Стратегический маркетинг и проблемы создания сложных технических изделий



Опубликовано в журнале "Маркетинг в России и за рубежом" №3 год - 1999


Современная экономическая ситуация предопределяет необходимость разработки и применения новых подходов к проектированию сложных технических изделий и учета конъюнтурных обстоятельств. Рассматривается методический аппарат проведения стратегических маркетинговых исследований.

1. Объективность современных условий

Практическое отсутствие перспективного государственного планирования и финансирования ведущих отраслей народного хозяйства, бросок в рынок, разрушение традиционных производственных связей и т.п. обостряют проблемы, с которыми приходится сталкиваться научно-производственным предприятиям при обеспечении устойчивости своего положения. Новые условия вынуждают предприятия отваживаться на самостоятельные шаги, планировать и выходить на рынок, в том числе международный, с собственными разработками. Для предотвращения провалов необходимы развитие и использование надежной методической базы принятия решений, проведение тщательных предварительных маркетинговых исследований и оценки риска вложения средств. Таким исследованиям сопутствует не только многопараметричность и многокритериальность, нелинейность, разного рода неопределенности, но и необходимость учета наличия конкурирующих альтернатив. Ответственность за принимаемые решения исключает возможность использования каких-то частных или упрощенных критериев. Цель исследований, как правило, состоит не в ранжировании альтернатив по какому-то показателю, а в определении своей «ниши» для каждой из них на уже сложившемся рынке товаров и услуг.

Рассматриваются и предлагаются интересные технические разработки, существуют полномасштабные действующие образцы. Но все это, в значительной части, утопические проекты, поскольку нет главного, нет субсидирования. Причина – нет весомых доказательств эффективности предложений. Предложения не рассматриваются в составе конкурирующих альтернатив, не принимаются во внимание и не оцениваются последствия применения предложений (эксплуатационные, экологические и т.п.). Используются частные оценки, не всегда комплексно отражающие действительные характеристики предложений и потому, как правило, недостаточно убедительные. Нужны доказательства не только на уровне оттенения каких-то отдельных технических достоинств, но и посредством демонстрации совокупной технико-экономической полезности предлагаемой разработки в целом. В связи с этим любым начинаниям должны предшествовать тщательный анализ и глубокие технико-экономические оценки.

2. Доминирование рыночных мотиваций

Обычно подводит конечный итог и ставит цену рынок с его конъюнктурой, т.е. спросом и предложением. Особенностью рынка крупных промышленных изделий является то, что технические изделия, предлагаемые на нем, как правило, являются универсальными, допускающими многоцелевое применение. Это относится, например к металлообрабатывающим станкам, транспортным средствам, ракетной технике и т.п. И проблема состоит не в том, чтобы определить, какое изделие лучше по какому-то локальному качеству, а в том, какой набор из них в наибольшей степени отвечает поставленной многоплановой программе. У крупных потребителей задачи, в большинстве случаев, заключаются в обеспечении долгосрочной стратегии, например, в выборе оптимальной «смеси» (номенклатуры и количества) каких-то изделий для выполнения далеко идущих намерений, а не в определении какого-то одного, наилучшего из них, как это бывает в быту. Но это все – апостериорно. Нужны же априорные оценки, причем, на всех стадиях жизненного цикла изделия. На уровне утверждения концепции – с целью выбора верного направления приложения сил и развития фирмы, а также для снижения риска вложения средств. На этапах проектирования и производства – для обеспечения качественных выходных характеристик. Во время осуществления рыночных операций – с целью максимизации дохода и отслеживания конъюнктурной ситуации. Проблема выработки оценок подобного рода решается, если создать имитационную математическую модель рынка с его конкуренцией. Сложности реализации такой задачи состоят в отсутствии устоявшихся методологических подходов к подобным проблемам, в многокритериальности задачи и проблеме выработки конечного решения, в исследовании особенностей взаимоотношений между конкурентами, в сложности организации сбора и подготовки данных, верно отражающих перспективу развития ситуации. Над всем этим часто довлеют трудноформализуемые политические факторы и субъективные соображения.

3. Математические аспекты проблемы выбора решения

В непривязанном к конкретным проблемам представлении множество прикладных проектных задач может быть упорядочено по уровню сложности при помощи таких присущих им формальных признаков, как число переменных, количество критериев, а также числа совместно анализируемых в проводимом исследовании соперничающих решений [1]. Подобное упорядочение позволяет разделить задачи на следующие характерные типы: (I) однопараметрический однокритериальный; (II) многопараметрический однокритериальный; (III) многопараметрический многокритериальный; (IV) элективный (избирательный) многопараметрический многокритериальный.

Из рассмотрения возможностей располагаемого математического аппарата следует, что наиболее теоретически обеспеченными являются однокритериальные задачи с унимодальными целевыми функциями, имеющими аналитическое выражение и допускающими дифференцирование необходимое число раз. Однако с практической точки зрения такие постановки слишком идеализированы и представляют больше академический интерес. Многокритериальность позволяет с большей адекватностью отражать действительность, но в то же время существенно усложняет задачу и существуют лишь относительно-приемлемые, неконечные способы поиска условных решений в таких постановках.

Определенные возможности в создании модели рынка предоставляют математические задачи элективного типа, предполагающие необходимость сравнительной оценки и выбора конкретных исполнителей некоторой программы.

Достаточно полно требования выработки интегральной (системной) оценки отражает задача альтернативного распределения разнотипных средств. Эта задача позволяет по известным перечням типов работ и заданным требованиям по эффективности выполнения каждой из них (модель запросов рынка – фоновая программа), конкретному списку соперничающих исполнителей и стоимостным зависимостям, присущим им (конкурирующие альтернативы), определить такой набор из исходного списка исполнителей, который минимизирует сумму затрат на выполнение всего обозначенного перечня работ (фоновой программы). Количественная или стоимостная доля участия конкурентов в этих оптимальных наборах может быть использована как оценка их потенциальной коммерческой привлекательности. Например, фирме требуется провести исследования по модернизации своего парка авиационной техники. Известны трассы полетов и перспектива их расширения, грузо и пассажиропотоки по ним (фоновая программа), а также наличная авиационная техника и новые предложения, существующие на рынке (альтернативы). Требуется найти оптимальную номенклатуру обновляемого парка и количество самолетов, минимизирующих суммарные затраты на осуществление перспективной программы модернизации.

4. Моделирование рыночной ситуации

На формальном уровне задача альтернативного распределения разнотипных средств (АРРС) может быть представлена следующим образом.

Считается известной так называемая матрица расхода альтернативных исполнителей (Т ). Она представляет собой сводный набор количественных оценок по всем возможным сочетаниям пар «исполнитель-работа» и рассчитывается заранее с привлечением возможностей аппарата исследования операций. Элементы этой матрицы отражают функциональную связь каждого исполнителя (i) с каждой из работ перечня (j) с отображением ее в виде непосредственных величин расхода исполнителей в натуральном представлении (dij), т.е. их необходимых нарядов (шт.), для удовлетворения каждой из работ с обеспечением заданного для нее в условиях требования по эффективности (1).

T = [tij], i = 1, ... , m; j = 1, ... , n. (1)

Вместе с тем, предполагаются известными стоимостные зависимости по каждому из исполнителей, в пределах предполагаемого суммарного количества каждого из них, определяемых матрицей расхода. Они задают связь количества используемого исполнителя с полной суммой затрат, необходимых для обеспечения этого количества (2).

Ci = Ci(di), i = 1, ... , m. (2)

Первый формальный шаг в решении задачи заключается в формировании матрицы назначений (3), или, иначе, текущей (0,1) матрицы выборки элементов из Т, состоящем в альтернативном распределении задействуемых исполнителей (условие 4a) при произвольном порядке их привлечения (условие 4b). Последнее означает, что любой исполнитель может использоваться при создании матрицы неоднократно (разрешено совместительство) или не привлекаться вообще.

Совокупность всех возможных разновидностей таких матриц образует множество вариантов матриц назначений (5).

Располагая матрицей расхода (Т) и текущей матрицей выборки элементов из (Т)Ys cтановится возможным определение потребных сумм каждого из исполнителей, задействуемых в решении. Они определяются главными диагональными элементами квадратной матрицы Ds, получающейся произведением первой из них на транспонированную вторую (6).

После определения потребных количеств задействуемых в решении исполнителей (для рассматриваемого частного случая матрицы выборки элементов из Т ) через посредство набора соответствующих стоимостных зависимостей (2) осуществляется переход к стоимостному выражению текущего результата в виде диагональной матрицы стоимостей сумм, задействуемых в каждом рассматриваемом частном решении, т. е. матрицы Cs (7).

Сумма главных диагональных элементов такой стоимостной матрицы, т.е. след (Trace) матрицы Cs, и определяет конечную стоимостную оценку текущей выборки элементов из Т (8).

Таким образом, требуется на множестве допустимых вариантов (матриц) назначений (5) определить такой, который обеспечил бы минимальную сумму главных диагональных элементов стоимостной матрицы (7), т.е.

Рассмотренный перечень шагов образует конечную, вполне определенную, за исключением одного момента, последовательность действий. Таким моментом является способ упорядоченного, экономного, без повторов перебора текущих матриц выборки элементов из Т. Здесь просматривается свойство, присущее комбинаторным задачам и состоящее в сочетании простоты формулировки со сложностью их решения. Способ организации перебора возможных решений является основной проблемой в решении рассматриваемой задачи.

Внешне постановка задачи близка к известной задаче о назначении, в которой количества исполнителей и работ одинаково и требуется найти оптимальное распределение исполнителей по обозначенным работам. Отличие задачи альтернативного распределения, на содержательном уровне, состоит в разрешении неоднократного назначения исполнителей, т.е. совместительства. Это разветвляет структуру множества возможных решений и увеличивает его мощность (с m! до mn, где m – количество строк, а n – количество столбцов в матрице назначений), что принципиально усложняет задачу.

Для решения дискретных и, в частности, целочисленных задач существует набор прикладных методов дискретного программирования, в число которых входят следующие основные самостоятельные группы: методы отсечения, комбинаторные методы (типа ветвей и границ), методы последовательного анализа вариантов (динамическое программирование), приближенные методы (методы случайного поиска) и др. Однако ввиду присущих задаче особенностей (дискретность, невыпуклость множества решений и невогнутость целевой функции, комбинаторность и неопределенность локализации элементов множества, большеразмерность задачи и т.д.) становятся объяснимыми сложности приспособления этих методов к постановке рассматриваемого вида. Ни один из них без принципиальных уступок применен к этой задаче быть не может. Специфика задачи такова, что обуславливает невозможность построения логической последовательности поведения на основе контроля значений целевой функции.

Разработан алгоритм решения задачи альтернативного распределения разнотипных средств, дающий конечное точное решение Он относится к классу «ветвей и границ». Общая идея метода состоит в последовательном разбиении исходного множества решений на подмножества с последующими оценкой и отбрасыванием неперспективных и выделением перспективных подмножеств и в дальнейшем их расчленении. Создан рабочий пакет прикладных программ, реализующий алгоритм.

Рассматриваемая задача является детерминированной задачей безусловного распределения. Она позволяет подойти к проблеме оценки достоинств конкретного решения системно, т.е. с отражением не только сугубо технических аспектов проблемы, но и с учетом среды, в виде спектра типов целевых задач (фоновой программы применения), наличия конкурирующих предложений (альтернатив) и влияния фактора их стоимости. Поскольку реальные задачи в общем случае характеризуются существенной долей неопределенностей и предположений исходные данные могут быть представлены в виде вероятностных оценок и результат, соответственно, будет иметь стохастическую окраску.

Достоинствами подхода являются то, что вырабатывается конечная численная оценка и выбор решения осуществляется не на основе частного, а комплексного, фонового критерия «эффективность-стоимость». Реализуется одна из двух стандартных форм – «минимум стоимости при заданной эффективности». Характерными чертами задачи, как отмечалось, являются альтернативность распределения и отсутствие ограничений на конкретный вид конкурентов. Первое подразумевает назначение на каждую из задач перечня только одного из предполагаемых исполнителей, второе – возможность рассмотрения в качестве конкурента неродственных средств (переместиться из города в город можно при помощи различного транспорта, в том числе на велосипеде или лошади). Подход свободен от какой-либо определенной тематической привязанности и, ввиду этого, практическая область его применения представляется достаточно широкой.

5. Пример реализации подхода

В таблице в качестве примера показаны результаты сопоставления технико-экономических характеристик основных зарубежных ракетоносителей при удовлетворении годового запроса на выведение космических аппаратов различной массы на геостационарную орбиту (ГСО). Весь диапазон, в соответствии с прогнозом консорциума Арианспейс [2, 3], разбит на массовые кванты. Исходя из энергетических характеристик и показателей надежности каждого из конкурентов был определен потребный наряд носителей (шт.) для каждого из массовых квантов (т.е. так называемая матрица расхода или нарядов носителей). По этим данным и стоимостным характеристикам, присущим каждой из альтернатив, были найдены суммарные количественная и стоимостная оценки выполнения всей программы выведения каждым из конкурентов индивидуально (предпоследняя колонка). В результате применения предлагаемого подхода было определено решение в виде смешанного, оптимального состава исполнителей рассматриваемой программы выведения космических аппаратов, минимизирующего затраты на ее выполнение (последняя колонка) Распределение и масштабы участия альтернатив в программе позволяют, соответственно, подойти к оценкам их ролей.

Из конкретного анализа приведенных результатов при заданных условиях можно сделать дополнительно следующие выводы. Если использовать такие частные критерии как минимальная стоимость выполнения программы запусков одним типом ракетного носителя или, что тоже в рассматриваемом случае, носителем, имеющим минимальную стоимость 1 кг выведения на орбиту, то наилучшим был бы носитель Ариан-5. Он бы выполнил программу за 11 пусков при затратах в 1430 млн. USD. Использование других индивидуальных исполнителей этой программы увеличило бы потребные затраты (см. табл.). Оптимальное распределение исполнителей по составляющим программы выведения космических аппаратов позволяет заметно снизить потребные затраты – на почти 250 млн. USD. В обеспечении такого смешанного решения должны участвовать высоконадежные и не очень дорогие носители Франции (2 и 5 массовые диапазоны или кванты) и менее надежные, но и более дешевые носители Китая (1, 3, 4 кванты) при общем числе пусков – 24 ( см. табл.). Носители США выпадают из оптимального решения, оказались неконкурентоспособными несмотря на их высокую практическую надежность, т.к. они по технико-экономическим характеристикам (по причине высокой стоимости) проигрывают своим конкурентам. Очевидно, что подобная ситуация требует определенной коррекции своих позиций на рынке космических услуг (например, посредством снижения себестоимости или доходной составляющей в стоимости).

Таблица

Количественно-стоимостная оценка матрицы расхода
конкурирующих носителей
(Общая масса КА на ГСО – 31500 кг)

Примечание: Составляющие решения, полученные в результате оптимизационной оценки, в матрице расхода помечены символом #.

6. Заключительные обобщения

На основе рассматриваемого подхода могут проводиться исследования различных аспектов производственной и маркетинговой деятельности. Так, для реального многоцелевого изделия может быть определена, в общем случае, не только рыночная «ниша», которую он вправе занимать среди конкурентов, как показано в приведенном примере, но и исследовано влияние изменения его цены на размер «ниши», т.е. оценена устойчивость его положения на рынке, а при вариации рыночного спроса выявлена целесообразность изменения цены на него. Представляют безусловный интерес задачи определения необходимости модификации изделия или планового ухода с рынка ввиду, например, перспективы появления новых конкурентов или прогноза изменения рыночного спроса. В случае проведения концептуальных исследований возможна выработка основных требований к облику гипотетического изделия и формулировка обоснованных технических заданий на его создание. Возможно, что технические задания в подобных случаях имеет смысл представлять не в виде заранее образмеренных требований к выходным характеристикам изделий, а в виде развернутой фоновой программы, состоящей из спектра работ, которые необходимо выполнить, и списка конкурентов с заданием разработчику не просто попасть со своим изделием в приоритетную группу исполнителей этой программы, т.е. захватить определенную «нишу», но и обеспечить при этом снижение общих затрат на выполнение этой программы на заданную величину. На стадии проектно-конструкторской проработки изделия возможна оценка и выбор конкретных решений исходя из соображений обеспечения его высокой и устойчивой конкурентоспособности.

Возможно проведение специальных исследований по определению величин предельной и целесообразной цен на свой товар (максимизация реального дохода) и динамике ценовой политики во времени, по изучению форм и объемов представляемых услуг при сравнении своих различных программ и вариантов вложения средств и т.п.

Таким образом, использование в прикладных задачах имитационного моделирования, аппарата исследования операций, определенных, приближенных к действительности математических методов выработки решений позволяет проводить априорные достаточно эффективные системные исследования технико-экономического характера. Конечно, любые расчетные оценки нельзя абсолютизировать, т.к. они базируются, в некоторой части, на прогнозируемых данных и определенных предположениях. Однако, подобные исследования являются действенным средством «обострения интуиции» [4].

 Литература

1. Короткий Ю.Г. Системный подход к проектированию сложных технических изделий // Оборонная техника. 1995. – № 2. – С. 19–23.
2. Zeitschrift fur Flugwissenschaften und Weltraumforschung, 1990, vol. 14, № 5, p. 285–289.
3. Revue Aerospatiale, 02.95, № 115, p. 36–38.
4. Квейд Э. Анализ сложных систем: Пер. с англ./ Под ред. И. Ануреева и М. Верещагина. – М.: Советское радио, 1969. – 520 с.

 

Также по этой теме:


Список просмотренных товаров пуст
Список сравниваемых товаров пуст
Список избранного пуст
Ваша корзина пуста