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

Подождите немного. Документ загружается.

161

ГЛАВА 5. ИССЛЕДОВАНИЕ КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТИ

НАУКОЕМКОЙ МАШИНОСТРОИТЕЛЬНОЙ ПРОДУКЦИИ

НА ОСНОВЕ АМК НП

5.1. Исследование конкурентоспособности наукоемкой

машиностроительной продукции

Данное исследование поддержано Томским политехническим

университетом на основании Положения об индивидуальных грантах

ТПУ молодым ученым на проведение научных исследований, утвер-

жденным приказом Ректора от 27.03.03 № 10/од.

Основываясь на результатах исследований конкурентоспособно-

сти основных видов продукции конкретного предприятия – ООО «ПО

«Юрмаш» [26] в январе-феврале 2003 года были проведены исследова-

ния на базе системы АМК НП [196, 200]. Были выбраны 10 марок стре-

ловых самоходных кранов – 2 зарубежных, 4 российских, 4 производст-

ва ООО «ПО «Юрмаш».

Из десяти исследованных ССК было выявлено: Два лидера – это

альтернативы №9 и №10. Из них условно лучшей по полному множест-

ву критериев считается альтернатива №10. Одна конкурентоспособная

альтернатива – №5. Две альтернативы относительно неконкурентоспо-

собные – №1 и №2. Из них условно лучшей считается альтернатива №2.

Пять абсолютно неконкурентоспособных альтернатив – №3, №4, №6,

№7 и №8. Из них условно лучшей считается альтернатива №6. Резуль-

таты исследований представлены в Приложении 3.

Таким образом, из всех кранов ООО «ПО «Юрмаш» абсолютно

неконкурентоспособной оказались кран 4361А и кран 4671. На основа-

нии результатов проведенного маркетингового исследования руково-

дством ООО «ПО «Юрмаш» было принято решение снять с производст-

ва кран 4361А, поскольку он не имеет спроса на рынке ССК, а произ-

водство крана 4671 приостановить на время, поскольку спрос на него

еще имеется, но в малом количестве. В связи с этим было определено,

что конкурентоспособность предприятия находится на низком уровне, а

соответственно и ее имидж отрицательный. Таким образом, конкурен-

тоспособность НП является основой для определения имиджа предпри-

ятия и поэтому по остальной наукоемкой машиностроительной продук-

ции ООО «ПО «Юрмаш» проводился автоматизированный мониторинг

ее конкурентоспособности [196].

Для повышения имиджа предприятия, а соответственно и конку-

рентоспособности продукции, руководством было принято решение мо-

162

дифицировать некоторые виды кранов ООО «ПО «Юрмаш». Таким об-

разом, появились новые краны: кран 5871, кран 55722 на базе Камаз,

кран 55722-1 на базе Урал.

По результатам исследования, изложенного выше, в феврале-

марте 2004 года на базе АМК НП были проведены дополнительные ис-

следования по рынку ФПЭ, ОК и ССК [196]. Для определения конку-

рентоспособности НМП ООО «ПО «Юрмаш» на внешнем рынке были

выбраны:

• десять марок стреловых самоходных кранов (ССК) – два зару-

бежных, четыре российских, четыре производства ООО «ПО «Юрмаш»;

• семь марок фронтальных погрузчиков-экскаваторов (ФПЭ) – два

зарубежных, три российских и пять производства ООО «ПО «Юрмаш»;

• девять марок очистных комбайнов (ОК) – пять зарубежных, три

российских и один производства ООО «ПО «Юрмаш»«.

В качестве субъектов диалога выступали сотрудники конструк-

торско-технологических, планово-экономических, производственных и

маркетинговых подразделений предприятия. Основными исходными

данными являлись значения технико-экономических характеристик ка-

ждого вида продукции. Задачи субъектов диалога состояли в оценке 24

критериев показателей Зтр, Зэс, Зэр, Зсэ, определении рангов и приня-

тии решения о принадлежности каждого аналога к категории конкурен-

тоспособности на основе группового показателя Ксн.

Реализация технологии предварительного «отсева» неконкуренто-

способных альтернатив на примере рынка ССК, ФПЭ и ОК с целью оп-

ределения общего необходимого и достаточного количества оценивае-

мых критериев при расчете показателя Ксн позволила получить сле-

дующие результаты:

1. Из десяти исследованных ССК было выявлено:

Три лидера – это альтернативы №5, №9 и №10. Из них условно

лучшей по полному множеству критериев считается альтернатива №10.

Одна конкурентоспособная альтернатива – №4. Две альтернативы отно-

сительно неконкурентоспособные – №1 и №2. Из них условно лучшей

считается альтернатива №2. Четыре абсолютно неконкурентоспособные

альтернативы – №3, №6, №7 и №8. Из них условно лучшей считается

альтернатива №6.

2. Из семи исследованных ФПЭ было выявлено:

Три конкурентоспособные альтернативы – это №1, №2 и №3. Из

них условно лучшей по полному множеству критериев считается аль-

тернатива №3. Четыре относительно неконкурентоспособные альтерна-

тивы – №4, №5, №6 и №7. Из них условно лучшей считается альтерна-

тива №5.

163

3. Из девяти исследованных ОК было выявлено:

Пять конкурентоспособных альтернатив – это №5, №6, №7, №8 и

№9. Условно лучшей по полному множеству критериев считается аль-

тернатива №9. Три относительно неконкурентоспособные альтернативы

– №1, №3 и №4. Из них условно лучшей считается альтернатива №1.

Одна абсолютно неконкурентоспособная альтернатива – №2.

Исследование конкурентоспособности наукоемкой машинострои-

тельной продукции на основе автоматизированного мониторинга позво-

ляет сделать следующие выводы:

1.При наличии одного явного лидера для его выявления необхо-

димо и достаточно

(количество шагов стабильного превосходства)

шагов оценивания. Величина

равна количеству показателей, т.е. в

данном случае

= 4.

2.При наличии нескольких лидеров для «отсева» остальных не-

конкурентоспособных альтернатив необходимо около 2

и достаточно

около 4

шагов оценивания.

3.Для выявления условно лучшей альтернативы среди несрав-

нимых (попавших во множество Парето) необходимо использовать

оценку путем свертки полного множества критериев.

4.Сочетание методов предварительного отсева альтернатив и по-

следующей свертки критериев для несравнимых альтернатив позволяет

значительно сократить количество и длительность экспертных опросов

при достижении поставленных целей: выявления множества Парето и

ранжирования попавших в него альтернатив.

Основные результаты исследований – групповые показатели, ран-

ги и категории представлены в Приложении 3, общие средние значения

критерий, «исправленное» среднее квадратическое отклонение, уровень

надежности оценки и доверительный интервал представлены в Прило-

жении 4.

По этим данным в логарифмических координатах построены тра-

ектории идентификации образов для ССК, ФПЭ и ОК и определен их

доверительный интервал (см. рис.5.1. – 5.3.).

Отдельной проблемой является комплектование группы экспертов

(определение их оптимального количества, необходимой квалификации

и т.д.). Как правило, для отбора экспертов используются следующие

критерии: специальность, должность, опыт работы, ученое звание, спи-

сок научных трудов и другие признаки профессионализма. Авторы

предлагают дополнительный критерий отбора – степень репрезентатив-

ности отобранной группы экспертов от генеральной совокупности по-

тенциальных потребителей всего множества оцениваемой продукции.

0,2

0,4

0,6

0,8

1,2

1,4

1,6

1,8

2,2

2,4

2,6

2,8

3,2

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

Кс

Ксн

164

Рис.5.1. Доверительный интервал идентификации образов стреловых самоходных кра-

нов и зоны их конкурентоспособности

ССА

ССА'

ССА''

Зона конкурентоспособности

Зона относительной

неконкурентоспособности

Зона лидера

Зона абсолютной

неконкурентоспособности

0,2

0,4

0,6

0,8

1,2

1,4

1,6

1,8

2,2

2,4

2,6

2,8

3,2

3,4

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

Кс

Ксн

165

ССА

ССА'

ССА''

Зона конкурентоспособности

Зона относительной

неконкурентоспособности

Зона лидера

Зона абсолютной

неконкурентоспособности

Рис.5.2. Доверительный интервал идентификации образов фронтальных

погрузчиков-экскаваторов и зоны их конкурентоспособности

0,2

0,4

0,6

0,8

1,2

1,4

1,6

1,8

2,2

2,4

2,6

2,8

3,2

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

Кс

Ксн

166

Рис.5.3. Доверительный интервал идентификации образов очистных комбайнов

и зоны их конкурентоспособности

ССА

ССА'

ССА''

Зона конкурентоспособности

Зона относительной

неконкурентоспособности

Зона лидера

Зона абсолютной

неконкурентоспособности

167

Введение данного дополнительного критерия повышает адекват-

ность экспертной группы задачам исследования и качество прогноза в

целом.

Поскольку на ранних этапах ЖЦ потребители продукции не опре-

делены (не известно их количество, потребности, уровень доходов и

т.д.), предполагается, что множество экспертов есть выборка из гене-

ральной совокупности потребителей. Тогда нормально распределенная

случайная величина вероятностной оценки достоверности Ксн отражает

потребительские предпочтения экспертов.

Таким образом, имеет место задача сравнения выборочной сред-

ней с гипотетической средней генеральной совокупности распределен-

ной по нормальному закону при неизвестной генеральной дисперсии.

По указанной выше методике группа экспертов определяет конку-

рентоспособность уже существующего на рынке товара, оценивает дос-

товерность полученного показателя, на основе полученных данных

строится гипотетический образ продукции, и определяются его пара-

метры а и σ.

Определим, значительно ли отличается рассчитанная выборочная

средняя (полученное значение а) от гипотетической генеральной сред-

ней a

, полученной по известным характеристикам товара (объем реали-

зации, план выпуска и т.д.).

Вводим нулевую гипотезу H

: a = a

о равенстве неизвестной ге-

неральной средней а гипотетическому значению a

, при конкури-

рующей гипотезе H

: a ≠ a

В качестве критерия проверки нулевой гипотезы принимаем слу-

чайную величину

(

)

SnaXT

−=

, (5.1.)

где S – «исправленное» среднее квадратическое отклонение.

Величина Т имеет распределение Стьюдента с k = n – 1 степенями

свободы. По таблице критических точек распределения Стьюдента по

уровню надежности и числу степеней свободы k находим двусторон-

нюю критическую точку t

кр

(α; k). Если |Т

набл

| < t

кр

нет оснований от-

вергнуть нулевую гипотезу, то есть группа экспертов признается компе-

тентной. Если |Т

набл

| > t

кр

нулевая гипотеза отвергается, то есть группа

признается несогласованной во мнении и следует пересмотреть крите-

рии подбора экспертов.

168

В результате определено, что для получения достаточно согласо-

ванных оценок в общем случае необходима группа из 20 экспертов,

средний уровень профессионализма экспертов, 2 итерационных цикла

опроса, качественно-количественная обратная связь с руководителем

исследований (профессиональным менеджером), информация о значе-

ния основных ТЭХ продукции.

Полученные результаты позволяют реализовать единый методи-

ческий подход к получению и математической обработке количествен-

ной и качественной экспертной информации, повысить в дальнейшем

достоверность экспертного оценивания критериев конкурентоспособно-

сти при сокращении длительности опроса.

5.2. Внедрение системы автоматизированного мониторинга

конкурентоспособности наукоемкой продукции

на машиностроительном предприятии

Руководством ООО «ПО «Юрмаш» в 1996 г. тогда еще ОАО

«Юрмаш», было утверждено техническое задание на разработку проек-

та «Исследование конкурентоспособности машиностроительной про-

дукции ОАО «Юрмаш» и подготовка производственно-технических

и методических материалов». Целью проекта являлось исследование

машиностроительной продукции по критериям конкурентоспособности

и качества на отечественном и мировом уровне для определения рынков

сбыта, ценообразования и перспективных разработок.

Проведенный анализ существующих на машиностроительном

предприятии – ОАО «Юрмаш» методов исследования конкурентоспо-

собности продукции позволил сделать вывод о необходимости со-

вершенствования технологий принятия управленческих решений о

конкурентоспособности продукции данного предприятия на основе со-

временных информационных технологий.

В 1996 году началась работа по формированию программного

комплекса расчета показателей устойчивости производственного объек-

та [194]. В 1997-1998 г. в соответствии с техническим заданием пред-

приятия сотрудниками кафедры ЭиАСУ Юргинского филиала ТПУ был

выполнен отчет о НИР [100]. Основными результатами выполнения

НИР являются:

♦ классификация технико-экономических характеристик продук-

ции предприятия и аналогов-конкурентов;

♦ методика для имитационного моделирования и анализа кон-

курентоспособности по показателю «значимость технического реше-

ния»;

169

♦ структуры трех очередей системы СППР ОАО «Юрмаш»;

♦ структуры программного обеспечения системы СППР ОАО

«Юрмаш».

В 1999 г. по программам Министерства образования РФ были

проведены исследования по НИР «Создание алгоритмического и про-

граммного обеспечения для исследования конкурентоспособности нау-

коемкой продукции и разработка имитационной модели АСУ производ-

ственно-управленческих структур» [176]. Частью этой НИР была ком-

плексная программа развития кафедры ЭиАСУ №1.99.

В 1999 г. в соответствии с техническим заданием Юргинского фи-

лиала ТПУ сотрудниками кафедры ЭиАСУ был выполнен отчет о КПР,

основными результатами выполнения которого являются разработанная

первая версия компьютерной программы «Эксперт» на базе СУБД Mi-

crosoft Access как основы системы поддержки принятия решений.

В 1996-1999 г. разрабатываемая СППР поэтапно внедряется на

ОАО «Юрмаш». Предусматривалось три очереди [148] ввода в экс-

плуатацию элементов организационно-функциональной структуры

«Юргинский филиал Томского политехнического университета – ОАО

«Юрмаш»«.

С октября по ноябрь 2003 года ОАО «Юрмаш» преобразовался в

ООО «ПО «Юрмаш», а филиал ТПУ в г. Юрге преобразовался в Юр-

гинский технологический институт при ТПУ. Поэтому для возобновле-

ния работ по дальнейшему внедрению очередей СППР нужны были но-

вые коммуникативные связи и, начиная с середины ноября 2003 года,

СППР преобразовалась в интегрированную систему АМК НП (см.

рис.5.4) на базе Microsoft Business Solutions-Axapta, реализуя концепцию

CALS [197, 199].

5.2.1. Функциональность Microsoft Business Solutions-Axapta

Новейшая интегрированная система управления предприятием клас-

са ERPII Microsoft Business Solutions-Axapta – это масштабируемая сис-

тема для средних и крупных предприятий, таких как ООО «ПО «Юр-

маш», корпораций, холдинговых структур, требующих единого решения.

Система АМК НП сформирована на базе функционального моду-

ля «Анкетирование» Microsoft Business Solutions-Axapta совместно с

программным продуктом «Инноватор» Microsoft Access97 [199].

Иерархическая структура информационных систем управления

(ИТУ) и интеграция системы АМК НП представлена на рис. 5.5.

170

Иерархическая структура информационных технологий управле-

ния (ИТУ), а также интеграция системы АМК НП в Microsoft Business

Solutions-Axapta представлены на рисунке 5.5.

Бюро

конструкторских

разработок

Планово -

экономическое

бюро

Планово- экономическое

управление

Производственные

подразделения

Администрация

предприятия

ОКБ-Инженерный центр

Отдел технической

подготовки

производства

Информационно-

аналитическое бюро

Бюро договоров

и внешних заказов

Лаборатория

информационных

систем в эконо-

мике

ИНТЕРНЕТ- Сеть

ЮТИ ТПУ

Управление маркетинга

Коммерческое

бюро

Оперативная

группа

Служба отправления

готовой продукции

Отдел договоров

Бюро

маркетинга

первая очередь

вторая очередь

третья очередь

Торговый Дом ООО «ПО «Юрмаш»

Юргинский технологический институт при ТПУ

Рис.5.4. Структура очередей внедрения системы АМК НП

на ООО «ПО «Юрмаш»