ЭТАП 1- МАРКЕТИНГ И ИЗУЧЕНИЕ РЫНКА Проблема: Оценка основных потребительских свойств моноблоков Метод: Анкетирование Анкетирование - как метод получения первичной информации, дает массовую представительную картину об изучаемом предмете, широкий охват аудитории, возможность осуществления контроля за достоверностью, относительную простоту и быстроту его реализации; АНКЕТА 1 Сколько Вам лет? 2 Для каких целей Вы приобретали моноблок? 3 Как часто вы его используете? 4 На какие характеристики при выборе моноблока вы обращали внимание? 5 Что Вас не устраивает в вашем моноблоке? 6 Какая цена для вас является приемлемой? 18-25 26-30 31-50 50- и более Для работы Для замены компьютера Для игр каждый день беру только на отдых не использую Размер экрана и разрешение Ударопрочность Время работы Внешний вид Операционная система Производительность Время автономной работы Внешний вид слабая прочность корпуса 2 000-5 000 5 000-10 000 10 000-20 000 20 000- и более РЕЗУЛЬТАТЫ АНКЕТИРОВАНИЯ Сколько Вам лет? Как часто вы используете моноблок? Для каких целей вы приобретали моноблок? 45 40 70 Ряд1 60 25 30 10 5 18-25 26-30 31-50 10 50- и более Для работы Для замены компьютера 5 Для игр каждый день Что Вас не устраивает в моноблоке? 25 20 13 15 азмер экрана и Ударопрочность Время работы разрешение не использую Какая цена для Вас является приемлемой? На какие хар-ки при выборе моноблока вы обращали внимание? 27 беру только на отдых 35 35 39 26 Внешний вид Операционная система 29 19 2 000-5 000 5 000-10 000 15 15 10 000-20 000 20 000- и более ЭТАП 2 - ПРОЕКТИРОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА ПРОДУКЦИИ Проблема: Некачественный материал корпуса, из которого производятся моноблоки. Цель - создание условий максимального удобства в использовании продукции путем подбора наилучшего материала для производства моноблоков Альтернативы: А1 - Магний А2 - Алюминий А3 - Стекло А4 - Поликарбонат Критерии: К1 – Устойчивость к истиранию К2 – Вес К3 – Теплопроводность К4 – Ударопрочность К5 – Стоимость ВЕСА КРИТЕРИЕВ Шкала для сравнения двух объектов следующая: 0,5 – вес первого объекта ниже веса второго, 1 –равный вес объектов сравнения, 1,5 – вес первого объекта выше второго. ЭКСПЕРТНАЯ ОЦЕНКА АЛЬТЕРНАТИВ СВЕРТКА ОЦЕНОК МЕТОДОВ ВЗВЕШЕННОЙ СУММЫ Вывод: Лучшая альтернатива - алюминий ЭТАП 3 - ЗАКУПКИ Проблема: выбор поставщика качественных материалов для производства моноблоков Цель - создание условий для производства качественной продукции путем поиска лучшего поставщика Альтернативы: А1 - ООО «Алсит» А2- ООО «Высокоточная механика (ВТМ)» А3 - Группа компаний «АЛАСЭЛ» Критерии для оценки альтернатив: K1 – Стоимость 1 листа алюминия (100*100 см), руб. K2 – Марка сплава K3 – Вес 1 листа алюминия K4 – Толщина 1 листа алюминия, мм. Ограничения: Стоимость 1 листа алюминия 100*100 см: не более 5000 руб.; Расположение поставщика – город Москва Марка сплава - АД1М, АМГ, А5, АМГ2М ОЦЕНКИ ДЛЯ КРИТЕРИЕВ ВЫБОРА ОЦЕНКИ КОМПЕТЕНТНОСТИ ЭКСПЕРТОВ ОЦЕНКИ АЛЬТЕРНАТИВ ПО КРИТЕРИЯМ МАТРИЦА ОБЩИХ ПРИОРИТЕТОВ Вывод: Лучший поставщик – ООО «Алсит» ЭТАП 4 - ПРОИЗВОДСТВО Проблема: Количество выпускаемой продукции при нештатных ситуациях на производстве в месяц. Существует 4 проекта производства моноблоков (А1, А2, А3, А4). Количество товаров на производстве зависит от того, какие нештатные ситуации будут во время производства. Возможны 5 вариантов нештатных ситуаций: обрыв кабеля электросети, возгорание, замыкание, бунт сотрудников, поломка оборудования (S1, S2, S3, S4, S5). Метод: критерий Лапласа S1 S2 S3 S4 S5 A1 200 100 200 300 100 A2 210 150 180 250 120 A3 180 190 150 280 90 A4 250 120 130 240 150 F1 = (200+100+200+300+100)/5=180 F2=(210+150+180+250+120)/5=182 F3=(180+190+150+280+90)/5=178 F4=(250+120+130+240+150)/5=176 max (180;182;178;176)=182 Следует выбрать альтернативу А2. ЭТАП 5 - КОНТРОЛЬ И ИСПЫТАНИЯ Директор предприятия желает заключить договор с одной из ремонтно-сервисных компаний на обслуживание автоматизированной линии контроля произведенных моноблоков. Ему предлагают свои услуги четыре компании (А, В, С и D). В первую очередь важна стоимость обслуживания, гарантийные обязательства и прочие накладные расходы («Финансовые условия»), директор считает их вес наибольшим и по единичной шкале оценивает в W1 =0,8. Также немаловажна экспертная оценка надежности компании, их репутация. Данный критерий имеет оценку веса W2 =0,5. Кроме того нельзя не учесть такой критерий как быстрота реагирования, то как поставлена система обслуживания линии, как быстро устраняются неполадки и осуществляется наладка. Вес этого критерия W3 =0,3. Оценки альтернатив по каждому критерию (чем выше, тем привлекательнее альтернатива) приведены в таблице: Рассчитаем функции полезности для каждой альтернативы: Fа = 4*0,8 + 7*0,5 + 9*0,3 = 9,4 Fb = 8*0,8 + 3*0,5 + 8*0,3 = 10,3 Fc = 6*0,8 + 8*0,5 + 4*0,3 = 10,0 Fd = 7*0,8 + 2*0,5 + 9*0,3 = 9,3 Видно, что для второй альтернативы функция полезности максимальна, поэтому рациональнее всего ее принять и заключить договор с компанией В. ЭТАП 6 - УПАКОВКА И ХРАНЕНИЕ Метод: Принятие решений в условиях неопределённости. Оценка рисков. Наше предприятие планирует закупить n-ое кол-во рулонов полипропилена для упаковки моноблоков. Объем спроса на продукцию, а соответственно и будущий объем реализации точно не определены, поэтому решение о количестве закупаемой упаковки принимается без достаточных данных. Рассматриваются четыре возможных варианта спроса на продукцию предприятия 5, 10, 15 и 25 тыс. штук в год (соответственно 1- 4 состояния спроса) и имеются четыре объёма закупаемой упаковки, соответственно 1-4 варианты (стратегии). Стратегии: 2, 6, 10, 15 тыс. рулонов соответственно. Для каждого варианта подсчитаны (с учетом фактора времени) возможные значения будущего объема реализации. МАТРИЦА ОБЪЕМА РЕАЛИЗАЦИИ ДЛЯ 4 ВИДОВ СТРАТЕГИЙ Объем реализации для стратегий (вариантов Стратегия спроса), млн. ден. ед. 1(5) 2 (10) 3 (15) 4 (25) 1 (2 тыс. рулонов) 4 8 10 12 2 (6 тыс. рулонов) 2 6 9 11 3 (10 тыс. рулонов) -1 3 7 9 4 (15 тыс. рулонов) -4 2 5 6 КРИТЕРИЙ ВАЛЬДА За оптимальную принимается чистая стратегия, которая в наихудших условиях гарантирует максимальный выигрыш: a = max(min aij) Стратегия 1(5) 2 (10) 3 (15) 4 (25) min(aij) 1 (2 тыс. рулонов) 4 8 10 12 4 2 (6 тыс. рулонов) 2 6 9 11 2 -1 3 7 9 -1 -4 2 5 6 -4 3 (10 тыс. рулонов) 4 (15 тыс. рулонов) Выбираем из (4; 2; -1; -4) максимальный элемент max=4. Вывод: выбираем стратегию №1. КРИТЕРИЙ ЛАПЛАСА Все состояния природы полагаются равновероятными, т.е.: p1 = p2 = ... = pn = 1/n. pi = ¼ Стратегия 1(5) 2 (10) 3 (15) 4 (25) ∑(aij) 1 (2 тыс. рулонов) 1 2 2,5 3 8,5 2 (6 тыс. рулонов) 0,5 1,5 2,25 2,75 7 3 (10 тыс. рулонов) -0,25 0,75 1,75 2,25 4,5 4 (15 тыс. рулонов) -1 0,5 1,25 1,5 2,25 pj 0,25 0,25 0,25 0,25 Выбираем из (8,5; 7; 4,4; 2,25) максимальный элемент max=8,5. Вывод: выбираем стратегию №1. КРИТЕРИЙ ГУРВИЦА Критерий Гурвица учитывает возможность как наихудшего, так и наилучшего для человека поведения природы: max(si), где si = y min(aij) + (1-y) max(aij) При y = 1 получим критерий Вальде, при y = 0 получим – оптимистический критерий (максимакс). Коэффициент, выражающий долю оптимизма y = 0,3 (30%): s1 = 0,3 * 4 + (1 – 0,3) * 12 = 9,6 s2 = 0,3* 2+ (1 – 0,3) * 11 = 8,3 s3 = 0,3 * (-1) + (1 – 0,3) * 9 = 6 s4 = 0,3 * (-4) + (1 – 0,3) * 6 = 3 КРИТЕРИЙ ГУРВИЦА Ai П1 П2 П3 П4 min(aij) max(aij) y min(aij) + (1- y)max(aij) A1 4 8 10 12 4 12 9,6 A2 2 6 9 11 2 11 8,3 A3 -1 3 7 9 -1 9 6 A4 -4 2 5 6 -4 6 3 Выбираем из (9,6; 8,3; 6; 3) максимальный элемент max=9,6. Вывод: выбираем стратегию №1. КРИТЕРИЙ МАТЕМАТИЧЕСКОГО ОЖИДАНИЯ Насколько изменится принятое решение, если установлены вероятности состояния спроса: 0,1; 0,3; 0,4; 0,2, определим по критерию математического ожидания: у0 = (0,1; 0,3; 0,4; 0,2) 𝑚 𝑎𝑖𝑗 ∗ 𝑦𝑗0 𝑀𝑦0 𝑖 = 𝑗=1 M1 = (4*0,1)+(8*0,3)+(10*0,4)+(12*0,2) = 9,2 M2 = (2*0,1)+(6*0,3)+(9*0,4)+(11*0,2) = 7,8 M3 = ((-1)*0,1)+(3*0,3)+(7*0,4)+(9*0,2) = 5,4 M4 = ((-4)*0,1)+(2*0,3)+(5*0,4)+(6*0,2) = 3,4 Выбираем из (9,2; 7,8; 5,4; 3,4) максимальный элемент max=9,2 Вывод: выбираем стратегию №1. КРИТЕРИЙ СЭВИДЖА Худшим считается не минимальный выигрыш, а максимальная потеря выигрыша по сравнению с тем, что можно было бы достичь в данных условиях (максимальный риск). Построю матрицу рисков: необходимо найти максимальное значение выигрыша для разных состояний стратегий (по столбцам). В данном примере: 4, 8, 10, 12. Ai П1 П2 П3 П4 A1 4 8 10 12 A2 2 6 9 11 A3 -1 3 7 9 A4 -4 2 5 6 КРИТЕРИЙ СЭВИДЖА Отнимая от этих значений соответствующие значения различных стратегий и получаем матрицу рисков. В дополнительном столбце матрицы рисков показывается максимальное значение риска (потеря) для каждой стратегии: Матрица рисков Ai П1 A1 0 0 0 0 Макс. потери 0 A2 -2 -2 -1 -1 -6 A3 -5 -5 -3 -3 -16 A4 -8 -6 -5 -6 -25 Критерий Лапласа Критерий Вальда Критерий Гурвица Критерий Сэвиджа Стратегия №1 Стратегия №1 Стратегия №1 Стратегия №1 Результаты: П2 П3 П4 Математич еское ожидание Стратегия №1 Минимальное значение потерь наблюдается в 1 стратегии. Выбираем из (0; -6; -16; -25) минимальный элемент min=-25. Вывод: выбираем стратегию №4. Проанализировав всю совокупность полученных критериев, можно сделать вывод, что нам нужно 2 тыс. рулонов полипропилена. ЭТАП 7 - РЕАЛИЗАЦИЯ Проблема: Для успешной реализации продукции на рынке необходимо увеличить прибыль. Альтернативы: А1-сокращение расходов компании, А2-увеличение ассортимента, А3-разработка программы скидок, А4-проведение рекламных кампаний, стимулирующих спрос. Критерии: К1-в первый месяц реализации, К2-во второй месяц, К3-в третий месяц. К1 К2 К3 А1 100 80 90 А2 120 150 180 А3 80 120 90 А4 110 140 160 Метод: Критерий Вальда а = 𝑚𝑎𝑥𝑖 𝑚𝑖𝑛𝑗 𝑎𝑖𝑗 = 𝑚𝑎𝑥𝑖 80,120,80,110 = 120 Вывод: выбираем стратегию №2. ЭТАП 8 - ПОСЛЕПРОДАЖНАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ Проблема: неоднозначные отзывы пользователей на моноблок. Цель – выработать стратегию на будущее производство следующей модели моноблока. Моноблок получил хороший спрос, но отзывы пользователей расходятся: кто-то хочет начинку помощнее, кому-то наоборот хочется моноблок дешевле, но без второстепенных функций. Аналитики прогнозируют повышение спроса на более дорогие модели в следующем году с 70% вероятностью. Прогноз Рост спроса на дорогие модели (70%) Рост спроса на дешевые модели (30%) Улучшить начинку планшета Отказаться от второстепенных функций 800 250 150 600 КРИТЕРИЙ ЛАПЛАСА Все состояния природы полагаются равновероятными, т.е.: p1 = p2 = ... = pn = 1/n, pi = ½ Рост спроса на Рост спроса дорогие модели на дешевые ∑(aij) (70%) модели (30%) Улучшить начинку моноблока Отказаться от второстепенных функций pj 400 125 75 300 0,5 0,5 Выбираем из (525; 375) максимальный элемент max=525. Вывод: улучшить начинку моноблока 525 375 КРИТЕРИЙ ВАЛЬДА a = max(min aij). Улучшить начинку моноблока Отказаться от второстепенных функций Рост спроса на дорогие модели (70%) Рост спроса на дешевые модели (30%) 800 250 150 600 min(aij) 150 250 Выбираем из (150; 250) максимальный элемент max=250. Вывод: отказаться от второстепенных функций. КРИТЕРИЙ ГУРВИЦА Коэффициент, выражающий долю оптимизма y = 0,7: s1 = 0,7 * 800 + (1 - 0.7) * 150 = 605 s2 = 0,7 * 250 + (1 - 0.7) * 600 = 355 Улучшить начинку моноблока Отказаться от второстепенных функций Рост спроса Рост спроса y min(aij) + (1на дорогие на дешевые y)max(aij) модели (70%) модели (30%) 800 150 605 250 600 355 Выбираем из (605;355) максимальный элемент max=605. Вывод: улучшить начинку моноблока. КРИТЕРИЙ МАТЕМАТИЧЕСКОГО ОЖИДАНИЯ Насколько изменится принятое решение, если установлены вероятности состояния среды: 0,7; 0,3. Определим по критерию математического ожидания: у0 = (0,7; 0,3) 𝑚 𝑎𝑖𝑗 ∗ 𝑦𝑗0 𝑀𝑦0 𝑖 = 𝑗=1 M1 = 0,7 * 800 + 0,3 * 150 = 605 M2 = 0,7 * 250 + 0,3 *600 = 355 Результаты аналогичные, как и при расчете критерия Гурвица. Вывод: улучшить начинку моноблока. КРИТЕРИЙ СЭВИДЖА Матрица рисков максимальных значений выигрыша. Ai Рост спроса на дорогие Рост спроса на модели (70%) дешевые модели (30%) Улучшить начинку моноблока Отказаться от второстепенных функций 800 150 200 600 Матрица рисков Ai Улучшить начинку моноблока Отказаться от второстепенных функций Рост спроса на дорогие модели (70%) 0 Рост спроса на дешевые модели (30%) -450 -600 0 Вывод: улучшить начинку моноблока. Макс. потери -450 -600 Результаты: Критерий Лапласа Критерий Вальда Отказаться от Улучшить начинку второстепенны моноблока х функций Критерий Гурвица Математическое ожидание Критерий Сэвиджа Улучшить начинку моноблока Улучшить начинку моноблока Улучшить начинку моноблока Итог: для получения наибольшей выгоды в следующем году следует сделать упор на улучшение начинки моноблока.
