Проект определения конкурентоспособности и предельной цены грузоподъемного оборудования

. (2.29)

Кроме того, по замечаниям тех же авторов, во избежание неточности расчетов требуется проявить аккуратность при определении эксплуатационной производительности обеих видов оборудования, чтобы ни в коем случае не учесть показатели, которые не имеют никакого отношения к характеристикам данного оборудования.

Если учесть все вышеуказанные поправки и подставить формулу (2.29) в уравнение (2.27), то предельная цена исследуемого оборудования теоретически обоснованно может быть определена по формуле (2.30) [75]:

. (2.30)

Исходя из утверждений существующей методики [75] масса любого оборудования находится в функциональной зависимости от классификационных и функциональных показателей назначения, а именно линейных, силовых, теоретических, производительных и прочих, и выражается функцией F₃.

Таким образом, на данном этапе основной задачей является определение и выведение вышеуказанной функции.

Анализ публикаций, направленных на определение массы различных видов оборудования через выведение ее функциональной зависимости от функциональных и классификационных параметров назначения, свидетельствуют о неоспоримом факте, что многим авторам [12; 55] удалось достичь поставленной цели путем построения искомой функции через мультипликативное выражение, которое, кроме теоретической обоснованности, обеспечивает еще и достаточно высокое соответствие расчетных результатов с практическими наблюдениями, что говорит о максимальной пригодности данного метода для использования в реальных производственных условиях.

Опираясь на опыт предыдущих авторов, основная цель дальнейшей работы должна быть направлена на построение в мультипликативной форме эмпирической зависимости. Однако, прежде, чем приступить к этому процессу, необходимо сделать существенное замечание, которое состоит в том, что наиболее весомые показатели назначения, оказывающие существенное влияние на массу оборудования (М), независимо от его класса и вида, могут быть выявлены только на этапе окончательного определения эмпирической формулы, то наиболее компетентные исследователи в данной области научной деятельности советуют проводить анализ этой зависимости первоначально в общем виде, не привязывая его ни к какому-либо конкретному оборудованию. Исходя из этого, вышеуказанная формула в мультипликативной форме имеет следующий вид [92]:

, (2.31)

где К_М - коэффициент пропорциональности, определяющий влияние качества исполнения проекта на массу оборудования;

Z₁,…, Z_n - показатели степени, иначе называемые коэффициентами регрессии, определяющие весомость влияния соответствующих показателей назначения на массу исследуемого вида оборудования.

По свидетельству группы авторов под руководством С.А. Айвозяна, процесс определения эмпирических зависимостей, в том числе и рассматриваемого вида, осуществляется в течение семи, выполняемых в строгой последовательности, этапов [2]. На начальном этапе, прежде всего необходимо определить конечную прикладную цель, для которой и организовано выполнение всех намеченных работ. На момент, когда реализуемые цели поставлены, а исполнителям понятна суть выполняемых задач, есть возможность перехода ко второму этапу, состоящему в сборе статистических данных и информации, необходимых для выполнения поставленных целей и проведения требуемого анализа. Следующим этапом является проведение корреляционного исследования, которое позволяет выявить существование хотя бы какой-то связи, даже незначительно выраженной, между исследуемыми величинами, что сразу же на первоначальной стадии анализа позволит убедиться и определиться, что выполняемые работы имеют теоретическую основу и математический фундамент. Если такая связь найдена, то на четвертом этапе можно переходить к описанию класса функций, в рамках которых будет осуществляться дальнейший поиск и исследование зависимостей. В-пятых, анализируется мультиколлиниарность переменных и производится отбор тех из них, которые являются наиболее информативными. В-шестых, выполняется оценка неизвестных параметров, входящих в исследуемое уравнение статистической связи. И, в результате, при подведении итогов проводимого процесса необходимо проанализировать точность полученного уравнения. В случае недостаточной точности, или несоответствии ее требуемой величине, необходимо пересмотреть весь процесс еще раз с целью выявления ошибок. Однако, если и они не выявлены, то тогда вводится поправочный коэффициент, перекрывающий погрешность расчетов.

Для облегчения весьма трудоемких работ на этапах определения эмпирических зависимостей (кроме первого этапа - постановочного и четвертого этапа, идеи для которого «должны исходить извне статистики» [41]) Л.А. Юрченко разработан соответствующий пакет прикладных программ применительно к персональным ЭВМ «Роботрон 1715» (пакет адаптирован также для ПК типа IBM).

В основу пакета положена универсальная типовая программа управления базами данных «DBASE» [25], возможности которой трансформированы применительно к конкретно решаемой задаче. Для этого сформированы командные файлы, позволяющие реализовать следующие режимные возможности:

а) режим работы с перечнем файлов, позволяющий копировать выбранную базу данных в другой файл, удалить ненужный файл, просматривать списки имен, имеющихся на дискете баз данных и файлов форм печати;

б) режим изменения и просмотра содержимого выбранной базы данных, позволяющий дополнять информацию в конец базы, корректировать и удалять ненужные записи в базе, производить корректировку конкретной строки в базе по ее порядковому номеру;

в) режим выбора информации из заданной базы данных по каким-либо данным;

г) режим печати информации, содержащейся в выбранной базе данных;

д) режим создания и удаления баз данных, позволяющий организовать новую базу данных, изменить структуру любой имеющейся базы, удалить ненужную базу данных;

е) режим связи сформированных баз данных с внешними программами, позволяющий формировать данные для обработки другими программами, необходимыми для определения эмпирических зависимостей, а также пересылать данные из внешних файлов в формируемую базу;

ж) режим сортировки выбранной базы данных по определенному параметру.

Для автоматизации вычислений на последних - шестом и седьмом этапах определения эмпирических зависимостей в пакет включена оригинальная программа установления таких зависимостей методом прямого поиска [104], получившая название «AWTO» (распечатка программы приведена в прил. А).

При написании программы «AWTO» ее создатели использовали следующие основные предпосылки:

1) принята мультипликативная модель построения эмпирических формул; такое решение задачи четвертого этапа процесса определения эмпирических зависимостей вызвано теми обстоятельствами, что, как уже отмечалось ранее, мультипликативная модель наилучшим образом отвечает задачам настоящего исследования, кроме того из теории размерностей [97] известно, что практически любая функция может быть записана как произведение параметров, возведенных в любую степень (т.е. в мультипликативной форме);

2) в качестве критерия точности, т.е. наилучшей сходимости полученного эмпирического уравнения со статистическими данными, использовано условие обеспечения минимального значения коэффициента вариации Квар [97].

Порядок прямого поиска применительно, например, к построению эмпирической формулы определяющей массу грузоподъемных кранов (см. записанное в общем виде выражение) состоит в следующем. Сначала нужно выбрать для каждого из параметров B1, B2,…, Bn начальные предполагаемые значения Z1, Z2,…, Zn вместе с некоторым начальным приращением DZ. Затем по статистическим данным с учетом выбранных значений Z1, Z2,…, Zn по следующей формуле определяются величины Kмi и рассчитывается коэффициент вариации:

, (2.32)

где Км - среднее значение Кмi по выборке рассматриваемой базы
данных;

m - количество кранов в выборке.

Следующим шагом является замена какого-либо значения Zi из набора Z1, Z2,…, Zn на величину (Zj + DZ) и, соответственно, определения нового значения Квар. Если значение Квар не уменьшится, испытанию подвергается величина (Zj - DZ). В конечном итоге, по минимуму коэффициента вариации определяется некий локальный оптимум.

Описанный процесс повторяется по определенному алгоритму для каждого из параметров B1, B2,…, Bn в отдельности, а также для сочетания этих параметров, что составляет серию пробных шагов. Новые оценки параметров Z1, Z2,…, Zn образуют некий вектор в пространстве параметров, который задает направление, ведущее к уменьшению Квар. Вдоль этого направления осуществляется ряд рабочих шагов до тех пор, пока при любом изменении значений Z1, Z2,…, Zn уменьшение величины коэффициента вариации окажется невозможным. В области близкой к оптимуму для большей точности величина DZ может быть уменьшена. Невозможность дальнейшего сколько-нибудь существенного снижения значения Квар при малых DZ указывает на то, что достигнут оптимум.

Касательно выбора начального приращения отметим, что Д. Химмельблау [104] считает выбор DZ=0.3 разумным компромиссом между слишком большим начальным размером шага, который придется, возможно, уменьшить прежде, чем начнет уменьшаться величина Квар, и слишком малым размером шага, который может привести к большим затратам времени, так как потребуется сделать очень много малых шагов.

Для исключения возможности нахождения ложных оптимумов можно порекомендовать проводить описанный процесс неоднократно, каждый раз задавая новые, существенно отличные, начальные значения Z1, Z2,…, Zn.

К достоинствам данной методики определения функциональной зависимости можно отнести наиболее высокую точность по сравнению с другими способами, легкость описания, а, в случае, применения программного пакета и быстроту проведения процесса.

Методом, аналогичным определения функциональной зависимости массы оборудования от его показателей назначения, есть возможность выведения уравнения, описывающего зависимость цены оборудования от его массы, то есть функцию F₃ формулы (2.19), исходя из этого F₃ будет иметь вид:

, (2.33)

где х - показатель степени (коэффициент регрессии), определяющий весомость влияния массы оборудования на его цену.

Кў_м - коэффициент пропорциональности, определяющий влияние величины массы на цену оборудования.

Таким образом, подставив формулы (2.31) и (2.33) в уравнение, описывающее определение предельной цены анализируемого оборудования (2.30), получим окончательный вид данного выражения, которое можно использовать для любого класса оборудования [75]:

. (2.34)

Исходя из вышеприведенных доводов, можно сделать вывод о том, что уравнение (2.34) является в настоящее время наиболее удобным для описания экономической стороны исследуемого оборудования, так как оно отражает не только цену машины, но и показывает степень влияния наиболее важных показателей назначения на ее уровень, а также значимость качества и надежности машины при проведения процесса ценообразования. Кроме того, данный показатель позволяет в одном уравнении привести в соответствие и в сравниваемый вид продукцию различных фирм.

2.3 Определение интегрального показателя конкурентоспособности

Учитывая результаты анализа, проведенного во втором разделе, можно сказать о первостепенности, по степени значимости, показателя конкурентоспособности в современных условиях из-за необходимости выбора производимого товара, максимальным образом соответствующего существующим потребностям потенциальных потребителей.

Исходя из выражения (2.13), конкурентоспособность представляет собой оптимальное соответствие цены и качества анализируемой продукции. Кроме того, если основываться на выводах, полученных на базе проведенных исследований, то в настоящее время более подходящего показателя для характеристики выпускаемого товара производственного назначения, чем предельная цена, не существует, так как при его расчете и анализе определяется тот максимальный уровень цены, который покрывает все присущие оборудованию качества и эксплуатационные свойства. Кроме того, этот показатель является, можно сказать, порогом конкурентоспособности, через который нецелесообразно переходить, если фирма действительно вышла или выходит на потенциальный рынок с целью удовлетворения существующих потребностей и реализацией товара для обеспечения прибыльности и эффективности своего производства. Следовательно, уровень предельной цены можно взять за нулевую величину конкурентоспособности продукции, так как за ее пределами товар становится неконкурентоспособным, из чего следует, что данный показатель может служить эталоном для сравнения цены анализируемой машины с присущими ей техническими характеристиками.

Таким образом, из вышесказанного можно прийти к выводу, что появляется возможность нового функционального подхода к определению уровня конкурентоспособности, путем отношения предельной цены к продажной цене оборудования [49; 50; 53; 52]. Аналитически вышесказанное можно записать следующим образом:

, (2.35)

где Ц_прод.И. - уровень продажной цены исследуемого оборудования.

Подставив уже выведенное уравнение предельной цены в общем виде с целью соблюдения последовательности выведения уравнения, в выражение (2.35), получим:

. (2.36)

Если привести выражение (2.36) в читаемый вид, то оно будет иметь следующую формулировку:

. (2.37)

Однако, при условии, что мультипликативная форма является наиболее строгим способом выражения функциональных зависимостей любого вида, в том числе и продажной цены от массы, а последней от функциональных и классификационных показателей назначения, тогда формула (2.37) при подстановке в нее выражения (2.34) преобразится в следующее:

. (2.38)

Формула (2.38) дает полное представление о состоянии технического и экономического уровня исследуемого товара и машины-аналога, а также позволяет определить различие между этими сравниваемыми товарами, и отражает сопоставление их потребительских стоимостей. Полученный таким образом комплексный показатель конкурентоспособности (К) по своей сути моделирует отбор машин в количественном выражении, позволяющая при этом привести их в наилучшее соответствие путем совмещения баз сравнения, а именно условий использования и прочее.

Данный эффект достигается за счет замены в формуле предельной цены эксплуатационной производительности аналога (Q_экс.А) на показатель эксплуатационной производительности аналога, приведенный к показателям назначения исследуемой машины (Q_{экс.А.прив.}), то есть, иначе говоря, этим действием обе единицы оборудования приводятся к одному классу потребителей, что для промышленной продукции очень важно, в результате того, что в случае несоответствия показателей назначения уровню соответствующей потребности, то сегменту рынка, где преобладает определенный класс оборудования, пользователю придется испытать дополнительные затраты, в которых он не заинтересован. Таким образом, данное отношение представляет собой поправочный коэффициент корректировки баз сравнения. А показатели надежности машин, в свою очередь, имеют в приведенной формуле реальные значения, присущие каждому из них, и, тем самым, объективно оцениваются. Что касается фактических величин показателей назначения машины-аналога и исследуемого оборудования, то они сравниваются при подстановке в мультипликативное выражение.

Однако, в данной методике нет четкой группировки технических и экономических показателей конкурентоспособности, что затрудняет процесс расчета, анализа результатов и выявления «узкого места» изделия. С этой целью возникает необходимость в представлении формулы (2.38) в следующем виде:

. (2.39)

I_Т.П. I_Э.П.

Таким образом, в формуле (2.39) выражение, заключенное в первые квадратные скобки описывает техническую сторону товара, то есть:

, (2.40)

Определенный таким образом комплексный показатель конкурентоспособности по техническим параметрам позволяет выявить и проанализировать одну из наиболее важных проблем, состоящую в определении степени удовлетворенности существующей потребности анализируемым оборудованием по сравнению с машиной-аналогом по жестким техническим параметрам. При проведении расчетов по формуле (2.40) повышается точность анализа технических характеристик машиностроительной продукции (для которой, как было выяснено в предыдущих разделах, основополагающими и наиболее весомыми и важными при принятии решения о покупке являются именно жесткие параметры) за счет более полного и тщательного анализа качества и надежности оборудования. Это происходит в результате того, что в процессе расчета появляется возможность отказаться от привлечения экспертов к оценке технических параметров исследуемой продукции промышленного назначения, что, в свою очередь, не только повышает точность, так как при использовании экспертных оценок первоначально в методике расчета запрограммирована погрешность, которая состоит в большинстве случаев в несовпадении мнений различных групп специалистов (а определение средней величины их оценок приводит к обобщению и укрупнению расчетов), и упрощает процесс анализа, но и ускоряет его за счет экономии времени не только на проведении ранжирования параметров, но и на поиск компетентных экспертов.

Кроме того, при использовании данного метода анализа потребительских свойств продукции наблюдается четко отлаженный механизм формулирования перечня параметров, оказывающих существенное влияние на решение о покупке. Данная ситуация складывается, в результате того, что в формуле (2.40) этот отбор происходит автоматически, так как в нее включаются только те характеристики машины, численные значения которых непосредственно отражаются на величине эксплуатационной производительности, величину которой каждый потенциальный потребитель стремится максимизировать, так как существует прямо пропорциональная функциональная зависимость между ней и предполагаемой прибылью пользователя.

А так как в данном случае анализу подлежит продукция промышленного назначения, приобретаемая покупателем с целью получения прибыли от дальнейшего ее использования, то это обоснование является актуальным. Кроме того, в число анализируемых параметров входят все показатели назначения, характеризующие потребительские возможности, необходимые для достижения выше поставленных целей. Определение значимости каждого из показателей назначения также запрограммировано в уравнении изначально и выражается в виде степеней, отражающих мультипликативную зависимость.

Однако, в выражении (2.40) не учитывается влияние на уровень конкурентоспособности «мягких» параметров. Хотя эстетические свойства продукции, даже промышленного назначения, играют немаловажную роль при принятии решения о покупке того или иного продукта труда, особенно в случае совпадения у предложенных вниманию потребителя образцов «жестких» параметров. Для их оценки в данном случае необходимо использовать формулу (1.7), предложенную М.Г. Долинской. Только при оценке вышеуказанных параметров необходимо учесть тот факт, что они не имеют численных значений, поэтому для их анализа необходимо использовать десятибалльную шкалу, значения по которой каждому индивидуальному параметру присваиваются на основании проведенного маркетингового исследования рынка и опроса потенциальных потребителей. Тогда появляется возможность определения конкурентоспособности товара по «мягким» техническим параметрам:

, (2.41)

где I_т.м.п. - групповой показатель конкурентоспособности по «мягким «техническим параметрам;

q^И_т.м.п., q ^А_т.м.п - единичные показатели конкурентоспособности по «мягким» техническим параметрам, определяемые по формуле (1.7), соответственно, исследуемого оборудования и машины-аналога.

Причем, определение этих показателей производится на основании сравнения «мягких» параметров исследуемого оборудования или машины - аналога с образцом, символизирующим потребность потенциальных потребителей, численные значения которого равны максимальному значению, то есть десяти баллам.

На основании этого формула (2.40) принимает следующий вид:

, (2.42)

где I_т.ж.п. - групповой показатель конкурентоспособности по жестким техническим параметрам.

Тогда промежуточный вариант уравнения (2.40) будет выглядеть следующим образом:

. (2.43)

Однако, выражение (2.43) не позволяет в полной мере провести необходимый анализ технической стороны, несмотря на внесенные поправки и корректировки. Это происходит, в результате того, что формула (2.43) аналогично методикам, рассмотренным в предыдущих разделах, не дает возможности, в случае низкого уровня конкурентоспособности, выявить без особых усилий и существенных потерь времени «узкие места» в функционировании анализируемого оборудования и, что особенно важно, виновника их возникновения.

Для устранения этого недостатка выражение (2.43) необходимо представить в развернутом виде:

. (2.44)

На данном этапе, при учете разработок Л.А. Юрченко, представленные в виде выражения (2.14), и сгруппированные в общем виде не зависимо от класса и типа анализируемого оборудования при условии, что показатели А_i и С_i символизируют показатели назначения, В_i - показатели технического уровня, а D_i - уровень эксплуатации, то уравнение (2.44) принимает следующий вид:

 (2.45)

Сгруппированные показатели в первых квадратных скобках представляют собой индекс назначения (И_н), во вторых - показатель технического уровня (П_т.у.), а соответственно, в третьих - показатель, характеризующий уровень эксплуатации (П_у.э.).

При проведении некоторых математических действий и при учете того, что в индексе назначения показатели С_iA и С_iИ, взятые из уравнения эксплуатационной производительности, являются приведенными, то есть имеют одинаковые численные значения, а, кроме того, при проведении расчета конкурентоспособности продукции принимается, что обе машины, как анализируемая, так и аналог, будут использоваться одним и тем же потребителем (что свидетельствует о совпадении у этих двух продуктов показателей, характеризующих уровень эксплуатации) выражение (2.45) принимает вид:

. (2.46)

Для окончательного представления комплексного показателя конкурентоспособности по техническим параметрам (I_т.п.) предположим, что все «мягкие» параметры машины закладываются при ее проектировании, то есть разработчиком, что, в принципе, обосновано теоретически и практически, тогда:

. (2.47)

Выражение, заключенное в первые квадратные скобки, группирует показатели назначения и представляет собой индекс назначения (И_н), а во вторых - показатели технического уровня (П_т.у.).

В случае, если показатель конкурентоспособности по техническим параметрам (I_т.п.) принимает значения меньшие единицы, то есть I_т.п<1, то анализируемый товар уступает по техническим и качественным характеристикам товару конкурента, а это вызывает необходимость либо повышения индекса назначения (И_н), привлекая при этом проектировщика и разработчика, либо индекса, характеризующего технический уровень изготовления (П_т.у.), и при этом разработчик должен внести некоторые изменения в проекте машины, а изготовитель помимо воплощения их в производстве, должен усовершенствовать сам процесс изготовления, повысив при этом качество и надежность машины. Если I_т.п.>1, то по техническим характеристикам исследуемая машина превосходит аналог. И, наконец, если I_т.п.=1, то по техническим параметрам эти два вида оборудования, хотя и производятся различными продуцентами, являются идентичными, и при приобретении одного из них потребитель в функциональном аспекте ничего не выигрывает по сравнению с тем случаем, если бы он сделал другой выбор.

Выражение, заключенное во вторые квадратные скобки, уравнения (2.43) описывает экономическую сторону товара, то есть, говоря аналитически, получим:

. (2.48)

Однако, как было отмечено во втором разделе, по утверждению многих ученых и подтверждению этого на практике, описывая экономическую сторону изделия только продажной ценой, допускается большая погрешность, величина которой равна эксплуатационным расходам за весь срок использования товара, что особенно важно для машиностроительной продукции, так как она приобретается с целью долгосрочной эксплуатации.

Как было выяснено во втором разделе, в настоящее время принято, во избежание выше описываемой погрешности, заменять при расчете показателя конкурентоспособности по экономическим параметрам продажной цены на цену потребления, включающую кроме первой составляющей еще и эксплуатационные расходы за весь срок эксплуатации. Однако, в таком случае, возникают трудности в определении последней составляющей показателя цены потребления, в результате того, что анализу подлежит долгосрочный период эксплуатации машины. С этой целью лучше использовать такой показатель, как себестоимость выработки товарной продукции используемой машиной, значение которой имеется на каждом предприятии-изготовителе последней, тогда выражение (2.48) принимает вид:

, (2.49)

где С_А и С_И - себестоимость выработки товарной продукции эксплуатируемой машиной, соответственно, аналога и исследуемой;

Т_{службы А}, Т_{службы И} - срок службы машины-аналога и исследуемого оборудования.

Однако, если оставить определение группового показателя конкурентоспособности по экономическим параметрам в виде выражения (2.49), то в качестве его недостатка можно отметить отсутствие учета влияния функциональных возможностей анализируемого оборудования на снижение эксплуатационных расходов. Во избежание получаемой погрешности необходимо формулу (2.53) представить в следующем виде:

, (2.50)

где V - общий объем продукции, производимый анализируемыми машинами в течение года.

В выражении (2.50) целесообразно брать одинаковые величины объема производства с целью проведения максимально объективного анализа, то есть таким образом проводится приведение в соответствие вариантов. Однако, при таком расчете оказывается неучтенным такой важный показатель, как срок службы машины, характеризующий ее износостойкость и в некоторой степени надежность. Во избежание этой ошибки полученный показатель годовых эксплуатационных расходов необходимо умножить на срок эксплуатации, тогда выражение (2.50) принимает окончательный вид:

. (2.51)

При анализе группового показателя конкурентоспособности по экономическим параметрам существует прямо пропорциональная зависимость между уровнем этого показателя и экономическим эффектом, то есть, если значение этого показателя наблюдаются в размере, большем единицы, то напрашивается вывод о более выгодных условиях (как продажной цены, так и эксплуатационных расходов), предлагаемых потребителю исследуемой машины. Если I_э.п.<1, то это свидетельствуют о наличии такой же ситуации, но для машины-аналога, и, если I_э.п. =1, то это означает, что экономические параметры обоих видов продукции находятся на одинаковом уровне.

С учетом вышеуказанных поправок, воплощенных в формулах (2.47) и (2.51), уравнение, описывающее комплексный показатель конкурентоспособности машиностроительной продукции (2.39), принимает следующий вид [48]:

. (2.52)

Однако для представления комплексного показателя конкурентоспособности машиностроительной продукции в окончательном виде необходимо учесть влияние нормативных параметров на ее уровень, определяемых по формуле (1.6):

. (2.53)

В упрощенном виде выражение (2.53) будет выглядеть следующим образом:

. (2.54)

При анализе уровне конкурентоспособности, рассчитанного по формуле (2.54), необходимо учитывать, что экономический смысл данного показателя состоит в определении различия между потребительскими стоимостями сравниваемых товаров промышленного назначения. В случае, если К>1, то это свидетельствует о том, что исследуемое оборудование превосходит машину-аналог. Это подтверждает тот факт, что в анализируемом товаре достигнуто лучшим образом соответствие цены и качества, чем в продукции конкурента. Исходя из этого, основные действия продуцента должны быть направлены на максимальное использование производственных мощностей, постоянное изучение и исследование рынка, а также требований потенциальных потребителей с целью продолжения работы по совершенствованию производимого оборудования и доведения его соответствия потребностям к максимуму, что повлечет за собой рост либо поддержание существующего уровня конкурентоспособности, а следовательно, повлияет на изменение величины совокупной прибыли в положительную сторону.

В случае, если К<1, необходимо проанализировать все составляющие уравнения (2.54). Поэтому в зависимости от того, какое «узкое место» будет выявлено в процессе анализа уравнения необходимо предпринять соответствующие меры. Если низким представляется индекс назначения, то это свидетельствует недостатках проекта машины и необходимости привлечь ее разработчика к исправлению всех найденных недостатков. В случае низкого индекса, характеризующего технический уровень изделия, считается необходимым пересмотреть весь производственный процесс и привлечь к ответственности изготовителя, та как это сигнал о низкой качественной стороне продукта и его надежности. И, наконец, если причиной низкой конкурентоспособности являются экономические параметры (то есть I_э.п.), то при соответствующем перечне функциональных и классификационных характеристик, а также уровне качества и надежности, присущих исследуемому товару, необходимо произвести корректировку, либо продажной цены, либо эксплуатационных расходов.

При равной конкурентоспособности, то есть К=1, напрашивается вывод о взаимозаменяемости исследуемого оборудования и машины-аналога, а, следовательно, для потребителя нет принципиальной разницы при принятии решения о покупке между этими двумя товарами. В соответствии с этим, необходимо улучшить либо техническую сторону машины, либо снизить экономические показатели.

На данном этапе появилась возможность вывести схему определения и анализа конкурентоспособности продукции промышленного назначения (см. рис. 2.4).

3 Реализация функционального подхода в системе маркетинга

3.1 Особенности использования методики расчета конкурентоспособности для кранового оборудования

Для подтверждения экономической эффективности предложенной методики настоящего исследования выбрано акционерное общество «Новокраматорский машиностроительный завод» (в дальнейшем именуемый как «НКМЗ») - фирма с мировой известностью, представляющую собой яркий пример крупной отечественной корпорации. А данный тип предприятий, как известно, представляет собой основную форму организации промышленного капитала в современной мировой экономике [83]. Основной характеристикой отечественных и зарубежных корпораций и сегодня является диверсификация [112; 70], проявляющаяся в огромном продуктовом разнообразии [6; 90; 95].

Таким образом, для наибольшей наглядности в качестве исследуемой продукции был выбран продукт проводимой конверсии - крановое оборудование, являющееся наиболее ярким примером машиностроительной продукции, который обладает большим набором функциональных и классификационных параметров. Кроме того, в настоящее время существует большое количество машин данного класса, которые могут быть подвержены сравнению.

Техническая производительность грузоподъемных машин определяется по следующей формуле [29]:

Q_т = G _* n _* k, (3.1)

где Q_т - техническая производительность;

G - грузоподъемность машины, т;

n - число циклов, 1 ч;

k - средний коэффициент использования машины по грузоподъемности.

В приведенной формуле число циклов n в час можно определить следующим образом:

, (3.2)

где Т_цикла - длительность одного рабочего цикла, мин., которая, в свою очередь, определяется по формуле:

, (3.3)

где H - высота подъема груза, м;

V₁ - скорость подъема груза, м/мин;

V₂ - скорость спуска груза, м/мин;

Т_n - время погрузки, мин.;

Т_Д1 - время перемещения груза от места погрузки до места разгрузки, мин.;

Т_Д2 - время перемещения пустого грузонесущего устройства с места разгрузки до места погрузки, мин.;

Т_р - время разгрузки, мин.

Эксплуатационную производительность грузоподъемного оборудования описать следующим образом:

. (3.4)

Уравнение (3.4) принимает вид:

Q_экс = G ґ n ґ k ґ K_т ґ K_т.и ґ K_ор. (3.5)

Уравнение (3.5) можно назвать основным уравнением функционирования строительных кранов. Исходя из того, что величина показателя грузоподъемности каждого конкретного класса кранового оборудования определяется в процессе ее проектирования, то его необходимо отнести к индексу назначения, в число которого, кроме грузоподъемности относят грузовой момент, максимальную высоту подъема крюка, вылет стрелы, длину основной стрелы и т.д. Число циклов, выполняемых машиной в течение одного часа, зависит в некоторой степени от проекта, но в основном - от изготовителя, в результате того, что данный показатель зависит от качества изготовления машины и, в первую очередь, от технического уровня использования проекта, поэтому его необходимо отнести к показателю технического уровня. В свою очередь, коэффициент использования машины по грузоподъемности характеризует насколько полностью используются возможности машины, заложенные в нее разработчиком и изготовителем в процессе проектирования и изготовления, потребителем при эксплуатации. Тогда уравнение (2.17) применительно к грузоподъемному оборудованию будет иметь вид:

Q_экс = [G] ґ [n ґ K_т ґ К_т.и] ґ [К ґ К_ор]. (3.6)

И_н П_т.у П_{у. э}

Таким образом, работники сервисной службы, призванные следить и анализировать статистическую информацию о функционировании конкретного грузоподъемного крана в определенных условиях индивидуальной стройки, обнаружили тот факт, что для пользователя, который применяет его в собственных нуждах, испытывает неудовлетворенность им своей потребности, в результате того, что грузоподъемность крана не соответствует массе переносимых грузов, из чего возникают соответствующие неудобства. Исходя из этого, к ответственности необходимо привлечь «разработчика», потребовав от него пересмотреть существующий проект и чертежи и изменить их, придав машине требуемый уровень удовлетворения потребности.

В случае, если замечен тот факт, что значение одного или нескольких показателей К_т, К_т.и, n, определяющих величину комплексного показателя технического уровня, имеют величины ниже, чем машины конкурентов того же класса, то для определения причин такого несоответствия необходимо обратиться к «разработчику» с требованием изменить конструкцию крана, а к «изготовителю машины» - выполнить эти мероприятия при ее производстве.

И, наконец, если обнаруживается, что причиной низкой эксплуатационной производительности грузоподъемного крана является низкий уровень коэффициентов K, К_ор, характеризующих уровень эксплуатации оборудования, то в целях повышения их величины необходимо пользователю пересмотреть свою структуру организации труда, эффективность использования рабочего времени и прочее.

Сбор статистической информации о работе и простоях оборудования является обязательным этапом, предшествующим анализу функционирования. От достоверности собираемой информации во многом зависит правильность выводов такого анализа, который рассматривается в качестве элемента системы управления функционированием выпускаемой продукции промышленного назначения, и, соответственно, под влияние попадает эффективность воздействий (мероприятий по модернизации оборудования, по улучшению его использования и т.д.).

В качестве конкретных объектов исследования были взяты следующие грузоподъемные краны на специальном шасси:

1) специальный короткобазовый кран ККС_55 (производство АО «НКМЗ», г. Краматорск);

2) кран на специальном шасси автомобильного типа КС_6473 (производство фирмы «Каян», г. Одесса);

3) автомобильный кран KR_500S (производство фирмы «КАТО», Япония).

Анализу результатов функционирования оборудования посвящено большое количество исследований как в нашей стране, так и за рубежом. В результате чего можно прийти к выводу, что в случае, если данные для анализа функционирования собраны по результатам кратковременных испытаний (часовые, сменные, месячные данные), значения показателей, определяемых по результатам таких испытаний, как правило, получаются существенно завышенными по сравнению с результатами действительной длительной эксплуатации, поэтому проводить анализ функционирования необходимо только в пределах больших промежутков времени. Наиболее удобным считается сравнивать данные, собранные за год, что составляет 8760 часов. Анализ проведен на базе хронометражного наблюдения на шахте «Краснолиманская» с 9 октября 2002 г. по 9 октября 2003 г. В общей сумме годового календарного фонда время по организационным причинам и климатическим условиям - Т_ор составляет 121 сутки (2904 часа); время технического обслуживания - Т_об - 30 дней (720 часов) [29]. Учитывая данные предпродажных испытаний, можно сделать вывод, что время на восстановление (устранение отказов) - Т_в - для кранов, выпускаемых на ЗАО «НКМЗ» и «Краян», а именно ККС_55 и КС_6473 принимает величину, составляющую 307 часов, а для крана KR_500S, произведенного на японской фирме «KATO» - 300 часов.

Время на выполнение вспомогательных технологических операций Т_т определяется по формуле (3.7) и складывается из суммы времен на определенные технологические операции при условии, что объекты, обслуживаемые исследуемым грузоподъемным краном, расположены в среднем друг от друга на расстоянии 5 километров и за год машина обслуживает 100 таких объектов. Данный показатель определяется по следующей формуле:

Т_т = Т₁ + Т₂ + Т₃ + Т₄ + Т₅ + Т₆, (3.7)

где Т₁ - время на транспортирование грузоподъемного крана с одного объекта на другой, в часах;

Т₂ - время, необходимое для приведения грузоподъемного крана в рабочее состояние, в часах;

Т₃ - время, необходимое для приведения грузоподъемного крана в транспортное состояние, в часах;

Т₄ - время выдвижения стрелы, в часах;

Т₅ - время сбора стрелы, в часах;

Т₆ - время, необходимое для осуществления переездов внутри каждой объекта, в часах.

Время, необходимое для транспортирования крана на автомобильном ходу, в свою очередь, определяется по следующей формуле:

Т₁ = ґ N, (3.8)

где S - расстояние от одного обслуживаемого объекта до другого, км;

V - транспортная скорость крана, км/ч;

N - количество объектов, обслуживаемых одним краном за год.

Для специального короткобазового крана ККС_55, транспортная скорость которого 40 км/ч, величина Т₁ (рассчитанная по формуле 3.8) составляет 12.5 часов за год, для крана на специальном шасси автомобильного типа КС_6473, транспортная скорость которого 70 км/ч, Т₁ равно 7. 14 часов и, на конец, для автомобильного крана KR_500S, транспортная скорость которого 80 км/ч, Т₁ принимает значение 6.25 часов.

Время, необходимое для приведения крана в рабочее состояние, (Т₂) для крана ККС_55 равно 10 минут (что за год в среднем составляет 16.7 часов), а время приведения крана в транспортное состояние (Т₃) - 8 минут (13.3 часа за год); для крана КС_6473 Т₂ и Т₃ равно 15 минут (25 часов за год); для крана KR_500S Т₂ равно 16.7 часов, а Т₃ равно 13.3 часа в год.

В результате проведенных исследований выявлено, что в 5% случаев при эксплуатации строительных грузоподъемных кранов на автомобильном ходу возникает необходимость применения удлинителя телескопической стрелы, а в 95% случаев его не используют. Поэтому время выдвижения стрелы (Т₄) определяется по формуле:

Т₄ = Т_4удл + Т_{4безудл}, (3.9)

где Т_4удл - время, необходимое для присоединения удлинителя при выдвижении стрелы, ч;

Т_{4безудл} - время, необходимое для выдвижения стрелы без присоединения удлинителя, ч.

Для крана ККС_55 Т4удл составляет 0.025 часа на каждой стройке (при условии, что удлинитель присоединяется к стреле за 0.5 часа), что за год складывается в 2.5 часа; для кранов КС_6473 и KR_500S - 0.1 часа на каждой стройке (удлинитель присоединяется к стреле за 2 часа) и за год этот показатель принимает значение 10 часов. Т_{4безудл} для всех трех кранов составляет 32 часа. Таким образом, время выдвижения стрелы, рассчитанное по формуле (3.9), для крана ККС_55 равно 34.5 часа, для кранов КС_6473 и KR_500S - 42 часа.

Как свидетельствует статистика, существует необходимость переездов внутри стройки вместе с грузом в 10% случаев, а в 90% - без груза. Первое время для кранов ККС_55 и КС_6473 по времени составляет 10 часов, а для KR_500S - 4 часа; второе время для всех трех кранов равно 10 часов. Тогда, время для переездов внутри стройки для кранов ККС_55, КС_6473 и KR_500S принимает следующие величины: 20, 20 и 14 часов соответственно. Таким образом, на данном этапе можно рассчитать, сколько составляет время непосредственной работы каждой машины по следующей формуле:

Т_р = Т_к - (Т_т + Т_об + Т_в + Т_ор), (3.10)

Для крана ККС_55 рабочее время составляет 4697. 5 часов, для крана КС_6473 - 4019. 9 часов, для крана KR_500S - 4836 часов (см. табл. 3.1).

Таблица 3.1 - Распределение календарного фонда времени кранового оборудования (на базе хронометражного наблюдения, проведенного на шахте «Краснолиманская» с 9 октября 2005 г. по 9 октября 2006 г.)

Показатель	Марка грузоподъемного крана
	ККС_55	КС_6473	KR_500S
Календарный фонд времени	8760	8760	8760
Фонд рабочего времени	4697.5	4019.9	4836
Вспомогательные технологические операции: Транспортирование крана Приведение крана в рабочее состояние Приведение крана в транспортное состояние Присоединение удлинителя при выдвижении стрелы Выдвижение стрелы без присоединении удлинителя Сбор стрелы Передвижение внутри стойки	12.5 16.7 13.3 2.5 32 34.5 20	7.14 25 25 10 32 42 20	6.25 13.3 13.3 10 32 42 14
Фонд времени на восстановление	307	307	300
Фонд времени на техническое обслуживание	720	720	720
Перерывы по организационным причинам и климатическим условиям	2904	2904	2904

Подводя итоги, можно рассчитать показатели надежности и свести их в единую таблицу, а также рассчитать эксплуатационную производительность для каждой из машин по формуле (3.6). Таким образом, для кранов ККС_55, КС_6473, KR_500S эксплуатационная производительность принимает значения 58.98 т/ч, 46.68 т/ч и 57.8т/ч соответственно. Анализируя показатели надежности, сведенные в табл. 3.2 и 3.3,

Таблица 3.2 - Показатели надежности грузоподъемных кранов

Наименование фирмы	Тип машины	Расчетное время цикла, мин.	Коэффициент технологического использования	Коэффициент технического использования	Комплексный показатель технического уровня
АО «НКМЗ»	ККС_55	15	0.973	0.825	0.054
ПО «Краян»	КС_6473	17	0.96	0.825	0.038
КАТО	KR_500S	14	0.973	0.83	0.058

Таблица 3.3 -Эксплуатационная производительность крана

Тип машины	Расчетная эксплуатационная производительность, т/час
Кран короткобазовый ККС_55	58.98
Кран на автомобильном ходу КС_6473	46.6
Короткобазовый кран KR_500S	57.8

можно сделать вывод, что при прочих равных условиях кран ККС_55 имеет самую высокую эксплуатационную производительность за счет лучших грузовых характеристик в то время, как кран KR_500S имеет выше показатели надежности, чем у ККС_55 сравнительно на незначительную величину. Таким образом, кран ККС_55 изготовлен на уровне запросов мирового рынка.

3.2 Разработка методики определения уровня предельной цены кранового оборудования

В настоящее время существует возможность выведения функциональной зависимости как цены от массы оборудования, так и последней от классификационных и функциональных показателей назначения. Поэтому на данном этапе исследования, проводимого на примере грузоподъемного оборудования (а именно, грузоподъемных кранов на автомобильном ходу), основной задачей является нахождение таких зависимостей для исследуемого класса машиностроительного оборудования.

Для нахождения существующих зависимостей в соответствие с алгоритмом необходимо прежде всего иметь информационную базу, содержащую данные о выборке однотипных машин, состоящей как из отечественных, так и зарубежных аналогов. Соответствующая выборка сведена в табл. 4.4 на основании статистической информации маркетинговой базы данных «WA_2 регистр».

Для убеждения в существовании функциональной зависимости между ценой и массой грузоподъемных кранов на автомобильном ходу необходимо построить график (см. рис. 3.1). Кривую зависимости цены от массы для кранов малой грузоподъемности (до 30т) целесообразно описать уравнением, построенного на мультипликативной основе [47]:

Ц = К _* М^1.8. (3.11)

А кривую той же зависимости для машин большей грузоподъемности - уравнением:

Ц = К _* М^1.1, (3.12)

где Ц - цена крана, тыс. грн.;

К - коэффициент пропорциональности;

М - масса крана, кг.

Несовместимость кривых для кранов малой и большой грузоподъемности объясняется тем, что первые базируются на автомобильном шасси, а вторые - на специальном шасси.

Следующим шагом в расчете предельной цены является определение функциональной зависимости массы грузоподъемного крана от функциональных и классификационных показателей назначения. Так как для целей настоящей работы наиболее удобной является именно мультипликативная форма выражений, отличающаяся более строгой структурой, необходимо произвести построение в форме достоверной эмпирической формулы определения массы, то есть по формуле (2.36). Вследствие того, что, как известно, потребителя интересуют возможности, которые ему предоставляют ресурсы, реализованные в приобретаемом оборудовании, и совокупность таких возможностей характеризуется показателями назначения оборудования, а у кранового оборудования такими показателями является максимальная высота подъема груза и грузоподъемность, то формула (2.36) для грузоподъемных кранов принимает следующий вид:

М = К_{м *} H^z1 _* G^Z2, (3.13)

где Н - максимальная высота подъема груза (или максимальная длина стрелы крана), м;

G - максимальная грузоподъемность крана, т.

Тогда для определения К_м формула будет иметь следующий вид применительно к исследуемому типу оборудования:

К_м = . (3.14)

С целью выведения эмпирической зависимости, определяющей величину массы крана использовались данные выборки, приведенной в табл. 3.4, содержащей информацию о 15 грузоподъемных кранов на автомобильном ходу, которые были выпущены различными фирмами (что особенно важно для проводимого анализа). В результате обработки на ЭВМ получено, что оптимальные показатели степени (коэффициенты регрессии) z₁ и z₂ в выражении (3.13) равны соответственно 0.4 и 0.3. При этом, среднее значение коэффициента пропорциональности Км, определяемого по формуле (2.43), принимало величину 2.73. При этом минимальный коэффициент вариации, полученный при вышеназванных показателях степени, составлял 0.12, что свидетельствует о достаточно высокой сходимости полученной эмпирической формулы:

М = К_м · G^0.4 · H^0.3. (3.15)

При рассмотрении выборки, состоящей из меньшего количества машин (6) и, что очень важно в данном случае, изготовленных на одной фирме («Краян»), на ЭВМ было получено, что оптимальные показатели степени принимают те же значения, что и в предыдущем случае, а именно, 0.4 и 0.3. При этом, среднее значение коэффициента пропорциональности Км было равно 2.66, а Квар приняло значение 0.08. Наибольшая сходимость полученной во втором случае эмпирической формулы объясняется тем, что во второй выборке рассматривались краны одной фирмы, а значит проектировались практически одними специалистами.

Таким образом, подставив в выражение (3.34) эмпирические зависимости (3.11) и (3.15), получим окончательную формулу определения цены:

. (3.16)

Так как в настоящем исследовании в качестве анализируемой машины берется кран ККС_55, то эксплуатационную производительность для таких аналогов, как КС_6473 и КR_500S необходимо привести к показателям назначения ККС_55, а именно она влияет на данный показатель. Таким образом, имеем:

т/час.;

т/час.

Полученные в процессе расчетов и анализа статистические данные можно свести в табл. 3.5.

Таблица 3.5 - Эксплуатационная производительность кранов, приведенная к показателям назначения грузоподъемного крана ККС_55

Тип машины	Расчетная эксплуатационная производительность, т/час	Приведенная к показателям назначения крана ККС_55 эксплуатационная производительность, т/час
Кран короткобазовый ККС_55	58.98
Кран на автомобильном ходу КС_6473	46.6	51.35
Короткобазовый кран KR_500S	57.8	63.58

Приняв в первом случае за аналог кран японской фирмы «КАТО» KR_500S и подставив соответствующие значения в формулу (3.16), получим предельную цену крана ККС_55 на мировом рынке:

Ци = 1224000·= 1265691.6 грн. (3.17)

Для определения предельной цены крана ККС_55 на внутреннем рынке необходимо взять за аналог кран одесского производственного объединения «Краян» - КС_6473 и, в результате получим:

Ци = 720050 ·= 853830 грн. (3.18)

Полученные данные можно систематизировать и сгруппировать (см. табл. 3.6 и 3.7).

Таким образом, в результате проведенных исследований можно сделать вывод, что при реализации крана ККС_55 на внешнем рынке его предельная цена составляет 1265691.6 грн., а это значит, что цену этого крана можно установить в диапазоне 1000000 - 1224000 грн., но при этом необходимо учесть тот факт, что для потребителя этого рынка кран ККС_55 помимо всего прочего имеет худший внешний вид, дизайн, а также ЗАО «НКМЗ», в качестве производителя кранов, не известно и не является такой престижной фирмой, как «КАТО», что является немаловажным при установлении цены и реализации продукции. Что касается реализации крана ККС_55 на внутреннем рынке, где аналогом ему является КС_6473, то предельная цена его составляет 853830 грн., что означает, что нужно устанавливать цену в диапазоне 800000 - 830000 грн., а цена, установленная заводом, составляет 900000 грн.