Григорьева А.А., Тащиян Г.О., Григорьева А.П. Автоматизированный мониторинг конкурентоспособности инновационной машиностроительной продукции

Подождите немного. Документ загружается.

121













525,0

527,0

525,0

535,0

514,0

515,0

525,0

5,0

4,0

6,0

5,0

562,0

5,0

552,0

355,0

377,0

5,0

1,0

4,0

6,0

5,0

527,0

5,0

535,0

355,0

377,0

5,0

1,0

5,0

6,0

575,0

562,0

575,0

552,0

595,0

592,0

575,0

6,0

4,0

5,0

525,0

527,0

525,0

535,0

514,0

515,0

525,0

5,0

4,0

5,0

562,0

5,0

578,0

355,0

377,0

5,0

1,0

4,0

5,0

Используя матрицу W, имеем

[

]

max min ( , ), ( , ) ,

A A

x z x z

1 1 2 2

0 578

;

[

]

max min ( , ), ( , ) ,

A A

x z x z

1 1 3 3

0 535

;

[

]

max min ( , ), ( , ) ,

A A

x z x z

1 1 4 4

0 7

;

[

]

max min ( , ), ( , ) ,

A A

x z x z

2 2 3 3

0 6

;

[

]

max min ( , ), ( , ) ,

A A

x z x z

2 2 4 4

0 6

;

[

]

max min ( , ), ( , ) ,

A A

x z x z

3 3 4 4

0 6

Очевидно

что

0,535 –

минимальная

из

подсчитанных

величин

Теперь

из

матрицы

выбрав

для

наибольшее

возможное

значение

которое

бы

было

меньше

0,535

получим

что

w = 0,527.

Применяя

это

значение

качестве

порога

различения

определим

следующие

совокуп

ности

экспертных

оценок

для

альтернатив

={ x

, x

};

={x

, x

};

={x

, x

};

={x

, x

Вследствие

особенностей

продукции

которые

отмечались

ра

нее

ее

предпочитает

небольшое

число

экспертов

которые

придают

большое

значение

высокому

финансовому

приоритету

высокой

эффективности

сбыта

».

этих

двух

позиций

продукция

для

экспер

тов

, x

является

наиболее

конкурентоспособной

».

Общая

низ

кая

совместимость

продукции

со

всеми

четырьмя

признаками

также

ограничивает

степень

ее

предпочтительности

Хотя

альтернативы

про

122

дукции z

и z

схожи по своим совокупностям экспертных оценок, высо-

кая степень совместимости продукции z

с признаками «высокое каче-

ство наукоемкой продукции» и «высокая эффективность производст-

ва» делает ее более предпочтительным. Она и будет занимать верхнюю

строчку в рейтинге конкурентоспособных альтернатив продукции.

ср

) = 0,5373; R

ср

)= 0,2516; R

ср

)= 0,1385; R

ср

)= 0,5226.

Выявлено, что используемые критерии оценки в разной степени

влияют на итоговое значение соответствующего показателя (рейтинга)

конкурентоспособности продукции: чем выше оценка критерия пред-

почтения, тем выше рейтинговая оценка альтернативы, следовательно,

выше конкурентоспособность данной альтернативы. Иными словами,

производитель должен обеспечивать в первую очередь выполнение по-

казателей тех критериев оценки интегрального показателя конкуренто-

способности, которые имеют наивысшие рейтинги.

3.10.3 Рекомендации по внедрению СППР о конкурентоспо-

собности инновационной наукоемкой продукции на машино-

строительном предприятии

Для эффективного решения задач при внедрении СППР о конку-

рентоспособности продукции на любом машиностроительном предпри-

ятии и в частности в отделе планирования и маркетинга Юргинского

машиностроительного завода на начальном этапе необходимо опреде-

лить статус пользователей данной системы и выявить круг их полномо-

чий.

В настоящее время в отделе планирования и маркетинга обобще-

ствлены функции стратегического и тактического маркетинга, иннова-

ционного и производственного менеджмента: один и тот же специалист,

например, по маркетинговым исследованиям, занимается анализом и

прогнозированием как будущих потребностей в будущем товаре, так и

существующих потребностей уже в производимом и реализуемом това-

ре службы. Помимо этого, он может заниматься изучением конъюнкту-

ры рынка и одновременно разрабатывать маркетинговое информацион-

ное обеспечение, изучать запросы заказчика, оформлять договора и т.д.

Т.е. фронт работ по стратегическому маркетингу накладывается на об-

ласть работ по реализации концепции маркетинга и на работы по такти-

ческому маркетингу.

Большой объем работ, выполняемый специалистом отдела плани-

рования и маркетинга снижает его психологический настрой, повышает

утомляемость, вызывает путаницу в решении организационных вопро-

сов и в конечном счете – эффективность деятельности. Известно, что

стратегический маркетинг реализуется на начальных этапах создания

123

продукции, следовательно, исследование рынка и принятие адекватных

решений, зачастую, связано с неполнотой информации или, вообще, не-

определенностью. Для преодоления этих и некоторых других барьеров

в ходе реализации СППР о конкурентоспособности авторами предлага-

ется организовать Бюро стратегического маркетинга и оценки конку-

рентоспособности в структуре отдела планирования и маркетинга Юр-

гинского машиностроительного завода.

Координация работы Бюро осуществляется заместителем началь-

ника Управления маркетинга по стратегическому маркетингу и оценке

конкурентоспособности, ему подчиняются специалисты.

Функции между специалистами Бюро – пользователями СППР

целесообразно разделить следующим образом:

1. Специалист по формированию рыночной стратегии:

- изучает потребителей (их отношение к продукту, мотивации по-

купки, запросы и доходы);

- занимается изучением деятельности конкурентов;

- проводит сегментацию рынка и изучает параметры сегментов;

- исследует спрос на продукцию и тенденции его изменения;

- оценивает перспективы производства и реализации новой про-

дукции с учетом потребностей рынка и конкуренции;

- занимается изучением конъюнктуры рынка;

- разрабатывает прогнозы (долго-, средне-, кратко срочные) разви-

тия рынка;

- осуществляет прогнозирование качества и ресурсоемкости ана-

логичной продукции конкурентов;

- осуществляет окончательный выбор целевых рынков на опреде-

ленный период;

- занимается оформлением документа «Рыночная стратегия пред-

приятия на период__».

2. Специалист по оценке конкурентоспособности продукции:

- осуществляет выбор моделей оценки конкурентоспособности из

базы данных моделей СППР в зависимости от рыночной ситуации и на-

личия исходных данных;

- оценивает конкурентоспособность продукции на внутреннем и

внешнем рынках c учетом значимости рынков, выбранной модели и

прикладной программы из комплекса программ;

- определяет запас конкурентоспособности анализируемой и про-

гнозируемой продукции по отношению к аналогу-лидеру рынка;

- занимается анализом и прогнозированием факторов конкурент-

ных преимуществ предприятия на основе показателей Зтр, Зэс, Зив, Эс,

Эп, Фп;

124

- анализирует и прогнозирует рейтинги конкурентоспособности

продукции.

3. Специалист по экспертным оценкам (эксперт):

- в пределах своей компетенции и опыта осуществляет экспертизу

продукции по основным параметрам качества и ресурсоемкости по ус-

тановленной форме;

- разрабатывает нормативы конкурентоспособности будущей про-

дукции;

- осуществляет экспертизу конкурентных позиций предприятия и

конкурентов по уровню стратегических капиталовложений, степени

эффективности выбранной стратегии, уровню возможностей предпри-

ятия, используя разработанные шкалы оценки;

- определяет достоверность экспертных оценок, используя данные

о фактических продажах аналогичной продукции за определенный пе-

риод времени;

- совершенствует свои навыки и интуицию при проведении экс-

пертизы через знакомство с современной научно-методической литера-

турой, общение с компетентными лицами и т.д.

4. Специалист по экономико-математическому моделированию:

- совершенствует существующие модели оценки конкурентоспо-

собности в СППР, повышая их репрезентативность;

- разрабатывает новые модели оценки и управления конкуренто-

способности продукции с использованием современного экономико-

математического аппарата (корелляционно-регрессионный анализ, фак-

торный, кластерный анализ, методы теории нечетких множеств и т.д.);

- вырабатывает рекомендации по созданию программного обеспе-

чения.

125

Рис. 3.12. Взаимодействие полномочий в структуре Бюро

Взаимодействия между полномочиями специалистов в Бюро от-

ражены на рис. 3.12.

В настоящее время на базе СППР Юргинского машиностроитель-

ного завода апробированы алгоритмы определения конкурентоспособ-

ности [21, 22, 61, 134] и оптимизации объемов инвестирования про-

дукции предприятия (стреловых самоходных кранов, горно-шахтного

оборудования, фронтальных погрузчиков-экскаваторов, отопительного

оборудования, маслоотжимного оборудования) на основе показателя

Зтр.

Начальник Бюро страте-

гического маркетинга и

оценки конкурентоспо-

собности

Специалист по форми-

рованию рыночной

стратегии

Специалист по оценке

конкурентоспособности

продукции

Эксперт

Специалист по экономико-

математическому моделиро-

ванию

Экспертно-регрессионные

зависимости

Экспертные оценки, реко-

мендации

Параметры

Прогнозируемые показате-

ли, параметры

Оценка конкурентоспособности, предло-

жения по улучшению показателей

Методика оценки

Новые

методы и

модели

Задачи

Результаты,

предложения

Экспертные

оценки, ран-

ги критери-

ев, рейтинги

продукции

126

ГЛАВА 4. СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ И

МОНИТОРИНГА КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТИ НАУКОЕМ-

КОЙ МАШИНОСТРОИТЕЛЬНОЙ ПРОДУКЦИИ

4.1. Основные принципы автоматизированного мониторинга

конкурентоспособности наукоемкой продукции

Автоматизацию оценки технического уровня, качества и конку-

рентоспособности предлагаемых нововведений, принятие решений о ее

производстве и потреблении необходимо осуществлять на базе широко-

го использования современных программных продуктов и средств вы-

числительной техники [34, 37, 88, 114, 115, 224]. Интеграция возможно-

стей данных продуктов и средств позволяют создавать АМК НП, пред-

назначенные для оказания помощи менеджерам, инженерам, экономи-

стам в слабоструктурированных задачах, когда невозможно или нежела-

тельно иметь автоматическую систему представления и реализации все-

го процесса оценки и выбора альтернатив [22, 82, 83]. Такие системы

выступают в роли помощников, расширяющих способности субъектов

диалога, но не заменяющих их мнение и систему предпочтений.

Опубликован ряд работ [3, 21, 30, 82, 91, 92, 119, 208, 217] с крат-

ким описанием автоматизированной системы поддержки принятия ре-

шений, доведенных до практической реализации. Для формулировки

требований оценки АМК НП проведем анализ недостатков систем, опи-

санных в работах [16, 22, 33, 108, 132, 136, 162, 242, 244].

Данные программные системы имеют следующие характеристи-

ки:

♦ диалоговая система оптимизации ДИСО [136] предназначена

для решения задач безусловной минимизации функций многих пере-

менных и задач нелинейного программирования;

♦ программная система ДИОПТ [99] служит для проектирования

сложных систем на основе скалярной оптимизации;

♦ программная система VЕКТОRS [98] предназначена для век-

торной оптимизации с применением векторно-релаксационных алго-

ритмов поиска;

♦ программная система ISРОТ [234] решает задачи многокрите-

риального выбора по методу «последовательной косвенной оптимиза-

ции» в условиях определенности при наличии задаваемого аналитиче-

ски непрерывного множества альтернатив;

127

♦ пакет прикладных программ МUFСАР реализует методологию

теории полезности [103] и предназначен для многокритериального вы-

бора альтернатив из дискретного множества в условиях определенно-

сти;

♦ программная система IСОРSS/1 [234, 252] обеспечивает по-

строение функций распределения и графическое представление функ-

ций полезности и кривых безразличия, предусматривает исследование

чувствительности полученного решения;

♦ программная система АВР [84] предполагает решение задач

группового и индивидуального выбора и упорядочения до 20 решений

при нескольких целях по нескольким показателям степени их достиже-

ния;

♦ программная система ВЫБОР [33] предназначена для решения

задач многокритериального выбора в условиях определенности по ме-

тоду выделения недоминируемых альтернатив на основе алгоритмов

компенсации и свертки критериев;

♦ программная система DЕLТА [23, 111] предназначена для вы-

бора многокритериальных альтернатив при наличии нечетких ограни-

чений и неопределенности исходов дискретных альтернатив на основе

методов теории полезности;

♦ диалоговая система SDMIS [22] предназначена для интерактив-

ного решения задач многокритериальной оценки и выбора, характери-

зующихся нечеткой исходной информацией об альтернативах по от-

дельным критериям, реализует методы теории ценности и теории нечет-

ких множеств.

Перечисленные системы имеют следующие существенные недос-

татки, не позволяющие применить их для решения задачи оценки кон-

курентоспособности наукоемкой продукции:

♦ ориентация на квалифицированного пользователя, который

должен хорошо владеть методами векторной или скалярной оптимиза-

ции, знать специфику встроенных алгоритмов;

♦ необходимость частого обращения к квалифицированному по-

среднику-программисту при изменении условий исследования;

♦ существенные ограничения на количество критериев и альтер-

натив;

♦ необходимость знания субъектами теории полезности для обос-

нованного выбора линейной или экспоненциальной функции полезно-

сти;

♦ результат работы системы ограничивается выдачей перечня

«лучших» альтернатив без их полного упорядочения;

128

♦ невозможность исследования чувствительности найденного

решения к изменениям исходной экспертной информации;

♦ отсутствие точек прерывания работы для сбора дополнительной

информации или анализа промежуточных результатов;

♦ неполная сохранность промежуточной экспертной информации

для продолжения работы в последующих сеансах;

♦ отсутствие встроенных средств обучения и инструктирования

субъектов диалога.

В целом для всех рассмотренных систем характерно использова-

ние только одного из двух направлений реализации моделей диалога

человека и ЭВМ:

1. Моделирование «свободного» диалога – неограниченного рече-

вого взаимодействия между ЭВМ и субъектами с обеспечением целена-

правленности и взаимопонимания диалога.

2. Моделирование «формального» диалога, при котором на пер-

вый план выдвигаются свойства быстроты и возможности прямого об-

мена регламентированными сообщениями.

Представляется целесообразным использование в автоматизиро-

ванном мониторинге конкурентоспособности наукоемкой продукции

(АМК НП) подхода, предусматривающего сочетание свойств обоих на-

правлений. При этом цель профессионального менеджера – выбрать

наилучшие альтернативы, а целью программной системы является ока-

зание помощи субъекту при решении этой задачи.

Реализация данных целей в зависимости от степени «интеллек-

туализации» ЭВМ допускает либо просто выполнение необходимых

трудоемких рутинных расчетов, либо получение от субъекта всей необ-

ходимой информации, хранение больших объемов информации и выда-

чу результатов, позволяющих субъекту мыслить системно и последова-

тельно.

Проведенный анализ существующих программных систем для оп-

ределения превосходства альтернатив позволяет сформулировать тре-

бования к разработке АМК НП. Эти требования могут быть разделены

на две группы: методологические и эксплуатационные.

К методологическим требованиям относятся:

♦ возможность работы с дискретными альтернативами;

♦ учет количественных и качественных критериев;

♦ возможность перехода от количественной шкалы оценок к ка-

чественной шкале и обратно.

Потребность в учете как количественных, так и качественных

критериев определяется тем, что оценка и выбор решений осуществля-

129

ются на множестве критериев, для измерения которых не всегда дос-

тупны объективные шкалы. Поскольку субъект диалога не всегда спо-

собен дать точную количественную оценку альтернативы, то преду-

сматривается возможность гибкого перехода в АМК НП от количест-

венной шкалы оценок к качественной.

Вторая группа требований к АМК НП подчинена максимальному

облегчению работы человека с системой. К данной группе относятся

следующие требования:

♦ минимизация числа вопросов и приспособление лексикона сис-

темы к профессиональному языку пользователя;

♦ возможность выбора решений на любом этапе функционирова-

ния системы;

♦ минимизация объема необходимой пользователю информации о

системе;

♦ удобство пользования и возможность расширения базы данных

и базы моделей;

♦ использование опыта работы и методологии существующих

АСУ конкретного предприятия;

♦ введение обратных связей между субъектами и системой, по-

зволяющих приспособить систему к конкретным условиям решения за-

дачи;

♦ автоматизированное выявление и коррекция ошибок (синтакси-

ческий, логический, численный контроль исходных данных и т.п.);

♦ возможность фиксации промежуточных и итоговых результатов

исследования для последующей интерпретации и аргументации приня-

того решения.

В любом случае важнейшим принципом построения АМК НП яв-

ляется модульность программного обеспечения, что означает дискрет-

ность структуры и унификацию программных средств с целью форми-

рования различных вычислительных алгоритмов, решающих задачи вы-

бора альтернатив.

Унификация АМК НП должна проявляться в том, что каждый

программный блок (модуль) предназначен для выполнения определен-

ных функций и взаимодействует с другими блоками некоторым стан-

дартным способом.

Вторым важным принципом является машинная независимость

АМК НП, то есть предполагается возможность эксплуатации разрабо-

танного программного и информационного обеспечения при смене ти-

пов и поколений вычислительной техники.

130

4.2. Функциональная структура системы автоматизированного мо-

ниторинга конкурентоспособности наукоемкой продукции

Для реализации концепции компьютерного диалога в АМК НП на

основе предлагаемой структуры показателей конкурентоспособности

необходимо построить функциональную модель данной системы

Решение поставленных задач исследования конкурентоспособно-

сти наукоемкой продукции на основе принятых концепций требует вы-

бора технологии разработки функциональной модели АМК НП. Данная

технология должна:

♦ гарантировать достижение целей АМК НП с заданным качест-

вом и в установленное время;

♦ позволять осуществлять деление системы на отдельные слабо

связанные по данным и функциям подсистемы, разрабатываемые груп-

пами специалистов с последующей интеграцией составных частей;

♦ предусматривать возможность управления конфигурацией сис-

темы, разработки более совершенных и расширенных версий системы;

♦ обеспечивать независимость проектных решений от программ-

ных средств (СУБД, операционных систем и языков).

4.2.1. CASE-технология как средство построения модели

В работе [107] использована CASE(Computer Aided Software Engi-

neering)-технология создания и сопровождения информационных сис-

тем в качестве методологической основы построения модели системы

поддержки принятия решения (СППР).

Данная технология предлагает набор инструментальных средств,

позволяющая в наглядной форме моделировать предметную область,

анализировать модель на всех этапах ее разработки, разрабатывать при-

ложения и базы данных о продукции в соответствии с информационны-

ми потребностями субъектов компьютерного диалога о конкурентоспо-

собности НП.

Использование CASE-технологии в СППР позволило увеличить

производительность труда программиста, улучшить качество про-

граммных продуктов, поддержать эффективный регламент компьютер-

ного диалога субъектов.

CASE-средства представляют собой диаграммы и описания связей

между блоками, раскрывающих поведение системы и субъектов диалога

о конкурентоспособности наукоемкой продукции. Диаграммы являются

главными компонентами методологической основы модели, а интер-