Метод построения нечеткой когнитивной карты конкурентоспособности машиностроительного предприятия

Цель исследования – оценить факторы, влияющие на конкурентоспособность машиностроительных предприятий, и разработать методику нечеткой когнитивной карты (НКК) для их анализа.

Методы. В данном исследовании были использованы методы анализа данных и моделирования, включая метод НКК для формализации взаимосвязей между факторами и их влияния на конкурентоспособность машиностроительных предприятий. Были проанализированы данные, связанные с факторами, влияющими на конкурентоспособность, включая технологический уровень, качество продукции, уровень цен, инновационный потенциал и управленческий опыт.

Результаты. В результате исследования была разработана методика НКК для анализа взаимосвязей между факторами и их влияния на конкурентоспособность машиностроительных предприятий. Была проведена оценка факторов, влияющих на конкурентоспособность, включая технологический уровень, качество продукции, уровень цен, инновационный потенциал и управленческий опыт. Были выявлены ключевые факторы, оказывающие наибольшее влияние на конкурентоспособность машиностроительных предприятий, а также установлены степени влияния каждого фактора на конкурентоспособность, используя шкалу для формализации силы влияния.

Заключение. В итоге результаты исследования показали, что метод НКК является эффективным инструментом для анализа конкурентоспособности машиностроительных предприятий. Он позволяет учитывать неопределенность и нечеткость входных данных и лучше понимать взаимосвязи между концептуальными переменными. Разработанная методика НКК может быть использована для принятия обоснованных решений по улучшению конкурентоспособности предприятия. В целом исследование подтверждает важность анализа факторов, влияющих на конкурентоспособность, и показывает, что НКК может помочь представить сложную систему и ее связи в более наглядной и понятной форме. Это может быть полезно для руководства предприятия в принятии обоснованных решений по улучшению конкурентоспособности компании и увеличению ее доли на рынке.

1. Zhang X. Research on core competitiveness evaluation of small and medium sized enterprises with hesitant triangular fuzzy multiple attribute decision making // Journal of Intelligent and Fuzzy Systems. 2023. Vol. 45, N 2. P. 1–11. https://doi.org/10.3233/JIFS-232839.

2. Balan V. Fuzzy evaluation of the competitiveness of business models of enterprises // Economic development strategies: micro, macro and mesoeconomic levels. 2021. https://doi.org/10.30525/978-9934-26-191-6-22.

3. Ивахник Д. Е. Конкурентоспособность бизнес-процессов предприятия: понятие и метод оценки // Актуальные проблемы экономики и менеджмента. 2022. № 1(33). С. 5– 15.

4. Михайлов М. Н. Оценка конкурентоспособности предприятий машиностроительного комплекса // Российское предпринимательство. 2012. № 1(99). С. 120-127.

5. Третьяков В. Д., Калина А. В., Ерыпалов С. Е. Оценка конкурентоспособности крупных машиностроительных комплексов // Вестник УрФУ. Серия: Экономика и управление. 2016. Т. 15, № 2. С. 198–219. https://doi.org/10.15826/vestnik.2016.15.2.011.

6. Панюкова Е. А. Реализация стратегии развития в рамках повышения конкурентоспособности промышленного предприятия // Молодежь и наука: шаг к успеху: сборник научных статей IV Всероссийской научной конференции перспективных разработок молодых ученых. Курск: Университетская книга, 2020. Т. 1. С. 155–158.

7. Чернышова Г. Ю. Методика оценки конкурентоспособности промышленного предприятия с использованием моделей искусственного интеллекта // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. 2009. № 4(28). С. 200–202.

8. Vitiuk A. The study of the competitiveness of leading engineering enterprises // Innovation and Sustainability. 2022. P. 124–131. https://doi.org/10.31649/ins.2022.3.124.131.

9. Rotshtein A. Fuzzy cognitive maps in the dependability analysis of systems // Dependability. 2019. Vol. 19, N 4. P. 24–31. https://doi.org/10.21683/1729-2646-2019-19-4-24-31.

10. Палюх Б. В., Какатунова Т. В. Нечеткая когнитивная карта как инструмент моделирования инновационной деятельности на региональном уровне // Программные продукты и системы. 2012. № 4. С. 26–31.

11. Мингалева Ж. А., Старков Ю. В., Тарасов А. В. Повышение конкурентоспособности предприятий на основе выбора стратегических альтернатив развития // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Экономика. Управление. Право. 2019. Т. 19, № 2. С. 155–164. https://doi.org/10.18500/1994-2540-2019-19-2-155-164.

12. Халин Ю. А., Сизов А. С., Игнатенко А. Н. Нечётко-множественная модель многокритериальной оценки конкурентоспособности предприятия // Известия Юго-Западного государственного университета. 2011. № 5-1 (38). С. 53–57.

13. Захарова А. А., Подвесовский А. Г., Исаев Р. А. Нечеткие когнитивные модели в управлении слабоструктурированными социально-экономическими системами // Информационные и математические технологии в науке и управлении. 2020. № 4(20). С. 5– 23. https://doi.org/10.38028/ESI.2020.20.4.001.

14. Круглов И. В. Особенности методики оценки конкурентоспособности продукции машиностроительных предприятий // Инновационная наука. 2016. № 2-2. С. 11–14.

15. Яксанова Н. Н., Яксанов Д. С. Разработка методики оценки уровня конкурентоспособности промышленного предприятия в современных условиях // Экономический журнал. 2018. № 3(51). С. 33–49.

16. Мишустина Т. С. Когнитивные технологии в процессе разработки системы управления конкурентоспособностью предприятия и его торговой марки // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. 2013. № 2. С. 104–110.

17. Тополева Т. Н. Управление модернизацией предприятий машиностроения в рамках интегрированных корпоративных структур // Управленческие науки. 2018. Т. 8, № 3. С. 108–119. https://doi.org/10.26794/2404-022X-2018-8-3-108-119.

18. Кузьбожев Э. Н., Можейко А. Г., Халин Ю. А. Управление инновационными процессами на основе интеллектуальных информационных технологий // Известия Юго-Западного государственного университета. 2011. № 6-2 (39). С. 83–86.

19. Лисицин Л. А., Халин Ю. А., Лисицин А. Л. Системы поддержки принятия управленческих решений в условиях неполной информации // Известия Юго-Западного государственного университета. 2012. № 4-2 (43). С. 95–99.

20. Сизов А. С., Халин Ю. А., Цепов А. Ю. Обработка данных на основе owa-оператора и ДСМ-метода для оценки риска инвестирования малого инновационного предприятия // Телекоммуникации. 2014. № 12. С. 42–45.

21. Васяйчева В. А. Проблемы и перспективы развития транспортного машиностроения в условиях «новой» экономики // Цифровая экономика: проблемы и перспективы развития: сборник научных статей Межрегиональной научно-практической конференции. Курск: Университетская книга, 2019. Т. 2. С. 93–101.

22. Халин Ю. А. Подход к прогнозированию состояний конкурирующих предприятий на основе ДСМ – метода автоматического порождения гипотез // Естественные и технические науки. 2011. № 6 (56). С. 521–22.