Метод управления конкурентоспособностью предприятий на основе математического моделирования процесса бенчмаркинга Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

fsi (t) = AV (t) e

-j^j (t)dt

fsj (t) =

Подставив формулу (14) в выражения (16), после интегрирования получим:

1 +ajÄdjtyj

exp

Хд] t

1 + ajÄd/yj

(15)

F (t) = 1 - exp

Xdj t

1 + ajÄd/yj

(17)

Функции (17) и (18) являются наиболее полными характеристиками процесса функционирования ОТС СИ. С их помощью можно решать различные задачи, связанные с оптимизацией функционирования ОТС СИ.

ЛИТЕРАТУРА

1. Коршунов Ю.М. Математические основы кибернетики. - М.: Энергоатомиздат, 1987. - 496 с.

2. Евстифеев A.A. Модели минимизации направленного ущерба транспортной системы при отсутствии информации / A.A. Евстифеев, Н.А. Северцев // Вопросы теории безопасности и устойчивости систем. 2009. № 11. С. 137-145.

3. Северцев Н.А. Системный анализ определения параметров состояния и параметры наблюдения объекта для обеспечения безопасности //Надежность и качество сложных систем. 2013. № 1. С. 4-10.

Я

и

УДК 339.137.2

Березин1 А.А., Финогеев2 А.Г.

1ИОУ ВПО «Московский финансово-промышленный университет «Синергия», Москва. Россия

2ФГБОУ ВО «Пензенский государственный университет», Пенза, Россия

МЕТОД УПРАВЛЕНИЯ КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТЬЮ ПРЕДПРИЯТИЙ НА ОСНОВЕ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССА БЕНЧМАРКИНГА

В данной работе рассмотрены вопросы управления конкурентоспособностью предприятий различной сферы деятельности. В качестве механизмов повышения конкурентных преимуществ разработаны инструментальные средства сравнительного анализа, моделирования и прогнозирования динамики показателей конкурентоспособности на основе бенчмаркинга. Под бенчмаркингом понимается процесс определения и адаптации примеров эффективного функционирования конкурентов с целью качественного улучшения собственной работы предприятия. Для описания процесса бенчмаркинга предлагается модифицированная математическая модель связанных уравнений Ван дер Поля. Для исследования конкурентного взаимодействия с использованием данной модели разработана методика моделирования. Набор математических моделей, методика моделирования, алгоритм прогнозирования конкурентоспособности, методика сценарного анализа и критерии оценки результатов прогностического моделирования являются компонентами метода управления конкурентоспособностью. Метод позволяет анализировать и оценивать стратегии конкурентных взаимодействий для различных сценариев развития предприятий в процессе бенчмаркинга. Набор математических моделей конкурентного взаимодействия разработан для предприятий различного вида деятельности. Для реализации метода управления конкурентоспособностью разработан комплекс инструментальных средств прогностического моделирования, оценки и синтеза экспертных рекомендаций.

Ключевые слова:

конкурентоспособность, бенчмаркинг, управление конкурентоспособностью, поддержка принятия решений, уравнения Ван дер Поля, прогностическое моделирование, инструментальные средства принятия

решений

Введение

Проблематика регулирования и управления конкурентоспособностью предприятий различной сферы деятельности в последнее время приобрела общегосударственное значение, что подтверждается введением Федерального Закона Российской Федерации № 135 «О защите конкуренции» от 26.07.2006 года и принятием ряда поправок к нему. Иа текущий день ни одно предприятие не может отказаться от своего конкурентного позиционирования и использования инструментов оценки конкурентоспособности. При этом компании пытаются разработать уникальную стратегию поведения на рынке, с целью приложения конкурентных преимуществ для достижения высоких показателей хозяйственной деятельности. При этом компании пытаются разработать уникальную стратегию поведения на рынке, с целью приложения конкурентных преимуществ для достижения высоких показателей хозяйственной деятельности.

Одним из механизмов управления конкурентоспособностью в процессе хозяйственной деятельности предприятий является сравнительное исследование, моделирование и прогнозирование на основе принципа бенчмаркинга. Под бенчмаркингом понимается процесс определения и адаптации примеров эффективного функционирования конкурентов с целью качественного улучшения собственной работы предприятия. Модели и методы принятия решений для управления конкурентоспособностью предприятия в процессе бенчмаркинга позволяют исследовать преимущества и недостатки конкурентов, разработать и реализовать конкурентную стратегию развития и оперативно управлять ею.

Большинство современных исследователей, как правило, занимается проработкой общетеоретических подходов к моделированию процесса управления конкурентоспособностью и разработкой рекомендаций, касающихся выпуска конкурентоспособной продукции. Анализ современных подходов к

управлению конкурентоспособность показал: недостаточную оперативность принятия решений, невозможность выявления скрытых закономерностей в процессе конкуренции, отсутствие адекватных моделей, сложность автоматизации методик оценки предприятий в процессе бенчмаркинга и т.п. При этом практически не уделяется внимание вопросам создания инструментальных средств для математического моделирования и прогнозирования показателей конкурентоспособности для поддержки принятия решений по выбору эффективной стратегии развития конкурентных преимуществ предприятий в рыночных условиях и при кризисных явлениях. Инструментальные средства принятия решений должны помогать ЛПР в автоматизированном режиме решать задачи:

анализ рыночной ситуации, сбор и анализ данных о конкурентах, отбор конкурентных пар для сравнительного анализа,

моделирование и прогноз работы предприятий, оценку и выбор факторов влияния на конкурентоспособность,

синтез сценариев моделирования с различными факторами влияния на конкурентоспособность,

моделирование и прогноз динамики показателей конкурентоспособности для созданных сценариев,

анализ результатов и выбор векторов значений факторов для оптимальной стратегии развития конкурентных преимуществ предприятия,

синтез и предоставление рекомендаций ЛПР для достижения оптимальных показателей конкурентоспособности.

В этом контексте, актуальной становится проблема систематизации технологий принятия решений, разработки новых моделей и методов для автоматизации процессов бенчмаркинга и управления конкурентоспособностью на базе современных информационно-вычислительных и телекоммуникационных технологий.

Математическая модель процесса бенчмаркинга

Аналитическое исследование конкурентных взаимодействий предприятий разных видов деятельности в организационном рыночном поле с позиции системно-синергетического подхода [1] показало, что они определяют лишь отдельные точки траектории изменения конкурентоспособности в фазовом пространстве эволюционного развития и не позволяют видеть динамику конкурентоспособности в целом.

Для описания процесса бенчмаркинга предлагается модифицированная математическая модель связанных уравнений Ван дер Поля с запаздыванием, которое вводится для стабилизации при случайном воздействии внешних и внутренних флуктуаций [2]:

72-,

^- ^

+ rnx 2(1 + a X2 ) Xj =

dt2

dt

d 2X. dt''

2 + rF + dF

biZi + 21 ^ = Xi2 dt

d 2X2 dt2

- (1 - Z2)+ 2 (1 + a2 X) X =

d 2X

C2-1

2 dt2

dt

+ rF + d^

b2Z2 + 22 = X22

(1)

где Х1,Х2 - показатели конкурентоспособности для первой и второй компаний, а1,а2 - удельное число персонала на 100м2, Z1,Z2 - размеры ежедневного товарного запаса, Т1,Т2 -скорости изменения товарного запаса, Ь1,Ь2 - показатели товарооборота на единицу площади, - величины, обратные

времени товарооборота, r1,r2 - показатели капитальных затрат CAPEX, F1,F2 - коэффициенты влияния CAPEX, d1 - коэффициент среднегодового значения базового показателя конкурента (0.00010.01), F3 - экспоненциальная функция взаимной информированности компаний, al,a2 - степень владения конфиденциальной информацией, с1,с2 - степень владения открытой информацией.

Модель учитывает степень влияния факторов на показатели конкурентоспособности (числа продаж в единицу времени, чистой прибыли, EBITDA, выручки на единицу площади), таких как информированность, издержки, инновации, инвестиции, количество персонала, размеры товарного запаса, скорость изменения, ритмичность выпуска продукции, показатели капитальных затрат CAPEX [3]. Схема модели представлена на рисунке.

Для исследования конкурентного взаимодействия с использованием данной модели предлагается методика, включающая следующие шаги:

Выбор пары конкурирующих предприятий для бенчмаркинг-анализа,

Выбор факторов влияния методом экспертных оценок.

Экспертная оценка информированности компаний в отношении открытой и конфиденциальной информации.

Синтез модели процесса бенчмаркинга для выбранной пары.

Построение графиков динамики показателей конкурентоспособности на основе фактических данных, которые вводятся в модель в виде начальных условий.

Компьютерное исследование модели и синтез прогнозных графиков динамики показателей конкурентоспособности.

Итерационный процесс моделирования и настройка коэффициентов модели для достижения требуемой сходимости прогнозных и фактических графиков в ретроспективной части (расхождение в среднем не более 5%) (Рис. 2).

Рисунок 1 - Схема модели процесса бенчмаркинга

Число таких итераций зависит от влияния рыночных флуктуаций.

Прогностическое моделирование динамики конкурентоспособности.

Метод управления конкурентоспособностью Типовая математическая модель и методика моделирования являются основными компонентами метода управления конкурентоспособностью, который позволяет анализировать и оценивать стратегии конкурентных взаимодействий для различных сценариев развития предприятий в процессе бенчмар-кинга. Сценарии определяются векторами значений факторов влияния, которые используются в качестве настроечных коэффициентов модели и подби-

раются экспертным способом для предприятий различных сфер деятельности. По результатам прогностического моделирования динамики показателей конкурентоспособности для альтернативных сценариев выбирается оптимальный набор показателей, которые должны быть достигнуты по рекомендациям ЛПР для достижения конкурентных преимуществ конкретного предприятия. Для учета особенностей функционирования предприятий разных сфер деятельности в рамках метода были синтезированы специализированные математические модели с модифицированными формулами и собственными наборами коэффициентов (факторов влияния на конкурентоспособность).

= C

CNCNCNICSICNCslCslCslCNCNCNCNCNCslCslCslCN<NC4C4C4

Рисунок 2 - Пример сходимости графиков продаж

Таким образом, компонентами метода управления конкурентоспособностью являются:

1) набор математических моделей конкурентного взаимодействия, адаптированных для предприятий различного вида деятельности;

2) методика математического моделирования процесса бенчмаркинга;

3) алгоритм прогнозирования показателей конкурентоспособности и финансового положения компаний в условиях конкуренции;

4) типовые сценарии поведения предприятий для рыночных ситуаций (оптимистический, пессимистический, критический, оптимальный);

5) методика сценарного анализа для моделирования конкурентных взаимодействий;

6) критерии оценки результатов моделирования для выбора конкурентной стратегии;

7) рекомендации по повышению конкурентных преимуществ;

8) процедуры мониторинга деятельности предприятия для оценки эффективности внедренных рекомендаций [4].

— a, (R - Z ) ^ + Cù2 (1 + a2X2 ) X = <

Для реализации метода было разработано 6 математических моделей:

1) модель оценки конкурентоспособности для предприятия, входящего на рынок,

2) модель конкурентных взаимодействий финансово-кредитных организаций,

3) модель для малых и средних предприятий научно-технической и производственной сферы деятельности,

4) модель взаимодействия крупных торговых сетевых ритейлеров,

5) модель взаимодействий нескольких пар предприятий,

6) модель взаимодействия предприятий с искусственно созданным конкурентом.

В качестве примера приведем модель конкурентных взаимодействий для финансово-кредитных организаций, которая апробирована для анализа конкурентоспособности бенчмаркинг-пары банков «ОТП» (Россия) и «Русский Стандарт» [5]:

dt2

dt

d 2 dt2

+ rF + dF

bZ + T ^ = £ g„ sin2 (nXx +фп)

- a2(R2 - Z 2 ) d|2 + ®22 (1 + «1 X ) X2 = Cj + Г F> + dF dt dt dt

bZ2 + T2 dZ2 = X g, sin2(«X2 + фп )

Динамика чистой прибыли

. 6 -£ 4 - -♦

а 0 -

2010 2011 2012 2013 2014 2015

—•—ОТП-Банк 3,4 6 6,4 3 -2,5

—•—Прогноз для ОТП Банк 3,84 1,152 0,17

—^Русский стандарт 1,85 5 6,3 2 2,276

—*— Прогноз для Русского Стандарта 4,93 3,25 3,41

Рисунок 3 - Результаты прогноза прибыли

где Х1,Х2 - чистая прибыль банков, а1,а2 - уровень ритмичности работы банков, Zl,Z2 - степень запаздывания возврата по кредитам, Т1,Т2 - коэффициенты, пропорциональные временам выплат процентов по вкладам, Ь1,Ь2 - коэффициенты, пропорциональные времени возврата выданных кредитов, 1 ,'^2 - величины, обратные времени оборота кредитных средств банков, Я1,Я2 - нормированный

объем резерва банка под обесценивание, gn- средства, участвующие в операциях по вкладам, n -число операций, Фп - время задержки циклов операций по вкладам, r1r2 - коэффициенты докапита-лизации банков, F1,F2 - функции резонансного влияние величины докапитализации, d1 - коэффициент влияния флуктуаций (0.001 - 0.1), F3 - экспоненциальная функция влияния курса валют, 0,1,0,2

n=1

- степень владения конфиденциальной информацией (0.1-0.2), с1,с2 - коэффициенты уровня межбанковской поддержки (0-1).

Результаты прогностического моделирования представлены на рисунке (Рис. 3). Разработанный метод позволяет получить результаты, которые в целом соответствуют фактическим данным, имея погрешность в среднем 4-5 %, что в рамках допустимых величин для задач финансового анализа.

Комплекс инструментальных средств для принятия решений по управлению конкурентоспособностью

Для реализации метода управления конкурентоспособностью разработаны инструментальные средства. С помощью данных средств ЛПР может сравнить текущее состояние предприятия и его конкурентов в процессе парного бенчмаркинга и выяснить причины конкурентных преимуществ и недостатков для выработки соответствующих управленческих решений об изменении стратегии развития собственного предприятия на основе внедрения рекомендованных мероприятий повышения конкурентоспособности.

Рисунок 4 - Методика работы с комплексом средств

Комплекс инструментальных средств разрабатывается на основе клиент-серверной архитектуры, где в качестве серверной платформы выбран JBoss Application сервер приложений [6]. Основной компонентой информационного обеспечения комплекса является информационное хранилище на основе индустриальной модели IBM Banking Data Warehouse. Для извлечения данных из открытых источников и интеграции в хранилище используется распределенная ETL (Extract, Transform, Load) подсистема, которая реализует функции структурирования, очистки и нормирования данных. Для отбора показателей конкурентоспособности предприятий и представления их динамики реализуется витрина данных в виде динамической гипертаблицы, которые одновременно является OLAP инструментом и элементом пользовательского интерфейса.

Экспертная поддержка принимаемых решений исходит из концепции «шаблонов», в соответствии с которой, разрешение проблемных ситуаций сводится к выбору оптимальной конкурентной стратегии для конкретной рыночной ситуации [7]. Если ситуация

не ассоциируется с имеющимися классами альтернатив, то реализуется механизм моделирования работы предприятия в новых условиях с оценкой возможных решений. После подбора оптимальной стратегии, она маркируется как шаблон и заносится в фонд с рекомендациями по ее применению. Методика работы с комплексом инструментальных средств представлена на рисунке (Рис. 4).

Программная реализация математических моделей и процесс моделирования конкурентных взаимодействий реализованы в среде «Математика 5.1».

Комплекс позволяет выполнять экспериментальные исследования всех типов моделей для различных сценариев и факторов влияния. Для исследования взаимодействия предложены разные сценарии развития, в частности: а) в условиях получения инсайдерской информации [8], б) при изменении ритмичности работы предприятий, в) при внедрении инноваций, г) под влиянием случайных рыночных флуктуаций, д) при появлении нового конкурента, е) в процессе синтеза модели искусственного конкурента и т.п.

Заключение

Примеры результатов экспериментальных исследований инструментальных средств в процессе анализа и моделирования конкурентных взаимодействий пар крупных сетевых компаний ритейлеров «Магнит» и Х5 Retail Group, Дикси» и «О'кей» для компаний «Магнит» и Х5 Retail Group приведены на рисунках (Рис. 7, Рис. 8).

Прогноз прибыли для оптимистического сценария

40 - ю 30 -о. * 20 -о. 1 1°

\/

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

■ Магнит 1,5 1,8 3,6 9,6 13 15 30 35, 40,

—Retail Group 2,0 2,5 3,7 5 6,6 7,5 -5, 11, 15,

• Прогноз для Магнит 39, 42 45

• Прогноз для Х5 RG 7 12 20

Рисунок 7 - Результаты для«Магнит» и «X5 Retail Group»

Моделирование и прогноз были сделаны для оптимистического, пессимистического и оптимального сценариев. Результаты показали погрешностью прогноза в среднем 4,5 % для динамики изменения прибыли в краткосрочной (до 1 года) и среднесрочной (до 3 лет) перспективах. Для всех компаний механизмами влияния на конкурентоспособ-

ность являются: а) увеличение капитальных затрат, б) увеличение товарооборота на единицу площади, в) увеличение численности персонала, г) диверсификация товаров и формата магазинов, д) увеличение взаимной информированности и т.п.

Прогноз чистой прибыли для оптимального сценария 16

14 -12 -10 -ю 8 - -о. 6 ..

1 -

2 2-0 --2 --

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

—■—Дикси 0,2 0,4 -о, -о, 0,2 1,1 1,0 3 8,1

—О'кей 0,6 0,4 -2, 0,7 2,6 3,2 4,7 5 5,1

• Прогноз для Дикси 2,3 8 15

• Прогноз для О'кей 6,2 6,5 4,9

Рисунок 8 - Результаты для «Дикси» и «О'кей»

Компоненты инструментального комплекса также внедрены и используются в хозяйственной деятельности на предприятиях ООО «Ремстрой» (г. Москва), Spl-lab (г. Москва), в организациях ООО «ОТП Банк» (г. Москва), ЗАО «ЕС-Лизинг» (г. Москва). Инструментальные средства эксплуатируются на данных предприятиях и применяются для синтеза рекомендаций по повышению конкурентных преимуществ на основе результатов прогностического моделирования динамики показателей конкурентоспособности.

ЛИТЕРАТУРА

1. Финогеев А.Г. Моделирование исследование системно-синергетических процессов в информационных средах: Монография, Пенза: Изд-во ПГУ, 2004, 223 с.

2. Березин А.А. Математическая модель процесса бенчмаркинга для прогностической оценки динамики и конкурентоспособности компаний [Текст] / Березин А.А. // Современные наукоемкие технологии / Москва: Издательский Дом «Академия Естествознания». - 2016. - № 2-3. - с. 411-415.

3. Березин А.А., Финогеев А.Г. Математическое моделирование динамики конкурентоспособности предприятий на основе уравнений Ван дер Поля // Фундаментальные исследования / Москва: Издательский Дом «Академия Естествознания». - 2016. - № 2. - часть 3. - с. 467-471

4. Бершадский А.М., Финогеев А.Г., Бождай А.С. Разработка и моделирование гетерогенных инфраструктур для беспроводного информационного обеспечения процессов мониторинга // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. Пенза: Изд-во ПГУ. - 2010.- №1. - с. 3645.

5. Березин А.А., Финогеев А.Г. Математическое моделирование динамики изменения банковских показателей в процессе эволюционного развития организационного поля // Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ» Том 8, №1 (январь-февраль 2016) - [Электронный ресурс]. - http://naukovedenie.ru/PDF/0 9EVN116.pdf - Режим доступа - свободный. Дата обращения - 13.04.2016.

6. Ассонова М.Л. Анализ средств реализации клиент-серверного приложения и программных средств, требований к архитектуре // Надежность и качество: труды Международного симпозиума - Пенза: Изд-во ПГУ, 2015. - т.2. - с. 251-253.

7. Белов А.Г., Меркульев А.Ю., Алмаметов В.Б. Программная среда экспертных систем// Надежность и качество: труды Международного симпозиума - Пенза: Изд-во ПГУ, 2015. - т.1. - с. 279-281.

8. Иванов А.П., Алексеев В.М., Алимов К.Н. Система обеспечения безопасности информации организации от инсайдерских угроз // Надежность и качество: труды Международного симпозиума - Пенза: Изд-во ПГУ, 2015. - т.1. - с.73-75.

УДК 621.311, 621.315, 621.316.1, 621.316.3

Горячев В.Я., Бростилова Т.Ю., Русаков В.А., Алексеев А.А.

ФГБОУ ВО «Пензенский госуниверситет», Пенза, Россия АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ МАГНИТНОГО ПОЛЯ ОБОРУДОВАНИЯ КОМПЛЕКТНОЙ ПОДСТАНЦИИ КТП 630/10/0,4 НА ПРИБОРЫ УЧЕТА ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ

Статья посвящена приближенному анализу магнитного поля трансформаторной подстанции с целью определения степени влияния магнитного поля электрооборудования подстанции на приборы учета электрической энергии. Анализ магнитного поля подстанции показал, что индукция магнитного поля в месте установки приборов учета в тысячи раз меньше значений, которые могли бы привести к нарушению нормальной работы приборов учета. Ключевые слова

Подстанция, трансформатор, магнитное поле, прибор учета электроэнергии, магнитная проницаемость.

В последнее время для кражи электрической энергии используют постоянные магниты, создающие мощное магнитное поле. Постоянный магнит помещают рядом с шаговым двигателем электромеханического счетного устройства счетчика электрической энергии. Ротор шагового двигателя в нормальном режиме вращается под действием магнитного поля обмоток, расположенных на статоре. Магнитная индукция поля шагового двигателя рас-

считана на создание механического момента, достаточного для работы механического счетного устройства. Мощное внешнее магнитное поле блокирует ротор шагового двигателя, и счетное устройство счетчика блокируется.

Для борьбы с этим явлением были разработаны наклейки, фиксирующие кратковременное усиление внешнего магнитного поля выше определенного уровня (антимагниты). Основным элементом, реагирующим на внешнее магнитное поле, является