Details

Title Исследование методов и моделей оценки жизненного цикла инновационного продукта: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.02 «Информационные системы и технологии» ; образовательная программа 09.03.02_02 «Информационные системы и технологии»
Creators Тюрина Татьяна Владимировна
Scientific adviser Селиверстов Ярослав Александрович
Organization Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и кибербезопасности
Imprint Санкт-Петербург, 2024
Collection Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects портфель продуктов; инвестиционный капитал; имитационное моделирование; системная динамика; агентный подход; AnyLogic; product portfolio; investment capital; simulation modeling; system dynamics; agent-based approach
Document type Bachelor graduation qualification work
File type PDF
Language Russian
Level of education Bachelor
Speciality code (FGOS) 09.03.02
Speciality group (FGOS) 090000 - Информатика и вычислительная техника
DOI 10.18720/SPBPU/3/2024/vr/vr24-5381
Rights Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Additionally New arrival
Record key ru\spstu\vkr\32602
Record create date 8/28/2024

Allowed Actions

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Group Anonymous
Network Internet

Данная работа посвящена моделированию портфеля инновационных продуктов с целью прогнозирования прохождения ими их жизненного цикла и связанных показателей деятельности инновационной компании. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1) ​Актуальность оценки жизненного цикла инновационного продукта; 2)​ Анализ задачи оценки жизненного цикла инновационного продукта; 3)​ Обзор моделей жизненного цикла инновационного продукта; 4)​ Разработка усовершенствованной модели оценки жизненного цикла инно-вационного продукта; 5)​ Апробация и оценка адекватности усовершенствованной модели оценки жизненного цикла инновационного продукта. Дополненная и улучшенная в рамках работы модель получила программную реализацию в виде имитационной модели в среде AnyLogic. Основной практической проблемой, решаемой с помощью предлагаемого исследования, является в целом низкая предсказуемость реакция системы портфеля продуктов на принимаемые инвестиционные и финансовые решения, а также потребность в практико-применимом инструменте для прогнозирования реакции системы на них. Научной проблемой является потребность в теоретическом описании системы портфеля продуктов на более высоком уровне адекватности, чем присутствует в современных работах. Итоги апробационных экспериментов показывают, что на коротком горизонте прогноза модель дает реалистичные результаты с отклонениями не более 5%. На среднем горизонте модель дает отклонения в 10-15%. С учетом высокого уровня абстрактности описания реальной системы это свидетельствует о высокой точности моделирования после калибровки.

This work is devoted to modeling a portfolio of innovative products in order to predict the passage of their life cycle and related indicators of the innovative company. The tasks that were solved in the course of the research: 1) Relevance of life cycle assessment of an innovative product; 2) Analyzing the task of life cycle assessment of an innovative product; 3) Review of life cycle models of innovative product; 4) Development of an improved model for assessing the life cycle of an innovation product; 5) Testing and evaluating the adequacy of the improved model of innovation product life cycle assessment. The model, supplemented and improved in the framework of the work, has received a program realization in the form of a simulation model in AnyLogic environment. The main practical problem solved by the proposed research is the generally low predictability of the reaction of the product portfolio system to investment and financial decisions, as well as the need for a practical-applicable tool for predicting the systems reaction to them. The scientific problem is the need for a theoretical description of the product portfolio system at a higher level of adequacy than is present in modern works. The results of approbation experiments show that on a short forecast horizon the model gives realistic results with deviations not more than 5%. At the medium horizon the model gives deviations of 10-15%. Given the high level of abstraction of the description of the real system, this indicates a high accuracy of modeling after calibration.

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All
Read
Internet Authorized users SPbPU
Read
Internet Anonymous

Access count: 3 
Last 30 days: 0

Detailed usage statistics