Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Характеристика объекта исследования, пути решения задачи диагностики состояния рынка 12
1.1 Теоретико-методологические проблемы описания процессов экономического роста и динамики жизненного цикла товара 14
1.2 Анализ существующих подходов к идентификации рыночной среды 24
Глава 2. Разработка методики и инструментария идентификации рыночной среды товара 32
2.1 Разработка алгоритма идентификации рыночной среды товара 32
2.2 Анализ и развитие методов сбора и предварительной обработки исходной информации 36
2.3 Методы определения информативных признаков, характеризующих экономический объект 48
2.4 Введение и формализация понятия типичного представителя совокупности экономических объектов (процессов) 53
2.5 Развитие методов построения регрессионных моделей 63
Глава 3. Реализация и внедрение разработанных методов и подходов 77
3.1 Разработка программного обеспечения методов 77
3.2 Исследование динамики объемов продаж продукции редукторного завода 84
3.3 Идентификация рыночной среды функционирования редукторного завода 91
3.4 Построение математической модели стоимости потребительской корзины 100
Выводы 104
Список использованных источников 108
Приложения 117
- Анализ существующих подходов к идентификации рыночной среды
- Анализ и развитие методов сбора и предварительной обработки исходной информации
- Введение и формализация понятия типичного представителя совокупности экономических объектов (процессов)
- Исследование динамики объемов продаж продукции редукторного завода
Введение к работе
Представленная диссертационная работа посвящена развитию экономико-математических методов исследования рыночной структуры, методов получения и обработки информации о функционировании экономических систем.
Актуальность проблемы. Развитие рыночных отношений в стране и отход от экономической системы с централизованным управлением породили большое количество субъектов, обладающих правом принятия тех или иных управленческих решений. Это руководители различных административных единиц, предприятий и организаций, частные предприниматели и др. Между тем, уровень сложившихся в стране экономических отношений таков, что принятие неверного решения может обернуться не только серьезными материальными потерями, но и гибелью самого участвующего в этих отношениях субъекта. Из вышесказанного следует вывод, что построение и функционирование экономических систем должно осуществляться только на основе научного знания, важным аспектом которого в рамках исследуемой темы является изучение структуры и динамики развития рыночной среды.
Решение поставленной задачи требует осуществления комплексного подхода, обеспечивающего:
- анализ и развитие постановки задачи идентификации рыночной среды товара;
- разработку и усовершенствование методов сбора информации, необходимой для моделирования происходящих в экономических системах процессов;
- развитие приемов математического моделирования сложных экономических процессов в условиях невыполнения стандартных условий применения известных методов.
В настоящее время отсутствует единая методологическая основа выбора подходящего метода идентификации, не определены в достаточной степени условия применения существующих методов моделирования экономических процессов. Вследствие
вышесказанного, решение указанных задач является своевременным и актуальным.
Степень изученности проблемы.
Общий обзор использования математических моделей в экономике приводится Дубовским СВ., Уздемиром А.П., Шалаевым Ю.В., Ивановым Ю.Н., Токаревым В.В. и др. Германова О.Е. рассматривает возможности применения линий спроса-предложения, модели экономического роста в макро- и микроэкономических задачах. Существенная неопределенность исходных данных, присущая экономическим задачам, отражается в разрабатываемом Волковым Ю.Н. и Токаревым В.В. диапазонном подходе к прогнозированию экономических процессов. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. уделяют особое внимание выявлению условий и ограничений применения математических методов в экономике. Кардаш В.А., Аржановский СВ., Фальцман В. рассматривают вопросы рыночного поведения в условиях плановых и предпринимательских систем. Отечественные исследователи Багриновский К.А., Горчаков А.А., Орлова И.В. и зарубежные Кубонива М., Табата М., Табата С, Хасэбэ Ю. осуществляют попытку использовать аппарат имитационного моделирования, позволяющий выявлять необходимую информацию в сложных экономических системах.
Однако, проведенный анализ современной экономической литературы показал, что в настоящее время недостаточно четко определены и разработаны ряд понятий, определяющих рыночную среду предприятия, отдельного товара.
Объект исследования - рыночная среда товара, то есть совокупность факторов, влияющих на процессы его производства и продвижения на рынок.
Предметом исследования является идентификация текущего состояния и закономерности изменения положения товара в рыночной среде.
Целью диссертации является разработка методов идентификации рыночной среды товара и анализа динамики экономических процессов, связанных с его распространением.
Для достижения поставленной цели в работе решались следующие задачи:
1. Анализ различных экономических процессов (экономического роста, жизненного цикла товаров), определяющих основные проблемы исследования рыночной среды.
2. Анализ и разработка методик идентификации рыночной среды товара.
3. Анализ и развитие методов сбора и обработки исходной информации.
4. Введение понятия типичного представителя совокупности товаров и его формализация. Разработка алгоритма выделения репрезентативной выборки типичных представителей.
5. Исследование конкретных экономических задач.
Положения, выносимые на защиту:
- для адекватного описания рыночной среды товара необходим комплексный подход к идентификации, учитывающий: полный набор параметров, динамику точки равновесия спроса и
предложения товара, механизм производства и продвижения товаров на рынок;
- требуется расширение области применения существующих методов построения математических моделей экономических процессов;
- представление исходной информации в виде интервалов, в отличие от точечного, соответствует более полному отражению особенностей функционирования экономических систем;
- для изучения свойств рыночной среды товара требуется введение и формализация понятия «типичный представитель» совокупности товаров;
Научная новизна диссертационного исследования состоит в следующем:
- обобщен метод анализа рыночной среды товара с помощью кривых спроса и предложения с учетом интервального задания исходной информации;
- впервые предложена процедура опосредованной идентификации рыночной среды товара на основе использования регрессионных математических моделей исследуемых экономических процессов;
- формализовано понятие типичного представителя совокупности товаров и разработан алгоритм его расчета;
- предложен механизм формирования репрезентативной выборки типичных объектов;
- развиты регрессионные методы построения моделей, использующих не статистическую, а экспертную информацию;
Методика исследования основана на применении методов экономического анализа рыночной среды с помощью линий спроса и предложения, теории распознавания образов, регрессионного
анализа, теории нечетких множеств, идентификации сложных систем. В работе, наряду с аналитическими методами, активно использовались экспериментальные - моделирование на ЭВМ, апробация на конкретных примерах.
Достоверность научных положений и выводов подтверждается проведенными вычислительными экспериментами на ЭВМ, публикациями, результатами практической реализации.
Практическая ценность. Разработанные методы позволяют идентифицировать рыночную среду конкретного товара, установить закономерности ее развития. Полученные результаты и
программное обеспечение легко адаптируются к условиям конкретного элемента экономической системы, что и составляет их практическую ценность.
Реализация результатов. Результаты проведенных в диссертационной работе исследований использованы:
1. при идентификации состояния на рынке продукции Майкопского редукторного завода;
2. в работе управления по статистике Майкопского района;
3. в учебном процессе Майкопского государственного технологического института при обучении студентов финансово-экономического факультета по специальности «Менеджмент» в лекциях по дисциплинам «Разработка управленческих решений», «Исследование систем управления», «Экономико-математические методы», а также в курсовом и дипломном проектировании.
Апробация работы. Основные теоретические и практические результаты изложены в докладах на межрегиональной научно-практической конференции «Эффективные технологии в системе государственного и муниципального управления» Северо-Кавказской академии государственной службы, III Всероссийском симпозиуме «Математическое моделирование и компьютерные технологии»
(Кисловодск) 1999г., научно-практических конференциях Майкопского государственного технологического института (МГТИ) 1997-99гг., семинарах кафедр «Исследование систем управления», «Менеджмент» МГТИ.
Публикации. Основные положения диссертации опубликованы в семи печатных работах и научных отчетах по НИР: «Идентификация состояния рыночной среды предприятий», 1998г.; «Разработка региональной системы мониторинга рынка труда (на примере республики Адыгея)», 1997, 1998гг.; "Разработка методологии и инструментария формирования благоприятного инвестиционного климата в регионе", 1998г.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений. Работа содержит 179 страниц машинописного текста, включая 14 таблиц, 34 рисунка, 81 наименование библиографических источников и четыре приложения.
Первая глава посвящена анализу некоторых экономических процессов, обосновывающих актуальность задачи идентификации рыночной среды. Еще одна цель проводимого в данном разделе анализа - выявление существующего положения в области математического моделирования экономических объектов (явлений). Рассмотрены основные пути, обеспечивающие решение задачи определения структуры и параметров неизвестных закономерностей протекания экономических процессов. Как результат проведенного анализа в этой же главе определены три возможных подхода к идентификации рыночной среды предприятий. Заключением главы является постановка экономико-математических задач, являющихся предметом исследования настоящей диссертационной работы.
Вторая глава содержит описание разработанных методик (раздел 2.1), направленных на достижение поставленной цели -идентификацию рыночной среды предприятия и анализ динамики экономических процессов. Методики предполагают решение ряда задач, определяющих структуру данного раздела, а именно: - сбор и предварительную обработку исходной информации (раздел 2.2); определение наиболее информативных признаков,
характеризующих экономический объект (раздел 2.3); выделение репрезентативной выборки типичных представителей совокупности экономических объектов (раздел 2.4); построение математических моделей по известным значениям входных и выходных переменных (раздел 2.5). Третья глава содержит описание разработанного программного обеспечения по методам определения набора наиболее информативных признаков и построения математических моделей по известным значениям входных и выходных факторов (раздел 3.1). В следующих разделах приводятся описания применений разработанных методов на конкретном предприятии - АООТ Майкопский редукторный завод «Зарем»,- проводимых по двум направлениям:
- идентификация зависимости между объемами производства различных видов продукции (раздел 3.2);
- идентификация состояния рыночной среды предприятия с использованием линий спроса-предложения (раздел 3.3).
Последняя из рассматриваемых задач - построение математической модели для расчета стоимости потребительской корзины Республики Адыгея (раздел 3.4).
Анализ существующих подходов к идентификации рыночной среды
Вопрос идентификации рыночной среды товара является сложным, вследствие этого в настоящее время разработаны лишь отдельные аспекты данного исследования и для достаточно ограниченного круга рынков, удовлетворяющих жестким условиям. Анализ литературы по теме /24,31,32,66,68,77/ позволяет определить два основных направления, по которым развивается идеология идентификации состояния и динамики развития рыночной среды товара.
Первое направление предполагает сбор и концентрацию всей доступной о рынке информации: наличие конкурентов, степень заполненности рынка соответствующим товаром, структура и содержание системы государственного регулирования рынком (таможенные, инвестиционные и иные законодательные акты и положения) и пр.
Второй подход, отвлекаясь от конкретных параметров рынка, позволяет обобщенно судить о его состоянии по динамике линий спроса и предложения исследуемого товара /24,77/.
Первый подход использует идеологию декомпозиции задачи, исследование отдельных элементов рыночной структуры и на этой основе формирование общего представления о рыночной среде предприятия. Второй подход опирается на принцип укрупнения, отвлечение от частностей, выявление общих закономерностей. Наиболее наглядным примером является идентификация чисто конкурентных рынков.
Математический аппарат, с помощью которого осуществляется идентификация рассматриваемого объекта, опирается на законы спроса и предложения, выраженные в виде кривых, изображаемых в системе координат POQ (рис.2), где Р- цена, Q - количество товаров. Независимой осью является ось ОР, но по сложившейся в экономической теории традиции она изображается вертикальной осью.
Линия спроса показывает количество продукта, которое потребители готовы (в состоянии) купить по некоторой заданной цене. Линия спроса отражает обратную связь между ценой и величиной спроса (на рис.2 обозначена буквами DD). Закон спроса -потребители покупают большее количество продукта по низкой цене.
Предложение можно определить как зависимость, показывающую то количество продукта, которое производитель желает (способен) произвести и предложить к продаже на рынке по каждой конкретной из возможных заданных цен. Наиболее распространенный вид кривой предложения (линия SS на рис.2) -возрастающая зависимость, принимающая значение большее нуля при Q равном нулю. Этим отражаются следующие факты: при большей цене производитель готов произвести большее количество продукции, производство продукции требует начальных затрат.
Точка пересечения кривых спроса и предложения называется точкой рыночного равновесия (точка R на рис.2) и отражает то количество продукции, которое производитель готов произвести, а покупатель приобрести по соответствующей цене. Площадь OARB на рис.2 характеризует общую стоимость реализуемой в условиях равновесия продукции. Изменение спроса (перемещение кривой спроса вправо-вверх или влево-вниз) ведет к установлению нового равновесного положения, которое определяет стратегию поведения производителя. То есть, рассматриваемые линии достаточно полно характеризуют (диагностируют) рыночную среду.
Как следует из приведенного выше описания, линии спроса и предложения являются удобным средством интегрального представления совокупности влияющих на спрос и предложения товаров факторов и достаточно широко используется как в научной, так и в учебной литературе. Вместе с тем, данный аппарат не принес ощутимых результатов при микроэкономическом исследовании конкретных товаров и фирм. Действительно, попытка построения указанных зависимостей для конкретной сложившейся ситуации наталкивается на ряд непреодолимых в настоящий момент трудностей, связанных со сбором необходимой статистической информации, ее нестационарностью, значительными ошибками в исходных данных, осуществлением необходимых вычислительных расчетов (адекватность, точность, устойчивость), интерпретация результатов. В связи с этим, на основании проведенного выше анализа в работе предпринимается попытка развить комплекс подходов, обеспечивающих решение исследуемой задачи. В частности, обобщено понятие «линии спроса и предложения», учитывающее интервальное представление исходных данных, рассмотрены вопросы получения и обработки информации экспертным путем, усовершенствованы процедуры построения математических моделей. Таким образом, данная рассмотренная задача обосновывает, как и все остальные, перечисленные в преамбуле к настоящей главе спектр направлений, обеспечивающих адекватную идентификацию рыночной среды.
Вместе с тем, при использовании данного подхода «за кадром» остается технология преобразования рыночной среды. Рассмотрим этот вопрос на конкретном примере, приведенном Мамедовым О.Ю. в /42/. В работе принято считать классическим состоянием рыночного равновесия (при известных допущениях) расположение линии спроса под углом 45 к осям Р и Q и линий предложения как биссектрисы соответствующего координатного угла. К этому состоянию стремятся производители продукции, так как оно обеспечивает максимальную емкость рынка (стоимость произведенной продукции, равную площади квадрата ОВАС) (Рис.3). Принятое положение линии предложения (S2) является менее предпочтительным, так как стоимость произведенной продукции (площадь прямоугольника MKNO) ниже, чем в случае для S?. В реальной жизни осуществление поворота линии предложения из положения S2 в Si соответствует улучшению технологии производства, а, следовательно, неизбежно ведет к финансовым затратам. И производитель продукции должен сравнивать потери от улучшения технологии с ожидаемым выигрышем от более предпочтительного расположения кривой предложения. Если затраты на улучшение технологии значительны, то производитель может предпочесть иное положение линии предложения (отличной от S?), при котором выигрыш и потери будут компенсировать друг друга. То есть учет технологии преобразования линии может привести равновесие на рынке в иной, отличной от А
точке. Кроме того, если предположение о наклоне линии спроса не является жестким, и любое иное может быть сведено к таковому путем изменения масштаба координат по осям (Р и Q измерять в относительных единицах), то для предположения о прямолинейности линии предложения и прохождение ее через начало координат, как отмечалось выше, нет достаточных оснований.
Анализ и развитие методов сбора и предварительной обработки исходной информации
Избранный в настоящей работе, хорошо разработанный аппарат функционального анализа имеет широкие перспективы использования для решения сложных экономических задач. Основными понятиями функционального анализа являются: многомерное признаковое пространство, мера, точка, гиперплоскость и пр. Развитием данного аппарата в рамках данной работы является использование интервального задания исходных данных, что, по мнению автора, более адекватно отражает свойства экономических объектов. Таким образом, вместо отображения объекта (предприятия, конкретного состояния рыночной среды) в многомерном признаковом пространстве в виде точки используется некоторая область, размеры которой зависят от глубины наших знаний об изучаемом явлении (объекте).
По осям признакового пространства откладываются значения признаков. Полный набор признаков определяется избранным подходом к описанию рыночной среды предприятия (см. п.1.2). Если осуществляется идентификация посредством линий спроса-предложения, то оси имеют соответствующий смысл - цена и количество продукции. Если идентификация осуществляется непосредственно, то по осям признакового пространства откладываются значения признаков (факторов), характеризующих данный процесс. Например, исследуется рыночная среда мебельного предприятия. В качестве признаков, характеризующих его работу можно принять: Xi - валовый объем выпускаемой продукции; Х2 - количество аналогичных товаров на рынке; Хз - цена на продукцию, сложившаяся (или установленная) на рынке; ХА -средства, отпущенные на маркетинговые исследования и др.
Предлагаемый подход позволяет определять наиболее типичные предприятия, их планируемые состояния, намечать траектории преобразования, добиваясь желаемых свойств, классифицировать и решать иные актуальные задачи. Обеспечение адекватности моделирования требует решения ряда проблем: 1. Отбор наиболее информативных признаков (раздел 2.2). 2. Перевод качественных признаков в числовые значения /25,45,68,79/ (качественными являются, например, сорта выпускаемой продукции, квалификация сотрудников и т.д.). 3. Выбор и расчет подходящей (соответствующей задаче) меры признакового пространства.
Часть задач, возникающих при выполнении отдельных пунктов, связана непосредственно с получением и обработкой информации об экономическом объекте /53-54,56,79/. Рассмотрению этих задач, а также способов их решения посвящен настоящий раздел диссертационной работы.
Основными характеристиками используемой для моделирования информации следует считать: полноту, репрезентативность, стационарность, зашумленность, форму представления (качественная или количественная).
По методу сбора различают два подхода - активный и пассивный эксперименты. В первом случае объект исследуется на основе использования заранее рассчитанных (по некоторому критерию) входных сигналов. Во втором случае, исходные данные фиксируются при наблюдении за нормальным режимом функционирования объекта. Каждый из подходов обладает недостатками и преимуществами, которые можно свести в следующую таблицу
Рабочей областью сигналов в данной работе считается диапазон исследуемой переменной, сложившийся в результате естественного функционирования системы (цены на рынке, курсы валют и др.).
Общая область изменения сигнала определяется интервалом исследуемой переменной, который в принципе может иметь место (искусственно задаваемые цены, устанавливаемые объемы выпуска продукции и др.).
Первая и вторая строки таблицы отражают тот факт, что рабочая область сигналов адекватнее отражается при пассивном эксперименте, но не дает информации о состоянии и динамике развития предприятия при более широком изменении диапазона цен.
Если перед исследователем стоит задача определить экономическую сущность происходящих на рынке явлений, то, очевидно, следует использовать методы пассивного эксперимента, если же ставится задача управления рынком - активного. В связи с этим, еще раз подчеркивается смысл и значение первого пункта второй методики: формирование целей и задач исследования. Ниже в разделе 2.5 введены формализованные процедуры, позволяющие для одного и того же экономического процесса построить различные по значению модели: прогнозирующего типа, отражающие экономический смысл рыночных процессов («физические» модели).
Как известно, методы регрессионного анализа, использующие в своей основе активный эксперимент, включают только те факторы, изменением которых можно управлять. Методы регрессионного анализа, основывающиеся на пассивном эксперименте, позволяют учитывать и управляемые и контролируемые (измеряемые) факторы. Это обстоятельство и составляет суть пункта 3 таблицы 1.
При идентификации (расчете аналитической зависимости) рыночных процессов не исключается возможность появления коллинеарных наблюдений, что снижает устойчивость вычислительной процедуры. Следовательно выбор схемы сбора информации с одной стороны при активном эксперименте ухудшает модель в силу ее ограниченной полноты, с другой стороны обеспечивает адекватность оценок вследствие устойчивости вычислительной процедуры (строка 4 таблицы 1). Цели идентификации рыночной среды должны в обязательном порядке учитывать соответствующие особенности исследуемых экономических процессов.
Строки 5 и 6 таблицы 1 достаточно очевидны и в дополнительных комментариях не нуждаются.
В данной работе предлагается подход, сочетающий по возможности преимущества обоих способов сбора информации. А именно: исходные данные собираются в режиме пассивного наблюдения, однако для моделирования используется лишь та их часть, которая обеспечивает устойчивость вычислительных процедур при построении математических моделей. То есть сбор является «активно-пассивным».
По форме представления различают количественные и качественные данные. Как уже отмечалось выше, отсутствие статистической информации о функционировании экономических объектов заставляет исследователей использовать интуицию и опыт экспертов. Полученная с их помощью информация, как правило, является лингвистической. Поскольку для разрабатываемых в настоящей работе методов моделирования пригодны лишь числовые данные, требуется формализация качественной информации.
Введение и формализация понятия типичного представителя совокупности экономических объектов (процессов)
Одним из требований, которым должна удовлетворять информация для моделирования экономических процессов является ее репрезентативность. Репрезентативность означает достаточную представительность информации. Например, исследуется совокупность предприятий деревообрабатывающей промышленности. Каждое из предприятий характеризуется набором признаков, определяющим многомерное признаковое пространство, в котором исследуемое предприятие представляется точкой. В силу ряда причин, нерационально исследовать все имеющиеся предприятия. Достаточно выбрать типичные, но их набор должен быть достаточным для оценки всей исходной совокупности объектов. Предлагается следующая процедура: 1. В сформированном пространстве признаков выделяется многомерный «включающий параллелепипед» (ABCD на рис.5), ребрами которого являются минимальные и максимальные значения учитываемых признаков. Размерность параллелепипеда п совпадает с количеством признаков, характеризующих исследуемый объект. 2. Вводим д, / = ї[л - величины ребер минимального единичного параллелепипеда, определяющие по каждому из признаков «область влияния» (порог) соответствующего типичного представителя совокупности. 3. Разбиваем включающий параллелепипед на единичные.
Возможны различные варианты разбиения. Один из них опирается на исследование компактности разбиения общей совокупности. 4. Определяется типичный представитель для каждого из единичных параллелепипедов. Процедура определения типичного представителя излагается ниже. Выше указывалось, что информация о состоянии экономических объектов получается либо непосредственным измерением (наблюдением), либо экспертным опросом. Оба этих случая в той или иной степени подразумевают наличие в полученной информации ошибки, т.е. данные оказываются заданными в виде интервала, внутри которого заключено истинное значение /12/. Достаточные основания для установления «точечного» истинного значения отсутствуют, так как для этого требуется привлечение дополнительной «незашумленной» информации. Поэтому все описанные ниже методы ориентированы на интервальное задание исходных данных, что соответствует специфике рассматриваемой задачи. Итак, считаем, что имеются данные о состоянии ряда предприятий интересующего профиля, которые представляют собой векторы вида: где Х(ф - верхняя граница интервала задания /с-той переменной, хм - ее нижняя граница, k = л; Ставится задача выделения «обобщенного» представителя, т.е. предприятия в достаточной мере типичного. Весь набор характеризующих предприятия факторов образует п-мерное признаковое пространство. Каждое наблюдение в этом признаковом пространстве представляется параллелепипедом. На рисунке 6 для наглядности представлен двумерный случай признакового пространства. Существующие подходы определения типичного (эталонного) объекта опираются на соотношение для описания всего их набора.
Однако при этом не учитывается характерное для нашей задачи интервальное задание признаков объектов. Кроме того, если множество исследуемых объектов характеризуется значительным диапазоном изменения параметров, рассчитанные по (26) значения параметров типичного объекта будут неадекватно отражать свойства совокупности заданных объектов. Указанные проблемы требуют разработки данного понятия. При интервальном задании параметров объектов, расчет типичного следует осуществлять в виде интервалов, границы которого, очевидно, будут выражаться формулами: (27) Для решения второй указанной проблемы в заданном признаковом пространстве необходимо ввести понятие меры близости объектов. В настоящее время известно несколько способов количественной оценки «расстояния» между объектами, например: а) евклидова мера: б) мера "таксиста": или в более общем виде: где р - произвольное фиксированное число большее или равное единице. На рис.7 построены области, для которых р(А,В) 1. Обобщенная мера, определяемая по формуле (30), будет изображаться как фигура, занимающая промежуточное положение между показанными на рис.7. Очевидно, что далеко не все изображенные в признаковом пространстве внутри указанных областей предприятия можно считать принадлежащими к одному классу. Этот факт означает, что требуется усовершенствование процедуры определения структуры и коэффициентов самой меры сравнения, которая бы отвечала условиям функционирования экономических объектов.
Исследование динамики объемов продаж продукции редукторного завода
В течение 19 лет Майкопский редукторный завод, а с 1992 года акционерное общество «Майкопский редукторный завод» («Зарем»), является одним из ведущих и широко известных в России и странах СНГ машиностроительным предприятием по производству цилиндрических редукторов общемашиностроительного назначения. Изделия завода завоевали значительную долю рынка силовых приводов России и ближнего зарубежья благодаря их высоким техническим достоинствам. Продукция Майкопского редукторного завода используется в таких отраслях, как: - тяжелое машиностроение; - производство строительной, подъемно-транспортной и лесозаготовительной техники; - металлургическая и угледобывающая промышленность; - энергомашиностроение; - сельскохозяйственное и перерабатывающее машиностроение. В настоящее время на заводе трудится около тысячи человек. АО «Майкопский редукторный завод» оснащено современным высокопроизводительным оборудованием, компьютерной техникой и уникальным программным обеспечением для проектирования новой продукции и инженерных расчетов. За последние два года предприятие в четыре раза увеличило номенклатуру выпускаемых изделий, включающих двух- и трехступенчатые цилиндрические, двухступенчатые картерные редукторы. На очереди освоение производства одно- и двухступенчатых коническо-цилиндрических редукторов, червячных, а также редукторов блочно-модульной конструкции.
Суть проводимого исследования заключается в выявлении закономерностей между количеством выпускаемой продукции различных видов. Указанные закономерности могут быть следствием двух причин. Первая из них - производство взаимозаменяемых редукторов, тогда увеличение выпуска относительно новой конструкции порождает снижение объемов выпуска устаревших видов. Вторая причина - комплексное использование потребителями нескольких видов продукции. Исходными данными являлись данные об объемах продаж редукторов по видам в течение последних четырех лет (Приложение 3). На первом этапе исследования определялись типы редукторов, объемы выпуска которых имели относительно тесную связь. Для этого применена описанная в разделе 2.3 процедура, основанная на использовании корреляционного анализа. Полученные значения коэффициентов корреляции приведены ниже в таблице 9 Серым цветом в таблице отмечена ячейка с максимальным значением коэффициента корреляции. Данные об объемах продаж соответствующих типов редукторов и выберем в качестве исходных для построения модели.
Собственно построение осуществлялось с Основными результатами проверки применимости разработанных методов и программного обеспечения на конкретном примере автор считает следующие: 1. Работоспособность предложенных методов и основанного на них программного обеспечения, опробованные на имитационной модели, подтверждается также и результатами применения на реальных данных. 2. Используемые исходные данные должны собираться с учетом способов их дальнейшей обработки. В рассмотренном примере, очевидно, расстановка точек по одной оси должна выбираться на основе требования скорейшей сходимости граничных линий к конечному положению. Указанное требование легко может быть удовлетворено при наблюдении за объемом выпуска одного вида продукции и фиксацией его значений при вполне определенных количествах другого вида. Таким образом, можно добиться требуемой расстановки узлов по одной из осей. 3. Значительное время работы программы построения математических моделей (измеряемое минутами-десятками минут) требует применения быстро сходящихся алгоритмов поиска экстремумов выбранного критерия. 4. Между программами автором не предусмотрен непосредственный обмен данными. Связано это с желанием получить относительно универсальный программный продукт, не привязываясь к специфике предприятий определенного конкретного вида. 5. При проведении исследования в качестве задаваемого класса функций использовались полиномы, хотя выбор их должен осуществляться, как указывалось выше, на основе некоторой априорной информации о виде зависимости.
