Информационное обеспечение принятия решения на начальных этапах разработки нового изделия при маркетинговом подходе управления

DOI:

В современных условиях функционирования машиностроительных предприятий, при изменении рынка продавца на рынок потребителя и ужесточения конкурентной борьбы, предприятие не может себе позволить выпускать старые неконкурентоспособные изделия. Встает вопрос о создании более гибкой

системы управления машиностроительным предприятием, постоянно ориентированной на рынок, разработку и выпуск новых конкурентоспособных товаров.

Несмотря на большое количество теоретических разработок по инновационному менеджменту риск, связанный с выпуском новых товаров, остается довольно высоким.

D.A.. Information support of decision-making in the early stages of new product development when approaching marketing management. Vest-nik VGUIT [Proceedings of VSUET]. 2017. vol. 79. no. 2. pp. 285–289.

Как правило, причинами неудачи новых изделий на рынке являются несоответствие изделия потребностям конечных потребителей или же более ранний выпуск конкурентами товара-аналога или товара-заменителя [1–3].

Одним из путей снижения риска при выпуске нового изделия является переход от традиционных подходов в системе управления к маркетинговому подходу управления, в основе которого лежит объединение усилий всех подразделений предприятия для достижения общей цели удовлетворения потребителя [4, 5].

Возникает весьма актуальная задача разработки научно-методических основ автоматизации поддержки принятия решения на начальных этапах разработки нового изделия на машиностроительном предприятии с учетом перехода на маркетинговый подход управления.

Проведенный анализ показал наличие множества различных, несогласованных друг с другом схем, описывающих этапы процесса разработки нового изделия. Подобные модели обычно подходят к процессу создания нововведения с технологической точки зрения, но необходимо учитывать мнение конечного потребителя.

Для этого были разработаны математические модели маркетингового и производственного подхода при формировании производственной программы.

При маркетинговом подходе необходимо сформировать потребительско–промышленную модель нового изделия, которая объединяет в себе потребительские требования и производственные возможности разработки нового изделия.

Потребительская модель нового изделия может быть представлена в следующем виде:

MK < P, T, SC, D > , где P – набор качественных потребительских параметров нового изделия, T – набор количественных технических характеристик нового товара, SC – набор маркетингово-ценовых характеристик, D – набор дополнительных эксплуатационных свойств.

Производственная модель нового изделия может быть представлена в виде:

MP < T, KT, R, EC, D >, где KT – набор конструкторско-технологических параметров нового изделия, R – наличие соответствующих ресурсов для изготовления нового изделия, EC – набор экономико–себе-стоимостных характеристик.

В итоге потребительско–производственную модель нового изделия, можно представить в следующем виде:

MKP < P, T, SEC, KT, R, D >, где SЕС – набор маркетинго-себестоимостных характеристик.

Значительную часть процесса разработки нового изделия можно автоматизировать с помощью современных автоматизированных систем управления предприятия, ERP. Проводя детальный анализ современных ERP систем, в результате которого авторами была разработана БД технико-экономических характеристик ERP систем, представленных на российском рынке, было показано, что начальные этапы разработки нового изделия нельзя автоматизировать с помощью систем этого класса, т. к. входной информацией для всех систем является спецификация и маршрутная карта изделия, которых еще нет на начальных этапах разработки нового изделия. Начальные этапы предложено автоматизировать разработанным авторами программным комплексом поддержки принятия решения на начальных этапах [6–9].

Начальные этапы разработки нового изделия характеризуются следующими признаками: неполнота исходной информации; невозможность заранее предсказать реакцию внешней среды, высокая стоимость неверно принятых решений. Эти признаки описывают сложную ситуацию принятия решения.

Авторами была разработана методика принятия решения на начальных этапах разработки нового изделия на основе теории нечетких множеств и оценок экспертов и специалистов предприятия, управляющим звеном которой является маркетолог. Согласно, разработанной методики формируются рекомендации по новому изделию, конечное же решения о дальнейшей разработке принимает лицо, принимающее решение (ЛПР). Одной из серьезных трудностей возникающей при практической реализации системы поддержки принятия решения о разработке нового изделия является проблема неопределенности ситуации и субъективность оценки. Признание права на субъективность решения в рамках этой модели – признак появления новой парадигмы, характерной для научного направления принятия решений при многих критериях и оценки субъективной функции полезности. Субъективное представление руководителя или эксперта о характере процесса и свойствах нового изделия может характеризовать функция принадлежности к некоторому множеству µ А (u i ) .

В рамках предложенной методики по принятию решения на начальных этапах должно быть четкое взаимодействие привлекаемых к процессу разработки служб предприятия, при этом инициировать и контролировать это взаимодействия в рамках маркетингового подхода управления должен маркетолог.

Схематично методика принятия решения на начальных этапах процесса разработки нового изделия, еще до заключения договора на производство, представлена на рисунке 1.

При разработке математических моделей использовались треугольные функции принадлежности и лингвистические переменные теории нечетких множеств. Параметры нового изделия редко задаются потребителем четко, существует некоторая размытость, которую можно охарактеризовать нечетким числом, характеризующимся треугольной функцией принадлежности. Они отвечают высказыванию: «Элементы вектора А приблизительно равны а ср и находятся в диапазоне [ а min , а mах ]», что соответствует часто потребительским требованиям к новому изделию.

С целью определения аналогов для нового изделия была разработана математическая модель определения степени совпадения существующего объекта Rk с новым объектом Rj . Формула основана на оценке степени совпадения каждого параметра для уже существующих и нового изделий. При этом два слагаемых в формуле используются для двух видов параметра – количественный параметр (например, диаметр – 50 мм), и качественных параметров, оцениваемых по шкале лингвистическими переменными (к примеру – отказоустойчивость – высокая оценка).

Ни одно изделие нельзя характеризовать одним параметром. Для каждого товара имеется ряд параметров, при этом каждый из них имеет определенный вес значимости для потребителя. Поэтому интересно суммарное значение степени совпадения нового товара с существующим, которое вычисляется по формуле:

^Nu ^j

Scoen = 2 (P ■ ^u? ) z=1              j где Pjz – вес параметра, оценка заказчиком значимости параметра Rz по сравнению с другими параметрами для нового изделия.

Для качественных же параметров, введя вес квалификации эксперта, получим:

N V ^j

S coen = 2 ( P ■ B Z ), z =1

где B _k ^z – квалификация эксперта, давшего оценку качественного параметра R^z для существующего изделия R^z , лингвистическая переменная с числовыми значениями в диапазоне от 0 до 1, по умолчанию 0,5.

Рыночные данные

Прогноз будущих потребностей

Маркетинговый анализ

Заказ НИ

Идея НИ

Банк идей

Номенклатура

Конкуренты

Прогнозная оценка нового изделия на основе ближайших аналогов

Маркетолог

Экспертные оценки аналогов

Производственные возможности

Экспертные оценка специалистами

- Нецелесообразно в данный момент - Производственные возможности -Целесообразно - Прогнозные цена, срок и скорость продаж

Рекомендации специалистов

• -    Конструктор

• -    Технолог

• -    Экономист

• -    Юрист

Принятие решения о дальнейшей разработке НИ

Стратегия фирмы

ЛПР

Рисунок 1. Методика принятия решения на начальных этапах разработки нового изделия

Figure 1. Procedure of decision-making on initial stage of new product development

Skj

Для приведения всех аналогов к общему знаменателю и нормализации полученных значений делим каждое слагаемое на максимально возможное количество совпадающих качественных и соответственно количественных параметров. Чтобы значение степени совпадения не выходило за интервал от 0 до 1, сумму слагаемых делим на 2, в итоге получим:

• ^f N V                N U             A

S ( P j - B k ) X ( P j - ^ .‘ )

Z =1 + z =1

v max( z )              u max( z )

• <                             J

По этому значению оценивается степень совпадения нового товара с существующими. Чем выше S совп , тем ближе разрабатываемое новое изделие к сравниваемому аналогу. Значения S совп сортируются по возрастанию и маркетолог получает данные о ближайших к разрабатываемому товару аналогах, причем в зависимости от подключенной базы данных, это могут быть аналоги, выпускаемые на предприятии, или аналоги, имеющиеся на рынке. Эта информация необходима для ценообразования нового товара, оценки его конкурентного положения на рынке. Кроме того, этаинформация необходима для получения прогноза заключения эксперта на основе аналогов.

Если по некоторым параметрам заказчик определил особые требования по важности и точности их исполнения, в расчете также учитывается требования заказчика путем введения оценки значимости параметра Р его вес.

Этот прогноз используется на этапе маркетингового анализа нового изделия маркетологом с целью оценки возможных ценовых параметров нового изделия и возможного решения ЛПР об изготовлении нового изделия, а также на этапе предварительной оценки нового изделия экспертом и ЛПР в качестве дополнительной информации по изделию.

На основе разработанной методики принятия решения на начальных этапах был разработан общий алгоритм программного комплекса автоматизированной поддержки принятия решения на начальных этапах разработки нового изделия, главным управляющим элементом которого является маркетолог.