2024. №4 Vol.18

      Эффективность управления цепями поставок зависит, в том числе, от выбора и слаженного взаимодействия с покупателями продукции. Статья посвящена разработке методики выбора покупателя на региональном оптово-розничном рынке топлива. Методологической базой исследования является теория многомерного статистического анализа и нейронных сетей. Основным инструментом для разработки методики послужили нейросетевые технологии, при помощи которых можно корректно оценить границы диапазона значений показателей, характеризующих потребителей и отражающих их историю покупательского поведения, для выбора потенциальных клиентов и возможности дальнейшего сотрудничества с уже существующими. Информационную базу работы составили данные о покупателях продукции, данные электронного справочника 2ГИС, результаты проведенного первичного статистического анализа и построения прогнозов, сделанных на основе нейросетей различной топологии. Предложена авторская методика выбора покупателя, имеющая потенциал развития и использования для решения ряда других управленческих задач. В рамках апробации была определена наиболее подходящая конфигурация нейросети, и оценены стандартные значения входных барьеров для выбора покупателя. Апробация разработанной методики была проведена на примере компании, функционирующей на оптово-розничном рынке топлива в г. Новосибирске и Новосибирской области. В процессе верификации модели нейронной сети было проведено сопоставление качества классификации клиентов на основе моделей логистической регрессии, дерева принятия решений и случайного леса, и обнаружено, что нейросетевой подход обеспечивает наилучшие результаты оценивания степени пригодности клиентов. Разработаны рекомендации по совершенствованию нейросетевых моделей, включающие расширение набора факторов, которые определяют характеристики потребителей, а также оптимизацию внутренней структуры нейронных сетей.

      Управление стратегическим развитием регионов России является сложной задачей, решение которой связано с комплексом сложностей как методологического, так и методического характера. В частности, наблюдается низкое качество формируемых прогнозных оценок по основным рассматриваемым параметрам. Несмотря на наличие исследований в данной области и нормативной правовой базы, документы стратегического планирования в России зачастую не увязаны друг с другом, неоднократно пересматриваются в ходе реализации и, в конечном счете, не реализуются в полной мере. Во многом это связано с тем, что имеющийся научный потенциал не используется в полной мере, в том числе в области разработки соответствующих информационных систем. Цель исследования заключается в разработке инструментария поддержки принятия решений при стратегическом планировании развития региона. В качестве основных методов исследования используются агент-ориентированное моделирование, адаптивное управление, интеллектуальный анализ данных, сценарное моделирование. В ходе исследования предложена концепция формирования инструментария, основывающаяся на построенииинтеллектуальной адаптивной имитационной модели (ИАИМ) с учетом теории стратегического планирования и возможностей обработки разнородных данных. Предложенная структура ИАИМ включат в себя четыре взаимосвязанных иерархических уровня – интеллектуальные агенты, макропроцессы, система управления и внешняя среда. Особое внимание уделено разработке модели адаптивного поведения интеллектуального агента. Предлагаемый подход к реализации позволит охватить весь комплекс задач – от анализа входных данных до разработки управленческих решений. Программная реализация разработанной модели осуществлена с использованием инструментарияAnyLogic.

Статья подготовлена при финансовой поддержке Российского научного фонда, проект № 23-28-00871.

      Представлен метод формирования нормативов для оценки результатов функционирования сложных систем, применимых для социо-эколого-экономических систем, с учетом приоритетов развития субъектов Российской Федерации. Методология предполагает выбор нормативных значений из набора норм, построенных по двум методам: первый основан на построении эконометрических моделей с использованием статистических данных для совокупности субъектов (первый тип) и для одного выбранного субъекта (второй тип); второй метод использует методологию байесовских интеллектуальных измерений на базе регуляризирующего байесовского подхода (третий и четвертый типы). В зависимости от результата расчетов выбирается норма, дающая более высокое (в случае высокого приоритета), среднее (в случае среднего приоритета) и меньшее (в случае низкого приоритета) нормативное значение оцениваемых результативных признаков, характеризующих развитие субъекта. Реализация метода продемонстрирована на примере регионов Центрального федерального округа, в том числе Тульской области, для которой построены эконометрические и нечеткие модели. Данными моделями отображается связь объема валового регионального продукта с численностью занятых, со стоимостью основных производственных фондов. Исследование проведено для сельского хозяйства (раздел А) и добычи полезных ископаемых (раздел С) по ОКВЭД1, образующих сырьевой сектор, по данным за 2007–2022 гг. В качестве инструментальных средств применены программные платформы «ЭФРА» и «Инфоаналитик 2.0». Полученные результаты могут быть использованы региональными органами управления при формировании нормативов для оценки результатов функционирования областей в краткосрочном и среднесрочном периодах. 

Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 24-28-20020 и Тульской области.

      В настоящее время многие компании, занимающиеся производством товаров среднесрочной оборачиваемости, на определенной стадии развития сталкиваются с необходимостью проектирования высокоуровневого дизайна программного комплекса, позволяющего поддерживать полный цикл планирования продаж, производства, логистики и маркетинговых кампаний. Это обусловлено постепенным ростом компаний и внедрением в разное время независимых программных систем/модулей, позволяющих реализовывать ограниченные бизнес-процессы без связи со смежными функциями и бизнес-процессами предприятия. Таким образом, предприятия оказываются в ситуации, когда в различных подразделениях внедрен разрозненный набор информационных систем и программных модулей, в рамках которых производится локальный учет и аналитика различных операций, при этом программно-аналитический комплекс в целом не обеспечивает полный, связанный, циклический процесс планирования. В работе представлена модель требований к функциям, информационным объектам и потокам данных, обеспечивающая сквозное планирование, а также предложен подход, позволяющий выявить недостающие объекты имеющегося информационного комплекса предприятия. Разработана аналитическая сеть, состоящая из недостающих элементов, учитывающая зависимости и взаимосвязи информационных объектов и программных модулей, позволяющая сформировать вектор приоритетов относительной значимости компонентов ПО. Данный вектор представляет собой набор приоритетов доработок программного комплекса предприятия и позволяет более эффективно распределять ресурсы команды разработки для программной реализации недостающих функций, информационных объектов и интеграционных потоков данных между программными модулями.

      Стремительная цифровая трансформация индустрии недвижимости в Китае привела к революции традиционных бизнес-моделей, и компания Lianjia (Beike) оказалась в авангарде этих изменений. В данном исследовании рассматривается путь компании Lianjia от обычной брокерской фирмы до ведущей цифровой платформы. Анализируется опыт создания хранилища данных о жилье и сделках (словаря жилья), развития сети сотрудничества агентов (ACN) и внедрения бизнес-модели оффлайн-онлайн (O2O) на основе информационных систем управления (MIS). С использованием методологии «кейс-стади» показано как инновационное использование технологий в компании Lianjia повысило операционную эффективность, удовлетворенность клиентов и сформировало серьезные конкурентные преимущества. Представленные результаты дают ценное представление о потенциале цифровых платформ для стимулирования непрерывных инноваций и преобразований компаний в сфере недвижимости. В исследовании также обсуждаются более широкие последствия для цифровой экономики и предлагаются рекомендации для компаний, стремящихся к подобным преобразованиям.

      В работе рассмотрена математическая модель, позволяющая менеджерам лесопромышленного предприятия формировать цепи поставок и управлять ценовой политикой организации. Данная модель представляет собой модификацию модели, разработанной ранее, и отличается учетом технологии раскроя сырья. Модель принимает во внимание нормы потребления сырья, закупки на товарно-сырьевой бирже, транспортировку продукции и ценовую политику предприятия с учетом спроса. Целью модели является максимизация значения операционной прибыли предприятия. При поиске решения применяется стратегия оптимизации, включающая два этапа: применение линейной оптимизации на первом этапе и генетического алгоритма на втором. В результате апробации модели на одном из лесоперерабатывающих предприятий Приморского края получены данные, на основе которых сформулированы рекомендации для менеджеров компании относительно сотрудничества с лесозаготовителями. Данная работа представляет собой важный шаг в разработке методологии управления цепями поставок в лесопромышленной отрасли с учетом технологии раскроя сырья. Дальнейшие исследования могут включать модификацию модели с учетом вероятностных факторов, улучшение методов поиска решений и разработку более точных функций спроса на продукцию. Работа имеет практическую значимость для предприятий лесоперерабатывающей отрасли, поскольку может способствовать совершенствованию их производственных процессов и увеличению прибыли.