Детальная информация

Название: Методическое и инструментальное обеспечение автоматизации управления инновационным потенциалом предприятия: научный доклад: направление подготовки 09.06.01 «Информатика и вычислительная техника» ; направленность 09.06.01_04 «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)»
Авторы: Цыбуляк Анастасия Николаевна
Научный руководитель: Культин Никита Борисович
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2020
Коллекция: Научные работы аспирантов/докторантов; Общая коллекция
Тематика: инновации; система управления; инновационный потенциал предприятия; инновационная система; innovations; management automation; enterprise innovative potential; innovative system
ББК: 65.291.551
Тип документа: Научный доклад
Язык: Русский
Код специальности ФГОС: 09.06.01
Группа специальностей ФГОС: 090000 - Информатика и вычислительная техника
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

Аннотация

Для учета инновационной составляющей предприятия разработана методика расчета инновационного потенциала предприятия. Предлагается модель автоматизации управления инновационным развитием предприятия на основе инновационного потенциала. Применение предложенных методики и модели позволит сократить ресурсные затраты на учет инноваций и стратегическое прогнозирование, повысить точность расчета инновационного потенциала предприятия, обеспечить «обучаемость» системы принятия решений, переход к цифровизации управленческих процессов предприятия.

The method for calculating the innovative potential of the enterprise has been developed for taking into account the innovative component of the enterprise. The model of management automation for enterprise innovative development is proposed on the basis of innovative potential. Using of proposed model will allow to reduce the consumption of resources for accounting innovations and strategic forecasting, increase the computational accuracy of enterprise potential, provide "learning" of decision-making system and the conversion to deeper digitalization of management processes at the enterprise.