CC BY
8
снизить риск аварии, увеличить надежность и достоверность диагностики технического состояния, обеспечить промышленную безопасность и прогнозировать ресурс работающего объекта [3].
Список литературы:
1. Отчет по практике: Анализ напряженно-деформированного состояния технологического трубопровода [Электронный ресурс] // Электронная библиотека студентов /«Национальный исследовательский Томский политехнический университет». - Режим доступа: http://bibliofond.ru/view.aspx?Id=793863/
2. Каневский И.Н. Неразрушающие методы контроля [Электронный ресурс]: учебное пособие / И.Н. Каневский, Е.Н. Сальников. - Владивосток: издательство ДВГТУ 2007. - 243 с. - Режим доступа: https://docviewer.yan-dex.ru/.
3. Способ управления промышленной безопасностью и диагностики эксплуатационного состояния промышленного объекта [Текст]: пат. 2494434 Рос. Федерация: МПК G05B17/00 G01N25/72 G01B11/16 / Сергиев Борис Петрович, Шелобков Валерий Иванович, Иванов Валерий Иванович; заявитель и патентообладатель Закрытое акционерное общество «ГИАП-дист-центр». - N 2012123508/08 заявл. 07.06.2012; опубл. 27.09.2012.
4. Самарский А.А. Вычислительная теплопередача [Текст] / А.А. Самарский, П.Н. Вабищевич. - М.: Едиториал-УРСС, 2002.
5. Сиратори М. Вычислительная механика разрушения [Текст] / М. Си-ратори, Т. Миеси, X. Мацусита. - М.: Мир, 1986. - 334 с.
6. Басов К.А. Геометрическое моделирование [Текст] / К.А. Басов AN-SYS и LMS Virtual Lab. - М.: ДМК Пресс, 2006. - С. 240.
7. Монастырский А.В. Особенности моделирования возникновения трещин в отливках на примере СКМ ЛП / А.В. Монастырский, А.Ф. Смыков // «Полигонсофт». Литейное производство. - 2010. - № 12. - С. 12-14.
НЕЧЕТКАЯ МЕТОДОЛОГИЯ ОЦЕНКИ ВЕСОВ ФАКТОРОВ РАЗВИТИЯ НА РЫНКЕ НЕФТЕГАЗОВОГО ОБОРУДОВАНИЯ
© Мухаметшина А.Р.1
Уфимский государственный нефтяной технический университет, г. Уфа
Построена иерархическая структура факторов и проведена оценка факторов по аспекту продвижения продаж для рынка нефтегазового оборудования с использованием методики четкой и нечеткой матриц парных сравнений (МПС). Нечеткая процедура учитывает интерваль-
1 Студент 2 курса кафедры Экономики (специальность «Финансы и кредит»).
ный разброс мнений экспертов. При увеличении степени нечеткости интервальные оценки увеличивается и приоритеты сглаживаются. Нечеткие МПС.
Ключевые слова метод анализа иерархий, матрица парных сравнений, нечеткая логика.
При формировании эффективных стратегий развития предприятия необходимо знать, какие факторы, и в какой степени влияют на функционирование компании по отдельным аспектам или направлениям деятельности. Одним из возможных путей анализа факторов является метод анализа иерархий (МАИ), разработанный Т.Л. Саати [1]. Метод использует двухшаговую процедуру: на первом шаге на основе всестороннего изучения проблематики факторов и применения экспертных процедур проводится построение иерархической системы показателей (факторов). Второй этап - оценка весов факторов - состоит в последовательном попарном сравнении их отдельных составляющих.
Одним из недостатков МАИ является то, что он обрабатывает лишь точечные экспертные оценки, когда многие практические задачи характеризуются наличием неопределенности и многофакторных рисков. Проблемой при оценивании каких-либо факторов является субъективность оценки, поэтому содержание самой информации так же обладает нечеткостью [2]. Таким образом, проблема принятия решений в эффективности деятельности предприятия в условиях нечеткой информации связана с оценкой весов факторов, влияющих на его работу, при последующем решении задач оптимизации [3, 4].
Объектом в нашем исследовании является рынок нефтепромыслового оборудования с задачей построения эффективной стратегии продаж. Ранее, в работах [5-7] предложена нечетко-логическая процедура оценки различных факторов рынка нефтесервисных услуг, включающей стратегический маркетинг, без детального анализа продаж. В работах [8-10] выполнено прогнозирование ряда рыночных факторов нефтегазового бизнеса на основе нечетко-логических процедур в условиях нечеткой входной информации. Оценка же весов входных факторов не проводилось. В нашем исследовании выполнена оценка факторов по аспекту продвижения продаж с использованием методики нечеткой МПС и формализации. Целью работы является отыскание вектора приоритетов из нечетких МПС, и определение меры согласованности экспертных суждений, представленных в виде нечетких оценок на основе нечетких МПС.
Для количественной оценки весов факторов в условиях нечеткой информации применяется модифицированный метод для нечетких переменных, предложенный Чангом (AHP&Fuzzy метод) [11]. Метод на основе нечетких экспертных оценок отличается от классического МАИ способом формирования нечетких матриц попарных сравнений (МПС) и нечеткой формализацией получения вектора приоритетов. При оценке влияния различных суб-факторов на фактор появляется нечеткость оценки, поэтому мы
применяем теорию построения нечеткой МПС (НМПС) и используем для этого нечеткие числа с треугольными функциями принадлежности, для задания которых достаточно трех чисел (I, т, и) [12].
A =
(1,1,1) (/12OT12U12)- (/1 n, m\„u\n) (/21ОТ21И21) (1,1,i) ••• (/2n,m2n,u2n) (/ni,m„i,u„i) (/n2.OTn2.Un2) ••• (1ДД)
При этом: а = 1 / а = (1 / и ,1 / та ,1 /1 ). На первом шаге рассчитываются суммы нечетких "треугольных" чисел по строкам матрицы:
(
X/«' X mt; X u
Л
, 7 = 1, n •
V j=1 j=1 j=1 У Затем мы находим нормализованные построчные суммы:
(
S, =
X /^ X
mb
j=1
j=1
X u
j=1
Л
XXuij XX mij XX/ij
V=1 j=1
i =1 j =1
i = 1, n.
i=1 j=1 У
Рассчитываем степень возможности того, что S — S ■; i, j = 1, n; i ф j по
уравнению:
Г (S — Sj ) =
1, если m — m. 0, если / — u.
_u ~ /j_
(u,- - mi)-(mj - /j)
иначе
Теперь находят степень возможности того, что Si предпочтительнее всех остальных нечетких чисел:
V(S — Sj | j = 1,.., n; j ф i) | = min V(S, — Sj ), i = 1...n.
Тогда, вектор приоритетов определяется по формуле:
V(Si— Sj\j = 1,.., n; j ф i)
W =-
n
Xv(Si— Sj\j = 1,.., n; j ф i)
1=1
Путем анализа литературы и экспертного оценивания установлено, что объем продаж в наибольшей степени определяется спросом на продукцию, ценой продукции и качеством продукции. В свою очередь, каждый из факторов зависит от суб-факторов. В нашем исследовании выделено соответственно два, три и четыре суб-фактора на каждый из факторов. Проиллюстрируем эти данные с помощью иерархической структуры зависимости объема продаж от различных факторов.
Наша задача состоит в определении весов факторов для выявления приоритетов мероприятий по обеспечению эффективности продаж, так как стратегия предприятия должна быть сбалансирована в соответствии с теми потребностями, которые возникают на рынке.
Рис. 1. Иерархическая структура факторов по аспекту продвижения продаж для рынка нефтегазового оборудования
Методика оценки весов приоритетов для качества продукта реализована нами как Excel приложение для четкой МПС и нечеткой МПС.
Ниже представлен пример реализации МПС (табл. 1, 2) и оценки весов факторов и суб-факторов иерархической системы показателей «Продажи».
В таблице 3 представлен вариант нечеткой МПС для оценки весов субфакторов на качество продукта для иерархии по рис. 1, оцениваемого первым экспертом. Значения нечетких «треугольных» рангов для нечеткой матрицы определяются как (l = ay - 8, m = ay, u = ay + 8).
Таблица 1
Пример четкой МПС для оценки факторов качества продукции
Т МБП КМП СК
Т 1 2 2 4 Т - технологии
МБП 0,5 1 2 3 МБП - материальная база предприятия
КМП 0,5 0,5 1 3 КМП - квалиф-ция и мотивация персонала
СК 0,25 0,3 0,333 1 СК - система управления качеством
Таблица 2
Сводные веса и ранги иерархической системы показателей «Продажи» рассчитанные по четкой МПС (5 экспертов)
Продажи Веса экспертов № Средний dес Общий вес Ранг
1 2 3 4 5
Основные факторы
Спрос на продукцию 0,33 0,56 0,28 0,09 0,22 0,30
Цена на продукт 0,57 0,32 0,09 0,69 0,71 0,48
Качество продукта 0,10 0,12 0,63 0,22 0,07 0,23
Суб-факторы:
Цена на продукт 0,3
Количество продукта 0,56 0,25 0,08 0,23 0,07 0,24 0,07 8
Себестоимость 0,32 0,67 0,29 0,12 0,72 0,42 0,13 3
Доход потребителей 0,12 0,08 0,63 0,65 0,20 0,34 0,10 6
Качество продукта 0,48
Матер. база предприятия 0,28 0,52 0,20 0,12 0,23 0,27 0,13 4
Технологии 0,43 0,29 0,60 0,61 0,17 0,42 0,20 1
Квал. и мотивация персонала 0,20 0,12 0,07 0,07 0,54 0,20 0,10 5
Сис-ма управ-я качеством 0,09 0,07 0,12 0,20 0,07 0,11 0,05 9
Спрос на продукцию 0,23
Предпочтения покупателей 0,37 0,27 0,35 0,4 0,31 0,34 0,08 7
Маркетинговые мероприятия 0,63 0,73 0,65 0,6 0,69 0,66 0,15 2
При малой степени нечеткости, методика не позволяет оценить приоритеты факторов, т.к. исходная матрица парных сравнений показывает явный приоритет показателя «Технологии».
Таблица 3
Нечеткая МПС оценки факторов качества продукции, б = 0,7
Т МПБ КМП СК Нормализованные 8
Т 1,0 1,0 1,0 1,3 2,0 2,7 1,3 2,0 2,7 3,3 4,0 4,7 ,26 ,40 ,57
МПБ ,77 0,5 ,37 1,0 1,0 1,0 1,3 2,0 2,7 2,3 3,0 3,7 ,21 ,29 ,40
КМП ,77 0,5 ,37 ,77 0,5 ,37 1,0 1,0 1,0 2,3 3,0 3,7 ,18 ,22 ,28
СК ,30 ,25 ,21 ,77 0,5 ,37 ,43 ,33 ,27 1,0 1,0 1,0 ,10 ,09 ,09
X = 0,7 1,0 1,3
По результатам оценки влияния суб-факторов на качество продукта видно, что технологии в наибольшей степени влияют на данный фактор, поэтому предприятия при реализации своей деятельности, в первую очередь,
должны обратить внимание на применение передовых технологий по улучшению качества продукта.
Таблица 4
Сводная таблица оценки весов суб-факторов качества продукции для МПС и нечеткой МПС
Суб-факторы МПС, веса НМПС, веса
5 = 0,2 5 = 0,5 5 = 0,7
Качество продукта Технологии 0,43 1 1 0,62
Материальная база предприятия 0,28 0 0 0,34
Квалификация и мотивация персонала 0,20 0 0 0,04
Система управления качеством 0,09 0 0 0,00
Таким образом, в работе построена иерархическая структура факторов и проведена оценка факторов по аспекту продвижения продаж для рынка нефтегазового оборудования с использованием методики четкой и нечеткой матриц парных сравнений (МПС). Нечеткая процедура учитывает интервальный разброс мнений экспертов. При увеличении степени нечеткости интервальные оценки увеличивается, а полученные средние веса близки по значению к весам МПС.
Работа выполнена под руководством доктора физ.-мат. наук, профессора И.З. Мухаметзянова.
Список литературы:
1. Саати Т.Л. Принятие решений. Метод анализа иерархий / Т.Л. Саати. -М.: Радио и связь, 1993. - 320 с.
2. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. - М.: Радио и связь, 1982. - 432 с.
3. Мухаметзянов И.З. Методы оптимальных решений: учеб. пособие / И.З. Мухаметзянов. - Уфа: Изд-во УГНТУ 2015. - 271 с.
4. Мухаметзянов И.З. Методы оптимизации. Нелинейное программирование: учеб. пособие / И.З. Мухаметзянов. - Уфа: Изд-во УГНТУ, 2010. - 95 с.
5. Зайнашева Э.Б., Мухаметзянов И.З. Оценка маркетинговых решений в условиях нечеткой рыночной информации // РИСК: Ресурсы. Информация. Снабжение. Конкуренция. - 2013. - № 2. - С. 38-41.
6. Мухаметзянов И.З., Мешалкин В.П. Имитационная многоагентная нечетко-логическая модель принятия маркетинговых решений промышленного предприятия в условиях неопределенности // Прикладная информатика. - 2014. - № 3 (51). - С. 100-109.
7. Зайнашева Э.Б., Мухаметзянов И.З. Информационная система принятия маркетинговых решений для многоагентного рынка с использованием нечетких выводов [Электронный ресурс] // Управление экономическими системами: электрон. науч. журн. - 2013. - № 56. - Режим доступа: http://www.uecs.ru.
8. Тукаева З.М., Мухаметзянов И.З., Прогнозирование показателей территориально-производственных комплексов на основе нечетких временных рядов // РИСК: Ресурсы. Информация. Снабжение. Конкуренция. - 2013. -№ 3. - С. 239-243.
9. Мухаметзянов И.З., Мешалкин В.П. Нечетко-логическая процедура прогнозирования развития нефтеперерабатывающих предприятий в условиях неопределенности // Нефтегазовое дело. - 2014. - № 4. - С. 126-133.
10. Тукаева З.М., Мухаметзянов И.З. Модель прогнозирования нечетких данных для решения бизнес задач предприятий ТЭК [Электронный ресурс] // Управление экономическими системами: электрон. науч. журн. - 2013. -№ 56. - Режим доступа: http: //www.uecs.ru.
11. Chang D.Y. Applications of the extent analysis method on fuzzy AHP / D.Y. Chang // European Journal of Operational Research. - 1996. - Vol. 95, № 3. -P. 649-655.
