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

Подождите немного. Документ загружается.

181

♦ перераспределение информационной нагрузки между челове-

ком и ЭВМ с уменьшением загрузки человека по запоминанию, анализу

и обработке информации;

♦ возможность использования личного опыта и знаний узких спе-

циалистов;

♦ легкость обучения, пользования, экспериментирования с систе-

мой АМК НП, психологический комфорт общения пользователя с

ЭВМ;

♦ высокая приспосабливаемость системы АМК НП к новым зна-

ниям экспертов по проблеме и уровню подготовки пользователей;

♦ текстовое, табличное и графическое представление полученных

данных.

Указанные достоинства обеспечивают системе АМК НП возмож-

ность ее применения к методике определения уровня конкурентоспо-

собности НМП на основе показателей «значимость технического реше-

ния», предложенных и обоснованных проф. Осиповым Ю.М. [145] и

развитых в трудах его учеников: Борисовой Ю.В., Быкова С.Н, Григорь-

евой А.А., Лобанова М.М., Маслова А.В., Росликова Е.В., Тащияна Г.О.,

Шеметова Д.В.

Высокая эффективность системы АМК НП ООО «ПО «Юрмаш»

обеспечивается за счет использования современных программных и

технических средств. Для обработки и передачи данных в системе, под-

держания общесистемных баз данных, организации межмашинного об-

мена информацией в локальной вычислительной сети, управления рабо-

той средств защиты информации в качестве операционной системы ис-

пользуется Windows 98.

Основными программными средствами при проектировании и

эксплуатации системы АМК НП являются Microsoft Excel, Microsoft

Access и модуль «Анкетирование» системы Axapta. Одно из сущест-

венных достоинств системы АМК НП – это возможность работы с

данными других источников, включая наиболее распространенные

СУБД для персональных компьютеров (dBASE, Paradox, FoxPro и

др.). Таким образом, имеется возможность разрабатывать основанные

на конкретных данных формы и отчеты, связывая их между собой с по-

мощью нескольких простых макросов или инструкций языка Visual

Basic. Данное программное обеспечение позволяет подключать новые

блоки и подпрограммы, что обеспечивает увеличение функциональных

возможностей системы АМК НП.

Комплекс технических средств системы АМК НП ООО «ПО

«Юрмаш» включает: ПЭВМ, периферийное оборудование; сетевое обо-

182

рудование; средства передачи и защиты данных; каналы связи. Основ-

ными подразделениями, где внедряется система АМК НП, является

управление маркетинга Торгового Дома ООО «ПО «Юрмаш», инженер-

ный центр и планово-экономическое управление.

Таким образом, автоматизированные рабочие указанных подраз-

делений, использующие систему АМК НП, представляют собой персо-

нальные ЭВМ и комплекс периферийного оборудования, связанные с

центральной ЭВМ посредством сетевых устройств и обеспечивающие

получение, накопление и передачу данных. На базе модульного по-

строения возможно создание различных конфигураций автоматизиро-

ванных рабочих мест в зависимости от решаемых задач, специфических

условий и требований.

В настоящее время на базе СППР, а впоследствии системы АМК

НП, ООО «ПО «Юрмаш» апробированы алгоритмы определения конку-

рентоспособности [100, 163, 164, 176] и оптимизации объемов инвести-

рования продукции предприятия (стреловых самоходных кранов, горно-

шахтного оборудования, фронтальных погрузчиков-экскаваторов, ото-

пительного оборудования) на основе показателя Ксн [191]. А также про-

ведено моделирование параметрического ряда унифицированных типо-

размеров шахтных крепей предприятия и ряд других исследований.

5.3. Лабораторный практикум-тренажер для технологического про-

гнозирования нововведений

Автоматизированные тренажеры позволяют интенсифицировать и

вывести на новый технологический уровень образовательную деятель-

ность по подготовке современных специалистов, как в учебном процес-

се вуза, так и в переподготовке, повышении квалификации и тренинге

управленческого персонала на конкретном предприятии, обеспечиваю-

щих максимально возможную вероятность принятия правильных реше-

ний.

С одной стороны автоматизированный тренажер выбора конку-

рентоспособной НП дает возможность провести анализ конкурентоспо-

собности НП на данном предприятии, а с другой, является уникальным

и мощным инструментом научных исследований в области мониторинга

и разработки специализированных моделей прогнозирования [91, 119,

120, 122, 149, 176, 198, 207]. Данный инструмент позволяет эффективно

использовать его для сбора информации и моделирования поведения

других субъектов выбранного целевого сегмента рынка, выбора обосно-

ванной стратегии поиска новых «ниш» в исследуемом сегменте.

183

Применение таких технологий в учебном процессе осуществляет-

ся по нескольким схемам [106]. Тренажеры используются: как лабора-

торные комплексы при изучении специальных дисциплин, как средства

контроля знаний студентов, переобучающихся специалистов, как объект

для оценки уровня практической подготовки при итоговой аттестации

Государственной экзаменационной комиссии и как средство для серти-

фикации выпускников курсов повышения квалификации на заключи-

тельной стадии обучения.

Представленное решение открывает возможности для более эф-

фективного обучения студентов, более успешной переквалификации

специалистов, способствуют сокращению сроков подготовки и повы-

шению качества учебного процесса.

Результаты исследований внедрены в учебный процесс Юргин-

ского технологического института при ТПУ. На основе разработанных

алгоритмов были подготовлены и выпущены методические указания по

проведению лабораторного практикума-тренажера для технологическо-

го прогнозирования конкурентоспособности нововведений по дисцип-

линам «Моделирование экономических процессов» для студентов спе-

циальности «Прикладная информатика (в экономике)» [184, 185].

В комплект входят лабораторные работы:

1. «Определение конкурентоспособности продукции по показа-

телю «значимость социального эффекта»«.

2. «Экономический мониторинг конкурентоспособности науко-

емкой продукции по показателю Ксн».

Использование этих материалов позволяет привлечь студентов в

научно-исследовательские работы кафедры информационных систем

ЮТИ ТПУ. Результаты студенческих исследований регулярно доклады-

ваются на научно-практических конференциях филиала и базового уни-

верситета, используются в ходе преддипломной практики и при выпол-

нении выпускных квалификационных работ.

Выполнение лабораторных работ предусматривает описание

студентом проблемной ситуации и сценария технологического прогно-

зирования в соответствии с задачами исследования. Отчеты о лабора-

торных работах содержат не только стандартные элементы: расчеты,

графики, таблицы, выводы, но и предложения о доработке программно-

го и алгоритмического обеспечения, а также совершенствовании мето-

дов поиска и обработки информации.

Повышение достоверности результатов достигается за счет ис-

пользования дополнительной информации о состоянии внутреннего и

мирового рынка, новейших научно-технических достижениях, перспек-

тивных изделиях и технологиях. Компьютерный класс, оборудованный

184

ПЭВМ новейших моделей и выходом в Internet позволяет использовать,

например, в ходе лабораторных работ текущую и обзорную информа-

цию, предоставляемую различными информационно-аналитическими

службами. Возможно обращение к базе данных о предыдущих результа-

тах моделирования и использование специализированных электронных

каталогов, разработанных и регулярно обновляемых как преподавате-

лями кафедры, так и самими студентами.

185

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В монографии решена актуальная научно-техническая задача по

оценке конкурентоспособности инновационной наукоемкой продукции

как основы оценки конкурентоспособности предприятия и принятия ра-

циональных решений по ее выпуску, создания автоматизированной сис-

темы для принятия решений о производстве и потреблении НП на всех

этапах ее жизненного цикла.

Основные результаты работы заключаются в

следующем:

1. Мониторинг конкурентоспособности наукоемкой продукции

осуществляется на основе системы показателей конкурентоспособности

наукоемкой продукции.

2. Принятие решений о конкурентоспособности инновационной

НП предлагается осуществить на основе процедуры из шести этапов:

диагностика проблемы; формулировка ограничений и критериев для

принятия решения; выявление альтернатив, необходимых для достиже-

ния цели; оценка альтернатив; выбор альтернативы; установление об-

ратной

связи.

3. Для оценки и технологического прогнозирования конкуренто-

способности НП разработан метод оценки и сравнения продукции на

основе мониторинга показателей конкурентоспособности, обеспечи-

вающих их адекватность реальным аналогам и учета этапов жизненного

цикла НП.

4. Трехуровневая классификация показателей конкурентоспособ-

ности наукоемкой продукции обеспечивает систематизацию информа-

ции о наукоемкой продукции, достоверное сравнение ее

различных ви-

дов между собой на любом этапе создания НП и формирование базы

данных автоматизированного мониторинга конкурентоспособности

наукоемкой продукции (АМК НП).

5. Разработан показатель «значимость социального эффекта»,

учитывающий уровень социокультурных тенденций и потребностей

личности и общества. Основные критерии оценки при этом учитывают

степень влияния продукции на социальные потребности общества.

Разработанный показатель

конкурентоспособности «значимость соци-

ального эффекта» совместно с известными показателями конкуренто-

способности «значимость технического решения», «значимость эконо-

мического события» и «значимость экологического решения» позволя-

ют описать наукоемкую продукцию различного назначения, создать ее

образ для технологического прогнозирования конкурентоспособности

НП на всех этапах ее жизненного цикла.

186

6. Проведен анализ методов многокритериальной оценки альтер-

натив и методов теории нечетких множеств и обоснован выбор метода

порогов несравнимости, метода попарных сравнений, нечеткого много-

критериального вывода для построения моделей определения конкурен-

тоспособности наукоемкой машиностроительной продукции на всех

этапах жизненного цикла изделия.

7. На основе данных моделей разработан комплекс программ:

”Пороги”, “Универсал”, “

Рейтинг”, “Эксперт-менеджер”, “Информаци-

онная система оценки конкурентоспособности наукоемкой продукции”

для определения степени превосходства среди аналогов наукоемкой

машиностроительной продукции. Состав и функциональная структура

комплекса взаимосвязанных программ разработанной компьютерной

системы активизируют интуицию исследователя и повышают степень

обоснованности принимаемых управленческих решений.

8. На основе нечеткого многокритериального вывода была разра-

ботана экспертная система в

виде программы “Эксперт-менеджер” для

обора экспертов в экспертную систему.

9. Создана система АМК НП, использующая программный про-

дукт «Инноватор» Microsoft Access и модуль «Анкетирование» Micro-

soft Business Solutions-Axapta класса ERP II, реализующую концепцию

CALS. Для оценки продукции по показателям конкурентоспособности

в качестве субъектов диалога были привлечены работники ООО «ПО

«Юрмаш», обладающие достаточным профессионализмом и опытом

работы в сфере

машиностроения. Система АМК НП универсальна и

приемлема для исследования наукоемкой продукции различного назна-

чения из многих отраслей общественного производства и потребления.

Разработанные программные продукты обеспечивают также и автома-

тизированную реализацию IDEF-процедур, включающие все, преду-

смотренные методикой, этапы прогнозной оценки инновационных аль-

тернатив и оснащены соответствующим инструментарием для решения

поставленных задач.

10. Проведено исследование конкурентоспособности основных

видов продукции ООО «ПО «Юрмаш». При наличии одного явного ли-

дера для его выявления необходимо и достаточно n шагов оценивания.

Величина n равна количеству показателей. При наличии нескольких

лидеров для «отсева» остальных неконкурентоспособных альтернатив

необходимо около 2n и достаточно около 4n шагов оценивания. Для вы

явления условно лучшей альтернативы среди несравнимых (попав-

ших во множество Парето) необходимо использовать оценку путем

свертки полного множества критериев. Сочетание методов предвари-

тельного отсева альтернатив и последующей свертки критериев для не-

187

сравнимых альтернатив позволяет значительно сократить количество и

длительность экспертных опросов при достижении поставленных целей.

11. Разработан лабораторный практикум-тренажер для техноло-

гического прогнозирования нововведений по дисциплинам «Моделиро-

вание экономических процессов» для студентов специальности «При-

кладная информатика (в экономике)». В комплект входят лабораторные

работы: «Определение конкурентоспособности продукции по показате-

лю «значимость социального

эффекта»« и «Экономический мониторинг

конкурентоспособности наукоемкой продукции по показателю Ксн».

12. Основы теории и методики создания автоматизированного

мониторинга конкурентоспособности наукоемкой продукции внедрены

в отделе маркетинга ООО «ПО «Юрмаш» и используется в учебном

процессе Юргинского технологического института Томского политех-

нического университета.

188

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Аверкин А.Н. Нечеткие множества в моделях искусственного

интеллекта. – В кн.: Вопросы кибернетики. Проблемы искусст-

венного интеллекта. Вып. 61. М.: АН СССР, 1980. - С. 79-86.

2. Аверкин А.Н., Батыршин И.З.. Блишун А.Ф., Силов В.Б., Тара-

сов В.Б. Нечеткие множества в моделях управления и искусствен-

ного интеллекта / Под ред. Поспелова А.Д.- М.: Наука. Гл. ред.

физ.- мат. лит., 1986. – 312 с.

3. Автоматизация схемотехнического проектирования на мини-

ЭВМ / В.И.Анисимов, Г.Д.Дмитриевич, С.Н.Ежков и др. - Л.: Изд-

во ЛГУ, 1983.-200с.

4. Азгальдов Г.Г. Количественная оценка качества продукции –

квалиметрия. - М.: Знание, 1986. - 116 с.

5. Алексеев А.В. Разработка принципов применения теории нечет-

ких множеств в ситуационных моделях управления организаци-

онными системами. - Автореферат диссертации на соискание уче-

ной степени канд.техн. наук. Рига: РПИ, 1979. - 20 с.

6. Алексеева Е.Ф. Стефанюк В.Л. Экспертные системы (состояние

и перспектива) // Известия АН СССР. Техническая кибернетика. –

1984. - №5. –С.153-167.

7. Алиев Р.А., Церковный А.Э., Мамедова Г.А. Управление произ-

водством при нечеткой исходной информации – М.: Энергоатом-

издат, 1991.- 240с.

8. Альтшулер Г.С. Творчество как точная наука.- М.: Сов.радио,

1979.-184с.

9. Анализ состояния и тенденций развития производства и приме-

нения программных продуктов. Кн.4. Экспертные системы. Со-

фия: Интерпрограмма, 1984.

10. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, плани-

рование решений в экономике.- М.: Финансы и статистика, 2000.-

368 с.

11. Ансофф И. Стратегическое управление: Пер. с англ.- М.: Эко-

номика, 1989. - 460 с.

12. Апресян Ю.Д. Лексическая семантика. – М.: Наука, 1974 – 367с.

13. Астанин С.В., Захаревич В.Г. Обработка и представление зна-

ний в информационно-советующих комплексах систем гибридно-

го интеллекта. Учебное пособие. Таганрог: ТРТУ, 1997. – 136с.

14. Аунапу Ф. Ф. Научные методы принятия решений в управлении

производством - М.: Экономика, 1974.-133 с.

189

15. Белоногов Г.Г., Новоселов А.П. Автоматизация процессов нако-

пления, поиска и обобщения информации. – М.: Наука, 1979.

16. Беляев Л.С. Решение сложных оптимизационных задач в усло-

виях неопределенности. - Новосибирск: Наука, 1978. - 126 с.

17. Блишун А.Ф. Моделирование процесса принятия решений в не-

четких условиях на основе сходства понятий классов. - Авторефе-

рат диссертации на соискание ученой степени канд. физ.-мат. на-

ук. М.: ВЦ АН СССР, 1982. – 19 с.

18. Борзенко В.И., Гафт М.Г., Сергеев В.И. Интерактивный метод

многокритериальной оценки технического уровня промышленной

продукции: Докл. АН СССР. - 1987. - Т. 295 - № 3. - С. 549 - 553.

19. Борисов А.Н., Крумберг О.А., Федоров И.П. Принятие решения

на основе нечетких моделей. - Рига, 1990. - 180 с.

20. Борисов А.Н., Осис Я.Я. Методика оценки функций принад-

лежности элементов размытого множества. - В кн.: Кибернетика и

диагностика, Рига: РПИ, 1970. - С. 125-134.

21. Борисов А. Н., Логин Я.С. Оценка и выбор проектных решений

в задаче синтеза микропроцессорного управляющего устройства. -

В кн.: Микропроцессорные системы контроля и управления.-Рига:

Риж. политехн. ин-т, 1984. - С.60-68.

22. Борисов А.Н., Вилюмс Э.Р., Сукур Л.Я. Диалоговые системы

принятия решений на базе мини-ЭВМ: информационное, матема-

тическое и программное обеспечение.- Рига.: Зинатне, 1986. - 195

с.

23. Борисов А.Н., Крумберг О.А., Лозин Я.С. Интерактивная сис-

тема анализа решений DЕLТА. - В кн.: Принятие решений в усло-

виях нестатистической неопределенности. Рига: Риж. политехн.

ин-т, 1982. - С.69-79.

24. Борисова Ю.В., Росликов Е.В., Григорьева А.А. Модель рей-

тинговой оценки конкурентоспособности инвестиционных проек-

тов // Доклады Томск. ун-та систем управления и радиоэлектро-

ники. т.7. Автоматизированные системы обработки информации,

управления и проектирования. Сб. трудов - Томск: ун-т систем

управления и радиоэлектроники , 2002. – С. 194.

25. Быков С.Н., Осипов Ю.М. Экономические критерии показателя

«значимость технического решения» АСУ конкурентоспособно-

стью продукции // Автоматизация и современные технологии -

М., 1996. - №1. - С.39-40.

26. Быков С.Н., Григорьева А.А, Осипов Ю.М., Шеметов Д.В. Ре-

зультаты научно-исследовательской работы кафедры – в учебный

процесс // Научно-методич. конф. «Образовательные технологии:

190

состояние и перспективы». Сб.трудов. - Томск: Изд.ТПУ, 1999.-

С.155.

27. Быков С.Н., Осипов Ю.М. Показатель «значимость экономиче-

ского события» АСУ конкурентоспособностью продукции // Ав-

томатизация и современные технологии. - М., 1998. - № 4. - С.36-

38.

28. Быков С.Н., Тащиян Г.О., Осипов Ю.М. Система социальных

показателей конкурентоспособности продукции // Автоматизация

и современные технологии - М., 2003. №5. С. 40-42.

29. Быков С.Н. Психологические механизмы экспертного оценива-

ния альтернатив// 12-я науч.-практ. конф. филиала ТПУ и Юргин-

ского НТЦ Кузбасского отделения РИА. Сб.трудов.- Юрга: Изд.

ТПУ - 1999.

30. Васильев С.Н., Селедкин А.П. К построению пакета программ

по принятию решений. - В кн.: Пакеты прикладных программ:

Методы и разработки. Новосибирск: Наука, 1981 - С.132-140.

31. Великович В.Б., Гафт М.Г., Резников М.П., Сергеев В.И. Ап-

проксимационный многокритериальный метод оценки техниче-

ского уровня: Автоматизация производственных процессов на ос-

нове промышленных роботов нового поколения // Сб. науч. тр.

ЭНИМС. Под ред. В.П.Степанова, Б.М.Козунко. - М., 1991. - С.5-

13.

32. Вилкас Э.Й., Майминас Е.З. Решения: Теория, информация, мо-

делирование. - М.: Радио и связь, 1981. - 328 с.

33. Виноградская Т.М. Принципы построения автоматизированной

системы «ВЫБОР». - В кн.: Автоматизация проектирования сис-

тем управления. М.: Статистика, 1979, вып.2 - С.176-184.

34. Воропаева Т.В., Курмангалиев Б.К. Создание АСУ конкурен-

тоспособностью продукции // Автоматизация и современные тех-

нологии.- М., 1993. №2. - С.23-25.

35. Гаврилова М.А., Червинская К.Р. Извлечение и структурирова-

ние знаний для экспертных систем. - М.: Радио и связь. 1992. -

200с.

36. Галанский Б.Л, Поляков В.И. Информационные системы. -

Томск: Изд-во Том. ун-та, 1989. - 154 с.

37. Гафт М.Г., Сергеев В.И. Методы оценки технического уровня

изделий машиностроения // Машиноведение. 1986.-№6.- С.50-53.

38. Герман Э.И., Пак Л.В., Ямпольский В.З. Задача упорядочения

объектов // В сборнике: Кибернетика и ВУЗ, Томск, ТПИ, 1979.-

С.48-56.