Creative Economy Creative Economy Креативная экономика 1994-6929 2409-4684 BIBLIO-GLOBUS Publishing House 122760 10.18334/ce.19.3.122760 RUFHLH Articles Статьи Research Article Finding ways to apply the Agile approach to RD project management Поиск путей применения Agile-подхода для управления проектами научных исследований и разработок Udovichenko Aleksey Sergeevich Удовиченко Алексей Сергеевич

старший преподаватель кафедры

 n001rr@mail.ru St Petersburg State University Санкт-Петербургский государственный университет 31 03 2025 19 3 VOL 19, NO3 (2025) ТОМ 19, №3 (2025) 501 522 28 02 2025 Copyright ©; 2025, Udovichenko A. S. Copyright ©; 2025, Удовиченко А. С. 2025 Udovichenko A. S. Удовиченко А. С. https://1economic.ru/lib/122760

The agile approach, or flexible management of product development projects, originated in information technology. It is also being used in other industries because of its reputation for building strong and mutually beneficial relationships between the company and the consumers of its products. In practice, however, it is not easy to implement, since full implementation requires the transformation of the organization from a hierarchical structure to a network of interacting teams. In the literature they are called swarm teams, which allows to talk about swarming social systems. Such a transformation is difficult and, by definition, meets with resistance from the management system. In Ramp;D, there are also attempts to apply the agile approach to project management, since the successful implementation of scientific results in the economy can provide the largest flow of resources for the needs of scientific work. In addition, the idea of flexibility corresponds to the effectiveness of scientific activity. At the same time, scientific organizations and corporate research structures are themselves often very hierarchical structures, which makes it difficult to fully implement the agile approach. The article considers the possibility of transferring the experience of building technical swarm systems to building team swarms in scientific organizations. It is concluded that it is possible to transfer rules and procedures from the technical to the social field, which can create conditions for the transformation of organizational culture, allowing the effective implementation of the agile approach to the management of scientific and technical projects.

Agile-подход, или гибкое управление проектами разработки продуктов, возник в сфере информационных технологий. Он применяется также и в других отраслях, так как заслужил репутацию подхода, способствующего выстраиванию прочных и взаимовыгодных отношений компании с потребителями ее продуктов. Однако на практике он непрост во внедрении, так как для полноценного воплощения требует преобразования организации из иерархической структуры в сеть взаимодействующих команд. В литературе их называют «рой команд», что позволяет говорить о роевых социальных системах. Такая трансформация трудна и по определению встречает сопротивление системы управления. В сфере исследований и разработок также происходят попытки применения гибкого подхода к управлению проектами, так как успешное внедрение результатов научной деятельности в экономику способно обеспечить наибольший поток ресурсов для нужд научной работы. Кроме того, идея гибкости соответствует результативности научной деятельности. При этом научные организации и исследовательские структуры корпораций чаще всего сами являются весьма иерархичными структурами, что затрудняет реализацию гибкого подхода в полной мере. В статье рассматривается возможность переноса опыта построения технических роевых систем в построение роев команд в научных организациях. Делается вывод о возможности переноса правил и процедур из технической области в социальную, что может создать условия для трансформации организационной культуры, позволяющей эффективно внедрять гибкий подход к управлению научно-техническими проектами

 Agile swarm intelligence scientific and technological progress management UAV swarm management Agile роевой интеллект управление научно-техническим прогрессом роевое управление БПЛА 1. Бабенко В. В., Тельнова О. П., Бабенко В. Проектный менеджмент в фундаментальных научных исследованиях // Корпоративное управление и инновационное развитие экономики Севера: Вестник Научно-исследовательского центра корпоративного права, управления и венчурного инвестирования Сыктывкарского государственного университета. – 2020. – № 2. – c. 78-89. 2. Беляев Ю. Инновационный менеджмент. - Litres, 2022. 3. Бойко А.М., Будза А.А., Кваско А.Г., Костырин П.В., Максимов К.А., Ткаченко Д.В., Шамрай П.Ю. Высокопроизводительная оптоэлектронная система отслеживания положения беспилотных летательных аппаратов (БЛА) // Экстремальная робототехника: Труды 33й международной научно-технической конференции «Экстремальная робототехника». Санкт-Петербург, 29-30 сентября 2022: Санкт-Петербург: Изд-во: ЦНИИ РТК. Санкт-Петербург, 2022. – c. 596. 4. Бойко А.М., Гиргидов Р.А. Ключевые особенности алгоритмов формирования роя автономных беспилотных летательных аппаратов (БЛА) в условиях отсутствия ГНСС и устойчивой радиосвязи // Робототехника и техническая кибернетика. – 2022. – № 10. – c. 25-31. 5. Деннинг С. Эпоха Agile: Как умные компании меняются и достигают результатов. - Манн, Иванов и Фербер, 2019. 6. Удовиченко А.С. Время для развития. / Научная монография. - СПб.: Издатель Англинова Л.Н., 2022. 7. Удовиченко А.С. Устойчивое развитие при отказе от приоритета климатических целей: экономика замкнутого цикла и цифровизация // Информатизация в цифровой экономике. – 2024. – № 4. – c. 613-632. – doi: 10.18334/ide.5.4.122550. 8. Agile для всех. - СПб.: Питер, 2019. – 240 c. 9. Ahmed F. Recent advances in unmanned aerial vehicles: a review // Arabian Journal for Science and Engineering. – 2022. – № 7. – p. 7963-7984. 10. Alhaqbani A., Kurdi H., Youcef-Toumi K. Fish-Inspired Task Allocation Algorithm for Multiple Unmanned Aerial Vehicles in Search and Rescue Missions // Remote Sens. – 2021. – p. 27. – doi: 10.3390/RS13010027. 11. Alotaibi F., Almudhi R. Application of Agile Methodology in Managing the Healthcare Sector // IRASD Journal of Management. – 2023. – № 3. – p. 147-160. 12. Invigorating Ubuntu Ethics in AI for healthcare: Enabling equitable care Amugongo L. M., Bidwell N. J., Corrigan C. C. Invigorating Ubuntu Ethics in AI for healthcare: Enabling equitable care //Proceedings of the 2023 ACM conference on fairness, accountability, and transparency. – 2023. – С. 583-592 13. Beck K. Manifest für agile Softwareentwicklung // Zugriff am. – 2001. – p. 2020. 14. Biely K. Agile by accident: how to apply Agile principles in academic research projects // Social Sciences. – 2024. – № 1. – p. 12. 15. Chowdhury M. M. U., Bulut E., Guvenc I. Trajectory Optimization in UAV-Assisted Cellular Networks under Mission Duration Constraint Orlando. - FL, USA: IEEE, 2019. – 1-4 p. 16. Ciric D. Agile project management in new product development and innovation processes: challenges and benefits beyond software domain // 2018 IEEE International Symposium on Innovation and Entrepreneurship (TEMS-ISIE). – IEEE. 2018. – p. 1-9. 17. Conforto E. C., Amaral D. C. Evaluating an agile method for planning and controlling innovative projects // Project Management Journal. – 2010. – № 2. – p. 73-80. 18. Floriano B., Borges G. A., Ferreira H. Planning for Decentralized Formation Flight of UAV Fleets in Uncertain Environments with Dec-POMDP. - Atlanta, GA, USA: IEEE, 2019. – 563-568 p. 19. Gao S., Wu J., Ai J. Multi-UAV reconnaissance task allocation for heterogeneous targets using grouping ant colony optimization algorithm // Soft Comput. – 2021. – № 25. – p. 7155–7167. – doi: 10.1007/S00500-021-05675-8/. 20. Hamnanaka M. Optimum Design for Drone Highway. - Network Atlanta, GA, USA: IEEE, 2019. – 923-929 p. 21. Hidalgo E. S. Adapting the scrum framework for agile project management in science: case study of a distributed research initiative // Heliyon. – 2019. – № 3. 22. Ho F. Multi-Agent Path Finding in Unmanned Aircraft System Traffic Management With Scheduling and Speed Variation // IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine. – 2022. – № 5. – p. 8-21. 23. Khassanov, A.M., Lazarev, E.A., Viksnin, I.I.: The Task of Localizing the Source of Air Pollution by a Group of Drones Using Multi-Agent Approach. Proc. 2024 Conf. Young Res. Electr. Electron. Eng. ElCon 2024. 185–189 (2024). https://doi.org/10.1109/ELCON61730.2024.10468227 URL: https://doi.org/. 24. Lakhani H. V. Systematic review of clinical insights into novel coronavirus (CoVID-19) pandemic: persisting challenges in US rural population // International Journal of Environmental Research and Public Health. – 2020. – № 12. – p. 4279. 25. Liu D., Dou L., Zhang R., Zhang X., Zong Q. Multi-Agent Reinforcement Learning-Based Coordinated Dynamic Task Allocation for Heterogenous UAVs // IEEE Trans. Veh. Technol. – 2023. – № 72. – p. 4372–4383. – doi: 10.1109/TVT.2022.3228198. 26. Luo, Y., Huang, X., Yang, J., Wu, F., Leng, S.: Auction Mechanism-based Multi-type Task Planning for Heterogeneous UAVs Swarm. Int. Conf. Commun. Technol. Proceedings, ICCT. 2020-October, 698–702 (2020). https://doi.org/10.1109/ICCT50939.2020.9295777 URL: https://doi.org/. 27. Martin A. Introduction to an agile framework for the management of technology transfer projects // Procedia Computer Science. – 2023. – p. 1963-1968. 28. Pajula M. et al. Innovative companies from Finland and Russia are participating in a border-crossing accelerator program finale. – 2021 29. Peng, Q., Wu, H., Li, N., Wang, F.: A Dynamic Task Allocation Method for Unmanned Aerial Vehicle Swarm Based on Wolf Pack Labor Division Model. IEEE Trans. Emerg. Top. Comput. Intell. (2024). https://doi.org/10.1109/TETCI.2024.3386614 URL: https://doi.org/. 30. Pham K. Karl Marx’s Theory of the Productive Forces in the Present Fourth Industrial Revolution // Journal of Social Studies Education Research. – 2021. – № 3. – p. 101-119. 31. Pshikhopov V. K., Medvedev M. Y. Group Control of Autonomous Robots Motion in Uncertain Environment via Unstable Modes // Спииран. – 2018. – № 60. – p. 39. 32. Rasnacis A., Berzisa S. Method for adaptation and implementation of agile project management methodology // Procedia Computer Science. – 2017. – p. 43-50. 33. Senabre Hidalgo E., Fuster Morell M. Co-designed strategic planning and agile project management in academia: Case study of an action research group // Palgrave Communications. – 2019. – № 1. – p. 1-13. 34. Spangenberg J. H. Sustainability science: a review, an analysis and some empirical lessons // Environmental Conservation. – 2011. – № 3. – p. 275-287. 35. Soria E., Schiano F., Floreano D. Distributed Predictive Drone Swarms in Cluttered Environments // IEEE Robotics and Automation Letters. – 2022. – № 1. – p. 73-80. 36. Sørensen E., Torfing J. Collaborative innovation in the public sector // Enhancing public innovation by transforming public governance. 2016. – p. 115-116. 37. Thomas A., Suresh M. Readiness for agile-sustainability in health-care organizations // International Journal of Quality and Service Sciences. – 2023. – № 2. – p. 148-167. 38. Virágh C., Vásárhelyi G., Tarcai N., Szörényi T., Somorjai G., Nepusz T., Vicsek T. Flocking algorithm for autonomous flying robots // Bioinspir. Biomim. – 2014. – № 9. – p. 025012. – doi: 10.1088/1748-3182/9/2/025012. 39. Wang F. AGDS: Adaptive Goal-Directed Strategy for Swarm Drones Flying Through Unknown Environments // Complex amp; Intelligent Systems. – 2023. – № 2. – p. 2065-2080. 40. Wang J., Jia G., Lin J., Hou Z. Cooperative task allocation for heterogeneous multi-UAV using multi-objective optimization algorithm // J. Cent. South Univ. – 2020. – № 27. – p. 432-448. – doi: 10.1007/s11771-020-4307-0. 41. Wang Z., Li J., Li J., Liu C. A decentralized decision-making algorithm of UAV swarm with information fusion strategy // Expert Syst. Appl. – 2024. – № 237. – p. 121444. – doi: 10.1016/J.ESWA.2023.121444. 42. Wingate L. M. Project management for research and development: Guiding innovation for positive Ramp;D outcomes. - CRC press, 2025. 43. Xu Guangtong, Wang Zhu Distributed Sequential Convex Programming for Trajectory Planning of UAV Swarms with Dynamic Priority Decoupling // Acta Aeronautica et Astronautica Sinica. – 2021. – № 2. – p. 325059–325059. 44. Yan F., Chu J., Hu J., Zhu X. Cooperative task allocation with simultaneous arrival and resource constraint for multi-UAV using a genetic algorithm // Expert Syst. Appl. – 2024. – № 245. – p. 123023. – doi: 10.1016/J.ESWA.2023.123023. 45. Yan X., Chen R. Application Strategy of Unmanned Aerial Vehicle Swarms in Forest Fire Detection Based on the Fusion of Particle Swarm Optimization and Artificial Bee Colony Algorithm // Appl. Sci. – 2024. – p. 4937. – doi: 10.3390/APP14114937. 46. Yasin J. N. Energy-Efficient Formation Morphing for Collision Avoidance in a Swarm of Drones // IEEE Access. – 2020. – № 8. – p. 170681–170695. 47. Yasin J. N. Formation Maintenance and Collision Avoidance in a Swarm of Drones Amsterdam. - Netherlands: ACM, 2019. – 1-6 p. 48. Yasin J. N., Demazeau Y. Navigation of Autonomous Swarm of Drones Using Translational Coordinates. , 2020. – 353-362 p. 49. ZHANG, Z., JIANG, J., XU, H., ZHANG, W.A. Distributed dynamic task allocation for unmanned aerial vehicle swarm systems: A networked evolutionary game-theoretic approach // Chinese J. Aeronaut. – 2024. – № 37. – p. 182–204. – doi: 10.1016/J.CJA.2023.12.027. 50. Zhou Shaolei, Qi Yahui Time-Varying Formation Control of UAV Swarm System with Switching Topology // Acta Aeronautica et Astronautica Sinica. – 2016. – № 4. – p. 320452–320452.