Предложены модели оценки конкурентоспособности инновационной машиностроительной продукции (ИМП): модель прогнозирования потребительских предпочтений ИМП; модель, рассчитывающая нечеткие множества альтернатив различной степени конкурентоспособности на ранних стадиях исследования; интегральная модель оценки конкурентоспособности ИМП с учетом этапов производства, реализации и эксплуатации, модель рейтинговой оценки альтернатив. Рассмотрена модель формирования экспертной комиссии с использованием нечеткого логического вывода. Модели разрабатывались на базе многокритериального подхода и аппарата теории нечетких множеств. Предложенная система моделей позволяет охватить все этапы жизненного цикла продукции. Выходная информация оценки конкурентоспособности ИМП на начальных стадиях жизненного цикла продукции становится входной информацией для оценки конкурентоспособности на последующих этапах жизненного цикла продукции. Существует возможность обработки качественной информации и преобразования ее в количественные оценки, что особенно важно на этапах синтеза идеи и маркетинговых исследований.
The authors suggest the models for assessing the competitiveness of innovative engineering products (IEP): a model for forecasting the consumer’s preferences for IEP; a model for calculating fuzzy sets of alternatives of various competitiveness degrees at the early stages of research; integrated model for IEP competitiveness assessment with consideration to the stages of production, marketing and operation, the model for the rating assessment of alternatives. The paper considers the model for forming an expert committee involving fuzzy inference. Models have been developed on the basis of multi-criteria approach and of the theory of fuzzy sets. The proposed system models allows to cover all stages of the product life cycle. The output evaluation of the competitiveness of IEP in the early stages of product life cycle becomes the input information to assess the competitiveness of the subsequent stages of the product life cycle. There is the ability to handle high-quality information and transform it into a quantitative assessment, which is especially important in the synthesis of ideas and stages of marketing research.
1. Григорьева А.А. Автоматизированный мониторинг конкурентоспособности инновационной машиностроительной продукции: монография / А.А. Григорьева, Г.О. Тащиян, А.П. Григорьева. − Томск: Изд-во Томского политехнического ун-та, 2011. – 231 с.
2. Григорьева А.А., Григорьева А.П. Модели оценки конкурентоспособности горно-шахтного оборудования на базе метода попарных сравнений // Горный аналитический информационный бюллетень, Изд. Горная книга, 2010. − С.221-227.
3. Григорьева А.П. Информационная система оценки инноваций с использованием аппарата теории нечетких множеств. Искусственный интеллект: философия, методология, инновации // Материалы IV Всероссийской конференции студентов, аспирантов и молодых учёных. Ч. 2, г. Москва, МИРЭА, 10–12 ноября 2010 г. Под ред. Д.И. Дубровского и Е.А. Никитиной. – М.: Радио и Связь, 2010. – С. 10-12.
4. Осипов Ю.М. Показатель «значимость технического решения» имитационной модели АСУ конкурентоспособностью продукции // Автоматизация и современные технологии. – М., 1994. – № 3. – С.33-35.
5. Shavinina Larisa. The international handbook on innovation. – Pergamon, 2003. – 1200 р.