Компьютерная игра «Жизнь» как инновационный инструмент для визуализации динамики развития и организации производства высокотехнологичного предприятия ракетно-космической отрасли

Сокуренко Е.Д.1, Голоднов Д.А.1, Соколянский В.В.1
1 Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет), Россия, Москва

Статья в журнале

Экономика высокотехнологичных производств
Том 2, Номер 2 (Апрель-июнь 2021)

Цитировать:
Сокуренко Е.Д., Голоднов Д.А., Соколянский В.В. Компьютерная игра «Жизнь» как инновационный инструмент для визуализации динамики развития и организации производства высокотехнологичного предприятия ракетно-космической отрасли // Экономика высокотехнологичных производств. – 2021. – Том 2. – № 2. – С. 123-134. – doi: 10.18334/evp.2.2.112009.

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=46249402

Аннотация:
Описано использование компьютерных игр для визуализации деятельности высокотехнологичного предприятия. Компьютерная игра «Жизнь», представляющая собой клеточный автомат авторства Джона Конвея, предложена для визуализации экономико-производственной деятельности компании. Язык описания игры «Жизнь» адаптирован с Altair BASIC на современный С++. На примере компьютерной игры показано, что клеточный автомат приемлем для визуализации деятельности предприятия ракетно-космической отрасли и способен к отражению многомерной экономической информации

Ключевые слова: клеточный автомат «Жизнь», компьютерные игры, организация производства, высокотехнологичное инновационное предприятие, ракетно-космическая отрасль, визуализация экономической информации, корпорация Boeing, лица Чернова, организация производства



Появление компьютерных игр дает возможность создания инновационных экономико-математических инструментов. SimСity, STOREWARS, Dwarf Fortress и «Виртономика» – компьютерные деловые игры, представляющие собой интерактивную модель экономической системы, которая по своим внутренним условиям максимально приближена к соответствующему реальному предприятию или иной экономической единице. Бизнес-симуляторы позволяют пользователю отрабатывать навыки принятия управленческих решений, организации производства и комплексного экономического анализа в меняющейся системе игрового процесса.

STOREWARS является одной из ведущих в мире программ по моделированию бизнеса, связанного с производством и реализацией товаров FMCG (Fast Moving Consumer Goods). Этот курс был разработан профессором маркетинга одной из бизнес-школ Европы INSEAD Марселем Корстьенсом. STOREWARS помогает менеджерам решать новые задачи повышенной сложности, ориентируясь на потребителя, а также на взаимодействие стратегий ритейлеров и производителей. STOREWARS была разработана в INSEAD и совершенствуется уже более 10 лет, в течение которых на регулярной основе проводится в ведущих мировых компаниях. Подтверждением высоких достижений программы является ее многолетнее использование компаниями – «голубыми фишками», повсеместно использующими STOREWARS как эффективный и выгодный метод обучения [11] (Ivanova, Sazhaeva, 2020).

STOREWARS – динамичная бизнес-симуляция, в рамках которой участники берут на себя ответственность за стомиллионную виртуальную компанию, разрабатывают стратегии ее развития, ведут переговоры и принимают решения, определяющие ее успех. Команды участников берут на себя управление виртуальным бизнесом, два года работы которого укладываются в четыре дня программы. Ориентированная на рынок товаров-брендов STOREWARS дает возможность производителям и ритейлерам анализировать и затем применять на практике методы разработки успешных стратегий, а также проводить взаимовыгодные переговоры. Таким образом, благодаря точной и креативной симуляции всех аспектов успешного управления современным производством или сбытом существенно повышается личная эффективность участников [1, 12] (Stepanenko, Bartels, 2008; Podverbnyh, Mezhova, 2020).

В отличие от подавляющего большинства экономических компьютерных игр, «Виртономика» имитирует работу не одной отдельно взятой отрасли (автомобилестроение, гостиничный бизнес, производство и продажа пиццы и др.) или предприятия (больница, таксомоторный парк, аэропорт и др.), а экономики в целом.

Игровой процесс «Виртономики» воспроизводит полный цикл создания и продажи товаров народного потребления: от добычи полезных ископаемых (или выращивания сельхозпродукции) до розничной реализации. Игрок как владелец и хозяин компании может покупать месторождения, строить шахты и заводы, возводить склады продукции и заполнять их товаром для оптовых покупателей, строить фермы и выводить животных, выращивать фрукты и овощи, открывать в городах виртуального мира магазины и торговать там нужными населению товарами, проводить в лабораториях исследования для увеличения качества выпускаемой продукции, брать кредиты в банках и многое другое. Разумеется, по мере накопления капитала игрок может совмещать различные сферы коммерческой деятельности, замыкая производственные процессы внутри корпорации. На данный момент в «Виртономике» насчитывается 17 отраслей экономики, более 60 различных предприятий, более 70 разновидностей товаров и ресурсов. В виртуальном мире существуют 4 страны и примерно 100 городов [2] (Kuzmin, 2007).

В основе ряда современных компьютерных игр лежит технология клеточного автомата. Клеточный автомат – дискретная динамическая система, представляющая собой совокупность аналогичных клеток, одинаковым образом соединенных между собой. Каждая клетка является конечным автоматом, состояния которого определяются состояниями соседних клеток и, возможно, ее собственным состояниям [3] (Shalyapina, Gromov, 2019).

Джон фон Нейман доказал возможность существования самовоспроизводящихся автоматов с помощью «кинематических» моделей машин, которые могут построить копию самих себя. Упростив идеи, предложенные Нейманом, британский математик Джон Конвей в 1970 году создал клеточный автомат «Жизнь».

Клеточный автомат «Жизнь» можно использовать как инновационный способ визуализации многомерной экономической информации. Ранее многомерная экономическая информация была представлена в виде лиц Чернова – своеобразного эмоционального интерфейса, что является логическим продолжением работ математика Г. Чернова.

«Лица Чернова» – это один из интересных видов пиктографиков. Этот метод представляет собой некую схему визуального представления многофакторных данных с помощью лица человека. Для каждого нового эксперимента необходимо использовать новое «лицо», в котором относительные показатели выбранной переменной (или нескольких) будут представлены с помощью форм и размеров некоторых черт человеческой лица (нос, рот, губы и т.д.). Представление экономических параметров через лица Чернова – это кодирование переменных в чертах получаемого лица человека. Каждое лицо представляет собой особый и уникальный массив из 18 отдельных элементов, которые принимают значение от 0 до 1. Концепция асимметрии увеличивает число переменных в два раза. Лица Чернова нашли широкое применение для анализа ситуации в самых разных областях [4, 5] (Zagorodnikov, Sokolyanskiy, 2020; Osadchaya, Berestneva, Nemerov, 2014).

На рисунках 1–2 представлена визуализация блоков экономической информации, отвечающих за организацию производства [6] (Belagurov, Sokolyanskiy, Terekhov, 2016).

Рисунок 1. Симбиоз двумерных лиц Чернова и технологии тепловых карт при исследовании показателей персонала

Рисунок 2. Симбиоз двумерных лиц Чернова и технологии тепловых карт при исследовании показателей НИОКР

Компьютерная игра «Жизнь» представляет собой простой клеточный автомат с непредсказуемым поведением, в котором человек не принимает участия. В компьютерной игре существует два правила, определяющие «рождение» и «смерть». Отметим, что игра «Жизнь» оказала влияние на развитие математики и информатики, а структуры, наблюдаемые в этой игре, встречаются в биологии, астрономии, физике и химии.

Проведена аналогия между сменяющимися поколениями «живых» клеток в игре Конвея и представления деятельности высокотехнологичного предприятия как живого организма. В целях корректной инсталляции экономических переменных в игру «Жизнь» она была переведена с языка программирования Altair BASIC на современный С++.

Объектом исследования является высокотехнологичное инновационное предприятие-корпорация Boeing. Параметры экономической деятельности предприятия взяты из открытых источников за период с 2010 по 2016 год [10].

Для проведения экономико-математического эксперимента многомерная экономическая информация, отражающая деятельность предприятия Boeing на протяжении семи лет, была представлена следующими блоками: НИОКР; персонал; удельный вес интеллектуальной собственности в составе активов предприятия; эффективность персонала; инновационный потенциал; конкурентные факторы в развитии высокотехнологичного предприятия; риск проектов, связанный с разработкой и внедрением новой высокотехнологичной продукции; показатели операционной эффективности; критерии инвестиционной привлекательности и маркетинг технологий.

Расчет данных, инсталлируемых в игру, показан на примере наиболее информативного блока «Инновационный потенциал». Начальные показатели указанного блока приведены в таблице 1.

Таблица 1

Начальные показатели блока «Инновационный потенциал»

Показатель
2010 г.
2011 г.
2012 г.
2013 г.
2014 г.
2015 г.
2016 г.
Коэффициент персонала, занятого НИР и ОКР
0,209
0,213
0,259
0,292
0,291
0,329
0,373
Коэффициент обеспеченности интеллектуальной собственностью
23,40
21,70
20,50
24,80
24,10
23,90
23,50
Коэффициент обеспеченности опытным оборудованием
65,7
65,8
67,9
68,1
69,9
72,1
72,2
Коэффициент внедрения новой продукции
0,92
0,935
0,93
0,94
0,93
0,91
0,93
Коэффициент инновационного роста
0,321
0,282
0,252
0,230
0,217
0,237
0,336

Параметры экономической деятельности были нормированы перед инсталляцией в игру по соответствующему показателю, используя формулу (1). Результаты вычислений приведены в таблице 2.

(1)

Таблица 2

Нормированные показатели блока «Инновационный потенциал»

Показатель
2010 г.
2011 г.
2012 г.
2013 г.
2014 г.
2015 г.
2016 г.
Коэффициент персонала, занятого НИР и ОКР
0,5592
0,5708
0,6927
0,7812
0,7792
0,8817
1
Коэффициент обеспеченности интеллектуальной собственностью
0,9435
0,875
0,8266
1
0,9717
0,9637
0,9475
Коэффициент обеспеченности опытным оборудованием
0,9099
0,9113
0,9404
0,9432
0,9681
0,9986
Коэффициент внедрения новой продукции
0,9787
0,9946
0,9893
1
0,9893
0,9680
0,9893
Коэффициент инновационного роста
0,9577
0,8406
0,7529
0,6852
0,6481
0,7077
1

Далее по формуле (1) проводится нормирование данных по году для получения ряда коэффициентов, каждый из которых отвечает за соответствующий блок в определенный год. Получили данные блока «Инновационный потенциал», приведенные в таблице 3.

Таблица 3

Данные блока «Инновационный потенциал», инсталлируемые в программу «Жизнь»

Показатель
2010 г.
2011 г.
2012 г.
2013 г.
2014 г.
2015 г.
2016 г.
Инновационный потенциал
0,8809
0,8492
0,8511
0,8932
0,8824
0,9155
1

Посредством выполнения приведенного алгоритма для каждого блока экономической информации была получена визуализация динамики изменения параметров экономической эффективности. На рисунках 1–4 приведены результаты визуализационной картины, полученные из программы «Жизнь», для четырех наиболее информативных блоков:

Рисунок 3. Инновационный потенциал

Источник: составлено авторами посредством адаптированной компьютерной игры «Жизнь».

Рисунок 4. Удельный вес интеллектуальной собственности в составе активов предприятия

Источник: составлено авторами посредством адаптированной компьютерной игры «Жизнь».

Рисунок 5. Эффективность персонала

Источник: составлено авторами посредством адаптированной компьютерной игры «Жизнь».

Рисунок 6. Риск проектов, связанный с разработкой и внедрением новой высокотехнологичной продукции

Источник: составлено авторами посредством адаптированной компьютерной игры «Жизнь».

Таким образом, полученная серия рисунков, созданных программой «Жизнь», позволяет визуализировать динамику внедрения инноваций на предприятии, организации производства, рисков проектов, связанных с разработкой и внедрением новой высокотехнологичной продукции.

Визуализация многомерной экономической информации с помощью клеточного автомата – инновационной программы «Жизнь» – позволяет показать динамику развития экономических блоков предприятия. Оригинальность подобной визуализации улучшает восприятие передаваемой экономической информации пользователем.

Показано, что высокотехнологичные инновационные предприятия ракетно-космической отрасли являются оптимальным объектом для применения предложенной компьютерной игры для визуализации экономической деятельности предприятия.


Источники:

1. Степаненко Е.В., Бартельс К.Л. Бизнес-симуляция на примере курса STOREWARS // Научный вестник Московского государственного технического университета гражданской авиации. – 2008. – № 131. – c. 151–157.
2. Кузьмин Д.В. Многопользовательские интернет-игры в современном маркетинге // Интернет-маркетинг. – 2007. – № 2. – c. 84–90.
3. Шаляпина Н.А., Громов М.Л. Жизнь в тензорах: реализация клеточных автоматов на видеокартах // Труды Института системного программирования РАН. – 2019. – № 3. – c. 217-228.
4. Загородников С.А., Соколянский В.В. Лица Чернова как эмоциональный интерфейс при построении модели высокотехнологичного инновационного предприятия машиностроительной отрасли // Экономика высокотехнологичных производств. – 2020. – № 2. – c. 77-90.
5. Осадчая И.А., Берестнева О.Г., Немеров Е.В. Анализ многомерных медицинских данных с помощью пиктографиков в «Лица Чернова» // Бюллетень сибирской медицины. – 2014. – № 14. – c. 89-93.
6. Белагуров А.О., Соколянский В.В., Терехов В.И. Коэффициент q-Тобина как один из показателей инвестиционной привлекательности компании ИТ-сектора экономики // Экономические науки. – 2016. – № 137. – c. 77-78.
7. Андрусенко А.С., Ямченко Ю.В., Карпенко А.П., Соколянский В.В. Применение модели EVA и коэффициента Тобина для оценки стоимости интеллектуального капитала как комплекса IT-компаний // Экономика и предпринимательство. – 2016. – № 5 (70). – c. 527-531.
8. Соколянский В.В., Пашков Б.С. Технологии BIG DATA и их инсталляции в экономические исследования // Вопросы экономических наук. – 2015. – № 4(77). – c. 169-171.
9. Андрусенко А.С., Карпенко А.П., Соколянский В.В., Ямченко Ю.В. Современные методы поисковой оптимизации в задаче определения параметров интеллектуального капитала. - М.:, 2017.
10. Boeing. [Электронный ресурс]. URL: https://www.boeing.com/ (дата обращения: 24.11.2020).
11. Иванова И.А., Сажаева Г.А. Управление вовлеченностью персонала как одна из задач менеджмента высокотехнологичных предприятий // Вопросы инновационной экономики. – 2020. – № 3. – c. 1207-1218. – doi: 10.18334/vinec.10.3.110655.
12. Подвербных О.Е., Межова И.А. Методические подходы к обоснованию норм труда специалистов высокотехнологичных профессий // Экономика труда. – 2020. – № 12. – c. 1295-1306.

Страница обновлена: 25.07.2021 в 13:16:23