Приложение В (справочное). Методы и средства выбора партнера по инновациям

Приложение В
(справочное)

Методы и средства выбора партнера по инновациям

В.1 Расширенная матрица решений для выбора партнера по инновациям

Матрица решений для выбора партнера по инновациям содержит перекрестные ссылки на критерии выбора каждого партнера по инновациям (см. 6.3) с весовыми коэффициентами, присваиваемыми каждой оценке для каждой комбинации "партнер/критерий". Данные критерии можно дополнять любыми аргументами за и против вступления организации в партнерство (см. таблицу А.3).

Нижеприведенная матрица (см. таблицу В.1) иллюстрирует один из способов определения приоритетности критериев и оценки потенциальных партнеров с помощью средств принятия управленческих решений, указанных под этой таблицей.

Рекомендации по использованию данного метода: ограничьте число критериев, ограничьте число партнеров, четко определите способы оценки и выберите метод выделения наиболее низких и наиболее высоких оценок [например, систему RAG, представляющую собой метод управления проектами и предназначенную для классификации проблем (или отчетов о состоянии работ)]; выделите эти проблемы красным, янтарно-желтым и зеленым цветами (по "светофорной" системе оценки).

Таблица В.1 - Матрица выбора решений относительно целесообразности вступления организации в партнерство по инновациям

	Потенциальный партнер А	Потенциальный партнер В	...	Потенциальный партнер X
Критерий и его оценка
Критерий и его оценка
...
Обобщенная оценка

Метод весовых коэффициентов - этот метод используется для принятия решений по нескольким критериям и позволяет присваивать каждому критерию собственный весовой коэффициент для выражения его приоритетности. В таблице (матрице), содержащей графы с каждым вариантом и строки с каждым критерием, для каждой комбинации "вариант/критерий" дается оценка эффективности, которую затем (перед суммированием) необходимо умножать на соответствующий весовой коэффициент для каждого критерия с целью получения обобщенной оценки каждого варианта выбора, которая будет характеризовать относительную эффективность каждого варианта выбора, при этом принимая во внимание важность (обоснованность) выбора весового коэффициента для каждого критерия.

Многопараметрический анализ данных - этот ме