Розробка моделі оцінювання ефективності процесу трансферу технологій на засадах нечітко-логічного підходу

Автор(и)

  • Вячеслав Владиславович Македон Дніпровський національний університет імені Олеся Гончара, Україна https://orcid.org/0000-0001-8131-0235
  • Валентин Георгійович М’ячин Дніпропетровський державний університет внутрішніх справ, Україна https://orcid.org/0000-0002-1491-5100
  • Олена Олександрівна Плахотнік Дніпровський державний технічний університет, Україна https://orcid.org/0000-0001-9717-2877
  • Надія Олександрівна Фісуненко Дніпропетровський державний університет внутрішніх справ, Україна https://orcid.org/0000-0003-3985-7813
  • Ольга Геннадіївна Михайленко Дніпровський національний університет імені Олеся Гончара, Україна https://orcid.org/0000-0002-4405-9093

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2024.300796

Ключові слова:

проєкти трансферу технологій, середовище Matlab, нечітка логіка, Метод Мамдані

Анотація

Об'єктом дослідження є трансфер технологій, що охоплює механізм передачі технологічних знань та інновацій від розробників до кінцевих користувачів або виробників. Проблема, що вирішувалася, – надання релевантної оцінка ефективності трансферу технологій, шляхом застосування сучасних економіко-математичних моделей (на підставі методу нечіткої логіки) для оцінки ефективності трансферу технологій в умовах невизначеності.

Основні отримані результати: розроблено нечітку-логічну модель оцінювання рівня показника ефективності трансферу технологій, виконується за наступним алгоритмом:

1) залучення трьох складових трансферу технологій – технологічної, фінансової, маркетингової у якості вхідних змінних моделі, які розраховано на підставі даних статистичної та фінансової звітності, опитування експертів;

2) вибір параметрів і типу функції належності для трьох вхідних змінних і однієї вихідної змінної (інтегральний показник) та розробка системи з 27 логічних правил;

3) визначення ефективності трансферу технологій з використанням нечіткого висновку Мамдані і перевірка адекватності моделі.

Отримано візуалізацію поверхні «вхід-вихід», яка визначає максимальне значення індикатора TTPE (Technology Transfer Projects Efficiency), який слугує зведеним показником успішності проєктів з передачі технологій і яке спостерігається при високих рівнях вхідних змінних моделі. Введено показник T (технічної складової ефективності трансферу технологій), F (фінансової складової ефективності трансферу технологій) та M (маркетингової складової ефективності трансферу технологій).

Отримані наукові результати можуть застосуватися для визначення оптимальних шляхів трансферу технологій до промисловості, для планування стратегій виведення на ринок нових технологічних продуктів, з урахуванням ефективності процесів ліцензування, партнерства та співпраці

Біографії авторів

Вячеслав Владиславович Македон, Дніпровський національний університет імені Олеся Гончара

Доктор економічних наук, професор

Кафедра міжнародної економіки і світових фінансів

Валентин Георгійович М’ячин, Дніпропетровський державний університет внутрішніх справ

Доктор економічних наук, кандидат технічних наук

Кафедра аналітичної економіки та менеджменту

Олена Олександрівна Плахотнік, Дніпровський державний технічний університет

Доктор економічних наук

Кафедра менеджменту

Надія Олександрівна Фісуненко, Дніпропетровський державний університет внутрішніх справ

Кандидат економічних наук

Кафедра аналітичної економіки та менеджменту

Ольга Геннадіївна Михайленко, Дніпровський національний університет імені Олеся Гончара

Кандидат економічних наук, доцент

Кафедра міжнародної економіки і світових фінансів

Посилання

  1. Makedon, V., Krasnikova, N., Krupskyi, O., Stasiuk, Y. (2022). Arrangement of Digital Leadership Strategy by Corporate Structures: A Review. Ikonomicheski Izsledvania, 31, 19–40. Available at: https://www.academia.edu/92269253/Arrangement_of_Digital_Leadership_Strategy_by_Corporate_Structures_A_Review
  2. Siler, W., Buckley, J. J. (2005). Fuzzy Expert Systems and Fuzzy Reasoning. John Wiley & Sons, Inc. https://doi.org/10.1002/0471698504
  3. Sarfaraz, A. H., Yazdi, A. K., Hanne, T., Hosseini, R. S. (2023). Decision support for technology transfer using fuzzy quality function deployment and a fuzzy inference system. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 44 (5), 7995–8014. https://doi.org/10.3233/jifs-222232
  4. Sabounchi, M., Wei-Kocsis, J. (2021). FLTRL: A Fuzzy-Logic Transfer Learning Powered Reinforcement Learning Method for Intelligent Online Control in Power Systems. Lecture Notes in Networks and Systems, 368–379. https://doi.org/10.1007/978-3-030-82099-2_33
  5. Makedon, V., Zaikina, H., Slusareva, L., Shumkova, O., Zhmaylova, O. (2020). Use of rebranding in marketing sphere of international entrepreneurship. International Journal of Entrepreneurship, 24 (1S). Available at: https://www.abacademies.org/articles/use-of-rebranding-in-marketing-sphere-of-international-entrepreneurship-9325.html
  6. Makedon, V., Dzeveluk, A., Khaustova, Y., Bieliakova, O., Nazarenko, I. (2021). Enterprise multi-level energy efficiency management system development. International Journal of Energy, Environment, and Economics, 29 (1), 73–91. Available at: https://novapublishers.com/shop/enterprise-multi-level-energy-efficiency-management-system-development/
  7. Mohammadi, N., Heidary Dahooie, J., Khajevand, M. (2021). A hybrid approach for identifying and prioritizing critical success factors in technology transfer projects (case study: diesel locomotive manufacturing). Journal of Engineering, Design and Technology, 21 (5), 1389–1413. https://doi.org/10.1108/jedt-07-2021-0345
  8. Estep, J., Daim, T. (2016). A framework for technology transfer potential assessment. 2016 Portland International Conference on Management of Engineering and Technology (PICMET). https://doi.org/10.1109/picmet.2016.7806626
  9. Dandoussou, A., Kenfack, P. (2023). Fuzzy Logic Control of an Automatic Changeover for the Management of a Grid-Connected Photovoltaic System. International Transactions on Electrical Energy Systems, 2023, 1–13. https://doi.org/10.1155/2023/9960296
  10. Hong, J., Cha, J., G., B., Park, K. (2023). Evaluation framework for facilitating the technology transfers of universities: Focusing on the perspective of technology donors. PLOS ONE, 18 (12), e0293951. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0293951
  11. Sardak, S., Britchenko, I., Vazov, R., Krupskyi, O. P. (2021). Life cycle: formation, structure, management. Economic Studies (Ikonomicheski Izsledvania), 30 (6), 126–142. Available at: https://www.iki.bas.bg/Journals/EconomicStudies/2021/2021-6/7_Krupskyi_f_f.pdf
  12. Iroegbu, U. F., Ushie, M. A., Otiala, B. P. (2021). A Fuzzy AHP Approach for Technology Transfer Problems: A Case Study of Africa and China Partnerships. American Journal of Industrial and Business Management, 11 (06), 646–663. https://doi.org/10.4236/ajibm.2021.116042
  13. Yazdi Moghaddam, J., Owlia, M. S., Bandarian, R. (2018). Developing a fuzzy expert system to predict technology commercialization success. Journal of Industrial and Systems Engineering, 11 (2), 228–250. Available at: https://www.jise.ir/article_74015_094b4a1e30d23cd5ea4fefb5c0707ba3.pdf
  14. Makedon, V., Mykhailenko, O., Dzyad, O. (2023). Modification of the Value Management of International Corporate Structures in the Conditions of the Digital Economy. European Journal of Management Issues, 31 (1), 50–62. https://doi.org/10.15421/192305
  15. Battistella, C., De Toni, A. F., Pillon, R. (2015). Inter-organisational technology/knowledge transfer: a framework from critical literature review. The Journal of Technology Transfer, 41 (5), 1195–1234. https://doi.org/10.1007/s10961-015-9418-7
  16. Cho, J., Lee, J. (2013). Development of a new technology product evaluation model for assessing commercialization opportunities using Delphi method and fuzzy AHP approach. Expert Systems with Applications, 40 (13), 5314–5330. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2013.03.038
  17. Akkaya, G., Turanoğlu, B., Öztaş, S. (2015). An integrated fuzzy AHP and fuzzy MOORA approach to the problem of industrial engineering sector choosing. Expert Systems with Applications, 42 (24), 9565–9573. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2015.07.061
  18. Peckol, J. K. (2021). Introduction to Fuzzy Logic. John Wiley & Sons Ltd. https://doi.org/10.1002/9781119772644
  19. Hernández-Hernández, M., Alfonso Bonilla Cruz, L., Cobián-Romero, L. (2024). Improvement of Validated Manufacturing Processes with Fuzzy Logic. Supply Chain - Perspectives and Applications. https://doi.org/10.5772/intechopen.113302
  20. Servin, C., Becker, B. A., Eaton, E., Kumar, A. (2023). Fuzzy Logic++: Towards Developing Fuzzy Education Curricula Using ACM/IEEE/AAAI CS2023. Lecture Notes in Networks and Systems, 184–193. https://doi.org/10.1007/978-3-031-46778-3_17
  21. Kibira, D., Brundage, M. P., Feng, S., Morris, K. C. (2017). Procedure for Selecting Key Performance Indicators for Sustainable Manufacturing. Journal of Manufacturing Science and Engineering, 140 (1). https://doi.org/10.1115/1.4037439
  22. Krupskyi, O. P., Kuzmytska, Y. (2020). Organizational Culture and Business Strategy: Connection and Role for A Company Survival. Central European Business Review, 9 (4), 1–26. https://doi.org/10.18267/j.cebr.241
  23. Kumar, S., Luthra, S., Haleem, A. (2015). Benchmarking supply chains by analyzing technology transfer critical barriers using AHP approach. Benchmarking: An International Journal, 22 (4), 538–558. https://doi.org/10.1108/bij-05-2014-0040
  24. Makedon, V., Mykhailenko, O., Vazov, R. (2021). Dominants and Features of Growth of the World Market of Robotics. European Journal of Management Issues, 29 (3), 133–141. https://doi.org/10.15421/192113
  25. Azagra-Caro, J. M., Barberá-Tomás, D., Edwards-Schachter, M., Tur, E. M. (2017). Dynamic interactions between university-industry knowledge transfer channels: A case study of the most highly cited academic patent. Research Policy, 46 (2), 463–474. https://doi.org/10.1016/j.respol.2016.11.011
  26. Mendez, G. M., Lopez-Juarez, I., Montes-Dorantes, P. N., Garcia, M. A. (2023). A New Method for the Design of Interval Type-3 Fuzzy Logic Systems With Uncertain Type-2 Non-Singleton Inputs (IT3 NSFLS-2): A Case Study in a Hot Strip Mill. IEEE Access, 11, 44065–44081. https://doi.org/10.1109/access.2023.3272531
  27. Rostek, K. (2014). Modeling Commercial Potential of Innovative Projects. International Review of Management and Business Research, 3 (1), 78–95. Available at: https://irmbrjournal.com/papers/1389633477.pdf
Розробка моделі оцінювання ефективності процесу трансферу технологій на засадах нечітко-логічного підходу

##submission.downloads##

Опубліковано

2024-04-30

Як цитувати

Македон, В. В., М’ячин, В. Г., Плахотнік, О. О., Фісуненко, Н. О., & Михайленко, О. Г. (2024). Розробка моделі оцінювання ефективності процесу трансферу технологій на засадах нечітко-логічного підходу. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2(13 (128), 47–57. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2024.300796

Номер

Том 2 № 13 (128) (2024): Трансфер технологій: промисловість, енергетика, нанотехнології

Розділ

Трансфер технологій: промисловість, енергетика, нанотехнології

Ліцензія

Авторське право (c) 2024 Viacheslav Makedon, Valentin Myachin, Olena Plakhotnik, Nadiia Fisunenko, Olha Mykhailenko

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.