CC BY
16
© А.П. Григорьева, A.A. Григорьева, 2012
А.П. Григорьева, A.A. Григорьева
НЕЧЕТКИЕ МОДЕЛИ ОПРЕДЕЛЕНИЯ КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТИ ГОРНОШАХТНОГО ОБОРУДОВАНИЯ
Предложены две модели оценки конкурентоспособности горношахтного оборудования: модель на базе метода попарных сравнений и рейтинговая модель оценки машиностроительной продукции. Модели применяются на разных стадиях жизненного цикла продукции.
Ключевые слова: горношахтное оборудование, нечеткие множества, конкурентоспособность машиностроительной продукции.
Топливно-энергетический комплекс (ТЭК) России представляет собой мощный, динамично развивающийся сектор экономики нашей страны. Основным приоритетом государственной энергетической политики РФ является обеспечение эффективного развития ТЭК России в целях устойчивого роста экономики и улучшения качества жизни населения нашей страны. Решение задач, стоящих перед российским топливно-энергетическим комплексом, возможно лишь на основе инновационного развития. При этом ТЭК должен выступать не только потребителем, но и производителем новейших научно-технологических разработок. В связи с этим можно отметить основные направления в сфере инновационного развития ТЭКа:
• увеличение объемов финансирования НИОКР;
• системная разработка планов НИОКР;
• разработка и реализация технологических платформ;
• воссоздание и развитие научно-инженерной базы.
В целом в 2011-2012 годы объем вложений в НИОКР для компаний с госучастием составит более 107 миллиардов рублей, что в пять раз больше, чем за предыдущие три года — с 2008-го по 2010-й.
Многократное увеличение объемов НИОКР, программно-целевой подход к организации инновационной деятельности компаний, расширение кооперации на базе технологических платформ позволит топливно-энергетическому комплексу стать локомотивом инновационного развития российской экономики [1].
Юргинский машиностроительный завод (ЮМЗ), начиная с 1992 года работы для топливно-энергетического комплекса страны, стал центром угольного машиностроения Кузбасса и одним из ведущих производителей горнодобывающего оборудования в России. С 2006 г. завод перешел на выпуск горношахтного оборудования мирового уровня. Вместе с тем растут и требования шахтеров, предъявляемые к горношахтному оборудованию. Для того чтобы выйти на рынок с изделиями высокого качества машиностроительным предприятиям необходимо оценивать конкурентоспособность продукции.
Задача определения конкурентоспособности является многокритериальной и относится к классу слабоструктурированных задач, которые содержат как количественные, так и качественные элементы, причем малоизвестные и неопределенные стороны задачи имеют тенденцию доминировать. Модель данной задачи может быть построена на основе дополнительной информации, получаемой от лица, принимающего решение (ЛПР). При этом исключается возможность построения объективных моделей. В связи с этим можно сказать, что это будет не одна, а система моделей. Этот же вывод следует из динамической сущности задачи, т.к. разные модели будут применяться для получения оценок конкурентоспособности на всех этапах жизненного цикла изделий
При создании системы поддержки принятия решения о конкурентоспособности наукоемкой продукции возникают некоторые проблемы, которые разрешить традиционными методами сложно: не все цели управления могут быть выражены количественно; между рядом параметров, оказывающих влияние на процесс управления, не удается установить точных количественных зависимостей. Следует отметить также, что практически всегда менеджеры и эксперты работают в условиях неполноты информации и ее неопределенности. Если отсутствие информации в полном объеме можно, хотя бы принципиально снять путем получения дополнительной информации каким либо из возможных способов: разведка, прошлый опыт, проведение экспериментов, то неопределенность, связанную с несогласованностью мнений экспертов можно в какой-то мере снять за счет методов теории нечетких множеств.
Для построения адекватных математических моделей конкурентоспособности продукции целесообразно использовать группу нечетких методов для взаимоисключения недостатков и возможности сравнивать полученные результаты, что повышает гибкость принятия решения в области исследуемой проблемы. Рассмотрим модели оценки конкурентоспособности продукции на базе методов теории нечетких множеств. Сравнение продукции ЮМЗ производилось с продукцией Польши, США.
Модель определения конкурентоспособности машиностроительной продукции на основе метода попарных сравнений
Специфика данной модели позволяет ее использовать на начальных стадиях жизненного цикла изделий. Сравнение альтернатив можно производить по показателю «значимость технического решения» или в целом по продукции [2].
Пусть перед нами стоит следующая задача: для оценки конкурентоспособности семи видов очистных механизированных комплексов используется лингвистическая переменная р-«конкурентоспособность» с множеством базовых значений Т={«низкая», «средняя», «высокая»}; базовое множество Х= {К1, К2 ,Кз, ..., К7} , где К — модель механизированного комплекса. Исследуются очистные механизированные комплексы, выпускаемые Юргинским машиностроительным заводом, польскими производителями и их зарубежные аналоги:
К1 — ДБТ; К2 — Джой; К3 — Джой-1; К4 — СЬМК (Польша); К5 — КМ 138/2; Кб — 3КМ138; К7 — К-500Ю (ЮМЗ). Терм «низкая» характеризуется нечеткой переменной (низкая, X, С >.
Требуется построить функцию принадлежности цс нечеткого множества С , описывающего терм «низкая».
Функция принадлежности цс определяется по матрице попарных сравнений М=1!шу!1, элементы которой представляют собой некоторые оценки интенсивности принадлежности элементов ^е X нечеткому множеству С по сравнению с элементами ^е X.
Понятия, которыми оперирует эксперт и интерпретация этих понятий значениями шц приведены в табл.1.
На основе этих оценок, полученная матрица попарных сравнений приведена в табл.2.
Таблица 1
Интерпретация значений mtj
Смысл mtj
|(х0 примерно равна |(х^ |(х0 намного больше |(х^ |(х0 больше |(х^ |(х0 заметно больше |(х^ |(х0 намного больше |(х^ Значения, промежуточные по степени между перечисленными 1 3 5 7 9 2, 4, 6, 8
Таблица 2
Матрица попарных сравнений
К| К7 К5 К6 Кз К4 К! К2 Zmtj
К7 1 1/2 1/3 1/6 1/7 1/8 1/9 2,37
К5 2 1 1/2 1/3 1/6 1/7 1/8 4,27
Кб 3 2 1 1/2 1/3 1/6 1/7 7,14
К3 6 3 2 1 1/2 1/3 1/6 13,0
К4 7 6 3 2 1 1/2 1/3 19,8
К1 8 7 6 3 2 1 1/2 27,5
К2 9 8 7 6 3 2 1 36,0
После обработки экспертных оценок имеем нечеткое множество C «низкая конкурентоспособность»:
C ={(1/К-500Ю (ЮМЗ)), (0,53/3КМ138), (0,33/КМ138/2), (0,19/Лжой-1), (0,12/ GLINIK), (0,1/ЛБТ), (0,07/Джой}, т.е. 1 соответствует очистному механизированному комплексу с наименьшей конкурентоспособностью.
Рейтинговая модель определения конкурентоспособности горношахтного оборудования
Модель базируется на основе метода расчета степеней предпочтения с учетом порога предпочтительной конкурентоспособности [3]. Оценку производили десять экспертов (xj). Оценивались следующие марки шахтных крепей (альтернатив): Z1 — М -138 /2 (ЮМЗ), Z2 — Фазос 25/53 Poz (Польша), Z3 — 1УКП (Украина), z4 — JOY (США). Продукция оценивалась по следующим критериям: yi — «значимость технического решения» Зтр, y2 — «финансовый приоритет от выпуска продукции» Фп, y3 — «эффективность сбыта продукции» Эс, y4 — «эффективность производства продукции» Эп.
Алгоритм работы модели следующий:
1. ввод данных об альтернативах (видах ГШО);
2. ввод сведений о признаках (показателях конкурентоспособности продукции);
3. формирование матрицы важности признаков экспертами;
4. формирование матрицы степеней совместимости видов оборудования (альтернатив) с признаками;
5. расчет матрицы взвешенных степеней предпочтения оборудования экспертами;
6. расчет порога предпочтительной конкурентоспособности оборудования;
7. расчет и вывод рейтинговых оценок альтернатив.
В результате проведенных расчетов при w = 0,527 (порога различения) получим следующие совокупности экспертных оценок для альтернатив:
Pl={ Хз, Х4, X5, X6, Х7, Xg, x9, XW }; P2={X1, X2, X7, X9}; Рз={Х1, X7, X9};
P4={Xl, X3,, X4, X5, X6, X7, Xg, X9, X10 }.
Вследствие особенностей продукции z2 (Фазос 25/53 Poz) ее предпочитает небольшое число экспертов, которые придают большое значение «высокому финансовому приоритету» и «высокой эффективности сбыта». С этих двух позиций продукция z2 (Фазос 25/53 Poz) для экспертов x1, x2, x7, x9 является «наиболее конкурентоспособной». Общая низкая совместимость продукции z3 (1УКП (Украина)), со всеми четырьмя признаками также ограничивает степень ее предпочтительности. Хотя продукция z1 (М -138 /2 (ЮМЗ)) и продукция z4 JOY (США)) схожи по своим совокупностям экспертных оценок, но высокая степень совместимости продукции z1 (М -138 /2 (ЮМЗ)) с признаками «высокое качество наукоемкой продукции» и «высокая эффективность производства» делает ее более предпочтительной. Она и будет занимать верхнюю строчку в рейтинге конкурентоспособных альтернатив продукции.
RJzi) = 0,5373; Rcp(zJ= 0,2516; ЯсрШ= 0,1385; RJz4)= 0,5226.
Выявлено, что используемые критерии оценки в разной степени влияют на итоговое значение соответствующего показателя (рейтинга) конкурентоспособности продукции: чем выше оценка критерия предпочтения, тем выше рейтинговая оценка альтернативы, следовательно, выше конкурентоспособность данной альтернативы.
1. Министерство энергетики РФ. Под знаком инновационного развития// Федеральный журнал «Деловая Россия: промышленность, транспорт, социальная жизнь», №1—2, 2011. — С. 6—8.
2. Григорьева A.A., Григорьева А.П. Модели оценки конкурентоспособности горношахтного оборудования на базе метода попарных сравнений// Горный аналитический информационный бюллетень, Изд. МГГУ, Изд. Горная книга, 2010. — С. 221—227.
3. Григорьева А.П., Григорьева A.A. Оценка рейтинга шахтных крепей «Юрмаша» и их зарубежных аналогов//Труды 10-ой Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы повышения эффективности металлообработки в промышленности на современном этапе», Изд. Новосибирский государственный технический университет, 2012. — С. 208—212. ЕШ
КОРОТКО ОБ АВТОРАХ -
Григорьева Анна Петровна — ассистент кафедры экономической теории, аспирант, Кузбасский государственный технический университет имени Т.Ф. Горбачева, anna777.88@mail.ru,
Григорьева Антонина Алексеевна — кандидат технических наук, доцент, Юргинский технологический институт (филиал) ТПУ, antonina505@mail.ru.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
