).
	В отчете приведены основные результаты теоретических исследований методов и моделей управления инновационными процессами обеспечения конкурентоспособности промышленных предприятий, проведенных в 2005 г. на факультете «Инженерный бизнес и менеджмент» Московского государственного технического университета им. Н.Э.Баумана. 
	Научная и научно-практическая ценность полученных результатов состоит в разработке новых методов и моделей управления инновационными процессами, предназначенных для обеспечения конкурентоспособности промышленных предприятий в высокотехнологичных отраслях промышленности.
	Результаты НИР предназначены для использования на предприятиях высокотехнологичных отраслей промышленности с целью повышения эффективности их деятельности, повышения обоснованности принимаемых решений, связанных с проектированием форм и методов интеграции промышленных предприятий при создании совместных проектов. А именно, для использования в системах управления промышленными предприятиями, прежде всего в подразделениях логистики, контроллинга, в центральных заводских лабораториях, в службах качества и маркетинга, и т.д. 
	Кроме того, результаты НИР предполагается использовать при подготовке учебников, учебных пособий, конспектов лекций и иных учебно-методических материалов, при чтении лекций и проведении практических занятий по различным курсам, предусмотренным государственным образовательным стандартом и учебным планом по специальности «Менеджмент высоких технологий». Результаты НИР будут использованы при преподавании курсов «Инновационный менеджмент», «Организационно-экономическое моделирование», «Инженерная экономика», «Экономика и управление на предприятии», «Логистика», «Менеджмент», «Прикладная статистика», «Эконометрика», «Организационное поведение», «Управление проектами» и др., а также в дипломных и диссертационных работах.
	Поставленные во введении цели работы достигнуты.
	Научно-прикладные исследования по тематике отчета целесообразно продолжать и развивать, а также расширять преподавание соответствующих курсов, в том числе при обучении студентов инженерных специальностей на различных факультетах МГТУ им. Н.Э.Баумана. 

Список использованных источников

1. Вощинин А.П. Метод оптимизации объектов по интервальным моделям целевой функции. - М.: МЭИ, 1987. 109 с. 
2. Вощинин А.П., Сотиров Г.Р. Оптимизация в условиях неопределенности. - М.: МЭИ - София: Техника, 1989. 224 с.
3. Вощинин А.П., Акматбеков Р.А. Оптимизация по регрессионным моделям и планирование эксперимента. - Бишкек: Илим, 1991. 164 с.
4. Вощинин А.П. Метод анализа данных с интервальными ошибками в задачах проверки гипотез и оценивания параметров неявных и линейно параметризованных функций // Заводская лаборатория. 2000. Т.66. № 3. С.51–65.
5. Вощинин А.П. Интервальный анализ данных: развитие и перспективы // Заводская лаборатория. 2002. Т.68. № 1. С.118–126.
6. Гантмахер Ф.Р. Теория матриц. - М.: Наука, 1966. - 576 с.
7. Горский В.Г., Гриценко А.А., Орлов А.И. Метод согласования кластеризованных ранжировок. // Автоматика и телемеханика. 2000. No.3. С.179-187.
8. Гуськова Е.А., Орлов А.И. Интервальная линейная парная регрессия (обобщающая статья). // Заводская лаборатория. 2005. Т.71. No.3. С.57-63.
9. Дискуссия по анализу интервальных данных // Заводская лаборатория. 1990. Т.56. No.7. С.75-95.
10. Карминский А.М., Оленев Н.И., Примак А.Г., Фалько С.Г. Контроллинг в бизнесе. Методологические и практические основы построения контроллинга в организациях. – М.: Финансы и статистика, 1998. – 256 с. 
11. Маркова Е.В., Никитина Е.П. Математическая теория эксперимента: история, развитие, будущее. // Заводская лаборатория. 2002. Т.68. No.1. С.112-118.
12. Орлов А.И. Устойчивость в социально-экономических моделях. - М.: Наука, 1979. - 296 с.
13. Орлов А.И. О влиянии погрешностей наблюдений на свойства статистических процедур (на примере гамма-распределения) // Статистические методы оценивания и проверки гипотез: Межвузовский сб. науч. тр. Пермь: Изд-во Пермского государственного университета, 1988. С.45-55.
14. Орлов А.И. О развитии реалистической статистики // Статистические методы оценивания и проверки гипотез: Межвузовский сб науч тр. Пермь: Изд-во Пермского государственного университета, 1990. С.89–99.
15. Орлов А.И. Статистика объектов нечисловой природы (Обзор). – Журнал «Заводская лаборатория». 1990. Т.56. No.3. С.76-83.
16. Орлов А.И. Комментарий IV к статье А.П. Вощинина, А.Ф. Бочкова, Г.Р. Сотирова «Метод анализа данных при интервальной нестатистической ошибке». // Заводская лаборатория. 1990. Т.56. No.7. С.86-89.
17. Орлов А.И. Некоторые алгоритмы реалистической статистики // Статистические методы оценивания и проверки гипотез: Межвузовский сб. науч. тр. Пермь: Изд-во Пермского государственного университета, 1991, с.77–86.
18. Орлов А.И. Создана единая статистическая ассоциация. // Вестник Академии наук СССР. 1991. No.7. С.152-153. 
19. Орлов А.И. О современных проблемах внедрения прикладной статистики и других статистических методов. – Журнал «Заводская лаборатория». 1992. Т.58. No.1. С.67-74.
20. Орлов А.И. Интервальный статистический анализ // Статистические методы оценивания и проверки гипотез: Межвузовский сб. науч. тр. Пермь: Пермского государственного университета, 1993. С.149–158.
21. Орлов А.И. Интервальная статистика: метод максимального правдоподобия и метод моментов // Статистические методы оценивания и проверки гипотез: Межвузовский сб. науч. тр. Пермь: Изд-во Пермского государственного университета, 1995. С.114–124.
22. Орлов А.И. Методы оценки близости допредельных и предельных распределений статистик. // Заводская лаборатория. 1998. Т.64. No.5. С. 64-67.
23. Орлов А.И. Эконометрическая поддержка контроллинга. // Контроллинг. 2002. No. 1. С.42-53.
24. Орлов А.И. О проверке однородности двух независимых выборок. // Заводская лаборатория. 2003. Т.69. No.1. С.55-60.
25. Орлов А.И., Федосеев В.Н. Менеджмент в техносфере. – М.: Издательский центр “Академия”, 2003. – 384 с.
26. Орлов А.И., Гуськова Е.А. Информационные системы управления предприятием в решении задач контроллинга. // Контроллинг, 2003, No. 1(5), с.52-59. 
27. Орлов А.И. Эконометрика. Учебник для вузов. Изд. 3-е, исправленное и дополненное. - М.: Изд-во "Экзамен", 2004. – 576 с.
28. Фалько С.Г., Орлов А.И. «Шесть сигм» как подход к совершенствованию бизнеса. // Контроллинг. 2004. No.4(12). С.42-46.
29. Орлов А.И. Теоретическое обоснование «турнирного» метода ранжирования вариантов. // Заводская лаборатория. 2005. Т.71. No.7. С.60-61.
30. Орлов А.И. Организационно-экономическое обеспечение инновационной деятельности. // Материалы VI Всероссийской научно-практической конференции "Инновационное развитие экономики: теория и практика" (Ярославль, 1-2 ноября 2005 г.). - Ярославль: Изд-во ЯрГУ, 2005.
31. Панде П., Холп Л. Что такое «Шесть сигм»? Революционный метод управления качеством / Пер. с англ. - М.: Альпина Бизнес Букс, 2004. - 158 с.
32. Сборник трудов Международной конференции по интервальным и стохастическим методам в науке и технике (ИНТЕРВАЛ-92). Тт. 1,2. - М.: МЭИ, 1992, 216 с. + 152 с.
33. Файн В.Б., Дель М.В. “Турнирный” метод ранжирования вариантов // Заводская лаборатория. 2005. Т.71. No. 7.С. 58-60.