Системы поддержки принятия решений как инструмент оптимизации затрат на НИР в университетских лабораториях: экономическая модель и сценарный анализ
Автор: Леонтьев С.М., Лисицин И.С., Свинаренко В.А.
Рубрика: Управление сложными системами
Статья в выпуске: 4, 2025 года.
Бесплатный доступ
В условиях ограниченного финансирования и растущих требований к эффективности научно-исследовательских работ в университетской среде задача оптимизации затрат приобретает первостепенное значение. В статье рассматривается применение систем поддержки принятия решений как ключевого инструмента для повышения экономической эффективности управления научными проектами. Целью исследования является разработка и апробация экономической модели, интегрированной в систему поддержки принятия решений и предназначенной для оптимизации распределения ресурсов и минимизации издержек в университетских лабораториях. Представлена многокритериальная модель, основанная на методах системного анализа и линейного программирования, которая учитывает основные статьи затрат на научно-исследовательские работы: фонд оплаты труда, амортизацию оборудования, закупку расходных материалов и накладные расходы. Для оценки практической применимости и экономического эффекта от внедрения системы поддержки принятия решений проведён сценарный анализ, включающий три возможные траектории развития: базовую (без изменений), консервативную (с умеренным эффектом) и оптимистическую (с максимальной эффективностью). Результаты моделирования демонстрируют, что внедрение системы поддержки принятия решений способно снизить общие затраты на научно-исследовательские работы на 25…30 % в течение пятилетнего периода, а срок окупаемости инвестиций в систему составляет около трёх лет. В работе также представлены результаты PESTLEи SWOT-анализа, выявляющие ключевые внешние и внутренние факторы, влияющие на процесс внедрения и эксплуатации системы. Практическая значимость исследования заключается в предложении конкретного методического подхода и инструментария, который может быть адаптирован и использован руководством университетских лабораторий и научных центров для повышения прозрачности, обоснованности и эффективности финансовых решений.
Система поддержки принятия решений, СППР, оптимизация затрат, научно-исследовательские работы, НИР, экономическая модель, сценарный анализ, управление проектами, бюджетирование, университетская лаборатория
Короткий адрес: https://sciup.org/148332827
IDR: 148332827 | УДК: 004.9 | DOI: 10.18137/RNU.V9187.25.04.P.38
Decision support systems as a tool for optimizing R&D costs in university laboratories: Economic model and scenario analysis
In the context of limited funding and increasing demands for research efficiency in the university environment, the task of cost optimization is becoming paramount. This article examines the use of decision support systems (DSS) as a key tool for improving the economic efficiency of scientific project management. The aim of the study is to develop and test an economic model integrated with DSS and designed to optimize resource allocation and minimize costs in university laboratories. A multicriteria model based on systems analysis and linear programming is presented, taking into account the main R&D cost items: labor costs, equipment depreciation, consumables, and overhead. To assess the practical applicability and economic impact of implementing a decision support system (DSS), a scenario analysis was conducted, including three possible development paths: “baseline” (unchanged), “conservative” (moderate impact), and “optimistic” (maximum efficiency). The modeling results demonstrate that implementing a DSS can reduce overall R&D costs by 25…30% over a five-year period, with a payback period of approximately three years. The paper also presents the results of a PESTLE and SWOT analysis, identifying the key external and internal factors influencing the implementation and operation of the system. The practical significance of the study lies in the proposal of a specific methodological approach and tools that can be adapted and used by the management of university laboratories and research centers to improve the transparency, validity, and effectiveness of financial decisions.
