Формирование производственной программы на основе анализа конкурентоспособности

 

Далее необходимо обработать матрицы и получить оценки вариантов. Для этого нужно сформировать вектор приоритетов. Этот вектор можно найти через собственные вектора матрицы, но есть более простые способы, дающие приближенные значения. Для получения компоненты собственного вектора -ой строки нужно перемножить элементы в этой строке и извлечь корень -ой степени из произведения

 

,                                       (2.16)

 

где – значимость или вес критерия.

После получения всех компонент собственных векторов для  строк можно их использовать для дальнейших вычислений. Нужно найти сумму всех компонент и нормализовать эти компоненты

 

.         (2.17)

 

Матрицу следует проверять  на согласованность, поскольку при  задании парных оценок эксперты могут  ошибаться. Такое случается, если веса предметов близки, а прибор недостаточно точен, чтобы это определить. Если согласованность в матрице серьезно нарушена, нужно пересмотреть суждения экспертов. Индекс согласованности можно приближенно найти вручную. Сначала суммируется каждый столбец суждений

 

.         (2.18)

 

Затем сумма делится  на соответствующую нормализованную  компоненту вектора приоритетов, и полученные значения складываются

 

.        (2.19)

 

Для индекса согласованности  имеем

 

.        (2.20)

 

Для обратно симметричной матрицы всегда .

Далее индекс согласованности сравнивается с индексом согласованности обратно симметричной матрицы, заполненной при случайном выборе суждений из шкалы 1/9, 1/8, 1/7, …, 1/2, 1, 2, …, 7, 8, 9. Значения случайной согласованности приведены в таблице 2.2.

Если разделить индекс согласованности на число, соответствующее случайной согласованности матрицы того же порядка, получим отношение согласованности. Величина отношения согласованности должна быть не более 10 %. В некоторых случаях допустимо значение до 20 %, но не более. Если отношение согласованности выходит из этих пределов, нужно проверить суждения экспертов.

 

Таблица 2.2 – Значения коэффициентов случайной согласованности

Размер матрицы	1	2	3	4	5	6	7	8
Согласованность	0,00	0,00	0,58	0,90	1,12	1,24	1,32	1,41
Размер матрицы	9	10	11	12	13	14	15	16
Согласованность	1,45	1,49	1,51	1,54	1,56	1,57	1,59	1,60

 

После проверки согласованности  матриц можно перейти к формированию оценок вариантов. Локальные приоритеты перемножаются на приоритет соответствующего фактора на вышестоящем уровне и суммируются по каждому элементу. После получения глобальных приоритетов вариантов тот вариант, который получает максимальный приоритет, выбирается в качестве наилучшего

 

,    (2.21)

 

где Р – приоритеты вариантов;

  – вектора приоритетов для факторов;

  – вектора приоритетов для вариантов [13, c. 19-23].

Целью дипломной работы является разработка и обоснование  производственной программы на основе оценки конкурентоспособности продукции. Чтобы достичь поставленной цели в работе решается оптимизационная задача: необходимо определить оптимальный объём производства продукции, который обеспечивал бы максимальную рентабельность производства с учетом ограниченных производственных возможностей и спроса на продукцию.

Критерием оценки в данном случае является рентабельность производства продукции. Внутренними управляемыми параметрами являются объёмы производства ( ). Целевая функция представляет собой максимизацию рентабельности ( ) и представлена формулой (2.1). В данной оптимизационной задаче на внутренние управляемые параметры накладываются следующие прямые ограничения:

1) объёмы производства продукции должны быть не меньше объема продаж в предшествующем периоде ( )

 

,     (2.22)

 

где – индекса роста объема производства продукции, учитывающий  
уровень конкурентоспособности продукции.

Данное ограничение  нацелено на удовлетворение спроса на продукцию на уровне предшествующего периода.

2) суммарный объём производства продукции не должны превышать имеющейся производственной  мощности (ПМ)

 

      (2.23)

 

Данное ограничение  очевидно, т.к. предприятие не сможет выпустить продукции больше, чем это позволяют производственные мощности [14, с. 69].

В приложении В приведена  математическая модель экономического объекта.

 

2.3 Обоснование методики оценки конкурентоспособности продукции

 

Оценка уровня конкурентоспособности  продукции может производиться дифференциальным или комплексным методами. При применении дифференциального метода производится сопоставление единичных показателей конкурентоспособности новой продукции с идентичными базовыми показателями конкурентоспособности, а при комплексном – фактических комплексных показателей с базовыми комплексными показателями.

Числовые значения показателей  устанавливаются с помощью объективных  и субъективных методов. Объективные методы: измерительный, регистрационный и расчетный. Субъективные методы: органолептический, социологический и экспертный. Объективные методы базируются на применении технических измерительных средств, регистрации, подсчете событий, выполнении вычислений. Основа субъективных методов – анализ восприятия органов чувств человека, сбор и учет различных мнений, решения, принимаемые группой специалистов-экспертов [9, с.54].

Для оценки конкурентоспособности  продукции в отечественной и зарубежной практике используются следующие аналитические методы:

- модель Розенберга;

- расчет интегрального показателя конкурентоспособности;

- оценка конкурентоспособности  на основе уровня продаж;

- модель с идеальной  точкой.

Модель Розенберга исходит из того, что потребители оценивают товары с точки зрения их пригодности для удовлетворения своих потребностей. С точки зрения работы с товаром использование модели связано с множеством проблем. Мотивы, важные для товара, часто бывает трудно определить, оценка определяется субъективными взглядами экспертов. Высказывания опрашиваемых не дают указания на то, какие характеристики продукта должны быть изменены, нет сравнения с идеальными характеристиками. Положительной стороной данного метода является то, что каждому товару может быть поставлено в соответствие какое-либо число, что значительно облегчает их сравнение: чем больше число, тем более конкурентоспособен продукт.

При расчете интегрального показателя конкурентоспособности определяют отдельные показатели конкурентоспособности товара путем их сравнения с базовыми, эталонными показателями или показателями для товаров-конкурентов. При оценке конкурентоспособности конкретного товара его можно сравнить с подобными продуктами-конкурентами (образцами-конкурентами), для которых также было проведено подобное сравнение с эталонным образцом, и сделать вывод об их сравнительной конкурентоспособности. При выборе образца-конкурента необходимо, чтобы он и оцениваемый товар были аналогичными по значению и условиям использования и предназначались для одной группы потребителей

Особенность модели с идеальной точкой заключается в том, что в нее введена добавочная компонента – идеальная величина характеристики товара. Преимущества метода заключаются в том, что он дает представление об идеальном, с точки зрения потребителя, продукте. Конкурентоспособность товара определяется по величине отклонения данной оценки от идеальной величины.

При оценке конкурентоспособности на основе уровня продаж предполагается, что уровень конкурентоспособности – это относительная характеристика товара, выражающая степень его предпочтения на данном рынке товару-аналогу. В этом случае критерием конкурентоспособности может служить относительная доля продаж оцениваемого товара по сравнению с конкурентом. Отрицательной предпосылкой данного метода является то, что в основе оценки лежит экспертный метод, то есть оценка определяется субъективными взглядами экспертов. Положительной стороной данного метода является то, что в данном методе учитывается влияние различных факторов: технико-экономических, коммерческих, нормативно-правовых [10, с.89].

Все существующие методы оценки конкурентоспособности заключаются в следующем: определение единичных показателей конкурентоспособности как отношение величины i-го технического параметра для анализируемого товара к величине i-го параметра товара-конкурента, определение групповых показателей на основе единичных показателей с учетом их значимости. Различия методов оценки конкурентоспособности состоят в возможности одновременной оценки единицы или нескольких товаров. За базовую продукцию при оценке принимают обычно идеальную потребительскую модель или соответствующую модель производителя – лидера отрасли по рассматриваемому виду продукции.

Чтобы повысить объективность оценки конкурентоспособности необходимо использовать различную комбинацию методов, по результатам которых  можно  судить по положению товара по отношению к его основным конкурентам. Сочетание математических методов и методов, использующих экспертные оценки, позволяет получить интегральную оценку конкурентоспособности, отражающую с одной стороны мнение потребителей в виде субъективных оценок экспертов, а с другой стороны учесть конкретные количественные оценки технико-экономических показателей.

 

2.4 Создание модели данных

 

Структуру модели данных удобно предоставит в виде диаграммы прецедентов (приложение Г). В состав диаграммы прецедентов входят: актёры, прецеденты и отношения зависимости, отношения и ассоциации.

Актёр – это внешний мир, который нуждается в работе системы. В разработанной системе в качестве актёра рассматривается пользователь данной системы (экономист, маркетолог, финансист). Прецедент представляет собой последовательность действий, которая выполняется системой в интересах пользователя и дающая ему необходимый результат.

Для описания поведения прецедентов  составляется сценарий, представляющий текстовое описание событий, понятное пользователю, желающему овладеть принципами работы данной системы. Он включает указание того, как и когда начинается и заканчивается прецедент, как он взаимодействует с пользователем, и какими объектами они обмениваются. Сценарий включает «типичный ход событий». Прецедент начинается тогда, когда пользователь запускает программу, которая предполагает следующие подпотоки:

S1 – «База данных»: пользователю на выбор корректирует необходимые данные;

S2 – «Анализ производств аи реализации продукции»: система отображает лист «Excel» и пользователь может провести анализ финансово-хозяйственной деятельности предприятия;

S3 – «Анализ рынков сбыта, потребности»: система отображает лист «Excel» и пользователь может провести анализ емкости и структуры рынков сбыта;

S4 – «Планирование производственной программы»: система отображает лист «Excel». Пользователь может ввести необходимые данные для планирования производственной программы. После чего происходит решение оптимизационной задачи. Результаты задачи отображаются на рабочем листе;

S5 – «Метод профилей (радар качества)»: система отображает лист «Excel». Пользователю представляется лист, на котором применяется метода профилей и происходит расстановка мест по методу;

S6 – «Разностный метод»: система отображает лист «Excel». На странице пользователь производит оценку конкурентоспособности продукции разностным метод;

S7 – «Метод анализа иерархий (Саати)»: система отображает пользовательскую форму. На странице пользователь реализует метод Саати.

 

3 Экономические результаты работы

 

3.1 Анализ производства и реализации продукции

 

Одной из первых и основополагающих задач, которые необходимо решить для достижения поставленной цели, является непосредственно анализ производства и реализации продукции, расчет базисных и цепных темпов роста и прироста с тем, чтобы выявить текущие проблемы и основные тенденции. Анализ проводится за 2009-2011 года (исходные данные в  
приложениях Д, Е, Ж и К).

Первоначально проанализируем непосредственно динамику реализации продукции (рисунок 3.1), темпы роста и прироста представлены в таблице 3.1. За период 2009-2011 года сложилась устойчивая тенденция роста объемов реализации.

 

Рисунок 3.1 – Динамика объемов реализации в 2009-2011 года

 

Таблица 3.1 – Динамика производства и реализации продукции

Год	Объем производства продукции,  млн. р.	Темпы роста, %		Объем реализации,   млн. р.	Темпы роста, %
		базисные	цепные		базисные	цепные
2009	51 976	100,00	100,00	55 488	100,00	100,00
2010	112 430	216,31	216,31	112 811	203,31	203,31
2011	199 294	383,43	177,26	196 812	354,69	174,46