CC BY
0
10. Неделько В. М. Исследование эффективности некоторых линейных методов классификации на модельных распределениях // Машинное обучение и анализ данных. 2016. Т. 2, №3. С. 305-329.
Мосин Владимир Геннадьевич, канд. техн. наук, доцент, [email protected], Россия, Самара, Самарский государственный технический университет,
Козловский Владимир Николаевич, д-р техн. наук, профессор, заведующий кафедрой, [email protected], Россия, Самара, Самарский государственный технический университет,
Благовещенский Дмитрий Иванович, д-р техн. наук, профессор, [email protected], Россия, Тула, Государственный региональный центр стандартизации, метрологии и испытаний в Тульской и Орловской областях
BINARY MODEL FOR ASSESSING THE QUALITY AND DEMAND OF ELECTRONIC CONTENT AND ITS
PROBABILISTIC FORECAST
V.G. Mosin, V.N. Kozlovsky, D.I. Blagoveshchensky
The article examines the indicator of the demand for content from the point of view of its binary classification with a division into a class with a low rate of demand and a class with a high rate of demand. A model for classification prediction is constructed. It is shown that the use of probabilistic prediction of class membership makes it possible to increase the efficiency of the model in comparison with the default binary prediction.
Key words: content, quality assessment, data science, binary classification, scikit-learn, pandas.
Mosin Vladimir Gennadievich, candidate of technical sciences, docent, [email protected]. Russia, Samara, Samara State Technical University,
Kozlovsky Vladimir Nikolaevich, doctor of technical sciences, professor, head of the department, [email protected], Russia, Samara, Samara State Technical University,
Blagoveshchensky Dmitry Ivanovich, doctor of technical sciences, professor, [email protected], Russia, Tula, State Regional Center for Standardization, Metrology and Testing in the Tula and Orel Regions
УДК 629.113
DOI: 10.24412/2071-6168-2023-12-84-85
АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ ДЕФИЦИТА НА ИЗМЕНЕНИЕ КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТИ ТОВАРОПРОВОДЯЩЕЙ СЕТИ КОМПАНИИ-ПРОИЗВОДИТЕЛЯ ЭЛЕКТРОИНСТРУМЕНТОВ
М.М. Васильев, В.Н. Козловский, Д.В. Айдаров
В статье представлены результаты исследования дефицита электроинструментов в торговой сети производителя на его конкурентоспособность.
Ключевые слова: конкурентоспособность, качество, дефицит, электроинструмент.
Оценка дефицита продукции проведена для одного из ведущих отечественных производителей электроинструментов в период с 6 по 52 недели 2020 года (на примере одного ключевого партнера - торгового предприятия).
Для проведения оценки дефицита выполнены следующие операции и получена исходная информация в электронном виде: от производителя были получены базы данных для предварительного анализа и апробации моделей управления дефицитом по одному из 40 ключевых клиентов, а также комментарии по наиболее важным вопросам обеспечения; на начальном этапе были выдвинуты гипотезы о том, что между дефицитом и потребностями клиентов имеются статистически значимые корреляции; уровень дефицита является значимым и завышенным; когда будет остановка производства, соответственно будет максимальный уровень дефицита [1].
В ходе математического анализа данных за 6 - 52 недели выдвинутые гипотезы подтвердились лишь частично. В частности, было выявлено, что: доля позиций, которых нет на складе, в потребности составляет в среднем 57,36% (рисунок 1); доля дефицитных позиций в позициях, которых нет на складе, составляет в среднем 91,41%; доля отгрузки в потребности составляет в среднем 29,21%; между суммами потребности, дефицитом и позициями «нет на складе» существует сильная положительная корреляционная зависимость [2]. Причем речь идет именно о связи по показателям в денежном выражении. В то же время уровень дефицита изменяется хаотично.
Получены следующие выводы: компания имеет размер завышенного дефицита за счет того, что клиент изначально может заказывать позиции, которых нет и не может быть на складе и по факту они ему не нужны; компания фактически имеет данные по размеру дефицита на текущую дату, но при этом не имеет реальных значений дефицита текущего периода, поскольку клиент в следующей заявке снова указывает неудовлетворенный в прошлом периоде спрос; наличие дефицита негативным образом отражается на финансовых показателях деятельности компании.
Расчеты по рассматриваемому клиенту показывают, что чистая упущенная выгода за 6 - 52 недели составляет порядка 500 тыс.руб. Предполагая, что клиент является типичным, и учитывая, что компания имеет 40 ключевых клиентов, размер упущенной выгоды составляет не менее 20 млн.руб. за год. Необходимо учитывать, что это данные по падающему рынку. На растущем рынке размер упущенной выгоды будет ощутимо больше [3].
84
Полученные результаты позволили сделать следующие основные выводы: необходимо уделять повышенное внимание отдельным товарным группам обладающим наибольшим потребительским спросом, то есть для таких групп требуются дополнительные инструменты обеспечения эффективности; в связи с отсутствием статистической значимости связи между закрытием производства (например, при корпоративном отпуске в компании производителя) и формированием дефицита можно считать, что проблема дефицита имеет комплексные причины и носит долговременный характер; рост потребности, дефицита и позиций «нет на складе» происходит непропорционально, а зачастую и рассогласованно (рисунок 1); для формирования размера реального дефицита необходимо убрать позиции, которые клиент изначально заказывает, но их нет и не может быть на складе и по факту ему не нужны; реальный размер текущего дефицита является завышенным за счет переходящего дефицита с прошлых периодов.
Таким образом, требуется дополнительная итерация в вопросе формирования нормативных документов и справок по дефициту. В частности, для формирования реального дефицита следует имеющиеся значения скорректировать, убрав дублируемые позиции. Для этого необходимо не только сравнить дефицит за период, но и отгрузки, чтобы убедиться в том, что дефицит действительно дублирующий, а не является новой заявкой-потребностью.
Далее, производственная программа и товарная политика компании должны оптимизироваться для увеличения эффективности операционной деятельности компании.
Таким образом, на примере решения задачи анализа дефицита представляется возможным определение интегрального и локального (вплоть до отдельных товарных позиций) показателей дефицита, которые можно будет взять за основу при планировании деятельности связанной с обеспечением товаропроводящей сети.
Этому будет способствовать решение следующих задач:
1.Определение относительного уровня дефицита в потребностях клиентов.
2.Расчет потерь денежных средств (упущенной выгоды) за счет дефицита по выбранным товарным группам, регионам и ключевым клиентам.
3.Удаление из дефицита позиций, которые попадают в заявку клиента, но фактически ему не нужны.
4.Проведение оптимизации товарной политики предприятия с учетом полученных данных по дефициту и загрузки производственных мощностей компании.
5.Выявление товарных позиций, пользующихся повышенным спросом у клиентов и которых клиенты готовы ждать в случае отсутствия их на складе. Определение класса лояльности клиента по конкретным товарным позициям для формирования индивидуального предложения.
6.Учет при планировании результатов операционной деятельности и уровня дефицита. Размер дефицита и потребности клиентов планируется определять с учетом тенденций развития рынка и объемов закупок клиентов.
!У>
Рис. 1. Диаграмма поведения потребностей, отгрузки, отказа клиентов и позиций «нет на складе»
Оценка комплексного показателя устойчивого дефицита на примере конкретного дилера.
Одним из важнейших факторов, реально влияющим на результирующие показатели плана продаж, является показатель дефицита продукции, который может быть в результате представлен в виде комплексного показателя, расчет которого осуществляется следующим образом:
1. Определить размер дефицита, приближенного к реальному. Для этого нужно:
1.1. Убрать дублирующие позиции (модели полностью одинаковые, с идентичными маркировками).
1.2. Убрать позиции, которые клиент изначально заказывает, но по факту ему не нужны. Это касается моделей-аналогов, отличающихся маркировками.
1.3. Выполнить данную процедуру по нескольким товарным позициям и нескольким клиентам.
1.4. Промасштабировать полученные данные на весь объем клиентской базы.
2. Определить относительный уровень реального дефицита как отношение реального дефицита, полученного в п. 1.4, к суммарной потребности.
3. Определить относительный уровень сформированного дефицита в текущей системе учета как отношение сформированного дефицита к суммарной потребности.
4. Определить коэффициент корректности, разделив значение, полученное в п. 3 на значение, полученное
в п. 2.
5. Определять оперативный коэффициент дефицита как кратное от текущего относительного уровня сформированного дефицита в текущей системе учета и показателя п. 4.
Для выполнения описанного алгоритма производителю электроинструментов предлагается внедрить форму (рисунок 2).
Месяц Потребность Отгрузка Дефицит Очищенный дефицит
Рис. 2. Форма таблицы для мониторинга и определения показателя дефицита продукции
В силу того что для определения размера устойчивого дефицита нами была самостоятельно осуществлена доводка полученных данных до требуемого состояния, обращаем внимание на то, что подобная корректировка увеличивает погрешность расчетов до 10%.
Анализ данных показал, что в силу различий в формировании дефицита в 2019 г. и 2020 г. для расчетов учитывать 2019 г. не целесообразно.
Проведен корреляционный анализ между основными показателями работы с клиентами.
Для выявления постоянного уровня дефицита была использована линейная модель парной регрессии, где фактором выступала скорректированная потребность, а результатом - уровень дефицита. В качестве исследуемых покупателей были взяты девять предприятий товаропроводящей сети производителя электроинструментов, имеющих схожие характеристики по объемам и номенклатуре реализации продукции.
На первом этапе хорошее качество модели продемонстрировали линейные однофакторные зависимости по группам «Дрель» и «Перфоратор», имеющие следующие статистические характеристики: критерий Фишера - 4,9, коэффициент корреляции - 57%, что позволило их признать достоверными.
Уравнение регрессии по дрели имеет вид: y = 44 + 0,02x, где х - скорректированная потребность в дрели. Оно свидетельствует о том, что при увеличении потребности в дрели на 1 шт., дефицит по этой группе увеличивается в среднем на 0,02%. Значение t-критерия Стьюдента составляет 3,1, что позволяет признать значение параметра регрессии значимым.
Уравнение регрессии по перфоратору имеет вид: y = 33,93 + 0,03x, где х - скорректированная потребность в перфораторах. Оно свидетельствует о том, что при увеличении потребности в перфораторе на 1 шт., дефицит по этой группе увеличивается в среднем на 0,03%о. Значение t-критерия Стьюдента составляет 2,8, что позволяет признать значение параметра регрессии значимым.
Для получения постоянного уровня дефицита параметр регрессии был взвешен на значимость товарной группы в формировании скорректированной потребности. Это позволило получить постоянный уровень дефицита в размере 37,5%.
В качестве сравнения можно отметить, что постоянный дефицит по УШМ находится на уровне 41%. Хотя итоговая модель регрессии по этой товарной группе нельзя признать статистически достоверной в силу небольшого значения критерия Фишера, постоянный параметр регрессии немногим отличается от параметра в других моделях.
На втором этапе хорошее качество модели продемонстрировали линейные однофакторные зависимости по всем товарным группам, имеющие следующие наихудшие статистические характеристики: критерий Фишера -5,9, коэффициент корреляции - 59%, что позволило их признать достоверными.
Обращает на себя внимание большой разброс в уровне дефицита по клиентам. Так, например, по дрели ударной коэффициент вариации достигает 63%.
Учитывая результаты работы, можно сделать вывод о том, что постоянный уровень дефицита можно принять в размере 43,5%. По товарным группам уровень дефицита принимается в следующем размере: по группе «Дрель ак.» - 69,3%; по группе «Дрель ударная» - 38%; по группе «УШМ» - 38,2%; по группе «Перфоратор» - 34,4%.
Список литературы
1. Козловский В.Н. Цифровая среда поддержки управления конкурентоспособностью / В.Н. Козловский, Д.В. Айдаров, Д.И. Панюков, М.М. Васильев // Стандарты и качество. 2018. № 6. С. 86-89.
2. Инновационные механизмы управления потенциалом сферы сервиса в регионе / Ерохина Л.И., Наумова О.Н., Любохинец Л.С., Лещишена В.П., Любохинец О.В., Кулапина Г.М., Маркова О.В., Никитина Н.В., Калашникова И.А., Дудко В.Н., Мещерякова Е.В., Козловский В.Н., Цветкова С.Н., Кретинина Т.В., Бреусова Е.А., Фатеева С.В., Новоселов С.Н., Ульяницкая Н.М., Шаблыкин М.М., Буряков Г.А. и др. // Тольятти, 2013.
3. Панюков Д.И. Проектирование новых производственных процессов / Д.И. Панюков, В.Н. Козловский, Г.Г. Слистина // Стандарты и качество. 2014. № 11. С. 92-95.
Максим Михайлович Васильев, аспирант, [email protected], Россия, Самара, Самарский государственный технический университет,
Козловский Владимир Николаевич, д-р техн. наук, профессор, заведующий кафедрой, [email protected], Россия, Самара, Самарский государственный технический университет,
Айдаров Дмитрий Васильевич, д-р техн. наук, профессор, adv [email protected], Россия, Самара, Самарский государственный технический университет
ANALYSIS OF THE INFLUENCE OF SHORTAGE ON CHANGES IN THE COMPETITIVENESS OF THE COMPANY DISTRIBUTION NETWORK OF A POWER TOOL MANUFACTURER
M.M. Vasiliev, V.N. Kozlovsky, D. V. Aidarov
The article presents the results of a study of the shortage of power tools in the manufacturer's distribution network on its competitiveness.
Key words: competitiveness, quality, shortage, power tools.
Vasiliev Maxim Mikhailovich, postgraduate, [email protected], Russia, Samara, Samara State Technical University,
Kozlovsky Vladimir Nikolaevich, doctor of technical sciences, professor, head of the department, [email protected], Russia, Samara, Samara State Technical University,
Aidarov Dmitry Vasilievich, doctor of technical sciences, professor, adv [email protected], Russia, Samara, Samara State Technical University
УДК 629.113
DOI: 10.24412/2071-6168-2023-12-87-88
РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОЙ СРЕДЫ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ТОВАРОПРОВОДЯЩЕЙ СЕТИ ПРОИЗВОДИТЕЛЯ ЭЛЕКТРОИНСТРУМЕНТОВ
М.М. Васильев, В.Н. Козловский, Д.И. Панюков
В статье представлены результаты разработки программной среды оценки качества деятельности товаропроводящей сети производителя электроинструментов
Ключевые слова: конкурентоспособность, качество, производитель электроинструментов.
На основе разработанной ранее методики оценки качества деятельности товаропроводящей сети производителя электроинструментов, а также полученного инструментария определяющего весомость влияния отдельных факторов оценки на интегральный показатель качества, разработано программное приложение в формате Microsoft Excel позволяющее автоматизировать процесс анализа данных [1 - 3]. Представляем описание работы разработанного программного обеспечения.
Начало работы. Запуск программы. Файл с расчетами содержит в себе макросы. Поэтому при его открытии в Microsoft Excel версии 2010 и выше может появиться предупреждение.
Такое предупреждение появляется, если параметры безопасности макросов Excel настроены по умолчанию.
Чтобы воспользоваться расчетными возможностями файла, нужно щелкнуть по кнопке Включить содержимое.
При работе в Microsoft Office 2007 предупреждающее сообщение выглядит следующим образом (рис. 1):
Предупреждение системы безопасности Запуск макросов отключен.
Параметры,,.
Рис. 1. Предупреждающее сообщение программного обеспечения
Для разрешения запуска макросов в файле необходимо щелкнуть по кнопке Параметры и в появившемся окне (рис. 2).
Параметры безопасности Microsoft Office
1-а-^гТ
Оповещение системы безопасности - макрос
Макрос
Макросы были отключены, Макросы могут содержать вирусы и другие опасные компоненты, Не включайте содержимое, если не уверены в надежности источника файла,
Внимание! Не удалось определить надежность источника этого содержимого. Рекомендуется оставить это содержимое отключенным за исключением случаев, когда содержимое обеспечивает критическую функциональность и вы доверяете его источнику.
Дополнительные сведения
Путь к файлу; С:№5егв\у1а<^е5к1»р^ХСЕ1.\2 - Анализ Э1пд1е 0,15.х1Бт О Установить защиту от неизвестного содержимого (рекомендуется)
(9) ! Включить это содержимое
Открыть liehtd управления безопасностью
Рис. 2. Графическое окно оповещения системы безопасности - макрос
выбрать пункт Включить это содержимое и далее щелкнуть кнопку ОК. Состав файла
Изначально чистый файл содержит один лист START - главный рабочий лист со всеми элементами управления.
Кроме него книга может содержать еще два листа ИсхДанные - копия данных из карты опроса по магазинам ИсхРегионы - данные по регионам для первого фактора
Наличие этих листов при начале работы не обязательно: они появляются в процессе работы с книгой после загрузки данных из карты опроса и общих данных по регионам. Процесс загрузки данных на эти листы описан ниже.
87
