Методика выявления центров компетенций авиационной науки на основе публикационной и патентной активности

Устойчивое развитие и повышение конкурентоспособности являются главными задачами управления научной организацией. Анализ компетенций обеспечивает детальное понимание имеющихся ресурсов при формировании стратегии развития, а их оценка – знание сильных сторон и рисков при ее реализации. Развитие компетенций неизбежно приводит к организационному закреплению ресурсов в подразделениях научной организации – центрах компетенций. Целью исследования является разработка методической базы для выявления и оценки центров компетенции в области авиастроения. Предложенная методика предполагает использование полнотекстовых средств поиска и анализа научно-технических документов для идентификации направлений исследований, технологий и аффилированных центров. Для получения категориальных оценок уровня развития центров компетенций предложен оригинальный подход, включающий аппроксимацию массы научно-технических документов с помощью s-кривых и их анализ с применением теории нечетких множеств. В статье предложена методика выявления и оценки центров научных компетенций авиационной науки и представлены результаты её апробации на примере 143 таких центров в области авиастроения в России. Разработанная методика позволяет использовать полнотекстовые поисково-аналитические инструменты для анализа компетенций, что обеспечивает сформирование детальной оценки имеющихся ресурсов при планировании развития научной организации в области авиастроения. В дальнейшем предполагается автоматизировать предложенную методику путем интеграции соответствующих модулей в состав разрабатываемой экспертной информационной системы по поиску, анализу и учету знаний в авиастроении.

цифровой контент, семантический поиск, искусственный интеллект, нечеткие множества, летательный аппарат, безопасность воздушной деятельности, комплексные научно-технологические проекты, авиастроение, стратегическое планирование

1. Ананьева М. И., Девяткин Д.А., Зубарев Д.В., Осипов Г.С., Смирнов И.В., Соченков И.В., Тихомиров И.А., Швец А.В., Шелманов А.О. TextAppliance: поиск и анализ больших массивов текстов. Труды Пятнадцатой национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием, 2016 г., стр. 220-228 / Ananyeva M.I., Devyatkin D.A., Zubarev D.V., Osipov G.S., Smirnov I.V., Sochenkov I.V., Tikhomirov I.A., Shvets A.V., Shelmanov A.O. TextAppliance: Search and Analysis of Large Arrays of Text. In Proc. of the Fifteenth National Conference on Artificial Intelligence with International Participation, 2016, pp. 220-228 (in Russian).

2. S. Ren, Yingfeng Zhang, Y. Liu, T. Sakao, D. Huisingh, C. Almeida. A comprehensive review of big data analytics throughout product lifecycle to support sustainable smart manufacturing: A framework, challenges and future research directions. Journal of Cleaner Production, vol. 210, 2019, pp. 1343-1365.

3. Liu G. F., Sun H. P., Song X. P. Visualizing and mapping the research on patents in information science and management science. Malaysian Journal of Library & Information Science, vol. 19, № 1, 2014, pp. 87-103.

4. ГОСТ Р 57194.1-2016. Трансфер технологий. Общие положения / GOST R 57194.1-2016. Technology transfer. General Provisions (in Russian),

5. Christensen C.M., McDonald R., Altman E.J., Palmer J.E. Disruptive innovation: An intellectual history and directions for future research. Journal of Management Studies, vol. 55, № 7, 2018, pp. 1043-1078.

6. Zhang G., Morris E., Allaire D., and McAdams D.A. Research Opportunities and Challenges in Engineering System Evolution. Journal of Mechanical Design, vol. 142, № 8, 2020.

7. Foster R.N. Working the S-curve: assessing technological threats. Research Management, vol. 29, № 4, 1986, pp. 17-20.

8. Mansfield E. Technical Change and the Rate of Imitation. Econometrica, vol. 29, № 4, 1961, pp. 741-766.

9. Richards F.J. A Flexible Growth Function for Empirical Use. Journal of Experimental Botany, vol. 10, № 2, 1959, pp. 290–300.

10. Arocena R., Göransson B., Sutz J. Towards making research evaluation more compatible with developmental goals. Science and Public Policy, vol. 46, № 2, 2019, pp. 210-218.

11. Andersen B. The hunt for S-shaped growth paths in technological innovation: a patent study. Journal of evolutionary economics, vol. 9, № 4, 1999, pp. 487-526.

12. Дутов А.В., Клочков В.В., Рождественская С.М. Стратегическое управление технологическим развитием и научно-техническими знаниями (на примере авиастроения). Друкеровский вестник, № 1, 2019 г., стр. 177-191 / Dutov A.V., Klochkov V.V., Rozhdestvenskaya S.M. Strategic management of technological development and scientific and technical knowledge (on the example of aircraft construction). Drukerovskiy Vestnik, № 1, 2019, pp. 177-191 (in Russian).

13. Рождественская С.М., Клочков В.В. Методический инструментарий формирования программ технологического развития и перечня критических технологий в авиастроении. Россия: тенденции и перспективы развития, № 12-2, 2017 г., стр. 469-503 / Rozhdestvenskaya S.M., Klochkov V.V. Methodical toolkit of formation of technological development programs and the list of critical technologies in aircraft. Russia: Trends and Prospects, № 12-2, 2017, pp. 469-503 (in Russian).

14. Vishnevskiy K., Yaroslavtsev A. Russian S&T Foresight 2030: case of nanotechnologies and new materials. Foresight, vol. 19, No. 2, 2017, pp. 198-217.

15. Radespiel R., Heinze W., Bertsch L. High-lift research for future transport aircraft. Deutsche Luft- und Raumfahrtkongress (DLRK), 2017.

16. Земцов С. П. Опыт выявления и оценки потенциала инновационных кластеров (на примере отрасли «Рациональное природопользование»). Региональные исследования, том 40, № 2, 2013, стр. 12-19 / Zemtsov S. P. Experience of identifying and assessing the potential of innovative clusters (on the example of the "Rational use of natural resources" industry). Regional research, vol. 40, № 2, 2013, pp. 12-19.

17. Devyatkin D.A., Suvorov R.E., Tikhomirov I.A. A Method for the Identification of Competence Centers Based on the Example of the Artificial Intelligence Domain. Scientific and Technical Information Processing, vol. 44, № 4, 2017, pp. 253-260.

18. Zadeh L.A. The concept of a linguistic variable and its application to approximate reasoning – I. Information sciences, vol. 8, № 3, 1975, pp. 199-249.

19. Беленков В. Г. Вопросы методического обеспечения построения перспективного КСА (VI). Наукоемкие технологии, том 11, № 1, 2010 г., стр. 038-072 / Belenkov V.G. Issues of methodological support for the construction of a promising CSA (VI). Science-intensive technologies, vol. 11, № 1, 2010, pp. 038-072.