2

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО СВЯЗИ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ

ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

ПОВОЛЖСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЙ И ИНФОРМАТИКИ

На правах рукописи

Агрова Ксения Николаевна

МЕТОД, АЛГОРИТМ И СТРУКТУРНО-ФУНКЦИОНАЛЬНАЯ

ОРГАНИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ОБ

УЧАСТИИ КОМПАНИЙ НА ЭЛЕКТРОННЫХ ТОРГОВЫХ ПЛОЩАДКАХ

Специальность 05.13.10

«Управление в социальных и экономических системах»

Диссертация

на соискание ученой степени кандидата технических наук

Научный руководитель: д.т.н., профессор Димов Э.М.

САМАРА - 2015

3

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ .................................................................................................. 6

ГЛАВА 1 СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ ИССЛЕДУЕМОЙ ОБЛАСТИ В

ИНТЕРЕСАХ УПРАВЛЕНИЯ .......................................................................... 12

1.1 Особенности управления компанией-участником

электронного рынка ........................................................................................... 12

1.2 Основные социальные и экономические аспекты управления

предприятием в условиях электронного рынка ........................................... 21

1.3 Анализ концептуальных подходов к измерению

эффективности систем управления электронными

межорганизационными коммуникациями .................................................... 31

1.4 Постановка целей, задач исследования и подход автора к их

решению ............................................................................................................. 42

Выводы по первой главе ......................................................................... 52

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДА АНАЛИЗА РЫНОЧНОГО

ОКРУЖЕНИЯ НА ЭЛЕКТРОННОЙ ТОРГОВОЙ ПЛОЩАДКЕ ............ 53

2.1 Методология имитационного моделирования в предлагаемой

концепции управления бизнес-процессом ..................................................... 53

2.2 Метод анализа рыночного окружения на электронной

торговой площадке ............................................................................................. 58

2.3 Программная реализация сбора данных с электронной

торговой площадки для обеспечения СППР необходимой информацией ..

............................................................................................................. 69

Выводы по второй главе .......................................................................... 76

4

ГЛАВА 3. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ

ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ОБ УЧАСТИИ КОМПАНИИ

НА ЭЛЕКТРОННЫХ ТОРГОВЫХ ПЛОЩАДКАХ ДЛЯ

ОРГАНИЗАЦИИ КОММЕРЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ........................ 80

3.1 Детализированное описание процесса появления компании на

рынке электронной торговой площадки ........................................................ 80

3.2 Программная реализация моделирующего алгоритма в

составе системы поддержки принятия решений .......................................... 89

3.3 Проведение экспериментов и верификация алгоритма

поддержки принятия решений ....................................................................... 100

Выводы по третьей главе ...................................................................... 105

ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕСТРУКТУРНО-

ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ ОРГАНИЗАЦИИ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ

ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ................................................................................. 108

4.1 Роль и место моделирующего алгоритма в предлагаемой

организационной системе управления ......................................................... 108

4.2 Анализ результатов системы поддержки принятия решений

об участии компании на рынках ЭТП .......................................................... 112

4.3 Расчет экономического эффекта внедрения результатов

научной работы ................................................................................................. 122

Выводы по четвертой главе .................................................................. 125

ЗАКЛЮЧЕНИЕ ....................................................................................... 129

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ ........................... 132

ПРИЛОЖЕНИЕ ...................................................................................... 147

5

Список условных сокращений и обозначений

B2B Модель бизнес для бизнеса

ООП – Объектно-Ориентированное Программирование

ЭТП Электронная Торговая Площадка

CRM Система управления взаимоотношения с клиентами

SCM Система управления цепочками поставок

ЭМТ Электронная межкорпоративная торговля

ЭМК – Электронные межоргнизационные коммуникации

МК – Маркетинговые коммуникации

ССП Система Сбалансированных Показателей

СБЕ Стратегическая Бизнес Единица

БД – База Данных электронной торговой площадки

ЭТЗС – Электронная Торгово – Закупочная Система

ЛПР – Лицо, Принимающее Решение

ОКДП — Общероссийский Классификатор видов экономической

Деятельности, Продукции и услуг

ТЗД – Торгово-Закупочная Деятельность

ТЗП – Торгово-Закупочная Процедура

6

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность

В условиях рыночной экономики электронные торговые площадки

(ЭТП) являются эффективным инструментом развития бизнеса. Здесь,

посредством тендеров, предприятия закупают и продают товары и услуги,

находят потенциальных партнеров и завязывают долгосрочные деловые

связи.

Увеличение объемов торговых операций, количества сделок, числа

электронных торговых площадок и рост конкуренции привели к

возникновению огромного массива данных, подлежащих анализу для

принятия обоснованных решений о целесообразности участия компании на

рынке.

Необходимость поиска, ранжирования и учета больших массивов

данных в процессе анализа рыночного окружения на ЭТП требует

применения аппаратно-программных систем поддержки принятия решений

(СППР).

На решения задач определения рыночных рисков и возможностей

направлены специализированные системы мониторинга, включающие в себя

функции статистического анализа количественных показателей результатов

торговых процедур.

Полученные таким способом результаты недостаточны для понимания

происходящих на ЭТП социальных и экономических процессов, что требует

от ЛПР проведения поисково-переборных процедур, что в условиях

большого массива данных и высокой скорости их изменения влечет

временные затраты и в целом являются малоэффективными в связи с

необходимостью постоянной актуализации информации.

7

Анализ подходов к управлению социально-экономическими системами

выявил множество теоретических и практических разработок, таких авторов,

как Моисеев Н.Н., Борщев А.В., Калашников В.В., Шейнкман Г.Б., Кобелев

Н.Б., Лычкина Н.Н., Лэсдон Л.С., Киселева А.М., Димов Э.М., Маслов О.Н.,

Крон Г., Касти Дж, Паринов С.И., Новиков Д.А. и др.

Вопросы создания и использования СППР были рассмотрены такими

учеными, как Ларичев О. И., Петровский А. Б., Сараев А. Д., Щербина О. А.

и др.

Вместе с тем, задачи мониторинга и анализа сложных сетей (для

достижения понимания происходящих в них процессов), прогнозирования и

управления нашли лишь частичное отражение в известных работах.

Для выполнения мониторинга и анализа данных о рыночной среде ЭТП

созданы пакеты прикладных программ Seldon, Init.pro, Тендерплан. Для этих

программных пакетов характерны слабые возможности анализа по входным

входным и учетом исключительно количественных показателей.

Ограничения существующих методов анализа и оценки электронных

рынков обусловливают наличие противоречия, состоящего в том, что, с

одной стороны существует объективная необходимость в обработке и

одновременном использовании данных разного уровня (реляционных,

атрибутивных, свойств, связей и отношений акторов), с другой стороны,

существующие методы и инструментальные средства обработки этих данных

недостаточно разработаны.

Одним из путей преодоления вышеприведенного противоречия является

внедрение информационно-аналитических систем в рассматриваемый

процесс управления.

В связи с этим, целью диссертационной работы является повышение

эффективности управления коммерческой деятельностью компаний в

процессе выхода на электронные рынки на основе создания средств

8

автоматизированного анализа и оценки рыночного окружения на

электронных торговых площадках.

В соответствии с целью, научной задачей диссертационной работы

является разработка метода анализа рыночного окружения на электронных

торговых площадках, алгоритма поддержки принятия решений,

обеспечивающего построение альтернатив и их сравнения с возможностью

задания параметров.

Для достижения поставленной цели исследования необходимо решить

следующие частные задачи:

1. Анализ состояния вопроса управления коммерческой деятельностью

компаний в условиях электронных рынков. Обоснование

направлений исследования.

2. Разработка метода поддержки принятия решений об участии

компании в электронных торговых площадках, с учётом специфики

электронных торговых площадок как социально-экономических

сетей.

3. Разработка алгоритма оценки рыночного окружения в системе

управления коммерческой деятельностью компании на ЭТП.

4. Разработка структурно-функциональной организации системы

поддержки принятия решений, при управлении коммерческой

деятельностью компаний и экспериментальная проверка

разработанного метода и алгоритма.

Объектом исследования являются системы управления коммерческой

деятельностью компаний в рыночной среде электронных торговых

площадок.

9

Предметом исследования являются методы и алгоритмы управления

коммерческой деятельностью компаний в процессе выхода на электронные

рынки.

Методы исследования основываются на положениях теории

управления в социально экономических системах, теории принятия решений,

теории систем и системного анализа, теории вероятностей и математической

статистики, теории математического компьютерного имитационного

моделирования.

Достоверность и обоснованность результатов исследования

подтверждается: компьютерными экспериментами по применению

разработанного СППР к данным о рыночной среде площадки b2b-center;

рецензированием печатных работ, их обсуждением на научно-технических

конференциях, семинарах кафедры ЭИС; экспертизой совета ФСР малых

форм предприятий в научно-технической сфере: программа «У.М.Н.И.К.»

(финалист конкурса); экспертизой ФРИИ при поддержке Microsoft Ventures.

Положения, выносимые на защиту и их научная новизна

1. Метод поддержки принятия решений об участии компании в

электронных торговых площадках, основанный на графовой модели,

обеспечивающей построение, сравнение и ранжирование альтернатив

для анализа и отличающийся представлением среды ЭТП как

социальной экономической сети; а также её визуализации в виде

динамического графа для анализа рыночного окружения на ЭТП.

2. Алгоритм оценки рыночного окружения, использующий полный

перебор вершин для установления ребер и их степеней в зависимости

от свойств участников и отличающийся вводом ключевого показателя

ребра (веса взаимодействия) и определение ролей для участников

рынка ЭТП, и проверкой активности участника, что позволяет

избежать лишнего расчета заведомо нерелевантной информации.

10

3. Структурно-функциональная организация системы, отличающаяся

наличием информационных связей, позволяющих ЛПР задавать

параметры для анализа рынка с учетом особенностей компании,

непосредственно до вхождения на рынок.

Практическая значимость

Разработанная СППР может использоваться тендерными

специалистами для анализа рыночного окружения и принятия решений об

участии компании на ЭТП. СППР позволяет повысить эффективность

управления коммерческой деятельностью компаний в процессе выхода на

электронные рынки.

Апробация работы

Основные теоретические и прикладные результаты, полученные в

рамках данного исследования докладывались и обсуждались на следующих

конференциях: 20-я Российская научно-методическая конференция (Самара,

2013 г.); the 5-th International Scientific Conference “European Applied Sciences:

modern approaches in scientific researches” (Stuttgart, 2013 г.); VIII

международная заочная научно-практическая конференция Научная

дискуссия: Вопросы математики, физики, химии, биологии (Москва, 2013 г.);

XXV международная научно-практическая конференция Технические науки -

от теории к практике (Новосибирск, 2013 г.)

Реализация результатов работы

Полученные результаты используются в управлении предприятием в

условиях его присутствия на электронном рынке на ОАО «Тяжмаш» и ООО

НТФ "БАКС", а также в учебном процессе при чтении курса «Имитационное

моделирование экономических процессов» на кафедре «Экономические и

информационные системы» ФГОБУ ВПО ПГУТИ для дневной и заочной

форм обучения, второго высшего образования.

11

Соответствие паспорту специальности

Содержание диссертации соответствует п.10 «Разработка методов и

алгоритмов интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений

в экономических и социальных системах» паспорта специальности 05.13.10 -

Управление в социальных и экономических системах.

Публикации

Основные результаты и выводы диссертационного исследования

опубликованы 13 научных работ, включая 6 статей в журналах по перечню

ведущих рецензируемых журналов и изданий, 1 свидетельство о

государственной регистрации программы для ЭВМ и 6 публикаций в

материалах конференций, тезисов и докладов.

Личный вклад автора

В работах, выполненных единолично и в соавторстве и перечисленных

в конце автореферата, лично автором разработан метод анализа рыночного

окружения на ЭТП [1,3] и сбора данных о рабочей среде [2], алгоритм [6], а

также структурно-функциональная организация системы поддержки

принятия решений об участии компании на электронных торговых

площадках [4].

Структура и объем работы

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав,

заключения, библиографического списка из 107 наименований и шести

приложений. Объем работы без библиографического списка и приложений

составляет 126 страниц.

12

ГЛАВА 1 СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ ИССЛЕДУЕМОЙ ОБЛАСТИ В

ИНТЕРЕСАХ УПРАВЛЕНИЯ

1.1 Особенности управления компанией-участником

электронного рынка

В последние годы экспоненциальный рост информации и

коммуникационных технологий привел в результате к быстрому развитию

электронной коммерции, которая кардинально поменяла мир бизнеса.

Электронная коммерция фундаментально изменила продажи и

маркетинговые стратегии, также изменилась экономика и пути развития

бизнеса. Это мотивировало компании находить новые пути расширения

рынков, в которых они конкурировали, привлекать и удерживать

потребителей через адаптацию продукции и услуг под их нужды, а также

через реинжиниринг бизнес-процессов.

Интернет - технологии позволили компаниям создать новое рыночное

пространство, которое способствует осуществлению электронных

транзакций между продавцами и покупателями в сегменте B2B.

Примечание: B2B - это сфера деятельности, где в качестве продавца и

покупателя выступают организации. В общем смысле определению B2B

соответствует любая деятельность компании, направленная на клиентов,

которые являются юридическими лицами.

Данная область нуждается в исследовании с целью определения

основных преимуществ электронной коммерции и ее влияния на торгово-

закупочную деятельность [79].

Ученые в области электронной коммерции отмечают ее огромный рост

по всему миру. Показатели роста объёмов интернет-продаж ежегодно

возрастают на 25-30% и потенциал этого роста вряд ли будет исчерпан в

ближайшие годы. Прогнозируется, что к 2016 г. в России объём электронной

коммерции вырастет до 2,3 трлн. руб. [39 с.107].

13

Межкорпоративная электронная торговля (B2B) имеет широкий

диапазон приложений, которые позволяют компаниям создавать

интерактивные виртуальные отношения с контрагентами.

На данный момент, посредством электронной межкорпоративной

коммерции происходит связь поставщиков и потребителей, в результате

которой формируется электронный рынок.

Сегодня область межкорпоративной электронной торговли

представляет интерес, как для теоретиков, так и для практиков.

Принятая в настоящее время точка зрения определяет электронную

коммерцию как универсальный и единый электронный рынок, с входящими в

него коммерческими активностями партнеров [72].

Электронная коммерция определяется как процесс купли-продажи или

обмена продуктами, услугами и информацией посредством электронной сети

Интернет.

Однако электронная коммерции представляет собой нечто большее,

чем простая торговля материальными и нематериальными ценностями через

глобальную сеть. Ученые Chen, Turban, McLean, Wetherbe в своей работе [81]

отмечают, что эффективное использование электронной коммерции имеет

потенциал к совершенствованию процессов купли-продажи путем

уменьшения количества традиционных операций и совершенствования

документооборота.

В частности, использование электронных торговых площадок

позволяет заменить традиционный процесс бумажного документооборота

автоматизированными электронными процедурами, а также расширить

количество потенциальных.

14

По этой причине некоторые эмпирические исследования были

направлены на изучение влияния Интернета на сферы управления CRM и

SCM [84].

Примечание: CRM модель взаимодействия, полагающая, что центром

всей философии бизнеса является клиент, а основными направлениями

деятельности являются меры по поддержке эффективного маркетинга,

продаж и обслуживания клиентов. Поддержка этих бизнес-целей включает

сбор, хранение и анализ информации о потребителях, поставщиках,

партнёрах, а также о внутренних процессах компании. Функции для

поддержки этих бизнес-целей включают продажи, маркетинг, поддержку

потребителей.

SCM организационная стратегия и прикладное программное

обеспечение, предназначенные для автоматизации и управления всеми

этапами снабжения предприятия и для контроля всего товародвижения.

SCM-системы охватывает весь товарный цикл: закупку сырья, производство,

распространение товара. Выделяется шесть основных областей, на которых

сосредоточено управление цепями поставок: производство, поставки,

месторасположение, запасы, транспортировка и информация

Из вышесказанного следует, что продавцы и закупщики,

осуществляющие свою деятельность посредством ЭТП, имеют следующие

преимущества относительно других: рыночную эффективность и

эффективность управления цепочками поставок.

Примечание: ЭТП - это интернет-портал, позволяющий проводить

электронные торги на продажу и покупку товаров и услуг в режиме онлайн.

Рыночная эффективность подразумевает моментальное отражение в

цене общедоступной информации. Отчеты, заявления компаний,

выступления чиновников, т.е. информация становиться общедоступной

одновременно для всех.

15

По мнению ученых Koch, Chong, участники получают преимущества от

использования ЭТП за счет возможности поиска приемлемых цен и

ликвидности рынка. Продавцы имеют доступ к интересующему сегменту

рынка, а преимущество потребителей заключается в доступности к

глобальному рынку с множеством продавцов, предлагающих различные

цены.

Совместная работа участников рынка позволяет построить и усилить

их деловые отношения, а также дает возможность усовершенствовать бизнес-

процессы, связанные с их торгово-закупочной деятельностью.

Сегодня использование клиентоориентированных ЭТП стало

ключевым конкурентным преимуществом в области управления цепочками

закупок, управления взаимоотношениями с клиентами и сбытом

производимой продукции.

Специалист в области управления закупками Kopczak определяет SCM

как научную дисциплину, изучающую ресурсы промышленных,

логистических и торговых предприятий, а также принимаемые людьми

решения в отношении процессов межорганизационного взаимодействия для

преобразования, трансформации и использования этих ресурсов на всей

протяженности цепи создания стоимости от источников исходного сырья до

конечного потребителя.

С практической точки зрения это системный подход к

интегрированному планированию и управлению всем потоком информации,

материалов и услуг от конечного потребителя через предприятия и склады до

поставщиков сырья.

Управление цепочками поставок в области электронной

межкорпоративной торговли включает в себя группу предприятий,

розничных продавцов, и поставщиков использующий интернет для обмена

деловой информацией и совместной работы над прогнозированием будущих

16

потребностей в продукции, разработки производственных графиков, и

управления потоками запасов.

Электронная коммерция технически создала современный SCM и

CRM-менеджмент и облегчила его применение в различных отраслях.

Именно интеграция с сетью Интернет трансформировала системы

управления цепочками закупок и системы управления взаимоотношениями с

поставщиками и потребителями в более оперативные и динамичные.

Несмотря на то, что электронная межкорпоративная торговля

существует уже более десяти лет, и с каждым годом наращивает свои объемы

и совершенствуется, данная область является недостаточно изученной. Стоит

отметить, что недостаточно изучен вопрос роли и влияния электронной

коммерции на управление взаимоотношениями с поставщиками и клиентами

[77].

В виду этого, в данной работе предпринята попытка выявить

преимущества электронной коммерции, определить значимость

использования ЭТП и обозначить их влияние на эффективность управления

цепочками закупок и продаж.

В основу работы легли результаты эмпирического исследования Laith

Alrubaiee, Hameed Alshaibi & Yasir Al-bayati [91], проведенного посредством

использования моделирования структурными уравнениями (SEM) и

факторного анализа. Это позволило построить концептуальную схему

взаимосвязи рассматриваемых элементов, базируясь на эмпирически

выверенных и обоснованных значениях.

Данная схема отражает взаимосвязи следующих понятий:

преимущества электронной коммерции, использование ЭТП, управление

SCM, управление CRM. Эти взаимосвязи можно описать следующим

образом:

17

С1: Преимущества электронной коммерции находится в

непосредственной взаимосвязи с использованием ЭТП.

С2, С5: Преимущества электронной коммерции – фактор,

оказывающий влияние на управление цепями поставок и управление

взаимоотношениями с потребителями.

Рисунок 1 - Концептуальная схема взаимодействия электронной коммерции и

процессов управления торгово-закупочной деятельностью.

С3, С6: Использование ЭТП оказывает прямое воздействие на

управление цепями поставок и управление взаимоотношениями с

потребителями.

С4, С7: Использование ЭТП является связующим звеном между

преимуществами электронной коммерции и управлением цепями поставок и

управлением взаимоотношениями с потребителями.

18

Таким образом, можно сделать вывод о влиянии использования ЭТП на

такие важные внутренние процессы предприятий как CRM и SCM, а также

создании ряда объективных преимуществ, что, безусловно, говорит об

эффективности использования инноваций в организации снабжения и сбыта.

Основой построения межкорпоративного бизнеса в интернете является

электронная торговая площадка. Электронная торговая площадка, или B2B-

площадка — место, где заключаются сделки купли-продажи между

предприятиями — покупателями и продавцами.

Как правило, помимо возможности выставлять запрос- оферты на

покупку или продажу, участники площадок получают множество

дополнительных услуг: новости и аналитику, мини-сайт, импорт каталога

товаров непосредственно из учетной системы предприятия, маркетинговые

услуги (реклама, рассылка по электронной почте и т.д.), финансовые услуги

— онлайновые платежные системы, заявки на финансовые продукты

(страхование, кредитование, лизинг и т.д.) и др.

На опыте западных компаний можно выявить основные причины

провалов при внедрении систем электронной торговли в секторе В2В. В

принципе, они могут быть сведены к четырем группам факторов,

характерных и для традиционных проектов:

человеческий фактор;

рыночные возможности;

финансирование;

продукция и услуги.

Каждый из этих факторов по-разному влияет на успешное завершение

проекта электронной торговой площадки на разных стадиях его

осуществления. Цепочка создания преимуществ от использования

электронной коммерции складывается из совместных согласованных усилий

19

всех участников процесса. Если любое из этих звеньев даст сбой во

внедрении новых технологий, вся система электронной коммерции рухнет.

В этом заключается отличие от традиционного рынка, где каждый из

участников по-своему решает свои задачи. Ключом же к успеху проекта

электронной торговой площадки является не корпоративное, а кооперативное

решение, создание сообщества поставщиков и потребителей продукции или

услуг, совместно поддерживающих общее, а не частное, решение задач

разработки, производства, распределения и послепродажного обслуживания.

На данный момент в среде Интернет наблюдается значительный рост

b2b-проектов во всех отраслевых сферах. Существует более 1000

промышленно-ориентированных проектов только в России, и основное

соперничество происходит не с новыми площадками, а с «пионерами»,

которые существуют уже несколько лет.

Однако, конкуренция в этой сфере, понятие весьма условное т.к. спрос

пользователей на качественные b2b-проекты выше предложения и в данном

секторе формирование еще не завершено.

В основу практически каждого b2b-проекта заложены стандартные

сервисы, отвечающие требованиям рынка, поэтому говорить об

уникальности какого-либо из них достаточно сложно.

Отметим также, что промышленные предприятия стали использовать

Интернет в качестве канала для маркетинговых коммуникаций с некоторым

отставанием в сравнении с другими сферами деятельности. Об этом

свидетельствует и то, что у многих производственных компаний и по сей

день нет собственного веб-ресурса, но число таких компаний продолжает

снижаться.

Относительно востребованности сервисов, можно сказать, что

таргетированная рекламы сейчас – один из наиболее востребованных

сервисов, хотя и не является самым эффективным. Прослеживается также

20

тенденция активного спроса на размещение информации о компании и прайс

– листов на маркетплейсах.

Положительная динамика наблюдается в востребованности

пользователями к размещению пресс-релизов, а также продвижению в

социальных сетях [88].

Даже крупнейшие компании используют от силы пятую часть

возможностей, предлагаемых ЭТП. Так, сегодня крупнейшие площадки

предлагают до 1000 различных модификаций основных способов проведения

конкурентных процедур. Тем не менее подавляющее большинство компаний

используют наиболее простые и наименее трудозатратные способы закупки:

запрос цен, закупки по конкурентному листу, запросы предложений,

электронные аукционы или редукционы – на них, по нашим оценкам,

приходится 92% от общей численности проведенных компаниями

закупочных процедур.

Электронными закупками не пользуются порядка 31% крупнейших

российских компаний, хотя этот инструмент сложно назвать новым на

российском B2B рынке, а количество известных успешных примеров

внедрения исчисляется сотнями. Можно предположить, что основной

рациональный мотив сохранения такой инерции консервативными

заказчиками – опасения, что возможный эффект от внедрения электронных

закупок не перевесит затраты и трудности, связанные с необходимостью

глубокой перестройки системы снабжения предприятия [51 c.5].

Таким образом, основным фактором, сдерживающим развитие

электронной межкорпоративной коммерции, является отсутствие

инструмента, позволяющего клиенту проанализировать и оценить

эффективность электронных торговых площадок непосредственно для его

бизнеса.

21

1.2 Основные социальные и экономические аспекты управления

предприятием в условиях электронного рынка

Одним из наиболее важных и переломных моментов в области деловых

коммуникаций можно считать появление бизнес-модели электронной

межкорпоративной торговли, которая была представлена в начале 1990 гг. и

предполагала собой виртуальное решение, представляющее альтернативную

коммуникацию с возможностью объединения электронных бизнес-

процессов.

Концепция ЭМТ предполагала воплощение в жизнь экономической

модели чистой конкуренции. Гипотетически, архитектура электронных

торговых площадок (ЭТП) соответствует типу рыночной структуры, которая

отвечает следующим признакам совершенной конкуренции:

множество равноценных продавцов и покупателей;

однородность и стандартизация продукции;

отсутствие барьеров для входа или выхода с рынка;

равный и полный доступ всех участников к информации.

Статистические отчеты и исследования, посвященные изучению

преимуществ и выгод от использования ЭТП в торгово-закупочной

деятельности предприятий, констатируют, что экономия в среднем достигает

15% со стороны закупок и 20% со стороны сбыта.

Несмотря на бесспорные преимущества электронной

межкорпоративной торговли, которые приводятся в научных трудах и

статистических отчетах, стоит отметить тот факт, что в среднем около 56%

проектов по внедрению новых b2b-технологий на предприятиях не приносят

ожидаемых выгод (инвестиции не окупаются, проекты по реинжинирингу

бизнес-процессов, связанных с совершенствованием торгово-закупочных

процедур не оправдывают себя) [86 c.270].

22

Примечание: b2b-технология – это программно-технический комплекс

электронных сервисов и систем, предназначенный для организации

информационного и экономического взаимодействия между компаниями

(юридическими лицами).

Реинжениринг процессов межорганизационного взаимодействия влечет

за собой глубокую переработку механизмов управления, результаты которой

проявляются в период адаптации организаций к нововведениям.

Электронная межкорпоративная торговля находится под пристальным

вниманием различных областей науки:

исследование информационных систем [75];

исследование систем управления цепочками поставок (SCM) [85];

исследование операций [93] и. т. д.

Обзор данного явления с различных позиций породило множество

теоретико-методических положений, отражающих особенности

функционирования и развития ЭТП, а также других средств информационно-

экономического взаимодействия предприятий.

За последние годы появился ряд эмпирических исследований [95],

[102], [103], [104], [105], посвященных изучению факторов, влияющих на

результативность работы предприятий в сфере электронного

межорганизационного взаимодействия. Однако все эти исследования

фокусируются либо на специфических факторах внутрифирменной среды

организаций, либо же абстрагируются от них, рассматривая лишь факторы

внешней среды, в которых находится ЭТП.

В связи с этим, автор предлагает выявить внутренние и внешние

факторы влияния с позиции предприятия (участника ЭТП) как социально-

экономической системы. По мнению автора, такой подход даст наиболее

23

целостное представление о том, какие именно обстоятельства влияют на

результат адаптации предприятий к новым b2b-технологиям.

Данный факт обусловливает необходимость разделения факторов

неопределенности на 2 группы:

факторы внутренней среды организации;

факторы внешней среды организации:

a. факторы ЭТП как рынка;

b. факторы внутреннего устройства ЭТП и особенностей

фирмы-оператора.

Разделение внешних факторов на суб-факторы обусловлено

дихотомией ЭТП – это означает, что ЭТП оказывает влияние на предприятие-

участника с позиции, как электронного рынка, так и организации со своим

внутренним устройством и особенностями.

На Рисунок 2 изображена совокупность основных факторов,

оказывающих непосредственное влияние на эффективность использования

ЭТП в процессах торгово-закупочной деятельности предприятия.

Рассмотрим данные факторы более детально.

Освоение и использование новых технологий требует одновременно

как знаний, так и опыта от персонала, вовлеченного в этот процесс.

Следовательно, предприятия нуждаются в привлечении

высококвалифицированных специалистов в сфере b2b- технологий, в

частности с опытом эксплуатации ЭТП.

Однако, в случае отсутствия таковых, предприятия вынуждены

направлять значительные финансовые средства на обучение персонала

особенностям работы в сфере электронной межкорпоративной торговли либо

же привлекать новых специалистов.

24

Рисунок 2 - Основные факторы, оказывающие влияние на эффективность

использования ЭТП в процессах торгово-закупочной деятельности

предприятия.

Недостаток необходимых средств может привести к полному провалу

проекта по внедрению новых технологий и, как следствие, к отставанию в

конкурирующей среде и значительным финансовым потерям.

Таким образом фактор «финансовые возможности организации»

следует рассматривать как готовность организации к инвестированию,

сопровождающуюся направлением дополнительных финансовых ресурсов на

техническую и консультационную поддержку, а также на

квалифицированный персонал, для того чтобы в полной мере использовать

возможности, которые предоставляет электронная межкорпоративная

торговля.

Освоение и уровень использования электронных сервисов и систем в

значительной степени зависит от уровня развития существующей ИТ-

инфраструктуры организации. Тем не менее, одного лишь наличия такой

инфраструктуры для получения положительного результата от

использования новых b2b-технологий недостаточно [97 c.293].

25

Готовность организации к компьютеризации и использованию

электронных методов в своей деятельности – это в первую очередь ее

моральная готовность к переходу на сетевую экономику и осмысление

необходимости в этом. А также возможность направить необходимое

количество средств на развитие технических и трудовых ресурсов.

Примечание – сетевая экономика — это среда, в которой любая

компания, находящаяся в любой экономической системе, может с

минимальными затратами контактировать с любой другой компанией или

индивидом по поводу совместной работы, торговли, обмена идеями и т.д.

Таким образом, такой фактор как готовность организации к

компьютеризации и использованию электронных методов в своей

деятельности следует рассматривать как уровень развития технических,

финансовых, и трудовых ресурсов, необходимых для получения

положительных результатов от использования средств электронной

межкорпоративной торговли.

Стратегическое управление организацией – крайне важный фактор,

влияющий на результат освоения средств электронной межкорпоративной

торговли. Стратегическое управление в организации влияет не только на

возможность использования ЭТП в торгово-закупочных процедурах, но и на

процесс освоения и использования электронной межкорпоративной торговли

на предприятии. Бизнес–стратегия напрямую связана с управлением

организацией на высшем уровне, т.к. именно руководство несет

ответственность за выбор, разграничение и решение поставленных задач.

Таким образом, под фактором «стратегическое управление» следует

подразумевать предпринимаемые руководством организации меры,

направленные на освоение и эффективное использование средств ЭМТ.

26

Осуществление процесса купли-продажи и возможность

позиционировать себя на рынке являются главными причинами

использования ЭТП в бизнесе.

Каждый участник электронного рынка заинтересован в покупке

определенного типа продукции для удовлетворения нужд своего

предприятия. Поэтому каждая организация стремится завоевать интерес

большего числа потенциальных потребителей на ЭТП.

Индивидуальные особенности любого товара, вне зависимости от

отраслевой специфики, влияют на рентабельность использования средств

ЭМТ и, в частности, определяют целесообразность использования ЭТП в

процессе торгово-закупочной деятельности предприятия.

Например, такой аспект как сложное или неполное описание

продукции в условиях электронного рынка может привести к тому, что

потенциальный потребитель не сможет ее найти по введенному им запросу

или же проигнорирует в виду малой информативности.

Также стоит отметить, что результативность торгово-закупочных

процедур, проводимых на ЭТП, в значительной степени зависит от спроса на

продукцию в рамках выбранного электронного рынка. Даже при условии

высокого уровня технической и профессиональной подготовки специалистов,

а также наличия конкурентоспособной продукции, отсутствие спроса может

явиться мощным негативным фактором, который сделает работу на ЭТП

нецелесообразной. Неопределенность спроса – основной сдерживающий

фактор для предприятий, собирающихся вести свою торговую деятельность

посредством электронных рынков [104 c.311].

Следует отметить и значимость государственного влияния на развитие

электронной межкорпоративной торговли – в частности ЭТП – и создании

приемлемых условий для их использования. Существуют три способа

27

государственного влияния на степень использования ЭТП в торгово-

закупочных процедурах предприятий [9].

В первую очередь законодательно, путем принятия соответствующих

реформ и законов. Например, в России электронные экономические

процессы, связанные с использованием ЭТП, регулируются федеральным

законом об электронной торговле №1582-III ГД от 6 июня 2001 года.

Во-вторых, за счет проведения соответствующих инициатив, главным

образом экономических. Например, внедрение федеральной целевой

программы «Информационное общество 2011-2020». Данная программа

содержит в себе комплекс мер по разработке и внедрению систем

электронной торговли.

В-третьих, путем создания выгодных условий для специалистов в

области информационных технологий, направленных на разработку

электронных сервисов и совершенствования торгово-закупочных систем и

процедур.

Исходя из вышесказанного, такой фактор как «государственное

регулирование» определяется уровнем государственной поддержки, который

получают организации через инициативы, принятые соответствующими

институтами власти. Данные инициативы в свою очередь накладывают

правовые ограничения на проводимые электронные экономические

процессы, а также стимулируют развитие ЭМТ.

В рамках электронного рынка координация предприятий происходит

через механизм «совместные цели и доверие», что не исключает

формирования межкорпоративных иерархий. Их основу составляют

долгосрочные договоры или доминирующее управление одного из

партнеров.

Доминирующее положение может определяться структурой

отраслевого рынка или быть результатом соотношения сил конкурентов.

28

Типичный пример — отрасль машиностроения, где крупные производители

включают в производственный процесс значительное число небольших

зависимых поставщиков и жестко определяют то, каким образом будет

осуществляться общая деятельность [68 c.55].

Главным преимуществом ЭТП выступает возможность поиска

подходящего партнера и, в случае успеха, обсуждение условий, которые

после достижения согласия между сторонами будут оформлены в виде

соглашения. Эти фазы отражают основную идею координации посредством

электронного рынка. Координация в нем происходит через цену и

конкуренцию. Таким образом, влияние конкуренции на электронном рынке

также велико, как и на традиционном.

Рассмотрим ЭТП как фирму-оператора электронных торгов. Целью

данной организации является осуществление посреднической деятельности с

помощью программно-технического комплекса на основе баз данных и

интерфейсных инструментов. Главная функция – это связь поставщика с

потребителем (обеспечение взаимного обмена информацией, выполнение

транзакций). Также, как и любое другое предприятие, электронные торговые

площадки имеют индивидуальный подход к клиентам, ценовую политику,

определенный уровень и качество предоставляемых услуг.

Таким образом, внутреннее устройство ЭТП влияет не только на

уровень технического функционала самой электронной платформы, но также

способно повлиять на результативность (эффективность) работы участников

электронного рынка. В частности, внутреннее устройство ЭТП может оказать

влияние на объем альтернативных издержек, за счет снижения которых

предприятия могут получать добавочную стоимость к продаваемой

продукции.

29

Примечание – альтернативные издержки, альтернативная стоимость

(opportunity cost) – это доход, упущенный экономическим агентом в

результате принятия им какого-либо решения.

Правила работы на ЭТП представляют собой внутренний регламент,

который определяет обязанности сторон: заказчика (участника ЭТП) и

исполнителя (ЭТП-оператор). Данные правила обеспечивают законность и

беспрепятственное проведение операций внутри электронного рынка. В

правилах работы четко сформулированы ключевые функциональные

вопросы, такие как: условия регистрации, тарифная политика, права доступа,

альтернативные варианты оплаты и т.д.

Соглашение, которое заключает организация с ЭТП, играет важную

роль в процессе эксплуатации электронной платформы. В качестве примера:

принятие неправильной политики ценообразования может нанести

значительный ущерб ЭТП в конкурентной борьбе. Требование высокой

платы за электронные услуги, не дающие явных преимуществ, также может

стать препятствием в желании фирмы использовать ту или иную ЭТП.

Главным образом, предприятия малого и среднего бизнеса крайне

уязвимы в вопросах ценовой политики в виду ограниченности бюджета.

Такой фактор как «ограниченные права доступа» может исключать

возможность просмотра страниц предприятий (стратегически важных

партнеров).

Таким образом, фактор «правила работы на ЭТП» стоит рассматривать

как уровень удовлетворенности организации от нормативно-правового

регулирования, которое определяет функциональность ЭТП.

Способность включать в электронную систему и обслуживать большое

количество фирм-участников считается важным фактором, от которого

зависит успех ЭТП как предприятия.

30

Чем большее число участников находится на электронном рынке, тем

выше доход у ЭТП [8]. Также, большое количество участников рынка

является выгодным преимуществом и для самих фирм-участников.

Практически каждая ЭТП ежедневно публикует статистические

данные, в которых отражено количество зарегистрированных на ней

пользователей т.к. именно этот параметр является для них ключевым

конкурентным преимуществом.

Присутствие в системе организаций, представляющих сферу крупного

бизнеса, положительно сказывается не только на репутации и авторитете

ЭТП, но также является положительным фактором для других предприятий-

участников рынка. Для предприятий крупного бизнеса характерно

проведение большого количества деловых операций (торгово-закупочных).

Поэтому привлечение такого рода организаций подразумевает, увеличение

объема торгов. Крупные предприятия при переходе на ЭТП вынуждают

своих уже существующих контрагентов сделать то же самое.

Таким образом, несмотря на непрерывный интерес к проблеме

внедрения и адаптации средств электронной межкорпоративной торговли, в

частности ЭТП, многие ее аспекты требуют постоянной доработки.

Динамика развития электронных рынков ставит перед исследователями

новые задачи. В значительной мере это касается вопросов исследования

теоретико-методических положений, отражающих особенности

функционирования и развития ЭТП и других средств информационно-

экономического взаимодействия предприятий, которые актуализируются по

следующему ряду обстоятельств:

многовариантность путей развития ЭТП, что объясняется непрерывным

и разновеликим влиянием факторов внутренней и внешней среды;

значимость постоянного поиска новых форм и эффективных методов

регулирования деятельности ЭТП с целью достижения

31

мультипликативного эффекта в условиях инновационного развития

экономики.

1.3 Анализ концептуальных подходов к измерению

эффективности систем управления электронными

межорганизационными коммуникациями

Повышенный интерес к анализу и оценке различных функциональных

областей бизнеса можно отметить как характерную черту нашего времени.

Системы измерения и показатели, действующие в индустриальную эпоху, не

соответствуют условиям и потребностям сегодняшнего дня. Электронные

межорганизационные коммуникации (ЭМК) не являются исключением, а на

практике являются одной из самых сложных областей для измерения

эффективности [90 c.72].

Несмотря на этот факт, высшее руководство компаний требует от своих

сотрудников отчет о результатах их деятельности, который позволил бы

рассчитать экономический эффект от произведенной ими работы.

Неспособность специалистов идентифицировать и измерить ценность,

которую они привносят в компанию, в значительной степени осложняет

создание экономического обоснования стратегии, что влечет за собой

проблему инвестирования, а, следовательно, становится барьером для

развития системы ЭМК для компаний [82 c.26].

Актуальность данной проблемы подтверждает отчет Marketing Science

Institute «Научно-исследовательские приоритеты 2014-2016 гг.» По данным

отчета создание системы измерения эффективности маркетинговых

коммуникаций и разработка соответствующих метрик является

приоритетными проектами на сегодняшний день [94].

Система ЭМК по характеру функционирования представляет собой

сложную систему, поскольку является целенаправленно функционирующей

32

совокупностью большого числа информационно связанных и

взаимодействующих элементов [58].

Под эффективностью управления системой ЭМК будем понимать

степень приспособленности для решения поставленных задач, т.е.

увеличение прибыли или стоимости компании [65 c.32].

На сегодняшний день, количество эмпирических исследований в этой

области невелико. Тем не менее, есть довольно значительное количество

теоретических концепций в области B2B-маркетинга, которые могут

послужить основой для построения системы измерения эффективности ЭМК.

В своем исследовании «Маркетинговые тренды B2B» исследователи

Oliva и Donath выявили семь наиболее важных проблем для компаний, в этой

работе проблема улучшения показателей эффективности ЭМК и сложность

их учета занимают особое место. Авторы исследования отмечают, что для

создания адекватной системы измерения эффективности ЭМК в первую

очередь необходимо учитывать финансовую сторону т.к. для операций по

продажам финансовый результат имеет решающее значение [98].

Наиболее важным является то, что эти показатели не имеют прямой

связи с финансовыми показателями, это в значительной степени осложняет

создание экономического обоснования стратегии ЭМК, что влечет за собой

проблему инвестирования, а, следовательно, и их развития для компаний.

Проблема измерения эффективности системы управления ЭМК существует

более десятилетия, и не является решенной на сегодняшний день. Основные

причины, препятствующие ее решению следующие:

специалисты в области маркетинга не обладают достаточным

количеством аналитических данных и зачастую необходимыми

навыками в их использовании при принятии управленческих решений;

33

стремительный рост количества данных и электронных маркетинговых

каналов, которые используют компании для того, чтобы «дотянуться»

до своих клиентов;

достоверность и обоснованность полученных данных;

размытое представление о роли и месте ЭМК в организациях

(сущность и масштаб полномочий в сфере ЭМК не имеет четких

границ, что само по себе является препятствием для специалистов,

работающих в этой области).

Можно выделить несколько основных течений, призванных обосновать

эффективность управленческой деятельности в сфере ЭМК (Таблица 1).

Таблица 1 - Показатель клиентского капитала при разных уровнях

затрат на маркетинг

Подход Авторы Краткая характеристика

Подход на основе

маркетинговых метрик

(количественный метод)

McDonald,

Malcolm

Количественные модели оценки

эффективности МД (набор

маркетинговых метрик)

Система

сбалансированных

показателей

Kaplan

Norton

Jeffery M.

Предполагает рассмотрение МД, как

бизнес-процесс, таким образом,

сбалансированная система состоит

из 4 групп: традиционные

финансовые показатели, внешнее

окружение п-п, характеризует

внутренние процессы п-п, позволяет

описать способность п-п к

обучению и росту.

34

Подход на основе

добавленной

экономической

ценности (EVA)

Stern

Stewart&Co.

В основе концепции, разработанной

компанией, лежит постулат о том,

что рост стоимости компании

напрямую зависит от планируемого

развития бизнеса, которое, как

правило, обусловлено

инвестиционной активностью

предприятия. Маркет. проект

рассматривается с точки зрения

добавленной стоимости, т.е. норма

возврата на капитал, вложенный в

проект, должна быть не меньше

аналогичной от альтернативного

размещения. В противном случае

добавленная стоимость фактически

отсутствует и размещение капитала

экономически не эффективно.

Марочный капитал Young,

Rubicam,

Moran

Подход основан на количественной

оценке бренда с помощью

специальных процедур расчетов.

Знание марочного капитала

позволяет компании понять,

насколько может быть увеличена

цена товара по сравнению с товаром

менее «ценного» бренда. Подход

оценивает капитал бренда с точки

зрения концепции принятия

решений в сфере маркетинга.

Модель реакции рынка Sethuraman,

Tellis

Большинство таких моделей

сосредоточены на отклике рынка на

рекламу и ценообразование.

Причина этого кроется в том, что

расходы на эти параметры наиболее

легко управляемы, так что менеджер

по маркетингу более всего

сконцентрирован на том, каким

образом следует управлять этими

переменными наилучшим образом.

35

Концепция клиентского

капитала (капитал

взаимоотношений)

Hassens,

Thrope

Модель клиентского капитала

демонстрирует конкретный способ

получения его значения для

компании, и, как правило, выражена

с помощью конкретных

математических операций,

применяемых к компонентам

клиентского капитала. В

зависимости от того, насколько

верно модель оценивает клиентский

капитал, зависит работоспособность

всей концепции измерения

эффективности маркетинга.

В своей работе [96 c.257], ученые McDonald, Malcolm отмечают, что,

несмотря на принципиальную разницу, количественные метрики,

применяемые для измерения эффективности компаний B2C сегмента

перенесены и адаптированы для рынка B2B. Реально оценивать

эффективность с помощью таких показателей довольно трудно. Специалисты

по маркетингу оперируют в основном с потенциальными клиентами

компании — с теми, кого хотят сделать реальными заказчиками, но которые

могут и не знать о существовании компании и ее предложений. И оценка

эффекта от этой деятельности зачастую вызывает объективные трудности.

Также стоит отметить, что ориентация на количественный подход

подразумевает фокусировку, на том, что случилось прошлом.

Роберт Кэплен (Robert Kaplan) и американский консультант по

вопросам управления Дэвид Нортон (David Norton) доказали, что

традиционные учетные показатели дают незаконченную и устаревшую

картину результатов деятельности предприятия, которая мешает созданию

долгосрочной пользы для бизнеса. Система сбалансированных показателей

для оценки маркетинговой деятельности состоит из четырех групп:

финансовая составляющая (увеличение прибыли компании; повышение

стоимости компании);

36

клиентская составляющая (повышение прибыльности клиентов;

повышение степени удовлетворенности клиентов и макросреды);

составляющая внутренних бизнес-процессов (удержание уровня цен;

расширение спектра предложений);

составляющая обучения и развития (повышение заинтересованности

каждого сотрудника; участие персонала в создании новых

предложений).

Сбалансированная система показателей (ССП) помогает согласовать

интересы сотрудников на различных уровнях внутри организации, направляя

их внимание на один и тот же набор индикаторов. В некоторых случаях,

такое согласование выполняется явно, путем разработки ССП для отдельных

подразделений или сотрудников на основе корпоративной системы

сбалансированных показателей. В идеале, ССП показывает, есть ли в

компании подготовленные и заинтересованные сотрудники (направление

развития и обучения), эффективны ли процессы (операционное направление),

довольны ли клиенты (клиентское направление). Положительные

опережающие индикаторы приводят к высокой финансовой эффективности в

долгосрочной перспективе [54]. Однако в системе ССП можно выделить ряд

недостатков:

система показателей может быть построена только после того, как

всеми сотрудниками принята и понята стратегия;

в случае если в организации внутренние процессы не имеют строгой

формализации и не задокументированы, то возникает проблема сбора

данных и как следствие применить ССП невозможно;

ССП в большей степени ориентирована на управление активами и

ресурсами, а не на их финансирование.

37

Если сравнивать ССП с подходом на основе добавленной

экономической ценности (EVA), то можно выделить главное отличие этих

концепций: «в первом случае цель компании может быть любой, а во втором

есть определённая цель: прибавление стоимости компании».

Система управления на основе показателя EVA появилась как

результат развития концепции управления на основании стоимости (Value

based management). Показатель EVA стал последовательным продолжением

таких показателей, как ROI (Return on Investment) и ROCE (Return on Capital

Employed). В основании этой концепции лежат несколько принципов:

1. Собственники инвестируют капитал для получения дохода.

2. Компания создана для получения дополнительного дохода.

3. Персонал компании направлен на прибавление акционерной стоимости

при помощи системы мотивации.

Система управления на основе показателя EVA основывается на

математической формуле показателя. С помощью выделения составляющих

формулы (Чистая операционная прибыль после уплаты налогов и Стоимость

капитала) появляется возможность построить дерево целей компании и

распределить ответственность за их достижение.

Стоит отметить, что жёсткая связь вознаграждения и показателя EVA

может привести к принятию решений, направленных на краткосрочные

выгоды, а также данная система состоит только из финансовых показателей,

что ведёт к недооценке таких факторов долгосрочного успеха, как знания

персонала, информационные технологии, корпоративная культура [76].

Марочный капитал представляет собой количественную оценку

ценности бренда. Интуитивно и менеджеры, и покупатели понимают, что

разные бренды имеют разную ценность. Однако, какова количественная

оценка этой ценности, можно определить только с помощью специальных

38

процедур расчетов. Знание марочного капитала позволяет компании понять,

насколько может быть увеличена цена товара по сравнению с товаром менее

«ценного» бренда. При маркетинговом подходе алгоритм измерения

марочного капитала проводится опрос потребителей относительно их

убеждений и отношения к бренду. Авторы методики утверждают, что в

основе убеждений относительно бренда лежат четыре основных показателя:

воспринимаемые отличия от конкурентов (уникальность);

релевантность стилю жизни покупателей;

уважение покупателей к бренду;

воспринимаемый уровень знания бренда потребителями [50].

Самые сильные бренды имеют высокие оценки по всем критериям.

Данный метод имеет существенный недостаток: на момент оценивания бренд

может достичь пика стадии стабильности, и в будущем не будет показывать

положительной динамики. Таким образом, его стоимость будет значительно

завышена. Также существует проблема с объективным оцениванием

растущей марки и убывающей. На момент построения прогнозов растущая и

убывающая марка могут иметь одинаковые краткосрочные прогнозы, но

капитал убывающей марки должен быть оценен ниже, чем капитал растущей.

Клиентский капитал по количеству соответствий выявленным

критериям значительно опережает все другие подходы. Наибольшую выгоду

применение клиентского капитала способно принести в случае контрактных

взаимоотношений, когда транзакции компании с клиентами сопровождаются

обменом большого объема информации. Если даже в действительности

значительного обмена информацией не происходит, контрактные

взаимоотношения представляют большие возможности реализации

информационных систем, фиксирующих необходимую для анализа и

принятия решений информацию. Ориентир на клиентский капитал

39

подразумевает переход от краткосрочных тактик к долгосрочным

маркетинговым стратегиям. Важно отметить, что, стоимость жизненного

цикла клиента не учитывает непрямые (косвенные) эффекты, которые

возникают, когда компания получает нового клиента (например,

положительные отзывы).

Примечание: Стоимость жизненного цикла клиента –

дисконтированная сумма денежных потоков от индивидуального клиента или

определенного сегмента клиентов за весь период их взаимоотношений с

компанией.

А также концепция не учитывает эффект от таких маркетинговых

действий как: интернет-реклама, прямые почтовые рассылки, продажи

сотрудников, спонсорство, и т.д.

Вопрос, с которым, обычно сталкиваются менеджеры: какая

комбинация маркетинговых действий максимизирует продажи, долю рынка

или прибыль? Ответ на этот вопрос, в свою очередь, зависит от ответа на

другой вопрос: Каким образом понесенные расходы повлияют или повлияли

на продажи или долю рынка фирмы? Среди попыток можно упомянуть

эконометрические модели отклика рынка на маркетинговые действия

(маркетинг-микс).

Примечание: Маркетинг-микс может быть представлен в виде набора

компонент, которые менеджер по маркетингу (или лицо принимающее

решение) может контролировать для целей управления продажами фирмы

или долей рынка.

Большинство этих моделей сосредоточены на отклике рынка на

рекламу и ценообразование [48 c.205].

Причина этого кроется в том, что расходы на эти параметры наиболее

легко управляемы, так что менеджер по маркетингу более всего

сконцентрирован на том, каким образом следует управлять этими

40

переменными наилучшим образом. Подход к моделированию базируется на

том, что исторические данные о реакции рынка и потребителей на маркетинг-

микс содержат ценную информацию, которая может пролить свет на

понимание причинно-следственной связи между ними. Эти данные также

должны позволить предсказать, как потребители могут реагировать в

будущем и, более того, как наилучшим образом следует сочетать

маркетинговые действия.

В своей работе [87] Hanssens предлагает модель реакции рынка,

которая основана на концепции клиентского капитала. В этом конкретном

случае, было доказано, что, измерив эффективность каждого из компонентов

клиентского капитала отдельно, а затем суммирование этих компонент дает

результат, который, в сущности, представляет из себя максимум

информации, которую возможно извлечь из прошлого и обеспечивает базу

для разработки стратегий для будущего. Использование модели реакции

рынка (см. рис.3) показывает, как клиенты реагируют на изменения

маркетинг-микса в организации.

Рисунок 3-Показатель клиентского капитала при разных уровнях затрат на

маркетинг

Расходы в зоне «А» генерируют предельные доходы, но не направлены

на долгосрочный потенциал, фокусируются на краткосрочном доходе от

клиента, расходы, направленные на маркетинг, низкие.

41

В зоне «B» предельный доход постепенно снижается, а клиентский

капитал достигает точки максимума. Позиция привлекательна с точки зрения

финансовой отдачи в долгосрочной перспективе.

В зоне «С» расходы, направленные на маркетинг высоки, но они более

не оказывают влияния на клиентский капитал. Данная модель иллюстрирует,

какая комбинация маркетинг-микса способна принести наибольшую пользу в

условиях определенного бюджета. Модель реакции рынка указывает на то,

что организации должны относиться к маркетингу как к инвестициям, а не

как к вынужденным расходам.

Однако данный подход противоречит идее синергетического эффекта

интегрированных маркетинговых коммуникаций (ИМК) т.к. данный подход

подразумевает взаимосвязанность и взаимозависимость маркетинговых

активностей друг с другом.

Примечание: ИМК (IMC) - это «подход в области стратегического

менеджмента, который координирует все аспекты коммуникации с группами,

важными для компании, для того, чтобы эффективно улучшить их общий

бренд, репутацию и прибыльность». В результате реализации

централизованной интеграции всех маркетинговых коммуникаций должен

возникнуть синергетический эффект.

Синергетический эффект в IMC-подходе означает, что сумма

воздействий маркетинговых коммуникаций по отдельности меньше, чем

результат цельной интегрированной программы. При этом синергетический

эффект возникает у потребителя не столько от восприятия отдельных

сообщений, сколько от образования связей между ними в его сознании [57].

Таким образом, можно сделать вывод, что существующий комплекс

знаний, сложившийся вокруг системы измерения маркетинговых

коммуникаций сферы B2B, по-прежнему недостаточен. На данный момент

существует реальная потребность в исследованиях данной области, которые

42

необходимы для того, чтобы, во-первых, оказать поддержку компаниям,

сталкивающимся с проблемой измерения эффективности ЭМК, а также для

расширения самой теории управления.

1.4 Постановка целей, задач исследования и подход автора к их

решению

Научной задачей является разработка метода анализа рыночного

окружения на ЭТП, алгоритма поддержки принятия решений,

обеспечивающего построение альтернатив и их сравнения с возможностью

задания параметров.

Объектом исследования являются системы управления коммерческой

деятельностью компаний в рыночной среде электронных торговых

площадок.

Предметом исследования являются методы и алгоритмы управления

коммерческой деятельностью компаний в процессе выхода на электронные

рынки.

Для достижения поставленной цели исследования необходимо решить

следующие частные задачи:

1. Анализ состояния вопроса управления коммерческой деятельностью

компаний в условиях электронных рынков. Обоснование направлений

исследования.

2. Разработка метода поддержки принятия решений об участии компании

в электронных торговых площадках, с учётом специфики электронных

торговых площадок как социально-экономических сетей.

3. Разработка алгоритма оценки рыночного окружения в системе

управления коммерческой деятельностью компании на ЭТП.

43

4. Разработка структурно-функциональной организации системы

поддержки принятия решений, при управлении коммерческой

деятельностью компаний и экспериментальная проверка

разработанного метода и алгоритма.

Высокоэффективное и отвечающее сегодняшним требованиям рынка

функционирование бизнес единицы подразумевает работу с несколькими

товарами или рынками. Уровень агрегации подразделений в значительной

степени зависит от двух факторов: степени общности (сходства каких-то

бизнес-процессов) и размеров бизнеса. В случае если два процесса имеют

высокую степень общности – например, в таких процессах, как производство

или работа с клиентами, - стратегически важно избежать несогласованности

их работы. Разумеется, несколько СБЕ могут иметь общие элементы, но, тем

не менее, каждая должна иметь и определенную долю самостоятельности.

Таким образом, бизнес - стратегия включает ответы на вопросы,

касающиеся продукта и рынка, объема инвестиций, функциональных

стратегий, требуемых активов и компетенций.

Исследование процесса принятия менеджерами стратегических

решений показало, что в условиях «возмущения» рыночной среды (в

результате сокращения жизненного цикла продуктов и роста скорости их

изменения) те компании, которым предлагалось осуществлять формальное

планирование (прогнозирование производства на основе использования

плановых документов), в производственном отношении проигрывали

компаниям, которые вообще не занимались планированием. Однако в

условиях более спокойной рыночной среды планирование способствовало

росту производства.

Стратегическое рыночное управление (менеджмент, ориентированный

на рынок) базируется па предпосылке, что циклическое планирование не

работает в условиях быстрых изменений во внешнем окружении компании. В

44

условиях внезапного возникновения угроз и возможностей разработка и

принятие стратегических решений не должны быть привязаны к циклу

планирования.

Осознание требований быстро меняющейся внешней среды

способствует развитию и широкому распространению соответствующих

методов, систем и решений. В частности, оно предполагает создание

обеспечивающих непрерывное и своевременное получение информации

информационных систем, которые могут заменить регулярные исследования

или использоваться наряду с ними.

Необходимо также более «тонкое» отслеживание изменений

окружающей среды, идентификация и постоянный мониторинг

информационно зависимых зон, а также усилия, нацеленные на разработку

стратегической гибкости и развитие предпринимательской активности.

Примечание: Информационно зависимая зона — это область

неопределенности, которая может повлиять на успех стратегии — например,

изменение предпочтений потребителей.

Стратегическая гибкость предполагает наличие стратегических

альтернатив, позволяющих быстро и эффективно реагировать на

неожиданные изменения в рыночном окружении. Включение слова

«рыночное» в понятие «стратегическое рыночное управление» указывает на

несколько важных аспектов.

Во-первых, в процессе разработки стратегии требования рынка и

рыночной среды более важны, чем требования, диктуемые внутренней

организационной структурой компании.

Во-вторых, процесс планирования должен носить активный характер, а

не просто служить инструментом пассивного реагирования, и что его

важнейшей задачей является воздействие на рыночную среду, а не пассивное

приспособление к ней.

45

Компания, часто не достигает желаемой цели, поскольку рыночная

среда трудна для понимания и плохо предсказуема. Взаимодействие с этой

средой и необходимость принимать соответствующие решения создают

напряженность и сопротивление внутри компании. При этом расходуется

самые дорогие ресурсы организации время менеджеров и бюджет. Поэтому в

подавляющем большинстве компаний более эффективной представляется

другая альтернатива пассивное ожидание и реагирование на

представляющиеся исключительные возможности.

В данной работе рассматриваются предприятия – участники ЭТП.

Исследование бизнес-процессов рассматриваемых предприятий

осуществляется с учетом социальных аспектов поведения субъектов

управления, оказывающих непосредственное влияние (часто

дестабилизирующее) на ход и результаты выполняемых операций.

В качестве наиболее актуального, с точки зрения управления, бизнес-

процесса выбран процесс управления коммерческой деятельностью

компании в процессе выхода на электронные рынки. На рис.4 представлена

логическая последовательность процесса.

46

Рисунок 4-Логическая последовательность процесса рыночного управления

После того как выполнен анализ внешней и внутренней среды

компании, осуществляется детализация и отбор оптимальных стратегических

решений. Затем следует составление оперативного плана и, в случае

необходимости, корректировка стратегии.

Существенным недостатком процесса, представленного на рис.4

является то, что он должен носить скорее не линейный, а циклический

характер, быть более итеративным. Определение и выбор стратегий должны

осуществляться на этапе анализа внешней и внутренней среды компании. А

вот для оценки стратегических решений может потребоваться

дополнительный анализ внешней среды, что и делает процесс циклическим.

47

Как было показано выше, стратегии и индикаторы, указывающие на

необходимость изменений, должны быть объектом постоянного контроля.

Зачастую в компаниях наблюдается тенденция к превращению анализа

внешней среды в ежегодный систематический процесс. Однако «привязка»

внешнего анализа к годовому циклу планирования связана со значительным

риском, поскольку стратегия обычно требует постоянного систематического

пересмотра и корректировки. Сбор и анализ информации также должны

осуществляться непрерывно. Структура и методология анализа внешней

среды также имеют ключевое значение для эффективного упорядочивания

информации, даже если анализ затрагивает только отдельные сегменты

рынка [1 c.34].

Известные на сегодня решения для анализа рыночного окружения ЭТП

(например, Seldon) представляют из себя программные комплексы для

персонального компьютера (ПК), отображающие текущие данные о ходе

торгово-закупочных процедур исключительно в виде графиков.

В основе идеи создания лежит концепция использования «единого

окна», т.е. продукта, объединяющего разнообразные и разнородные по

своему содержанию сервисы, с использованием современных

информационных технологий.

Система состоит из нескольких основных блоков: информационный

модуль, отображающий информацию обо всех тендерах; аналитический

модуль, представляющий из себя набор графиков, таблиц и диаграмм,

параметры для построения которых задаются клиентом; модуль нормативной

документации, включающий не только федеральное и региональное

законодательство, но и нормы крупных компаний, закупающих продукцию

на электронных торговых площадках или на официальных сайтах.

Особенность системы – это возможность использования совокупности

фильтров, позволяющая осуществлять детальный поиск более чем по 20

48

параметрам (статус, регион, вид поставки, заказчик, поставщик, ИНН, КПП и

т.д.)

Раздел «Контракты» представляет собой список всех закупок,

объявленных на территории РФ. Для того чтобы осуществить поиск,

необходимо обратиться к фильтру и задать интересующие условия. В данном

разделе дается возможность получить информацию о конкурсах, изучить

документацию, узнать контактные данные заказчика, а также

непосредственно перейти на страницу проведения конкурса. Внутренняя

структура отдельного контракта представлена следующим образом: общая

информация о контракте, частичные условия оплаты, общие данные о

предмете закупки, цене и организаторе торгов. Также можно получить

ретроспективную информацию об участии тех или иных предприятий в роли

поставщиков или потребителей в торгово-закупочных процедурах.

Раздел «Аналитика» — это раздел отчетов, сформированных системой.

В группе «Статистика» можно сформировать отчет «Лоты по поставщикам».

По данному отчету можно судить о транзакциях того или иного поставщика:

информация о совершенных контрактах и их сумме.

Отчет «Реестр контрактов с лотами», содержит подробную

информацию о заключенных контрактах: заказчик; реквизиты, информация о

лоте, данные о поставщике.

Более сложные отчеты формируются в группе «Аналитика», например,

отчет «Динамика цен». Он показывает верхний и нижний пределы цены на

выбранный товар, и динамику изменения цен. Данный отчет позволяет

судить о том, как изменяется цена на выбранную номенклатуру с течением

времени, а также оценить минимальную и максимальную цену закупки.

Из чего можно сделать вывод о том, что аналитическая часть

программы представлена таким способом анализа больших данных как

визуализация исходной информации. Некоторая часть информации из базы

49

данных ЭТП, структурируется в таблицы и графики, согласно

пользовательскому запросу (представление информации в виде рисунков,

диаграмм, с использованием интерактивных возможностей и анимации, как

для получения результатов, так и для использования в качестве исходных

данных для дальнейшего анализа).

Полученные таким способом результаты анализа недостаточны для

формирования обоснованных выводов и трактовка результатов во многом

зависит от субъективной оценки лица принимающего решения (ЛПР).

Известна система [89], предназначенная для анализа стратегии

участников рынка на основе полного понимания поведения покупателей и

продавцов, моделей и алгоритмов ценообразования, учета рисков

участников.

Система включает в себя агентов, которые способны, для повышения

эффективности своей деятельности учитывать собственный опыт и

адаптироваться к рыночным условиям. Отличительные особенности

системы:

рынок представлен единым пространством свободной торговли;

динамика рынка моделируется на основе индивидуального поведения

агента при покупках и продажах;

рассматриваются общие показатели по рынку в целом;

анализируется динамика покупок и продаж по одному товару с учетом

цен;

основной целью системы является оценка текущего состояния рынка.

Стоит отметить, что данная система не применима к анализу и оценке

рынков ЭТП в виду того, что операции по продажам и закупкам проводится в

форме тендеров. Следовательно, проследить динамику цен по отдельным

номенклатурным единицам невозможно. Также следует подчеркнуть, что

50

модель предполагает рассмотрение общих показателей по всему рынку в

целом, а значит, не отвечает индивидуальным потребностям СБЕ и ЛПР.

Исходя из всего вышеперечисленного, можно сделать вывод о том, что

ни один из рассматриваемых методов не учитывает негативное влияние

человека в процессе анализа рыночного окружения и определения

стратегических альтернатив и принятия решения по выбору стратегии.

В этой связи возникает необходимость совершенствования процесса

управления коммерческой деятельностью компании в процессе выхода на

электронные рынки, с учетом социальных аспектов поведения субъектов

управления, представленных лицами, принимающими решения, в целях

повышения экономической эффективности рассматриваемого процесса.

Процесс управления коммерческой деятельностью в процессе выхода

компании на электронные рынки может быть усовершенствован следующим

образом.

С ЭТП с определенной периодичностью собираются данные об их

функционировании: информация о предприятиях участниках ЭТП (название,

географическое положение, производимая продукция, потребляемая

продукция), сведения о производимых транзакциях в сфере закупок и

продаж. Данные обрабатываются и помещаются в БД. Затем, в процессе

принятия решения о выборе какой-либо ЭТП для ведения на ней торгово-

закупочных деятельности производится статистический анализ хранящихся в

базе данных сведений. Результаты анализа – построение рыночного

окружения для отдельно взятого предприятия относительно его

индивидуальных производственных и потребительских интересов. По

результатам моделирования ЛПР может определить какая из ЭТП будет

наиболее эффективна для решения стоящих перед ним задач.

Примечание: Например, перед ЛПР стоит задача выбора ЭТП, на

которой он в большей мере может реализовать свое предприятие в качестве

51

поставщика, иными словами: перед ЛПР стоит задача расширения рынка

сбыта или создания его с нуля при наименьших капиталовложениях. Такую

задачу перед собой обычно ставят предприятия малого бизнеса, у которых

нет постоянной клиентуры, а в ситуации экономического кризиса такая

задача становится актуальной для предприятий и среднего и крупного

бизнеса.

Установив критерии в соответствии со стоящими задачами, ЛПР может

перенести компьютерный эксперимент на реальный объект – ЭТП.

Применение такого метода позволит оценить экономические

перспективы предприятия непосредственно до его вхождения на рынок ЭТП.

Под предварительной оценкой экономических перспектив следует

понимать автоматизацию процесса анализа рыночного окружения,

непосредственно ориентированного на индивидуальные интересы и

особенности предприятия, что является важнейшим отличительным

признаком предлагаемого метода.

Метод заключается в том, что бизнес должен не просто отслеживать и

пассивно реагировать на изменения, но предвидеть и даже создавать их.

Предлагаемый метод подразумевает то, что процесс управления должен

основываться на анализе динамики рынка и рыночного окружения.

Присутствие слова «рыночный» подчеркивает, что менеджмент должен

ориентироваться на внешнее окружение и носить упреждающий характер.

Достаточно будет смоделировать присутствие компании на рынках

ЭТП и, получив результаты, содержащие сведения о наилучшем варианте

рынка для реализации поставленных целей компании, принять решение в

пользу этой ЭТП в реальности. Такой подход к управлению процессом

позволит повысить оперативность и обоснованность принимаемых решений.

52

Выводы по первой главе

В первой главе данного исследования проведен анализ существующих

методов управления коммерческой деятельностью компаний в условиях

электронных рынков. В качестве одной из наиболее актуальных выделена

проблема выбора площадки для организации коммерческой деятельности.

Отражена важность анализа и оценки рыночного окружения для определения

экономических перспектив компании на рынке.

На ЭТП фиксируется информация о проведенных торгово-закупочных

процедурах и участниках рынка, что позволяет исследовать ретроспективные

данные и анализировать ситуацию на рынке, принимая обоснованные и

своевременные решения.

При принятии решения о выборе ЭТП тендерные специалисты должны

учитывать ситуацию на рынке на основе исторической информации

площадок. Финансовый результат деятельности тендерных специалистов

напрямую зависит от своевременности и обоснованности принимаемых

решений, поэтому анализ рыночного окружения, сопоставление

альтернативных вариантов решения и выбор ЭТП для реализации

коммерческой деятельности является особенно важными процессами. Для

задач определения рыночных рисков и возможностей сопоставления

электронных рынков, ЛПР используют специализированные системы

мониторинга.

Однако, существующие методы и алгоритмы обладают ограничениями,

так как они требуют от ЛПР проведения поисково-переборных процедур, что

в условиях большого массива данных и высокой скорости их изменения,

влечет временные затраты и в целом являются малоэффективными в связи с

необходимостью постоянной актуализации информации.

53

ГЛАВА 2. ГЛАВА 2 РАЗРАБОТКА МЕТОДА АНАЛИЗА РЫНОЧНОГО

ОКРУЖЕНИЯ НА ЭЛЕКТРОННОЙ ТОРГОВОЙ ПЛОЩАДКЕ

2.1 Методология имитационного моделирования в предлагаемой

концепции управления бизнес-процессом

Стратегическое рыночное управление — это упреждающий

менеджмент, нацеленный на будущее. При этом рыночная среда

рассматривается не просто как некая данность, а стратегия не просто как

инструмент адаптации и реагирования на нее, а как действенный фактор

воздействия на эту среду. Креативная и эффективная стратегия помогает не

только адекватно реагировать на внешние изменения, но и контролировать

их [34 c.34].

Неотъемлемой частью успешного менеджмента является разработка,

оценка и реализация бизнес – стратегии. Ключевым фактором успеха служит

система, которая позволяет менеджерам:

подготавливать стратегическое видение их бизнеса;

понимать динамику рыночного окружения и отслеживать ее;

принимать дальновидные стратегические решения, позволяющие

оперативно реагировать на изменения в рыночном окружении

компании;

разрабатывать оптимальные стратегии.

С помощью стратегического рыночного управления менеджеры

находят и принимают правильные стратегические решения, а также

формируют для себя стратегическое видение будущего. Стратегические

решения касаются разработки, корректировки или продолжения реализации

выбранной стратегии.

В отличие от тактических решений изменение стратегических решений

или отказ от них требует значительных затрат ресурсов и времени. Затраты

54

на изменение неправильного решения могут быть настолько высоки, что

могут угрожать даже самому существованию компании.

Многие стратегические ошибки не были следствием неправильных

решений; они были следствием того, что стратегические решения вообще не

были приняты. Кроме того, стратегическое рыночное управление не сводится

к простому выбору между альтернативными решениями, но включает также

их идентификацию. Таким образом, предметом анализа чаще всего является

нахождение стратегических альтернатив.

Имитационное моделирование (ИМ) является одним из мощнейших

инструментов, позволяющих проецировать последствия стратегических и

тактических действий компании и идентифицировать альтернативные

варианты развития.

Рассмотрим наиболее эффективные и распространенные подходы к ИМ

процессов и выберем наиболее оптимальный для решения поставленной

задачи рис.5.

Решения в аналитических моделях строятся на зависимости выхода от

входа, которую статистически можно реализовать в виде, например,

электронных таблиц. Такие модели создаются для простых систем, в которых

аналитические решения возможны и, найти их достаточно просто. Также

аналитические модели подразумевают наличие четких зависимостей между

параметрами и переменными исследуемого процесса, однако в данной работе

эти зависимости являются неизвестными. Бизнес – процесс стратегического

рыночного управления компанией - участника ЭТП является сложной

системой, поэтому применение аналитических моделей неэффективно.

55

Рисунок 5- Обобщенные схемы реализации основных подходов к

моделированию сложных систем

56

В основе агрегативного моделирования лежит построение и

использование наиболее значимых абсолютных показателей учетно-

контрольных процессов, выступающих индикаторами эффективности

проводимых адаптивных мероприятий и стратегий хозяйствующих субъектов

в целом [43 c.1].

Реализовать данный подход в решаемой задаче не представляется

возможным в связи с тем, что, рассматривая рынок ЭТП, элементами

системы являются предприятия, которых на нем тысячи. А учитывая, что по

результатам моделирования необходимо выбрать наилучшую площадку (из

их множества) для компании возникает необходимость в построении

агрегатной модели для каждого предприятия на каждой из множества таких

ЭТП, что является во всех отношениях не целесообразным.

Системная динамика Дж. Форрестера абстрагируется от отдельных

объектов и событий и предполагает обобщенный взгляд на процессы,

концентрируясь на качественном характере знаний (экспертных) об

исследуемой системе. Моделировать в системной динамике значит

представлять структуру и поведение системы как множество

взаимодействующих положительных и отрицательных обратных связей и

задержек. Данный подход нецелесообразно применять по следующим

причинам:

в связи с тем, что модель оперирует только агрегатами, объекты,

находящиеся в одном накопителе неразличимы, лишены

индивидуальности;

требует наличия исходных данных на основе которых аналитик сможет

выстраивать глобальные структурные зависимости.

В основе дискретно-событийного подхода лежит концепция транзактов

(заявок), ресурсов и потоковых диаграмм, определяющих использование

57

ресурсов и потоки. Модель таким образом можно рассматривать как схему

обработки заявок со стохастическими элементами.

В отличие от системной динамики и дискретно-событийного

моделирования в агентном моделировании нет такого места, где

централизовано, определялось бы динамика системы целиком. Глобальное

поведение системы возникает как результат деятельности множества агентов,

каждый из которых живет в общей среде и взаимодействует с другими

агентами.

Для решения поставленной задачи автор предлагает использует

элементы агентного подхода [14], выбор обусловлен ключевыми

особенностями управления коммерческой деятельностью компании в

процессе выхода на электронные рынки:

использование компаниями ЭТП в своей деятельности сугубо

индивидуально – каждое предприятие обладает уникальным профилем

пользователя, на который с одной стороны, влияют внешние факторы

(размер абонентской платы ЭТП, характеристики рынка, маркетинг). С

другой стороны, зависит от таких индивидуальных характеристик

компании, как рыночное окружение, ценовая эластичность. Таким

образом, компании - участники ЭТП существенно гетерогенны;

потребление услуг ЭТП компаниями неравномерно по времени

(зависит от наличия потребности компаний в продажах и закупках);

для рынка ЭТП характерны как прямые, так и обратные связи.

С учетом значительного влияния распределений индивидуальных

характеристик компаний – участников и их влияния на изменение

совокупного спроса и предложения на рынке ЭТП и при наличии большого

объема статистики на уровне каждой отдельной компании - участника,

58

использование элементов агентного подхода представляется наиболее

логичным при разработке алгоритма, моделирующего рыночное окружение.

2.2 Метод анализа рыночного окружения на электронной

торговой площадке

В процессе входа предприятия на электронный рынок, перед ЛПР

возникает необходимость оценки рыночного окружения в интересующем его

сегменте рынка. В первую очередь эта информация необходима для

определения собственного потенциала компании, а также призвана ответить

на вопрос об общей целесообразности участия фирмы, как игрока рынка.

Необходимыми критериями для данной оценки служат:

объем интересующего сегмента рынка, количество потенциальных

партнеров (поставщиков и потребителей), конкурентов и их

географическое расположение;

существующие связи между участниками рынка;

активность потенциальных контрагентов (участников рынка).

Разрабатываемая модель основывается на том, что самым значимым в

анализе рыночного окружения на ЭТП является мера, зависящая от

интенсивности взаимодействия ее участников (вес потенциального

взаимодействия). Определяющим типом взаимодействия является отношение

«поставщик-потребитель».

Данная модель описывает отдельно каждого участника (агента) для

анализа характеристик рынка ЭТП в целом, далее рассчитывая веса

взаимодействия с другими участниками ЭТП.

Представим ЭТП как систему, в которой элементы взаимодействуют

друг с другом. Данную систему можно представить ориентированным

графом, на ребрах которого будет содержаться некоторая информация о

характере взаимодействия между элементами. Назовем этот граф – «граф

59

взаимодействий». Схематичное изображение графа взаимодействий

представлено на рис.6.

Рисунок 6 - Схематическое изображение графа взаимодействий

Показатель – есть упорядоченная пара , где – вес

взаимодействия участников: (поставщик) и (потребитель), –

истинность высказывания о партнерстве с ориентацией , где

направление соответствует направлению поставщик-потребитель. Стрелка

( ), идущая от круга «u» к кругу «w» отражает реально существующую

партнерскую связь ( ), когда поставщик снабжает своей продукцией

потребителя ( ), в соответствии с требованиями потребителя и

возможностями поставщика ( ).

, (2)

60

где (2) – множество вершин графа, мощность которого равна числу

( ) участников ЭТП, а (4) – множество ребер графа.

Множество вершин графа имеет следующее представление:

, (3)

где (3) – описание участника ЭТП:

, (4)

которое представляет собой кортеж с элементами:

имя i-го участника ( ),

описание i-го участника ( )

регион ( ), где – количество регионов представленных на

ЭТП.

Множество ребер графа имеет следующее представление:

, (5)

где (5) – множество взаимодействий между участниками ЭТП:

(6)

Его вершинами будут являться компании-участники ЭТП. Каждый

участник имеет некоторый характерный для него набор атрибутов, например:

имя, регион, номенклатура продукции. Поскольку взаимодействие между

61

двумя компаниями можно выразить в терминах ребра графа, опишем

характеристики ребра. В рассматриваемой системе ребро всегда имеет смысл

отношения в направлении поставщик-потребитель. Характеристиками ребра

являются следующие показатели:

оценка силы взаимодействия;

истинность суждения о сотрудничестве компаний.

Оценка силы взаимодействия в общем случае оценивается как

величина прямо пропорциональная модифицированной мере Жаккара, а

именно отношению количества наименований продукции, по которым

взаимодействуют рассматриваемые участники, к минимальному размеру

списка наименований из двух участников. Даная величина принимает

экстремальное значение «1» в двух случаях:

удовлетворены все потребности из списка наименований для

поставщика;

удовлетворен потребитель.

Крайнее значение «0» получается в двух противоположных случаях,

при которых одна из сторон не удовлетворена ни по одному пункту из списка

наименований.

Величина истинности суждения характеризует явление, при котором

компании указывают на сайте ЭТП своих поставщиков и потребителей. В

зависимости от значения данной величины, вес ребра взаимодействия будет

иметь различную интерпретацию. Для «1 – ИСТИНА» – это сила реального

взаимодействия между компаниями. Для значения «0 – ЛОЖЬ» – это сила

потенциального (не существующего, но возможного) взаимодействия.

Соответственно, рассматривая лишь компании, между которыми

зарегистрировано партнерство, мы имеем «граф реальных взаимодействий».

А рассматривая компании, между которыми партнерство не установлено, мы

62

имеем «граф потенциальных взаимодействий». Схематическое изображение

подмножеств графа взаимодействий представлено на рис.7.

Рисунок 7 - Схематическое изображение подмножеств графа

взаимодействий

Круги с прерывистой линией – предприятия, присутствующие на ЭТП,

но не совершавшие ни одной транзакции с момента регистрации. Круги со

сплошной линией – предприятия осуществившие (хотя бы одну) транзакции,

стрелка между двумя кругами означает партнерскую связь между

предприятиями (т.е. наличие проведенной между ними транзакции). Таким

образом, граф реальных взаимодействий представляет собой множество

активных участников ЭТП, предприятий осуществляющих и

осуществляющих торгово-закупочные процедуры (ТЗП) между собой. Граф

потенциальных взаимодействий ( ) представляет собой множество

предприятий – пассивных участников ЭТП, которые еще не имеют ни одной

63

партнерской связи (не провели ни одной транзакции). И тем самым

отражает всех участников, присутствующих на ЭТП и их связи между собой

и является абстрактным представлением рынка ЭТП.

Граф реальных взаимодействий (6) – подмножество , для

которого - всегда истинно:

, (7)

Граф потенциальных взаимодействий (7) – подмножество из ,

являющееся разностью множеств и :

, (8)

. (9)

Очевидно, что множества не пересекаются:

, (10)

Необходимо отметить, что для вероятностной интерпретации значений

весов потенциального графа взаимодействий необходимо учесть некоторые

важные факторы, влияющие на эту вероятность. Одним из важных факторов

подобного рода является территориальное распределение участников ЭТП.

Данную величину можно оценить исходя из информации графа реальных

взаимодействий. Достаточно лишь подсчитать частоту взаимодействия

компаний для разных пар сочетаний регионов и использовать полученные

величины, как множители в перерасчете графа потенциальных

взаимодействий. Для каждой ЭТП эта характеристика будет различаться, и, в

64

зависимости от значений величин, составляющих данную характеристику,

ЛПР должно принять решение о выборе. Данные характеристики будут

описаны ниже. Необходимо отметить, что на определение графа

взаимодействий существенно оказывает влияние такой параметр, как

множество представленной на рынке продукции. Данная характеристика

зависит от отраслевой специфики бизнеса. Таким образом, для расчета веса

ребра следует работать с множеством наименований продукции и услуг по

классификатору ОКДП.

Рассмотрим показатели взаимодействия участников. По формуле

оценки силы взаимодействия (11) можно рассчитать два общих класса

взаимодействия.

(11)

На рисунке 9 схематично изображена степень удовлетворённости от

возможного взаимодействия потенциальных партнеров. Данная величина

( ) определяется как пересечение множеств поставляемой ( ) и

потребляемой ( ) продукции между компаниями (каждая компания -

участник ЭТП, в личной карточке предприятия указывает продукцию,

которую заинтересована купить и/или продать). Заштрихованная область на

фигуре отражает соответствие интересов.

65

Рисунок 8-Схематичное изображение веса взаимодействия партнеров

Первый класс – «Партнеры». Данный класс получен при анализе

пересечения множества «Предлагаемая продукция» одного участника с

множеством «Потребляемая продукция» другого участника. Партнерство

рассматривается как полярная связь. Т.е. каждое предприятие на ЭТП

рассматривается и как потребитель и как поставщик.

Рассмотрим показатель – количество партнеров-поставщиков (12).

Данная величина характеризует всех потенциальных партнеров-

поставщиков, для которых значение показателя сила взаимодействия с i-ой

компанией больше нуля. Для каждого участника мы имеем множество

поставщиков и, соответственно множество значений взаимодействия с ними.

(12.а)

Поделим всех потенциальных поставщиков на четыре группы, путем

ранжирования по величине значения показателя сила взаимодействия:

(12.b)

66

Первая категория значимости, в нее входят самые «сильные»

поставщики, продаваемая ими продукция соответствует покупательскими

интересами i-ой компании на 75 до 100%.

(12.с)

Вторая категория значимости, в нее входят поставщики, продукция

которых соответствует покупательскими интересами i-ой компании на 50 -

75%.

(12.d)

Третья категория значимости, в нее входят поставщики, чья продукция

соответствует покупательскими интересами i-ой компании на 25 - 50%.

(12.e)

Четвертая категория значимости, в нее входят самые «слабые»

поставщики, продаваемая ими продукция соответствует покупательскими

интересами i-ой компании от >0 до 25%.

Рассмотрим показатель – количество партнеров-потребителей:

, (13)

Данная величина характеризует всех потенциальных партнеров, для

которых оценка взаимодействия больше нуля. Показатель рассматривается

аналогично показателю партнеры-потребители.

Второй класс – «Конкуренты». Данная величина взаимодействия

получается при расчете пересечения потребляемой (или поставляемой)

продукции одного участника с потребляемой (или поставляемой) другого.

Соответственно для поставляемой продукции мы учитываем конкурентов за

рынок сбыта (14.а), а для потребляемой за ресурсы поставщиков (14.b).

67

(14.а)

где – поставляемая продукция.

(14.b)

где – потребляемая продукция.

Рассмотрим показатель - количество конкурентов по потребляемой

продукции (15.a). Данная величина характеризует всех потенциальных

конкурентов, для которых оценка взаимодействия (потенциальной

конкуренции) больше нуля. Аналогично рассуждениям о партнерах мы

имеем:

(15.a)

Поделим всех потенциальных конкурентов на четыре группы,

ранжируя их по значению показателя - сила взаимодействия:

(15.b)

Первая категория значимости, в нее входят самые «сильные»

конкуренты, имеющие совпадения по продаваемой продукции с i-ым

предприятием на 75 до 100%.

(15.с)

Вторая категория значимости, в нее входят конкуренты имеющие

совпадения с i-ым предприятием по продаваемой продукции на 50 до 75%.

(15.d)

68

Третья категория значимости, в нее входят конкуренты имеющие

совпадения с i-ым предприятием по продаваемой продукции на 25 до 50%.

(15.e)

Четвертая категория значимости, в нее входят самые «слабые»

конкуренты, имеющие совпадения по продаваемой продукции с i-ым

предприятием на 75 до 100%.

Помимо силы взаимодействия можно оценить активность

потенциальных партнеров и конкурентов на ЭТП.

Представим активность компаний во времени как последовательность 0

и 1, данные цифры характеризуют наличие активности (тендеров или участие

в аукционе) в каждый рабочий день.

Для каждого участника, таким образом, имеется множество

«активностей» контрагентов (16). Усреднив значения «Активностей» имеем

параметр активности контрагентов по категориям значимости, как было

рассмотрено ранее (17).

, (16)

(17)

где N – число участников-контрагентов.

Примечание: Под контрагентами i-ой компании подразумевается

компании-агенты, которые имеют ненулевое взаимодействие с i-ой

компанией по одному или обоим классам взаимодействия: «партнеры»,

«конкуренты».

Таким образом, можно рассчитать интегральные показатели i-ой

компании-участника ЭТП – некоторые величины его контрагентов.

69

Таким образом, определяющий принцип описания рыночного

окружения ЭТП можно сформулировать так: определение (характеристика)

некоторой i-ой компании происходит на основе характеристики показателей

ее контрагентов. Таким образом, получается многопараметрическая оценка

окружения каждой компании-участника ЭТП за счет анализа поведения ее

реальных и потенциальных партнеров и конкурентов.

2.3 Программная реализация сбора данных с электронной

торговой площадки для обеспечения СППР необходимой

информацией

Электронные торговые площадки анонсируют ряд общестатистических

показателей:

общее количество участников системы;

текущие продажи;

текущие закупки;

архивные лоты;

объем торгов (руб.)

А также есть возможность просмотра профилей

организаций, которые реализуют ту или иную продукцию,

совершаемые ими сделки и т.д.

На первый взгляд доступность и прозрачность информации, которую

предоставляют ЭТП, дает возможность ЛПР составить субъективное мнение

(оценить) эффективность площадки для бизнеса. Однако проанализировать

такой объем данных (ежедневно обновляющийся) и привести их к

показателям, которые могли бы объективно охарактеризовать рынок ЭТП с

точки зрения его эффективности для предприятия без использования ИТ не

представляется возможным.

70

Сбор и компиляцию собранной информации невозможно реализовать с

необходимой точностью с использованием одних лишь человеческих

ресурсов, следовательно, возникает необходимость в разработке

подпрограммы, которая будет это осуществлять.

Для решения задачи автоматизированного сбора необходимой

информации с ЭТП автор предлагает использовать метод парсинга.

Примечание: Парсинг – это синтаксический анализ сайтов, который

автоматически производится парсером – специальной программой или

скриптом. Характер парсинга определяется заданием получить

определенную информацию со страниц сайта, параметры анализа заранее

задаются. Собранная информация предоставляется в определенном виде и

проводится на одном из языков программирования [106].

Упрощенное представление механизма автоматизированного сбора

данных представлено на рис 9.

Рисунок 9-Упрощенная схема механизма автоматизированного сбора данных

с ЭТП

Опишем методики автоматизированного получения данных с ЭТП. Для

получения информации с сайта существует два подхода:

1. Парсинг сайта посредством построения DOM (объектной модели

документа).

2. Парсинг сайта посредством регулярных выражений.

71

В связи с тем, что необходимая информация представлена в простой

текстовой форме – будем использовать подход к получению данных с сайта

преимущественно посредством регулярных выражений и технологией x-Path.

Для проектирования подпрограммы необходимо рассмотреть ЭТП и ее

особенности как информативной базы. Площадки содержат в открытом

доступе следующую информацию:

общая информация (список участников, классификатор ОКДП, список

участников по территориальному расположению);

конкретная информация по каждому участнику рынка (уникальный

идентификатор пользователя, географическое расположение, список

предлагаемой и потребляемой продукции, участие в ТЗП).

ЭТП представляет собой структурированное множество веб-страниц.

Каждая веб-страница представляет собой код на языке разметки HTML с

элементами дополнительных технологий (JavaScript, PHP, CSS и т.д.). Задача

получения информации в данном случае сводится к поиску и извлечению

текстовых паттернов, т.е. последовательности символов, удовлетворяющих

определенным правилам заданной грамматики.

Для данной задачи успешно применяется технология регулярных

выражений (РВ) - формальный язык поиска и осуществления манипуляций с

подстроками в тексте, основанный на использовании метасимволов

(символов-джокеров, которые используются для замены других символов

или их последовательностей, приводя, таким образом, к символьным

шаблонам. Развитием символов-джокеров являются регулярные выражения.

Для извлечения определенного паттерна (типа подстроки) необходимо

составить для него соответствующую последовательность метасимволов -

регулярное выражение. Процедура составления регулярного выражения

является задачей, весьма трудоемкой даже для специалиста, существует

большая вероятность ошибки[25].

72

С целью облегчения данной процедуры был использован сервис [99].

Исходные коды HTML сайта ЭТП представлены на рисунке 10.

Рисунок 10- Использование сервиса “regexpal.com” для подбора

регулярных выражений в задаче извлечения данных из HTML-кода сайта

ЭТП

Рассмотрим детально процедуры составления регулярных выражений.

После получения, посредством веб-браузера, кода веб-страницы и

нахождения участка с интересующим текстовым паттерном, выделяем этот

текстовый блок и вставляем его в специальное окно сервиса. Далее с

помощью справочника по синтаксису регулярных выражений и информации

из выбранного текстового блока создаем РВ. Критерием успешности РВ

является отсутствие возможности случайного извлечения лишней

информации при ошибочном распознавании паттерна РВ.

73

В большинстве случаев для извлечения текстовой информации с веб-

страницы удобнее производить поиск и сохранение сначала некоторого

большого фрагмента текста, который впоследствии обрабатывался другими

регулярными выражениями, производящими извлечение различных его

подстрок.

При извлечении данных классификатора ОКДП было использовано

динамическое регулярное выражение, один элемент-символ которого

необходимо было изменять в зависимости от того, веб-страница какого

уровня ОКДП анализировалась в текущий момент. При правильном выборе

этого символа получаем набор текстовых блоков, содержащих информацию о

кодовых значениях категорий ОКДП, названии и адреса соответствующих

веб-страниц.

Помимо использования технологии регулярных выражений очень

полезным оказался принцип определения паттерна и целевых данных

посредством x-Path запроса. Это технология, основанная на объектной

модели документа (DOM) которая позволяет получить доступ к значениям

определенных атрибутов языка разметки (HTML, XML) в более удобной

форме, чем посредством РВ. Процедура формирования DOM-дерева и

разворачивание структуры HTML по умолчанию производится браузером. С

помощью программных библиотек, позволяющих эмулировать работу

браузера, в рассматриваемом контексте мы можем организовать наиболее

оптимальную с точки зрения производительности и надежности процедуру

извлечения данных с веб-страницы.

Важным пунктом, требующим отдельного обсуждения, является

ограничение прав доступа на сайт ЭТП. В общей форме сайт доступен для

просмотра лицами, не являющимися участниками ЭТП. Однако в контексте

анализа деятельности интересующих предприятий, незарегистрированное

74

лицо ограничено в просмотре полных списков атрибутов и характеристик

участников ЭТП. Для доступа к этим данным необходима регистрация.

Данную проблему можно обойти путем эмуляции зарегистрированного

клиента. Данная задача решается путем формирования cookie-файла (cookie -

это файл, в котором содержится символьная строка, сохраняемая на

компьютере при посещении веб-сайта), который обрабатывается сервером

при каждом запросе и позволяет установить серверу важную информацию о

клиенте (например, логин и пароль), и далее указанием скриптом данных

этого файла непосредственно в запросе к серверу. Данный запрос называется

POST – запросом. На рисунке 11 изображена функциональная схема

автоматизированного сбора данных с ЭТП посредством парсинга.

Рисунок 11-Функциональная схема автоматизированного сбора данных с

ЭТП

Извлеченная информация сохраняется в таблицу базы данных.

Фрагмент полученной БД ЭТП представлен на рисунке 12. Подробное

описание структуры БД и ее атрибутов находится в Приложении Е.

75

Рисунок 12 – Фрагмент БД ЭТП.

Кроме задачи непосредственного извлечения данных с веб-страниц,

необходимо организовать процедуру последовательного доступа к

определенным из них, посредством универсального локатора ресурсов

(URL). Примером является задача определения веб-адреса каждого участника

ЭТП.

Решением данной задачи является первоначальное составление списка

анализируемых участников в формате таблицы с данными об url компании,

76

ее названии, географическом положении. После чего, с помощью

циклических конструкций, производится перебор адресов из списка и для

каждого url анализируется соответствующий набор веб-страниц. Аналогично

решаются все похожие задачи в контексте данного исследования.

Процедура получения данных с b2b-center выполнялась с

использованием скриптового языка Python версии 2.7, с использованием

библиотек: ”Grab”, “codecs”, “urllib”, “re”, в интегрированной среде

разработки «ERIC4». Исходный код проекта доступен по адресу [83].

Предложенный способ автоматизированного сбора необходимой

информации с ЭТП решает проблему трудоемкого «ручного» поиска

информации, ее ранжирования и оперативного обновления. Разработанный

скрипт ежедневно сканирует ЭТП и обновляет БД в соответствии с

произошедшими изменениями на площадке, а также структурирует

информацию для последующей обработки и анализа. Таким образом, в

систему предоставляется самая актуальная информация.

Выводы по второй главе

Во второй главе разработан метод поддержки принятия решений,

который состоит из следующих этапов:

1. Электронная торговая площадка рассматривается как система

взаимодействующих подсистем (предприятий), в виде

ориентированного графа, на ребрах которого содержится информация

о характере взаимодействия между элементами. Вершинами графа

являются компании-участники ЭТП. Каждый участник имеет

некоторый характерный для него набор атрибутов: имя, регион,

номенклатура продукции, и т.д. В рассматриваемой системе ребро

всегда имеет смысл отношения в направлении поставщик-

потребитель. Характеристиками ребра являются показатели вес

взаимодействия и истинность суждения о сотрудничестве компаний.

77

Оценка веса взаимодействия в общем случае определяется как

величина прямо пропорциональная модифицированной мере

Жаккара, а именно как отношение количества наименований

продукции, по которым взаимодействуют рассматриваемые

участники, к минимальному размеру списка наименований из двух

участников. Величина истинности суждения характеризует явление,

при котором по результатам тендерной процедуры одно предприятие

зафиксировано как организатор, а другое как участник процедуры

или ее победитель.

2. Поскольку взаимодействие между двумя компаниями можно

выразить через ребро графа, проводится анализ всех ребер, который

показывает существующие процессы и взаимосвязи в рыночном

окружении, в которое стремится попасть предприятие, готовящееся к

выходу на ЭТП. Совокупность таких связей (ребер графа) и самих

агентов (вершин графа) характеризует текущую ситуацию на рынке.

3. Рассчитывается показатель «вес взаимодействия» - характеристика

ребра графа, которая позволяет оценить наличие и величину

пересечения интересов двух предприятий на основе ОКДП

(общероссийский классификатор видов экономической деятельности,

продукции и услуг) кодов их продукции. Таким образом, у каждого

участника ЭТП будет множество ненулевых весов взаимодействия,

характеризующее его рыночное окружение на площадке. Мощность

данного множества является количеством потенциальных

контрагентов, для которых значение показателя «вес

взаимодействия» с i-ой компанией больше нуля.

4. Производится разделение потенциальных контрагентов на группы,

путем ранжирования по величине значения показателя «вес

взаимодействия». В первую категорию входят самые «сильные»

78

контрагенты, их интересы соответствуют интересами i-ой компании

на 75-100%, во вторую категорию - совпадающие на 50-75%. В

третью категорию совпадающие на -25 - 50%, в четвертую категорию

значимости входят самые «слабые» поставщики, их интересы

соответствуют интересами i-ой компании на 25% и менее. Показатель

«вес взаимодействия» также позволяет оценить силу конкуренции

двух участников системы. Для этого аналогично сравниваются

множества: Ii - поставляемая продукция компании i, Ij - поставляемая

продукция компании j.

5. Рассчитывается показатель активности потенциальных контрагентов

и конкурентов на ЭТП. Важность этого показателя объясняется тем

фактом, что многие компании присутствуют на ЭТП номинально, и

не совершают торгово-закупочных процедур, следовательно, не

должны рассматриваться. Представим активность компаний во

времени как последовательность 0 и 1, данные цифры характеризуют

наличие активности (тендеров или участие в аукционе) в каждый

рабочий день. Для каждого участника, таким образом, имеется

множество «активностей» контрагентов.

Таким образом, метод подразумевает определение компании на рынке

на основе показателей конкретных свойств потенциальных контрагентов, и

позволяет получить многопараметрическую оценку рыночного окружения

каждой компании-участника ЭТП. В результате использования метода ЛПР

получает объективную картину состояния рынка ЭТП, что позволяет

оперировать обоснованными аналитическими данными. Применение метода

способствует наиболее объективному сравнению альтернатив (рынков ЭТП).

Процесс автоматизированного сбора информации осуществлен

посредством парсинга сайта ЭТП на основе регулярных выражений.

79

Предложенный подход к сбору и компиляции собираемой информации

решает проблему трудоемкого «ручного» поиска информации, ее

ранжирования и оперативного обновления. Разработанный скрипт ежедневно

сканирует ЭТП и обновляет БД в соответствии с произошедшими

изменениями на площадке, а также структурирует информацию для

последующей обработки и анализа. Таким образом, СППР всегда обеспечена

актуальной информацией.

80

ГЛАВА 3. ГЛАВА 3 ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ

ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ОБ УЧАСТИИ КОМПАНИИ

НА ЭЛЕКТРОННЫХ ТОРГОВЫХ ПЛОЩАДКАХ ДЛЯ

ОРГАНИЗАЦИИ КОММЕРЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

3.1 Детализированное описание процесса появления компании на

рынке электронной торговой площадки

Использование современных информационных технологий и в

частности веб-технологий для привлечения клиентов, в бизнес-процессах

производственных предприятий позволяет решить проблему многоуровневой

структуры каналов сбыта, а также предоставляет возможность построения

собственной дилерской сети.

Сейчас компании, чьи руководители либо в силу консерватизма, либо

по каким-либо другим причинам откладывают проведение критического

анализа деятельности своей компании и внедрение автоматизирующих

программных и технических комплексов на предприятии, вынуждены

отставать от конкурентов. Решения в области межкорпоративной торговли,

основанные на использовании высоких технологий (прежде всего,

электронных систем связи), направлены на оптимизацию процессов

коммуникации между компаниями, и, в конечном счете, снижение

транзакционных издержек [62].

На данный момент электронные рынки – в частности модель

взаимодействия бизнес для бизнеса (В2В) – являются действенным

инструментом проведения эффективных закупок и успешной реализации

товаров, работ и услуг для представителей межкорпоративного бизнеса.

Электронный рынок (рынок ЭТП), аналогично традиционному, состоит

из трех основных элементов: участников рынка, продуктов и процессов. К

участникам относятся продавцы, покупатели, а также организации,

обеспечивающие инфраструктуру и правила рынка (государственные органы,

общественные организации).

81

Под продуктами подразумевают товары и услуги, ради которых

продавцы и покупатели выходят на рынок. Взаимодействие участников

рынка по поводу купли-продажи продуктов и других видов рыночной

деятельности в данном контексте названы процессами, которые могут

включать производство, исследования рынка, поиск продукта, его заказ,

поставку и потребление [107]. Электронные торговые площадки

обеспечивают несколько основных функций для участников.

Первая функция - это предоставление сведений поставщикам и

потребителям на общей аппаратной и программной платформе, посредством

которой торговые компании обеспечивают необходимую информацию и

выполняют транзакции.

Другая функция - предоставление сервисов, таких, как возможности

online-оплаты, логистики и динамической торговли. Доступность,

интерактивность и универсальность электронных торгово-закупочных систем

позволяют минимизировать издержки и упростить трудоемкие процессы

поиска клиентов и продукции. Кроме того, работая на электронных рынках,

можно получать исчерпывающую информацию о текущем статусе

запущенных пользователем процессов, что дает широкие возможности для

анализа эффективности бизнеса.

Использование электронных торговых площадок для малого и среднего

бизнеса является одним из эффективных и нужных инструментов для

развития компании. ЭТП может использоваться в качестве канала сбыта,

подходит для поиска поставщиков и закупки товаров.

На данный момент в РФ зафиксировано более 6000 электронных

торгово-закупочных систем [101].

Примечание: ЭТЗС - это автоматизированная информационная

система, созданная в целях оптимизации процесса закупок товаров, работ и

82

услуг для нужд компаний, развития сотрудничества и повышения уровня

конкуренции на рынках закупаемой продукции.

Кроме того, ЭТП довольно сильно различаются по предлагаемому

функционалу и ценовой политике.

Таким образом, для того, чтобы определить эффективность

использования какой-либо ЭТП для конкретного предприятия, необходимо

располагать информацией о следующих показателях:

определить компании-участники ЭТП, находящиеся в интересующем

сегменте рынка (название, продаваемая продукция, потребляемая

продукция, географическое положение);

определить существующие связи между участниками ЭТП (отношения

«поставщик-потребитель»).

определить относительную долю в закупках/продажах потенциальных

клиентов-участников ЭТП;

определить активность компаний-участников, находящихся в

интересующем сегменте рынка;

определить относительный уровень конкуренции, с которым

столкнется предприятие в случае выхода на рынок ЭТП.

Важным недостатком многих электронных торговых площадок

является высокий размер комиссионных, взимаемых с игроков рынка в

качестве абонентской платы за участие. Безусловно, обеспечение

функционирования программно-аппаратных средств ЭТП ежегодно

обходиться их владельцам в десятки миллионов рублей, но высокая

стоимость участия в закупочной процедуре, достигающая нескольких

десятков тысяч рублей, заметно ограничивает число участников и снижает

эффективность закупки. С учетом большого числа функционирующих

83

электронных площадок расходы на участие в торгах становятся ощутимыми

даже для крупных организаций.

Анализ процесса выхода компании на электронные рынки выявил

следующие его основные свойства:

учитывая высокую динамику изменений на ЭТП и трудоемкость

процесса сбора всей необходимой информации, анализ текущей

ситуации на рынке сильно затруднен и не может быть реализован с

необходимой точностью при использовании одних лишь человеческих

ресурсов (экспертов);

даже при проведении точного и объективного анализа текущего

состояния объекта, его результатов недостаточно для определения

эффективности вложения средств.

Использование ЭТП требует ощутимых для бизнеса затрат, и

одновременно с этим рентабельность вложений для конкретного

предприятия трудноопределима и неочевидна без подробного анализа. Стоит

отметить, что решение, принятое менеджером (ЛПР) в данном вопросе носит

стратегический характер. Ведь в случае, если оно ошибочно, это повлечет за

собой финансовые потери, упущенные возможности для организации и

невыполнение поставленных задач. Для решения данной проблемы

предполагается использовать элементы имитационного моделирования. На

рис. 13 представлен алгоритм поддержки принятия решений.

84

Рисунок 13 – Алгоритм поддержки принятия решений

85

В блоках 1-9 происходит моделирование текущей ситуации на рынке

ЭТП – осуществляется определение и сопоставление предприятий друг с

другом относительно их взаимных торгово-закупочных интересов. Этот

процесс подразумевает сравнение ОКДП кодов рассматриваемого

предприятия с ОКДП кодами других участников рынка и как следствие — их

разделение на четыре типа: предприятие является потенциальным

партнером-поставщиком, партнером-потребителем, конкурентом,

взаимодействие с предприятием невозможно, ОКДП не пересекаются. В

блоке 2 происходит проверка активности каждого участника рынка, в случае,

если активность нулевая, то предприятие отфильтровывается и не

учитывается при построении рыночного окружения. Такая мера позволяет

исключить из анализа компании, присутствующие на рынке номинально,

представляющие собой информационный шум, и тем самым позволяет

избежать лишнего расчета заведомо ненужной информации.

Примечание: Установка (указание) предприятиями ОКДП кодов, по

которым они ведут свою экономическую деятельность, является

обязательным условием для регистрации и дальнейшего их

функционирования на рынке ЭТП.

В блоке 10 происходит сохранение полученной модели рынка в базу

данных (БД).

В блоках 11-15 происходит имитация появления на рынке нового

предприятия. При этом оператором указываются его поставляемые и

потребляемые ОКДП и на основании этих данных из БД запрашивается

информация о потенциальных контрагентах вышеуказанных типов.

В блоке 1 происходит цикл по всем предприятиям площадки. В

процессе моделирования текущей ситуации на рынке ЭТП для каждого

предприятия выполняются блоки 2-9.

86

В блоке 2 происходит расчет активности предприятия. Случаи

активности (тендеры, сделки, участия в аукционах) представлены как

Пуассоновский процесс, где характеризует наиболее вероятное количество

действий в месяц.

В блоке 3 происходит цикл по типам предприятий, описанным выше.

Этот цикл выполняется четыре раза, по числу значимых типов предприятий

относительно рассматриваемого. Для каждого из четырех типов предприятий

выполняются блоки 4-9.

В блоке 4 происходит цикл по всем предприятиям площадки. Таким

образом, каждое предприятие на площадке рассматривается четыре раза (см.

блок 3): в качестве потенциального партнера-поставщика, в качестве

потенциального партнера-потребителя, в качестве потенциального

конкурента-поставщика и в качестве потенциального конкурента-

потребителя. И в каждом случае для них выполняются блоки 5-7.

В блоке 5 происходит расчет веса взаимодействия очередного

предприятия-участника площадки (текущая позиция в цикле блока 4) с

рассматриваемым предприятием (текущая позиция в цикле блока 1).

Доля рынка (вес взаимодействия) – ключевой параметр, позволяющий

оценить наличие и величину пересечения интересов двух предприятий на

основе их ОКДП кодов.

Примечание: В данной работе термин доля рынка означает тоже, что и

вес взаимодействия и вводится для удобства восприятия данной

характеристики в экономическом плане.

Этот параметр определяется в результате оценки пересечения двух

множеств по формуле (11).

Первый класс – «Партнеры». Данный класс получен при анализе

пересечения множества «Предлагаемая продукция» одного участника с

87

множеством «Потребляемая продукция» другого участника. Партнерство

рассматривается как полярная связь. Иначе говоря, каждое предприятие на

ЭТП рассматривается и как потребитель и как поставщик. То, какие это

будут множества, зависит от позиции цикла в блоке 3, т.е. от текущего

рассчитываемого типа предприятий:

при расчете предприятия как потенциального партнера-поставщика

оценивается пересечение множества поставляемой им продукции с

множеством потребляемой продукции рассматриваемого предприятия.

при расчете предприятия как потенциального партнера-потребителя

оценивается пересечение множества потребляемой им продукции с

множеством поставляемой продукции рассматриваемого предприятия.

при расчете предприятия как потенциального конкурента-поставщика

оценивается пересечение множества поставляемой им продукции с

множеством поставляемой продукции рассматриваемого предприятия.

при расчете предприятия как потенциального конкурента-потребителя

оценивается пересечение множества потребляемой им продукции с

множеством потребляемой продукции рассматриваемого предприятия.

В блоке 6 формируется оценка полученного в блоке 5 значения веса

взаимодействия. Если он равен нулю, значит у очередного предприятия-

участника площадки (текущая позиция в цикле блока 4) нет никаких

пересечений интересов с рассматриваемым предприятием (текущая позиция

в цикле блока 1). Следовательно, дальнейший расчет не производится. Если

же рассчитанный вес взаимодействия больше нуля, то осуществляется

переход к следующему блоку.

В блоке 2 происходит расчет активности предприятия по аналогии с

блоком 2.

88

В блоке 8 происходит ранжирование долей рынка с предприятиями

текущего типа по категориям рассчитанных за цикл блока 4:

категория 1 - доля рынка составляет от 75 до 100%;

категория 2 – доля рынка составляет от 50 до 75%;

категория 3 – доля рынка составляет от 25 до 50%;

категория 4 – доля рынка составляет от 1 до 25%.

В блоке 9 определяется среднее значение показателей активности

предприятий текущего типа, рассчитанных за цикл блока 4.

В блоке 10 происходит сохранение полученной модели рынка в базу

данных (БД).

В блоке 11 происходит ввод данных ОКДП целевого предприятия. Под

целевым подразумевается предприятие, для которого создается картина

рынка с учетом его экономических интересов. Таким образом, на этом этапе

задаются множества потребляемой и поставляемой продукции целевого

предприятия.

В блоке 12 формируется серия запросов в БД на основании данных

ОКДП целевого предприятия, что позволяет выбрать из БД данные по

потенциальным контрагентам.

В блоке 13 происходит получение из БД массивов данных о

потенциальных контрагентах целевого предприятия, разделенных на четыре

вышеописанных типа. Набор данных по каждому предприятию содержит:

тип, показывающий характер потенциального взаимодействия с

предприятием;

вес взаимодействия с предприятием, отображает пересечение

интересов двух предприятий в зависимости от типов, описанных выше;

89

оценку взаимодействия предприятия с его потенциальными

контрагентами, которая отражает уровень конкуренции, с которым

столкнется целевое предприятие при попытке взаимодействия;

оценку активности предприятия;

оценку активности потенциальных контрагентов предприятия.

В блоке 14 происходит формирование из полученных на предыдущем

этапе данных текстовой и графической информации посредством

графического интерфейса.

Блок 15 реализует отображение сформированной информации для

пользователя.

Данный алгоритм подразумевает задание оператором входных данных

для расчета индивидуальных характеристик предприятия (территориальное

положение, отраслевая специфика предприятия и т.д.). На их основе с

использованием БД ЭТП происходит моделирование рыночного окружения с

выделением потенциальных партнеров по классам (потребителей,

поставщиков и конкурентов) и их значимости для целевого предприятия.

Однозначность и непротиворечивость полученных результатов снизит

влияние субъективной экспертной оценки и поспособствует объективному

восприятию преимуществ и недостатков, с которыми будет сталкиваться

предприятие в условиях присутствия на ЭТП.

3.2 Программная реализация моделирующего алгоритма в

составе системы поддержки принятия решений

Для реализации поставленной задачи, принята объектно-

ориентированная информационная модель, в которой каждая сущность,

обладающая индивидуальными свойствами и методами их обработки,

представлена в виде класса. Объектно-ориентированный подход был выбран

90

для решения этой задачи из-за удобства предлагаемых им средств работы с

множеством однотипных объектов (предприятий, площадок ЭТП и т.д.).

Пояснения к ООП с описанием всех классов, используемых в

разработанной программе, представлены в приложении 2. Далее рассмотрены

ключевые алгоритмы ПО.

Основную задачу представленного ПО – расчет рыночного окружения

для предприятий площадки – реализует метод «Calculate» класса

«TB2BMarket». Блок схема алгоритма этого метода представлена на Рисунок

14.

Рассмотрим части представленной блок-схемы более подробно:

1. Инициализация "Info" - переменной класса "TB2BOutAgentInfo", в

которую записываются параметры рыночного окружения,

рассчитанные для рассматриваемого предприятия.

2. Цикл по всем предприятиям площадки. Блоки 3-15 повторяются

столько раз, сколько предприятий присутствует на площадке

(переменная Market.Count) и для каждого из них рассчитывается

рыночное окружение. Таким образом, на каждой итерации данного

цикла переменная "Info" будет содержать данные разных предприятий.

Счетчиком цикла является переменная "i".

91

Рисунок 14.1 - Блок-схема метода "Calculate" - ключевого алгоритма

программы.

92

Рисунок 14.2 - Блок-схема метода "Calculate" - ключевого алгоритма

программы.

3. Присвоение переменной "Info" информации о рассматриваемом

предприятии: идентификатор предприятия, коды ОКДП потребляемой

и реализуемой продукции; обнуление переменной "b" - признака

наличия потенциальных взаимодействий с возможными

контрагентами.

4. Цикл по всем типам взаимодействия. Блоки 5-12 повторяются четыре

раза, по числу возможных отношений между контрагентами: партнер-

покупатель, партнер-поставщик, конкурент-покупатель, конкурент-

поставщик. Переменная "s" отображает номер вида взаимодействия.

93

5. Создание переменных класса "TB2BFloatList", представляющих собой

списки чисел, в которые помещаются значения весов взаимодействия

(wa), активности продаж (sa) и активности закупок (ba) потенциальных

контрагентов рассматриваемого предприятия с учетом текущего вида

взаимодействия.

6. Цикл по всем предприятиям площадки. Блоки 7-10 повторяются

столько раз, сколько предприятий присутствует на площадке

(переменная "Market.Count"), потому что каждое предприятие

проверяется на возможность стать потенциальным партнером для

рассматриваемого предприятия в текущем виде взаимодействия.

Счетчиком цикла является переменная "j".

7. Проверка на совпадение идентификатора предприятия с уже

рассматриваемым (чтобы не оценивать в качества контрагента для

рассматриваемого предприятия его самого).

8. Присваивание переменной "о" данных о следующем в цикле

предприятии из массива "Market.Agents", где содержатся данные всех

предприятий на площадке. Расчет Веса взаимодействия с ним путем

вызова подпрограммы "InterWeight" (Рисунок 15).

9. Проверка наличия взаимодействия с данным предприятием по

текущему типу взаимодействия.

10. В случае наличия взаимодействия в список весов (wa) добавляется вес

взаимодействия с предприятием, в списки активности продаж (sa) и

закупок (ba) добавляются его активности продаж и закупок,

рассчитанные подпрограммой "Poisson". После чего цикл блока 6

переходит на следующую итерацию, переменная "j" увеличивается на

единицу и начинается рассматрение следующего предприятия в

качестве потенциального контрагента по текущему типу

взаимодействия.

94

11. Проверка счетчика весов взаимодействий, путем сравнения с нулем

переменной "wa.Count" - счетчика списка "wa". Если список "wa" пуст,

значит по текущему типу взаимодействия не найдено ни одного

контрагента и цикл блока 4 переходит на следующую итерацию для

рассмотрения следующего типа взаимодействия, где посредством

цикла в блоке 6 в качестве возможных контрагентов вновь будут

рассмотрены все предприятия на площадке.

12. Если же в рассматриваемом типе взаимодействий есть потенциальные

контрагенты, в переменную "Info" записывается общее количество

контрагентов в текущем типе взаимодействия, количество

контрагентов, ранжированное по четырем категориям взаимодействия,

средняя активность контрагентов по продажам и закупкам. После чего

цикл блока 4 переходит на следующую итерацию для рассмотрения

следующего типа взаимодействия.

13. Проверка наличия хотя бы одного взаимодействия по всем четырем

типам.

14. Сохранение результатов расчетов по предприятию, находящихся в

переменной "Info".

15. Завершения расчета рыночного окружения для рассматриваемого

предприятия. После этого цикл блока 2 переходит на следующую

итерацию, переменная "i" увеличивается на единицу и начинается

расчет рыночного окружения для следующего предприятия на

площадке, для которого так же будет четырежды (цикл блока 4)

оценено каждое (цикл блока 6) предприятие на площадке для проверки

возможности взаимодействия с ним.

Для расчета доли рынка, которая показывает то, насколько

пересекаются интересы двух сравниваемых предприятий, используется метод

«InterWeight». Его блок-схема показана на Рисунок 15.

95

Рисунок 15 - Блок-схема метода "InterWeight"

96

Рассмотрим части представленной блок-схемы подробнее:

1-7. В блоках 1-7 определяется вид потенциального взаимодействия

агента и оппонента. Если оппонент является партнером-поставщиком (блок

2), то коды ОКДП его производимой продукции (Opponent.CodesOut)

сравниваются c кодами ОКДП потребляемой продукции агента

(Agent.CodesIn). Если оппонент является партнером-потребителем (блок 4),

то коды ОКДП его потребляемой продукции (Opponent.CodesIn)

сравниваются с кодами ОКДП производимой продукции агента

(Agent.CodesOut). Если оппонент является конкурентом-поставщиком (блок

6), то коды ОКДП его производимой продукции (Opponent.CodesOut)

сравниваются c кодами ОКДП производимой продукции агента

(Agent.CodesOut). И наконец, если оппонент является конкурентом-

потребителем (блок 7), то коды ОКДП его потребляемой продукции

(Opponent.CodesIn) сравниваются с кодами ОКДП потребляемой продукции

агента (Agent.CodesIn).

8. Сравнение количества рассматриваемых кодов ОКДП агента и

оппонента.

9. Если количество ОКДП агента меньше, множества меняются

местами. Это не влияет на конечный результат и необходимо для удобства

написания программного кода.

10. Если большее количество ОКДП равно нулю, то программа

завершается с нулевым результатом (блок 11).

12. Обнуление счетчика совпадений ОКДП.

13. Цикл по всем ОКДП. Блоки 14 и 15 повторяются столько раз,

сколько кодов ОКДП содержится в большем списке (a.Count). Счетчиком

цикла является переменная “i”

97

14-15. Проверка совпадений кодов ОКДП в двух списках. Если

находится совпадение, счетчик совпадений (переменная “n”) увеличивается

на единицу.

16. Результат равен количеству совпадений, разделенному на

количество ОКДП в большем списке.

Активность предприятий на площадке рассчитывается с помощью

метода «Poisson», блок-схема которого представлена на Рисунок 16.

Рассмотрим элементы блок-схемы алгоритма более подробно:

1. Определяются границы учитываемого временного периода для

расчета активности (bd – начало, ed – конец), обнуляется счетчик общего

числа активностей, заводится новый список для активностей по всем месяцам

в видимом периоде (l).

2. Цикл по всему существующему диапазону времени. Блоки 3-10

выполняются столько раз, сколько целых месяцев прошло между началом и

концом временного периода.

3. Определение активностей в текущем месяце.

98

Рисунок 16 - Блок-схема алгоритма "Poisson"

99

4-6. Проверка на наличие активностей в текущем месяце. Если они

есть, то записываются в переменную “c” (блок 5), в противном случае

переменная “c” обнуляется (блок 6).

7. Рассчитанное количество активностей за текущий месяц

заносится в общий список активностей.

8. Сравнение полученного количества активностей за текущий

месяц с максимальным количеством активностей за месяц.

9. Если в текущем месяце было больше активностей, чем в

предыдущие, то максимальное значение “m” обновляется.

10. Счетчик цикла блока 2 увеличивается на количество дней в

текущем месяце и расчет переходит на следующий месяц.

11-12. Если в результате работы цикла блока 2 максимальное

количество активностей равно нулю, то программа завершается с нулевым

результатом.

13. Обнуление суммы средних значений активности по месяцам.

14. Цикл по всем месяцам, в которых была активность. Счетчиком

цикла является переменная “i”.

15. Рассчитывается средняя активность в месяце: активность в текущем

месяце делится на максимальную зарегистрированную активность и

умножается на количество рассматриваемых месяцев. После чего

вычисляется сумма средних активностей всех месяцев.

16. Получается усредненное значение активности за все месяцы.

Исходные данные для алгоритмов, полученные посредством парсинга,

представлены реляционной БД. В данной работе используется локальная,

файловая СУБД «SQLITE».

100

Для опытной реализации задачи использовался язык

программирования «Object Pascal» для интегрированной среды разработки

«Delphi 7», а также набор компонентов для работы с БД «ZeosDBO»

распространяющихся свободно под лицензией «GNU GPL». Фрагмент

программного кода имитационной модели приведен в Приложении А.

3.3 Проведение экспериментов и верификация алгоритма

поддержки принятия решений

Разработанный метод основывается на моделировании рыночного

окружения для конкретного предприятия относительно его

производственных и потребительских интересов.

Ключевыми характеристиками потенциальных контрагентов

(компаний, составляющих рыночное окружение) рассматриваемого

предприятия являются:

доля рынка (показывает, какую долю в закупках и продажах

контрагента составляет продукция рассматриваемого предприятия);

активность контрагента (ожидаемое количество активностей – участия

в ТЗП в месяц).

Для представления эксперимента случайным образом было выбрано

предприятие, присутствующее на ЭТП, и относительно него смоделировано

рыночное окружение в разработанном ПО.

Для оценки адекватности полученных результатов проведем

перекрестную проверку – сверим информацию с сайта ЭТП со

«спарсированными» данными, находящимися в БД, и с результатами

расчетов ПО (см. Рисунок 17).

101

В левой части рисунка представлен фрагмент страницы сайта ЭТП –

архив торгов организации ООО «Аэропорт Норильск». В правой части

рисунка находится фрагмент «спарсированной» БД ЭТП, информация из

которой поступает в ИАП для обработки.

Как видно из рисунка даты «активностей» компании, представленные

на сайте ЭТП, совпадают со «спарсированными» данными, находящимися в

БД. В правом нижнем углу рисунка отражено рабочее окно разработанной

программы. Как видно, значения в строке – Количество активностей по

месяцам совпадают с реальными данными (информацией, находящейся на

сайте ЭТП и в БД). А результаты расчета (проделанного вручную) –

Рисунок 17-Перекрестное сравнение данных и полученных результатов

расчета ПО (фрагмент)

102

вероятное количество активностей в месяц совпадает с результатом расчета

ПО.

Для проверки адекватности результатов расчета интегрального

показателя – доля рынка, проведем расчет рыночного окружения для

компании-участника ЭТП – ЗАО «ИЭН» (выбор компании для анализа

сделан случайно). Результаты моделирования представлены на Рисунок 18.

Для проверки возьмем предприятие id_109223, этому

идентификационному номеру соответствует компания ООО «Тулацемент».

Примечание: Выбирая тип партнерства (взаимодействия) -

потребление, программа определяет всех потенциальных-потребителей

рассматриваемой компании на рынке ЭТП. В данном конкретном случае

расчет производится относительно компании ЗАО «ИЭН». Следовательно,

компания «ИЭН» выступает в роли поставщика, а ООО «Тулацемент» в роли

потребителя.

Значение показателя доля рынка равное 0,125 означает, что ООО

«Тулацемент» потенциально готово покупать 12,5% от всей номенклатуры

продукции, производимой ЗАО «ИЭН».

103

Рисунок 18-Результат моделирования рыночного окружения для ЗАО "ИЭН"

Для верификации результатов, выданных ПО, параллельно откроем

«сущности» рассматриваемых предприятий на атрибутах – «ОКДП

поставляемая продукция» и «ОКДП – потребляемая продукция»

соответственно (см. Рисунок 19).

В столбце «value» находятся все ОКДП коды компаний, по которым

они закупают и продают продукцию. Направление – покупка/продажа

определяется значением в столбце «set_id». Как видно из рисунка, между

двумя рассматриваемыми компаниями зафиксировано пересечение торговых

интересов по трем номенклатурным единицам.

По формуле 11 стр.64 вручную рассчитаем степень удовлетворенности

от возможного торгового взаимодействия потенциальных партнеров.

, полученное значение соответствует расчету ПО.

104

Рисунок 19-Анализ на наличие пересечений торговых интересов

предприятий по атрибуту "value"

Верификацией модели рынка в данном случае является определение

правильности преобразования концептуальной модели в имитационную.

Концептуальная модель в рамках данного исследования – описание логики

потенциального взаимодействия агентов между собой и рыночным

окружением[42].

В данном конкретном случае использовались следующие методы

верификации:

написание и отладка моделирующей программы по уровням, повышая

степень детализации;

структурный разбор – коллективная проверка модели;

105

проверка модели лицом, не участвующим в разработке модели;

трассировка модели – результаты моделирования выводятся на экран и

сравниваются с результатами, вычисленными вручную;

просмотр анимации модели (данная возможность реализована в

разработанной автором программе «CARMS» [61]);

Для верификации было совершено 28 итераций по расчету рыночного

окружения для разных компаний-участников ЭТП.

Выводы по третьей главе

В третьей главе синтезирован алгоритм поддержки принятия решений

на основе метода.

Посредством алгоритма происходит моделирование текущей ситуации

на рынке ЭТП в соответствии с описанным методом. Осуществляется

процесс перебора, при котором каждое предприятие на ЭТП сопоставляется

со всеми остальными предприятиями на предмет взаимных торговых

интересов. Этот процесс подразумевает сравнение ОКДП кодов

рассматриваемого предприятия с ОКДП кодами других участников рынка и

как следствие — их разделение на четыре типа: предприятие является

потенциальным партнером-поставщиком, партнером-потребителем,

конкурентом, взаимодействие с предприятием невозможно, ОКДП не

пересекаются.

Далее происходит проверка активности каждого участника рынка, в

случае, если активность нулевая, то предприятие отфильтровывается и не

учитывается при построении рыночного окружения. Такая мера позволяет

исключить из анализа компании, присутствующие на рынке номинально,

представляющие собой информационный шум, и тем самым позволяет

избежать лишнего расчета заведомо ненужной информации.

106

Производится расчет доли рынка (веса взаимодействия) - множество

наименований производимой компанией продукции сопоставляется с

множеством потребляемой продукции компании, с которой идет сравнение.

Таким образом, вес взаимодействия характеризует степень

удовлетворённости участников рынка от партнерства. На следующем шаге

производится проверка полученной доли, показывающая, возможно ли с

предприятием потенциальное взаимодействие.

На следующем шаге проводится расчет активности предприятий. В

архиве торговых процедур БД ЭТП содержится информация об

организаторах процедур и компаниях, подавших заявки на участие в

конкретные процедуры. Такие действия как открытие торгово-закупочной

процедуры или участие в ней фиксируются системой как активность

компании. Полученные показатели активности затем усредняются.

Далее происходит ранжирование долей рынка с предприятиями

текущего типа по категориям значимости. Полученные веса взаимодействий

переводятся в % и отправляются в кластер той категории, в интервал которой

попадают их значения.

Затем происходит имитация появления на рынке нового предприятия.

При этом оператором указываются исходные данные о компании и на

основании этой информации из БД запрашивается информация о

потенциальных контрагентах вышеуказанных типов.

Разработанный алгоритм позволяет оперативно рассчитывать

показатели рыночного окружения для новой компании, которая еще не вошла

на рынок и не стала частью системы, исключив из этого процесса

трудоемкий ручной анализ больших объемов данных.

Для опытной реализации задачи использовался язык

программирования «Object Pascal» для интегрированной среды разработки

107

«Delphi 7», а также набор компонентов для работы с БД «ZeosDBO»,

распространяющихся свободно под лицензией «GNU GPL».

Была проведена проверка соответствия полученных данных их

представлению в источнике (на сайте ЭТП) путем выборочного сравнения, а

также проверки общего количества пользователей (компаний) на ЭТП и в

полученной базе данных, которая разногласий не выявила, вследствие чего

можно сделать вывод о том, что разработанная модель рынка соответствует

концептуальной, а значит - адекватна.

108

ГЛАВА 4. ГЛАВА 4 РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕСТРУКТУРНО-

ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ ОРГАНИЗАЦИИ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ

ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

4.1 Роль и место моделирующего алгоритма в предлагаемой

организационной системе управления

Для выполнения мониторинга и анализа данных о рыночной среде ЭТП

созданы пакеты прикладных программ Seldon, Init.pro, Тендерплан. Для этих

программных пакетов характерны слабые возможности анализа по входным

данным и учетом исключительно количественных показателей.

Полученные таким способом результаты недостаточны для понимания

происходящих на ЭТП социальных и экономических процессов, что требует

от ЛПР проведения поисково-переборных процедур, что в условиях

большого массива данных и высокой скорости их изменения влечет трудовые

и временные затраты и в целом являются малоэффективными в связи с

необходимостью постоянной актуализации информации.

Для эффективного управления коммерческой деятельностью компании

в процессе выхода на электронные рынки необходимо видеть и понимать

внешнее окружение, чувствовать его изменения, тенденции, угрозы и

возможности, и затем, исходя из полученной информации, адекватно

реагировать на них.

На данный момент решения, носят интуитивный характер, без какого-

либо расчета и обоснований, что вызывает значительные экономические

риски для компании.

Одним из вариантов решения выявленных проблем является

предложенный в данной работе метод управления процессом выхода

компании на электронные рынки.

109

На рис.20 представлена структурно - функциональная организация

СПРР для управления коммерческой деятельностью компаний в условиях

рынка ЭТП, реализующая предлагаемый метод.

Рисунок 20-Структура предлагаемой организационно информационной

системы управления в процессе стратегического рыночного управления

компанией-участником ЭТП

Структурно система представляет собой вычислительную сеть,

включающую в себя компьютеры, обеспечивающие хранение, обработку и

передачу данных. Система содержит рабочее место оператора, включающее в

себя веб-клиент, за счет, которого осуществляется взаимодействие оператора

с системой, заключающееся в оперировании входными (поток 5) и

выходными (поток 1) потоками данных. Рабочее место оператора соединено

через линии связи с сервером, содержащим:

110

парсер, который осуществляет автоматизированный сбор

информации с ЭТП и настроен на выборку определенных массивов

информации (паттернов) посредством запросов с сайтов площадок.

базу данных ЭТП, которая формируется посредством парсинга

площадок и содержит информацию обо всех участниках и

процедурах, протекающих на ЭТП;

модуль построения рыночного окружения, который извлекает и

структурирует информацию из БД в зависимости от запроса

оператора и производит расчет рыночного окружения относительно

заявленных характеристик. Результатом является формализованный

массив данных, передаваемый средству визуализации для

отображения;

модуль ранжирования ЭТП, который распределяет площадки в

зависимости от заданных оператором критериев.

Предложен обобщенный алгоритм работы данной структуры СППР,

который заключается в следующем:

1. Работа системы начинается с того, что ЛПР (оператор) вводит

информацию о своей компании через диалоговое окно веб-клиента.

Таким образом, система получает следующие данные о целевом

предприятии: название компании; географическое расположение

компании; продаваемая компанией продукция (номенклатура по

ОКДП); потребляемая компанией продукция (номенклатура по ОКДП).

Также ЛПР отмечает площадки, которые он считает нужным

проанализировать. Заданная оператором информация направляется в

БД ЭТП (поток 1).

2. База данных ЭТП формируется и ежедневно пополняется за счет

разработанной подпрограммы-парсера (поток 2). Собранные парсером

информационные массивы определяют сущность агентов–участников

111

рынка и состоят из следующих атрибутов: название организаций

участников рынка, идентификационные номера участников,

географическое расположение участников, номенклатура

потребляемой продукции участников рынка, номенклатура

продаваемой продукции участников рынка, информация о

проведенных транзакций с другими участниками рынка и т.д. Эта

подпрограмма также структурирует данные, распределяя и занося их в

соответствующие ячейки БД, где они хранятся для дальнейших

расчетов. Процесс сбора данных происходит с заданной

периодичностью (в данном случае - раз в сутки), что позволяет всегда

иметь в БД актуальную информацию обо всех подключенных ЭТП.

3. Вычислительное устройство формирует набор исходных данных для

последующего моделирования рыночного окружения за счет SQL-

запросов (поток 3).

4. В модуле построения рыночного окружения определяются значения

весов взаимодействия в соответствии с формулой (1) и активностей

потенциальных контрагентов в соответствии с формулой (7),

устанавливаются роли и связи между участниками рынка. С учетом

полученных значений контрагенты классифицируются по категориям

значимости в соответствии с формулами (3), (4), (5), (6). Формируется

графовая модель рыночного окружения для компании (поток 4).

5. В модуль ранжирования ЭТП поступают результаты моделирования

рыночного окружения (поток 4), а также информация по заданным

ЛПР критериям для оценки ЭТП (поток 1). На основании этих данных

модуль ранжирует площадки и представляет результаты анализа

рыночного окружения в числовом и графическом виде пользователю

через веб-клиент (поток 5).

112

Таким образом, на основании полученной информации ЛПР может

выбрать наиболее подходящую для предприятия ЭТП, основываясь на

сравнительных характеристиках их моделей, а также проанализировать

выбранные площадки, изучив предприятия, являющиеся потенциальными

партнерами и конкурентами, и составить более полную картину рынка.

4.2 Анализ результатов системы поддержки принятия решений об

участии компании на рынках ЭТП

Работа с программой начинается с создания профиля предприятия. В

данном окне вводится следующая информация:

название организации и данные о географическом расположении с

точностью до региона (РРисунок 21);

состав номенклатуры предлагаемой и потребляемой продукции в

соответствии с классификацией ОКДП (Рисунок 22).

Ввод вышеуказанной информации определяет положение компании на

электронной торговой площадке и обозначает сферу его бизнес-интересов.

Р

Рисунок 21 – Окно ввода названия предприятия

113

Рисунок 22 - Окно ввода данных ОКДП

Далее происходит процесс выбора, исследуемых ЭТП, между

которыми предполагается сделать выбор (Рисунок 23).

Рисунок 23 - Окно выбора ЭТП

На следующем этапе пользователю предлагается определить свои

территориальные интересы посредством фильтра по географическому

расположению (Рисунок 24).

114

Рисунок 24 - Окно фильтра по географическому расположению.

В результате этого в анализе рыночного окружения будут принимать

участие только предприятия из отмеченных областей.

Далее программа переходит от ввода данных непосредственно к

расчету. Результаты работы программы, предназначенные для ЛПР,

представлены на Рисунок 25.

На рисунке 25 представлено окно пользовательского интерфейса ЛПР,

содержащее данные о рассчитанном рыночном окружении. С каждой из

выбранных для исследования ЭТП пользователь может получить следующие

наборы данных:

115

данные о потенциальных партнерах-потребителях (информация о

предприятиях, заинтересованных в покупке продукции, аналогичной

продукции, реализуемой рассматриваемым предприятием).

данные о потенциальных партнерах-поставщиках (информация о

предприятиях, заинтересованных в продаже продукции, закупаемой

рассматриваемым предприятием).

данные о потенциальных конкурентах-потребителях (информация о

предприятиях, потребляющих продукцию, идентичную закупаемой

продукции рассматриваемого предприятия).

данные о потенциальных конкурентах-поставщиках (информация о

предприятиях, производящих продукцию, идентичную реализуемой

продукции рассматриваемого предприятия).

116

Рисунок 25-Результаты расчета рыночного окружения

Каждый из вышеперечисленных наборов данных включает в себя

следующую информацию:

1. Таблица с перечнем предприятий, включающая в себя название,

территориальное расположение, ссылку на страницу предприятия на

сайте ЭТП, а также степень пересечения интересов с рассматриваемым

предприятием в процентном соотношении (доля рынка, которую в его

продукции составляет продукция рассматриваемого предприятия).

2. Диаграмма, показывающая соотношение предприятий с разной долей

рынка по четырем категориям:

a. категория: номенклатура предприятия совпадает с

рассматриваемой на 75-100%.

b. категория: номенклатура предприятия совпадает с

рассматриваемой на 50-75%.

117

c. категория: номенклатура предприятия совпадает с

рассматриваемой на 25-50%.

d. категория: номенклатура предприятия совпадает с

рассматриваемой на 1-25%.

3. Диаграмма, иллюстрирующая территориальное распределение

предприятий.

4. Интерактивная модель графа потенциальных взаимодействий

рассматриваемого предприятия с другими, определяемая следующими

параметрами:

a. Диаметр узла графа характеризует относительный уровень

конкуренции, с которой придется столкнуться при

взаимодействии с ним. При наведении курсора на узел графа

появляется всплывающая подсказка с основной

информацией о предприятии.

b. Цвет узла графа, характеризует географическое

расположение предприятия

c. Цвет ребер графа, показывает значение и категорию доли

рынка с предприятием (см.п.2).

Данные со всех ЭТП служат для расчета базовых показателей

рыночного окружения, представленных на вкладке «Сводка». Также там

расположены поля для ввода информации о стоимости услуг ЭТП и

инструменты для выбора приоритета критериев, которые используются для

сравнения площадок. Сравнение производится методом анализа иерархий,

результат представлен в том же окне в виде гистограммы.

Для метода анализа иерархий используются девять критериев

сравнения:

1. Затраты на участие.

2. Количество потенциальных конкурентов-поставщиков.

118

3. Активность потенциальных конкурентов-поставщиков.

4. Количество потенциальных конкурентов-потребителей.

5. Активность потенциальных конкурентов-поставщиков.

6. Количество потенциальных партнеров-поставщиков.

7. Активность потенциальных партнеров-поставщиков.

8. Количество потенциальных партнеров-потребителей.

9. Активность потенциальных партнеров-поставщиков.

Каждому критерию выставляется приоритет, определяющий, насколько

важную роль преимущества и недостатки площадок, вычисленные по

данному критерию, будут играть в результирующем ранжировании ЭТП.

Приоритеты критериев изменяются с помощью ползунков в пункте «Выбор

приоритета по критериям». Пределы изменения приоритета – от нуля до

десяти.

После установки приоритетов проводится расчет по методу анализа

иерархий (рисунок 26).

119

Рисунок 26 - Схема метода анализа иерархий.

Целью является выбор ЭТП, вернее ранжирование выбранных ЭТП по

девяти критериям, с учетом их приоритетов. Результатом вычислений для

каждой ЭТП будет следующая формула:

a1*p1+a2*p2+a3*p3+a4*p4+a5*p5+a6*p6+a7*p7+a8*p8+a9*p9=F, (18)

где F – это вес значения ЭТП для данной цели, сумма весов всех ЭТП

равна единице;

a1, a2… a9 – веса площадки по пяти критериям в зависимости от

данных ЭТП,

p1, p2… p9 – веса критериев в зависимости от расставленных

приоритетов.

Веса элементов (площадок и критериев) определяются с помощью

равновесных матриц.

На основе данных расчетов производится ранжирование ЭТП и

представление результата в качестве гистограммы. Оптимальным считается

вариант с максимальным значением результирующего веса.

Таким образом, процесс анализа и выбора наиболее приемлемой ЭТП

производится за считанные минуты. Стоит отметить, что разработанное

программное обеспечение является универсальным, в том плане, что

120

приемлемо и может использоваться предприятиями различной отраслевой

направленности модели B2B без дополнительных доработок. Такая

универсальность обеспечивается за счет возможности выбора (ввода) любых

категорий (кодов ОКДП) по производимой и потребляемой продукции,

указанием географического положения компании, что и является

определителем компании на рынке.

Возможность самостоятельной расстановки приоритетов для базовых

показателей рыночного окружения делает программу адаптивной для

решения различных задач в области ТЗД, для компаний реализующих эту

деятельность в среде электронных торговых площадок.

На Рисунок 27- Рабочее окно "Сводка" отражена расстановка

приоритетов по базовым показателям рыночного окружения для решения

двунаправленной задачи (сбытовой и закупочной) при условии, что затраты

необходимые для участия на ЭТП имеют второстепенное значение.

Такая задача (ситуация) свойственна динамично-развивающимся

компаниям, которые обладают достаточной производственной мощностью

для того, чтобы расширить круг своих потребителей и при этом нуждаются в

дополнительных партнерах-поставщиках сырья. Результат ранжирования,

полученный на основе заданных условий, показывает ЛПР, что в первую

очередь следует отдать предпочтение ЭТП «B2B-center» т.к. она имеет самый

высокий балл среди взятых для анализа торговых площадок, и,

следовательно, является оптимальной для решения поставленной задачи.

121

Рисунок 27- Рабочее окно "Сводка"

Рассмотрим другую ситуацию. Предположим, что перед ЛПР стоит

задача выбора ЭТП, на которой он в большей мере может реализоваться как

поставщик, т.е. стоит задача расширения рынка сбыта или создания его с

нуля при наименьших капиталовложениях, необходимых для участия на

ЭТП. Такую задачу перед собой обычно ставят предприятия малого бизнеса в

кризисных ситуациях (потери основных потребителей), или же это может

быть недавно открывшееся предприятие, которые еще не обладают

постоянной клиентурой. В этом случае, в рабочем окне программы стоит

сдвинуть ползунки приоритета до предельных максимумов по двум

критериям – «количество потенциальных партнеров-потребителей» и

«затраты на участие». Результат ранжирования при вышеуказанных условиях

представлен на Рисунок 27- Рабочее окно "Сводка"

122

В связи с тем, что ЭТП присуща товарная и отраслевая специализация,

эффективность закупок одних категорий товаров, работ и услуг на одной

площадке относительно выше, чем на других ЭТП, где данная номенклатура

закупается реже. А это значит, что возможна ситуация что для реализации

разных типов продукции целесообразно будет использовать разные ЭТП

исходя из того какая из них наиболее подходит для торгово-закупочных

процедур конкретной товарной номенклатуры. К такому выводу ЛПР может

прийти, проведя сравнительный анализ рыночной ситуации по разным

номенклатурным единицам на разных ЭТП. В таком случае представленная

визуализация рыночного окружения укажет ЛПР на целесообразность

продвижения данного продукта на конкретной площадке.

Вышеприведенные примеры демонстрируют восприимчивость и

адаптивность программного обеспечения к гетерогенным условиям и

способность решать разноплановые задачи. Фрагмент программного кода

имитационной модели приведен в Приложении А.

4.3 Расчет экономического эффекта внедрения результатов

научной работы

Среди критериев эффективности управления коммерческой

деятельностью компании в процессе выхода на электронные рынки можно

выделить оперативность (осуществлялась автоматизированная обработка

разнородных данных) и обоснованность (учитываются реальные и

потенциальные взаимодействия между участниками рынка).

Для того, чтобы сравнить существующее управление коммерческой

деятельностью компании с предложенным автором, определим длительность

вычисления основных показателей рыночного окружения:

Определение потенциальных партнеров и конкурентов,

Определение доли рынка у найденных партнеров и конкурентов,

Прогнозирование активности найденных партнеров и конкурентов.

123

По результатам анкетирования было установлено, что наиболее

распространенной программой, используемой тендерными специалистами

для анализа и оценки рынков ЭТП является Seldon.

В связи с этим проведем сравнение временных затрат на вычисление

вышеуказанных показателей рыночного окружения с помощью Seldon и

разработанной СППР.

На рисунке 28 представлена гистограмма, отражающая количество

затрачиваемого времени на определение потенциальных партнеров и

конкурентов на рынке ЭТП. В Seldon эта функция реализована таким

образом, что выборка выдает всех подходящих по торговым интересам

контрагентов без ретроспективной оценки их деятельности на ЭТП, что

является важным показателем, т.к. многие компании числятся на площадках

номинально, не ведя при этом торгово-закупочных процедур, а

следовательно – не являются подходящими партнерами или значимыми

конкурентами. В связи с этим ЛПР необходимо дополнительно провести

переборные процедуры по определению активности контрагентов вручную, в

среднем этот процесс занимает около часа (результат получен как среднее

арифметическое от времени указанном опрошенными респондентами).

124

Рисунок 28 – Результаты сравнения с Seldon

На рисунке видно, что временные затраты при использовании

разработанной системы снижаются в 60 раз. Это снижение обусловлено тем,

что система Seldon не имеет разработанных функций учета доли рынка и

активности контрагентов, поэтому работа на определение этих показателей

ложится на ЛПР, что приводит к ручному перебору значительных объемов

информации и сильно задерживает процесс принятия решения.

Анализ рыночного окружения в системе Seldon предполагает учет

следующих аспектов: количество компаний в интересующем сегменте рынка,

количество процедур по указанной номенклатуре, конечные цены контрактов

по указанной номенклатуре. Разработанная система в дополнение к

вышеперечисленным параметрам учитывает еще два аспекта (вес

взаимодействия с контрагентами, активность контрагентов и конкурентов)

необходимых для получения более полной и обоснованной оценки

перспектив компании на рынке ЭТП. Показатели обоснованности и

оперативности управленческих решений без применения разработанной

системы и с учетом ее использования были определены методами

экспертных оценок.

125

В результате обработки экспертных оценок и их проверки на

согласованность (в исследовании принимали участие 12 респондентов), было

установлено, что применение разработанной системы увеличивает

обоснованность принимаемых управленческих решений в 1,6 раза, оценки

экспертов согласованы.

Кроме всех вышеперечисленных показателей перед ЛПР стоит задача

выбора наиболее подходящей площадки для ведения коммерческой

деятельности. Существующие методы и механизмы не предоставляют

возможности провести многокритериальный анализ площадок учитывая при

этом конкретные интересы предприятия, вследствие чего такой

сравнительный анализ занимает длительное время у ЛПР.

Результаты анкетирования показали, что в среднем для сравнительного

анализа нескольких площадок ЛПР затрачивает от 2 до 5 дней (с учетом

составления отчета). Разработанная СППР реализует автоматизированный

анализ одновременно нескольких площадок и время, затрачиваемое на этот

процесс, составляет несколько минут.

Таким образом, в результате проведенной экспериментальной оценки

были улучшены два показателя эффективности управления: обоснованность

(учитываются реальные и потенциальные взаимодействия между

участниками рынка) и оперативность (осуществлялась автоматизированная

обработка разнородных данных).

Выводы по четвертой главе

В четвертой главе разработана структура СППР, которая предоставляет

ЛПР объективную картину состояния рынка ЭТП, что позволяет последнему

использовать в своей деятельности обоснованные аналитические данные,

представленные в понятной форме для оценки коммерческих перспектив

предприятия, непосредственно до вхождения на электронный рынок.

126

Предлагается обобщенный алгоритм работы данной структуры СППР

заключается в следующем:

1. Оператором вводится информация о компании через диалоговое

окно веб-клиента, а также ЛПР отмечает площадки для анализа.

2. Посредством работы скрипта-парсера формируется и ежедневно

обновляется БД, информация для которой собирается с серверов

ЭТП.

3. Формируется набор исходных данных для последующего

моделирования рыночного окружения за счет SQL-запросов.

4. Рассчитываются значения весов взаимодействия и активностей

потенциальных контрагентов, устанавливаются роли и связи между

участниками рынка. Формируется графовая модель рыночного

окружения для компании.

5. В зависимости от заданных (через веб-клиент) ЛПР критериев

происходит ранжирование ЭТП.

6. Результаты ранжирования ЭТП и анализа рыночного окружения в

числовом и графическом виде предоставляются пользователю через

веб-клиент.

Таким образом, в результате проведенной экспериментальной оценки

были улучшены два показателя эффективности управления: обоснованность

(учитываются реальные и потенциальные взаимодействия между

участниками рынка) и оперативность (осуществлялась автоматизированная

обработка разнородных данных).

Результат действия разработанных средств автоматизированного

анализа и оценки рыночного окружения электронной торговой площадки.

Полученная картина рынка включает в себя: общий список контрагентов с

указанием ключевого показателя «вес взаимодействия» и территориального

127

расположения; визуализацию графа потенциальных взаимодействий с

контрагентами (граф-звезда), диаграмму территориального распределения

контрагентов (линейчатая гистограмма отражающая количество

контрагентов в регионе), диаграмму активности контрагентов (столбчатая

диаграмма, отражающая среднемесячную активность контрагентов по

категориям значимости).

Представленная информация позволяет изучить перспективы компании

на ЭТП и использовать полученную информацию для повышения

эффективности управления коммерческой деятельностью компании.

В рамках проверки эффективности проведено сравнение временных

затрат на вычисление показателей рыночного окружения с помощью

разработанной системы и распространенного инструмента тендерной

аналитики Seldon. Выявлено, что временные затраты при использовании

существующей системы снижаются в 60 раз. Это снижение обусловлено тем,

что система Seldon не имеет разработанных функций учета доли рынка и

активности контрагентов, поэтому работа на определение этих показателей

ложится на ЛПР, что приводит к ручному перебору значительных объемов

информации и сильно задерживает процесс принятия решения.

Разработанная система учитывает такие факторы как вес

взаимодействия с контрагентами и активность контрагентов и конкурентов,

которые необходимы для получения более полной и обоснованной оценки

перспектив компании на рынке ЭТП. В результате обработки экспертных

оценок и их проверки на согласованность (в исследовании принимали

участие 12 респондентов), было установлено, что применение разработанной

системы увеличивает обоснованность принимаемых управленческих

решений в 1,6 раза, оценки экспертов согласованы.

В результате проведенной экспериментальной оценки были улучшены

два показателя эффективности управления: обоснованность (учитываются

128

реальные и потенциальные взаимодействия между участниками рынка) и

оперативность (осуществлялась автоматизированная обработка разнородных

данных).

129

ГЛАВА 5. ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В работе решена научная задача, заключающаяся в разработке метода и

алгоритма поддержки принятия решений, для анализа и оценки рыночного

окружения на электронных торговых площадках с учетом индивидуальных

особенностей предприятий.

Проведен анализ существующих методов управления коммерческой

деятельностью компаний в условиях электронных рынков. В качестве одной

из наиболее актуальных выделена проблема выбора площадки для

организации коммерческой деятельности. Отражена важность анализа и

оценки рыночного окружения для определения экономических перспектив

компании на рынке.

В ходе решения поставленной задачи получены следующие основные

результаты:

1. Разработан метод поддержки принятия решений об участии

компании в электронных торговых площадках базирующийся на

графовой модели. Отличительным признаком является возможность

построения рыночного окружения электронных торговых площадок,

их сравнение и последующее ранжирование альтернатив для анализа

и принятия решений об участии компании на ЭТП, что позволяет

оценивать перспективность площадок, непосредственно до

вхождения предприятия на электронные рынки.

2. Создан алгоритм оценки рыночного окружения и поддержки

принятия решений, отличительной особенностью которого является

полный перебор вершин для определения ребер и их степеней в

зависимости от свойств участников. А также вычисление показателя

веса взаимодействия, определение ролей для участников рынка ЭТП

и проверкой активности участников, что позволяет избежать лишнего

расчета заведомо ненужной информации и повысить эффективность

130

управления за счет автоматизации анализа и оценки рыночного

окружения.

3. Разработана структурно - функциональная организация системы,

особенностью которой является возможность имитации появления

компании на рынке ЭТП и представления ЛПР объективной картины

состояния рыночного сегмента, в котором заинтересована компания.

А также наличие модуля ранжирования площадок, учитывающего

критерии, заданные ЛПР и индивидуальные особенности компании.

СППР позволяет повысить эффективность управления коммерческой

деятельностью компаний в процессе выхода на электронные рынки за

счет снижения временных затрат и увеличения обоснованности

принимаемых решений.

Разработанная СППР позволяет изучить перспективы компании на

ЭТП и использовать полученную информацию для повышения

эффективности управления коммерческой деятельностью компании.

На основании полученной из системы информации ЛПР может:

Выбрать наиболее подходящую для предприятия ЭТП, основываясь на

сравнительных характеристиках их моделей.

Проанализировать выбранные площадки, изучив предприятия,

являющиеся потенциальными партнерами и конкурентами, и составить

более полную картину рынка.

Сравнительный анализ разработанной системы с существующими

показал снижение временных затрат в 60 раз. Это снижение обусловлено тем,

что известные системы не имеют разработанных функций учета доли рынка

и активности контрагентов, поэтому работа на определение этих показателей

ложится на ЛПР, что приводит к ручному перебору значительных объемов

информации и сильно задерживает процесс принятия решения.

131

Анализ рыночного окружения в существующих системах (типа Seldon)

предполагает учет следующих аспектов: количество компаний в

интересующем сегменте рынка, количество процедур по указанной

номенклатуре, конечные цены контрактов по указанной номенклатуре.

Разработанная система в дополнение к вышеперечисленным параметрам

учитывает еще несколько факторов (вес взаимодействия с контрагентами,

активность контрагентов и конкурентов) необходимых для получения более

полной и обоснованной оценки перспектив компании на рынке ЭТП и тем

самым увеличивает обоснованность принимаемых решений в 1,6 раза.

Таким образом, в результате проведенной экспериментальной оценки

были улучшены два показателя эффективности управления: обоснованность

(учитываются реальные и потенциальные взаимодействия между

участниками рынка) и оперативность (осуществлялась автоматизированная

обработка разнородных данных).

132

ГЛАВА 6. СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. Аакер Д. Стратегическое рыночное управление. 7-е изд. Спб.: Питер,

2011. 496 с. (с.34)

2. Агрова К.Н. ВЛИЯНИЕ ВНУТРЕННИХ И ВНЕШНИХ ФАКТОРОВ,

ВОЗДЕЙСТВУЮЩИХ НА ПРЕДПРИЯТИЕ В УСЛОВИЯХ

ЭЛЕКТРОННОГО РЫНКА // Технические науки- от теории к

практике. Сборник статей по материалам XXV международной научно-

практической конференции. - Новосибирск: СибАК, 2013. - С. 11-20.

3. Агрова К.Н. НЕКОТОРЫЕ АСПЕКТЫ ВЛИЯНИЯ ЭЛЕКТРОННОЙ

КОММЕРЦИИ НА ПРОЦЕССЫ УПРАВЛЕНИЯ ТОРГОВО-

ЗАКУПОЧНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ // Научная дискуссия: Вопросы

математики, физики, химии, биологии. Сборник статей по материалам

VIII международной заочной научно-практической конференции. - М.:

"Международный центр науки и образования", 2013. - С. 22-27.

4. Агрова К.Н. Системы электронной торговли в России: Проблемы и

перспективы развития // “European Applied Sciences: modern approaches

in scientific researches”: Papers of the 5 th International Scientific

Conference.. - Stuttgart, Germany: ORT Publishing and The Center For

Social and Political Studies “Premier”, 2013. - С. 72.

5. Акимов С.В. Технологии Internet / Intranet в почтовой связи: учебное

пособие / СПбГУТ. СПб, 2005-122 с.

6. Альфред В. Ахо, Моника С. Лам, Рави Сети, Джеффри Д. Ульман

Компиляторы. Принципы, технологии и инструментарий. - 2-е изд. -

М.: Вильямс, 2008. - 1184 с.

133

7. Андреев В. В., Минаков И. А., Пшеничников В. В., Симонова Е. В.,

Скобелев П. О. Основы построения мультиагентных систем / Самара:

Поволжская государственная академия телекоммуникаций и

информатики, 2007. - 151 с.

8. Баранов А. Прогноз возврата инвестиций в интернет-маркетинг. - М.:

РИОР, 2010. - 171 с.

9. Бен Хеник HTML и CSS. Путь к совершенству. - СПб.: ПИТЕР, 2011. -

336 с.

10. Бережная Е.В., Бережной В.И. Математические методы моделирования

экономических систем. - М.: Финансы и статистика, 2004. - 368 с.

11. Билл Смит Методы и алгоритмы вычислений на строках.

Теоретические основы регулярных вычислений. - М.: Вильямс, 2006. -

496 с.

12. Борщёв А. В. От системной динамики и традиционного имитационного

моделирования – к практическим агентным моделям: причины,

технология, инструменты. [Электронный ресурс]

URL:http://www.gpss.ru/paper/borshevarc.pdf

13. Борщев А. Практическое агентное моделирование и его место в

арсенале аналитика // Exponenta PRO. - 2004. - №4(8). - С. 38-47 .

14. Борщев А.В. Имитационное моделирование: уровни абстракции,

основные подходы // ПРАКТИЧЕСКОЕ АГЕНТНОЕ

МОДЕЛИРОВАНИЕ И ЕГО МЕСТО В АРСЕНАЛЕ АНАЛИТИКА. -

2005. - №11(24). - С. 11-24. (с.15)

15. Булгаков Ю.В. СТАТИСТИЧЕСКОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ

ЭФФЕКТИВНОСТИ ИНВЕСТИЦИОННОГО ПРОЕКТА // Вестник

КрасГАУ. - 2009. - №3. - С. 9-22.

134

16. Вайсблат Б.И. МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ

ЭФЕКТИВНОСТИ И ПОКАЗАТЕЛЕЙ РИСКА

ИНВЕСТИЦИОННОГО ПРОЕКТА НА ОСНОВЕ ТЕОРИИ

СЛОЖНЫХ СИСТЕМ // Экономический анализ: Теория и практика. -

2009. - №2(131). - С. 13-17.

17. Габидуллина Г. З. ПРОЦЕСС ИНВЕСТИРОВАНИЯ КАК БИЗНЕС-

ПРОЦЕСС // Вестник УГАТУ. - 2011. - №3(43). - С. 167-172.

18. Городецкий В.И. Специфические свойства агентных программ и

существующие заблуждения // В.Н. Бурков, Д.А. Новиков. Теория

активных систем / Труды международной научно- практической

конференции (14-16 ноября 2011 г., Москва, Россия). Том 3. - М.: ИПУ

РАН, 2011. - С. 218-221.

19. Гусаренко А.С., Миронов В.В. ДИНАМИЧЕСКИЕ DOM-ОБЪЕКТЫ В

СИТУАЦИОННО-ОРИЕНТИРОВАННЫХ БАЗАХ ДАННЫХ:

ЛИНГВИСТИЧЕСКОЕ И АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ

ИСТОЧНИКОВ ДАННЫХ // Вестник УГАТУ. - 2012. - №6. - С. 167-

176.

20. Джеффри Фридл Регулярные выражения. - М.: Символ-Плюс, 2008. -

608 с.

21. Димов Э.М. Анализ бизнес-процессов региональной

инфокоммуникационной компании в интересах повышения

эффективности и качества управления/Э. М. Димов, Е. И. Жданова, С.

Н. Пчеляков // Инфокоммуникационные технологии, 2008. №1.-С.75-

79.с.

22. Димов Э.М. Имитационное моделирование и оптимизация управления

в сложных производственных системах. - Саратов, 1983. - 168 с.

135

23. Димов Э.М., Агрова К.Н. ДИНАМИКА РАЗВИТИЯ СИСТЕМ

УПРАВЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОННОЙ ТОРГОВЛИ В ПРОМЫШЛЕННОМ

СЕГМЕНТЕ // Сборник статей по материалам конференции научных

сотрудников и преподавателей ПГУТИ за 2013 г.. - Самара: ПГУТИ,

2013. - С. 321-322.

24. Димов Э.М., Агрова К.Н. ОСОБЕННОСТИ УПРАВЛЕНИЯ

ПРОЦЕССАМИ В МЕЖКОРПОРАТИВНОЙ ЭЛЕКТРОННОЙ

ТОРГОВЛЕ В УСЛОВИЯХ РОССИЙСКОГО РЫНКА // Сборник

статей по материалам конференции научных сотрудников и

преподавателей ПГУТИ за 2013 г.. - Самара: ПГУТИ, 2013. - С. 322-

323.

25. Димов Э.М., Агрова К.Н., Пупышев А.А. АНАЛИЗ БИЗНЕС-

ПРОЦЕССА «СБОРА ИНФОРМАЦИИ О РАБОЧЕЙ СРЕДЕ

ЭЛЕКТРОННОЙ ТОРГОВОЙ ПЛОЩАДКИ» В ИНТЕРЕСАХ

ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ // Управление

экономическими системами. Рубрика "Теория управления": электрон.

журн. - 2013. - №10(58).URL: http://www.uecs.ru/teoriya-

upravleniya/item/2399-2013-10-05-06-32-40 (дата обращения: 18.10.2013)

26. Димов Э.М., Агрова К.Н., Пупышев А.А. АНАЛИЗ БИЗНЕС-

ПРОЦЕССА «СБОРА ИНФОРМАЦИИ О РАБОЧЕЙ СРЕДЕ

ЭЛЕКТРОННОЙ ТОРГОВОЙ ПЛОЩАДКИ» В ИНТЕРЕСАХ

ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ // Управление

экономическими системами. Рубрика "Теория управления": электрон.

журн. - 2013. - №10(58).URL: http://www.uecs.ru/teoriya-

upravleniya/item/2399-2013-10-05-06-32-40 (дата обращения: 18.10.2013)

136

27.Димов Э.М., Агрова К.Н., Пупышев А.А. АНАЛИЗ ОСОБЕННОСТЕЙ

БИЗНЕС-ПРОЦЕССА «ПРОДВИЖЕНИЯ ПРОДУКЦИИ

ПОСРЕДСТВОМ ЭЛЕКТРОННЫХ РЫНКОВ» В ИНТЕРЕСАХ

ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ // Инфокоммуникационные

технологии. - 2013. - №3..

28. Димов Э.М., Агрова К.Н., Пупышев А.А. ОБЪЕКТНОЕ

ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ БИЗНЕС-

ПРОЦЕССА ПРОДВИЖЕНИЯ ПРОДУКЦИИ ПОСРЕДСТВОМ

ЭЛЕКТРОННЫХ РЫНКОВ НА ОСНОВЕ «МОДЕЛИ ГРАФА

ВЗАИМОДЕЙСТВИЙ» // Управление экономическими системами.

Рубрика "Теория управления": электрон. журн. - 2013. - №10(58).URL:

http://www.uecs.ru/teoriya-upravleniya/item/2402--q-q (дата обращения:

18.10.2013)

29. Димов Э.М., Диязитдинова А.Р., Скворцов А.Б. Теория систем и

системный анализ. - Самара: «Офорт», ГОУВПО «ПГАТИ», , 2006. -

255 с.

30. Димов Э.М., Луковкин C.B., Халимов P.P. Анализ средств

имитационного моделирования бизнес-процессов //

Телекоммуникации. - 2010. - №8. - С. 43-48.

31. ДИМОВ Э.М., МАСЛОВ О.Н. О ТОЧНОСТИ И АДЕКВАТНОСТИ

МЕТОДА СТАТИСТИЧЕСКОГО ИМИТАЦИОННОГО

МОДЕЛИРОВАНИЯ // ИНФОКОММУНИКАЦИОННЫЕ

ТЕХНОЛОГИИ. - 2007. - №1. - С. 60-67

32. Димов Э.М., Маслов О.Н., Пчеляков С.Н., Скворцов А.Б. Новые

информа¬ционные технологии: подготовка кадров и обучение

персонала. Часть 2. Имитационное моделирование и управление

бизнес-процессами в инфо¬коммуникациях. Научное издание. -

Самара: "Издательство СамНЦРАН", 2008.-350 е.: ил.

137

33. Димов Э.М., Маслов О.Н., Пчеляков С.Н., Скворцов А.Б. Новые

информационные технологии: подготовка кадров и обучение

персонала. Часть 2. Имитационное моделирование и управление

бизнес-процессами в инфокоммуникациях. Самара: Изд. СНЦ РАН,

2008. – 350 с.

34. Димов Э.М., Маслов О.Н., Скворцов А.Б. Новые информационные

техно¬логии: подготовка кадров и обучение персонала. Часть I.

Реинжиниринг и управление бизнес-процессами в

инфокоммуникациях. Научное издание. М.: ИРИАС, 2005. - 386 е.: ил.

67.

35. Димов Э.М., Трошин Ю.В., Егоров В.А., Пчеляков С.Н Анализ

особенностей бизнес-процесса «Проектирование объектов сети» в

интересах имитационного моделирования//

ИНФОКОММУНИКАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ. - 2008. - №3. - С.

66.Димов Э.М., Трошин Ю.В., Егоров В.А., Пчеляков С.Н Анализ

особенностей бизнес-процесса «Проектирование объектов сети» в

интересах имитационного моделирования//

ИНФОКОММУНИКАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ. - 2008. - №3. - С.

66.

36. Диязитдинова А.Р., Матвеева Е.А., Пронькина М.М. Система

информационного обеспечения управления предприятием //

ИНФОКОММУНИКАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ. - 2010. - №4. - С.

56-60.

37. Иващенко А.В., Лада А.Н., Симонов Е.В., Скобелев П.О.

Мультиагентная технология управления мобильными ресурсами в

режиме реального времени /Самара: ПГУТИ, 2011. - 177 с.

138

38. Игнацкая И.В. Представление и анализ архитектуры программных

систем на основе графа взаимодействий // ТРУДЫ МАИ . - 2010. - №39.

- С. 16.

39. Калужский М.Л. Электронная коммерция: маркетинговые сети и

инфраструктура рынка. - М.: Экономика, 2014. - С. 328.

40. Камилов М. М., Ахатов А. Р. Система контроля достоверности

текстовой информации на основе n-граммных парсинговых моделей //

Проблемы информатики. - 2009. - №1. - С. 44-53.

41. Консалтинговая группа «РуСмарт». Рынок электронной коммерции

B2B, B2G: текущее состояние и перспективы развития электронных

торговых площадок в России // РуСмарт -2009. [электронный ресурс]-

Режим доступа.- URL: http://rusmart.info/14-rynok-elektronnoj-

kommercii-b2b-b2g-russia.html (дата обращения: 25.08.2013)

42. Ланцев Е.А. Верификация агентных имитационных моделей Anylogic с

применением технологии интеллектуального анализа процессов //

ИММОД. - 2013. - С. 348-350.

43. Лесняк В.В. Агрегатное моделирование в системах адаптивного учета и

контроля // НАУКОВЕДЕНИЕ. - 2013. - №5. - С. 1-9. (с.1)

44. Лившиц В.Н., Лившиц С.В., Фролова М.П. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ,

КИБЕРНЕТИКА И СИНЕРГЕТИКА. СРАВНИТЕЛЬНЫЕ

СООБРАЖЕНИЯ // Научно-практическая конференция

«СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ В ЭКОНОМИКЕ – 2012». - М.: ФГОБУ

ВПО«ФИНАНСОВЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПРИ ПРАВИТЕЛЬСТВЕ

РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ» ЦЕНТРАЛЬНЫЙ ЭКОНОМИКО-

МАТЕМАТИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ

НАУК НАУЧНЫЙ СОВЕТ ООН РАН, 2012. - С. 90-102.

139

45. Лычкина H.H. Имитационное моделирование экономических

процессов. Учебное пособие для слушателей программы eMBI. - М.:

Академия АйТи, 2005 г. - 164 с.

46. Лычкина Н.Н. Инновационные парадигмы и технологии

имитационного моделирования и их применение в стратегическом

управлении и информационных бизнес-системах и системах

поддержки принятия решений // ВЕСТНИК УНИВЕРСИТЕТА

(ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ УПРАВЛЕНИЯ. - 2012. -

№20. - С. 136-145.

47. Лычкина Н.Н. Современные технологии имитационного

моделирования и их применение в информационных бизнес-системах и

системах поддержки принятия решений // Сборник докладов Второй

научно-практической конференции по имитационному моделированию

-2005. - СПб.: ФГУП ЦНИИТС: ИММОД, 2005.

48. Макарова Е.В. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ОЦЕНКИ СТОИМОСТИ

МАРОЧНОГО КАПИТАЛА КОМПАНИИ // Вестник Омского

университета. Серия «Экономика». - 2012. - №4. - С. 204-2010. (с.205)

49. Малков П.Ю. Количественный анализ данных /Горно-Алтайск: РИО

ГАГУ, 2009. - 71 с.

50. Маркетинговый подход Оценка Янга и Рубикама // Интернет журнал

Свой бизнес: как начать свое дело, открытие и организация бизнеса,

идеи бизнеса. URL: http://www.nejo.ru/marketingovyj-podxod-ocenka-

yanga-i-rubikama.html (дата обращения: 12.03.2015).

51. Миндич Д.А, ЭТП в России // Стратегии бизнеса. - 2014. - №6(8). - С. 1-

14. (с.5)

140

52.Мостовой Я.А.Саркисов В.Г. Управление инвестиционным портфелем

на основе идентификации представлений инвесторов //

ИНФОКОММУНИКАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ. - 2011. - №2. - С.

62-68

53. Огорелкова Н.В. НЕКОТОРЫЕ ПОДХОДЫ К МОДЕЛИРОВАНИЮ

ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ // Вестник Омского

университета. Серия «Экономика». - 2007. - №2. - С. 105–108.

54. Павлова К. А. Система сбалансированных показателей

информационного обеспечения управления промышленным

предприятием // Проблемы современной экономики. - 2011. - №4(40).

55. Парийская Е.Ю. Сравнительный анализ математических моделей и

подходов к моделированию и анализу непрерывно–дискретных систем

// ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫЕ УРАВНЕНИЯ И ПРОЦЕССЫ

УПРАВЛЕНИЯ. - 1997. - №1. - С. 91-120].

56. Проект сбора данных с ЭТП // GitHub URL:

https://github.com/AlekseiPupyshev/R_DFSweb/blob/master/b2bGrabberby

List.py (дата обращения: 12.06.2013).

57. Разговор о коммуникациях. IMC для вашего бизнеса // Открытая школа

управления URL: http://open-school.biz/Pages/?id=185&m=65 (дата

обращения: 10.03.2015).

58. Раскин Л. Анализ сложных систем и элементы теории оптимального

управления. М.: Советское радио, 1976

59. Реализуемость и эффективность инвестиционных проектов //

Управление бизнесом URL: http://www.riold.ru/realizuemost-i-

effektivnost-investitsionnich-proektov/vse-stranitsi.html (дата обращения:

13.05.2013).

141

60. Репин В.В., Елиферов В.Г. Процессный подход к управлению.

Моделирования бизнес-процессов. - М: РИА "Стандарты и качество",

2004. - 408 с.

61. Система "CARMS" // CARMS URL: http://b2b.stepsup.ru/ (дата

обращения: 12.05.15).

62. Таха, Хемди А. Введение в исследование операций. - 7-е изд. - М.:

"Вильямс", 2005. - 912 с.

63. Ташков П А Веб-мастеринг на 100%: HTML, CSS, JavaScript, PHP,

CMS, графика, раскрутка. - 1-е изд. - СПб.: ПИТЕР, 2010. - 512 с.

64. Трубицына Е. В. ЭФФЕКТИВНОЕ УПРАВЛЕНИЕ

ИНВЕСТИЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ ПРЕДПРИЯТИЯ

МОЛОЧНОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ НА ОСНОВЕ

РЕЗЕРВИРОВАНИЯ // Вестник Северо-Кавказского государственного

технического университета. - 2010. - №4(25). - С. 4-9.

65. Фоменков Д.А. Анализ и выбор модели клиентского капитала для

контрактных взаимоотношений. // ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ:

ТЕОРИЯ И ПРАКТИКА. - 2010. - №24. - С. 32-37. (с.32)

66. Харрингтон Д., Эсселинг K.C., Нимвеген Х.В. Оптимизация бизнес-

процессов документирование, анализ, управление, оптимизация. - 491

изд. - СПб: Азбука, 2002. - 320 с.

67. Чернов В.Г. Модели принятия решений в инвестиционной

деятельности, М.: Горячая линия телеком, 2007. - 312 с.

68. Шерешева М. Ю. Межорганизационные информационные системы в

сетевом межфирменном взаимодействии// Российский журнал

менеджмента. - 2006. - №1. - С. 76. (с.55)

142

69. Эксперт РА: оборот межкорпоративной электронной торговли может

вырасти до 10,8 трлн. рублей // RAEX URL:

http://www.raexpert.ru/releases/2014/Mar03a (дата обращения: 22.04.14).

70. Электронные площадки России, входящие в АЭТП // http://aetp.ru/:

Ассоциация электронных торговых площадок.2013.25 март.

URL:http://aetp.ru/Html.aspx?ContentType=HtmlItem&ItemId=1035&Men

uId=35 (дата обращения: 08.04.2013)

71. Ярыгин О.Н., Роганов Е.С. ИЗУЧЕНИЕ СИСТЕМНОЙ ДИНАМИКИ

КАК ИНСТРУМЕНТ ФОРМИРОВАНИЯ КОМПЕТЕНТНОСТИ

МЕНЕДЖЕРА И ИССЛЕДОВАТЕЛЯ // Вектор науки ТГУ. Серия:

Экономика и управление.. - 2012. - №№2 (9). - С. 88-92

72. Alam, S. S.; Ali, M. Y.; Jani, M. F. M.(2011). An empirical study of factors

affecting electronic commerce adoption among SMEs in Malaysia, Journal

of Business Economics and Management 12(2): 375-399

73. Andrew White, Elizabeth Daniel, John Ward, Hugh Wilson THE

ADOPTION OF CONSORTIUM B2B E-MARKETPLACES: AN

EXPLORATORY STUDY // Journal of Strategic Information Systems. -

2007. - №55. - С. 1-40.

74. Armstrong, J.S., Brodie, R.J. The Value of Portfolio Planning Methods for

Strategic Marketing Decisions: Experimental Results. - U.K.: Wharton

School. Marketing Dept, 1997. - 44 с.

75. Bakos Y. The emerging role of electronic marketplaces on the internet //

Communications of the ACM. 1998. С. 42.

76. BSC и EVA - конкуренты или союзники? // KNOWLEDGE

MANAGMENT SOFTWARE URL:

http://kmsoft.ru/LD/C014/102/2055642610.html (дата обращения:

12.03.2015).

143

77. Chaffey D. E-business and E-commerce Management: Strategy,

Implementation and Practice. - 3rd изд. - New Delhi: Pearson Education,

2007. - 663 с.

78. Chaffey, D. (2009). E-business and e-commerce management, (3rd edition)

New Delhi: Pearson.

79. Chen C. P. (2010). Factors Affecting Business-toBusiness Electronic

Commerce Success: An Empirical Investigation. Unpublished PhD: Nova

Southeastern University, Florida, U.S.

80. Chong W., Shafaghi M., Woollaston C. , Lui V. B2B e-marketplace: an e-

marketing framework for B2B commerce // Marketing Intelligence &

Planning. - 2010. - №28(3). - С. 310 – 329.

81. Chun-I Philip Chen Factors Affecting Business-to-business Electronic

Commerce Success: An Empirical Investigation. - U.S.: Nova Southeastern

University, 2010. - 202 с.

82. Clancy, K. J., and Stone, R. L (2005), Don't blame the metrics, Harvard

Business Review, Vol.83, No. 6, p.26−28 (с.26)

83. Git Справочник // The Git Community Book URL:

http://uleming.github.io/gitbook/7_git_%D0%A1%D0%BF%D1%80%D0%

B0%D0%B2%D0%BE%D1%87%D0%BD%D0%B8%D0%BA.html (дата

обращения: 13.04.2013).

84. Gregory, G., Karavdic, M., and Zou, S.,(2007) The Effects of E-Commerce

Drivers on Export Marketing Strategy Journal of International Marketing

2007, Vol. 15, No. 2, 2007, pp. 30–57.

85. Grieger M. Electronic marketplaces: A literature review and a call for supply

chain management research // European Journal of Operational Research. -

2003. - №144. - С. 294.

144

86. Hadaya P. Determinants and performance outcome of SMEs” use of vertical

B-to-B emarketplaces to sell products // Electronic Markets. - 2008. - №18. -

С. 274. (с. 270)

87. Hanssens, Dominique, Thorpe, Daniel and Finkbeiner, Carl (2008).

‘Marketing When Customer Equity Matters’. Harvard Business Review, pp.

117-123. (с.120)

88. IAB Russia Digital Advertisers Barometer Перспективы интерактивной

рекламы в России: взгляд рекламодателей. Результаты исследования. -

М.: Data & Analytics, 2014. - 57 с. (с.18)

89. Isabel Praça, Maria João Viamonte, Hugo Morais, Zita Vale and Carlos

Ramos Multi-Agent Systems and Virtual Producers in Electronic

Marketplaces // Proceedings of the Social Networks and Multi-Agent

Systems Symposium (SNAMAS-09). 2009. С. 52-57.

90. Kaplan, R. S., and Norton, D. P. (1992), The balanced scorecard—measures

that drive performance, Harvard Business Review, Vol.70, No.1, p.71−79.

(с.72)

91. Laith Alrubaiee, Hameed Alshaibi, Yasir Al-bayati Relationship between

B2B E-Commerce Benefits, E-Market- place Usage and Supply Chain

Management // Global Journal of Management and Business Research. -

2012. - №12(9). - С. 23-36.

92. Laura Rock Kopczak, M. Eric Johnson The Supply-Chain Management

Effect // Research Feature. - 2007. - №12(2). - С. 112–117.

93. Lee L.H., Lee, C., Bao, J. Inventory control in the presence of an electronic

marketplace // European Journal of Operational Research. - 2006. - №174. -

С. 815.

145

94. Marketers’ Top Concerns Frame 2014-16 Research Priorities // Marketing

science institute URL: http://www.msi.org/articles/marketers-top-concerns-

frame-2014-16-research-priorities/ (дата обращения: 01.03.2015).

95. McCole P, Ramsey E. A profile adopters and non-adopters of eCommerce

SME professional service firms // Australasia Marketing Journal. - 2005. -

№13. - С. 48. (с. 36)

96. McDonald, Malcolm (2005). ‘Let us drop, once and for all, the nonsense

about marketing return on investment’. Journal of Medical Marketing, vol.

5, issue 3, pp. 256-260. (с. 257)

97. Melville N., Kraemer K., Gurbaxani V. Information technology and

organizational performance: An integrative model of IT business value //

MIS Quarterly. - 2004. - №28. - С. 322. (с.293)

98. Oliva, Ralph A. & Donath, Bob (2008). ‘B2B Marketing’s Balancing Act:

B2B Marketing Trends 2010 Study’, Marketing Management

(September/October)"

99. RegExpal//RegexPalregexpal 0.1.4 — a JavaScript regular expression tester

URL: http://regexpal.com/ ( дата обращения 07.12.14)

100. Seeking Success in E-Business: A Multidisciplinary Approach / Под

ред. Kim Viborg Andersen, Steve Elliot, Paula M.C. Swatman, E.M. Trauth,

Niels Bjørn-Andersen. - 2 изд. - U.S.: IFIP Advances in Information and

Communication Technology , 2003. - 644 с.

101. Seldon// О системе URL: http://seldon.ru ( дата обращения

01.06.15)

102. Son, J., Tu L., Benbasat, I. A descriptive content analysis of trust-

building measures in B2B electronic marketplaces // Communications of the

AIS. - 2006. - №18. - С. 128. (с.99)

146

103. Standing, C., Stockdal R., Gengatharen, D. Examining the relationship

between electronic marketplace strategy and structure // IEEE Transactions

on Engineering Management. - 2006. - №53. - С. 352. (с.297)

104. Stockdale R., Standing, C. Benefits and barriers of electronic

marketplace participation: An SME perspective // Journal of Enterprise

Information Management. – 2004. - №17. - С. 311 (с.305)

105. Vaggelis Saprikis, Maro Vlachopoulou Investigating Factors

Influencing Use of B2B E-Marketplaces in Greek Firms: The B2B e-

MarkFLU Framework // International Journal of Business Information and

Technology I. - 2012. - №1. - С. 66. (с. 43)

106. Web Effector// Парсинг URL:

http://www.webeffector.ru/wiki/%D0%9F%D0%B0%D1%80%D1%81%D0

%B8%D0%BD%D0%B3 (дата обращения 04.05.14)

107. Woon Kian Chong,Dr. Mathew Shafaghi, Performances of B2B e-

Marketplace for SMEs: The Research Methods and Survey Results //

Communications of the IBIMA. - 2009. - №9. - С. 185-192.

147

ПРИЛОЖЕНИЕ

ПРИЛОЖЕНИЕ А

Фрагмент программного кода имитационной модели

интеллектуальной аналитической подсистемы

(***********************************************************************

*******)

(* B2B

*)

(* Вспомогательные классы

*)

(* 17.11.2014 - 29.11.2014

*)

(***********************************************************************

*******)

unit u_classes;

interface

uses

Classes;

type

//Перечень ОКДП

TB2BCodesList = class

private

fList : TList;

fIndex : Pointer;

function GetCode(Index: Integer): Integer;

function GetCount: Integer;

public

constructor Create;

destructor Destroy; override;

property Count : Integer read GetCount;

property Codes[Index : Integer] : Integer read GetCode; default;

procedure Add(Code : Integer);

function Exists(Code : Integer) : Boolean;

end;

148

//Активность

TB2BActivity = class

private

fMonth : TList;

fValues : TList;

fIndex : Pointer;

fPoisson : Double;

function GetPoisson : Double;

public

constructor Create;

destructor Destroy; override;

procedure Add(Date : TDateTime);

property Poisson : Double read GetPoisson;

end;

//Виды взаимодействия на ЭТП

TB2BInterScheme = (ciPartnerProvider, ciPartnerPurchaser,

ciRivalProvider, ciRivalPurchaser);

//Компания участник ЭТП

TB2BAgent = class

private

fId : Integer;

fCodesIn : TB2BCodesList;

fCodesOut : TB2BCodesList;

fSaleActivity : TB2BActivity;

fBuyActivity : TB2BActivity;

public

constructor Create(AId : Integer);

destructor Destroy; override;

property Id : Integer read fId;

property CodesIn : TB2BCodesList read fCodesIn;

property CodesOut : TB2BCodesList read fCodesOut;

function InterWeight(Opponent : TB2BAgent; Scheme : TB2BInterScheme)

: Double;

property SaleActivity : TB2BActivity read fSaleActivity;

property BuyActivity : TB2BActivity read fBuyActivity;

end;

149

//Список вещественных чисел с методами статистического анализа

TB2BFloatList = class

private

fList : TList;

function GetCount: Integer;

function GetItem(Index: Integer): Double;

public

constructor Create;

destructor Destroy; override;

property Count : Integer read GetCount;

property Items[Index : Integer] : Double read GetItem; default;

procedure Add(const Value : DOuble);

function Exponent : Double;

function Weibull(var Kappa : Double) : Double;

end;

//Структуры для представления результата

TB2BOutActivity = record

Lambda : Double;

Kappa : Double;

end;

PB2BOutInter = ^TB2BOutInter;

TB2BOutInter = record

Count : Integer;

Weight : Double;

SaleActivity : TB2BOutActivity;

BuyActivity : TB2BOutActivity;

end;

TB2BOutCodes = record

InQuantity : Integer;

OutQuantity : Integer;

end;

TB2BOutAgentInfo = record

Id : Integer;

Codes : TB2BOutCodes;

150

Inter : array[TB2BInterScheme] of TB2BOutInter;

end;

//Метод обратного вызова для реакции на окончание обработки агента

TB2BMarketProgress = procedure (Index : Integer) of object;

TB2BMarketComplete = procedure (const Info : TB2BOutAgentInfo) of

object;

//ЭТП

TB2BMarket = class

private

fList : TList;

fOnProgress : TB2BMarketProgress;

fOnComplete : TB2BMarketComplete;

function GetAgent(Index: Integer): TB2BAgent;

function GetCount: Integer;

public

constructor Create;

destructor Destroy; override;

property Count : Integer read GetCount;

property Agents[Index : Integer] : TB2BAgent read GetAgent; default;

function Add(Id : Integer) : TB2BAgent;

property OnProgress : TB2BMarketProgress read fOnProgress write

fOnProgress;

property OnComplete : TB2BMarketComplete read fOnComplete write

fOnComplete;

procedure Calculate;

end;

//Класс для работы с выходным CSV файлом

TB2BCSVFile = class

private

fHandle : THandle;

fDelimiter : string;

fDigits : Byte;

function Float(const Value : Double) : string;

procedure WriteString(Value : string);

procedure WriteHeader;

function Trim(Value : string) : string;

151

public

constructor Create(FileName, Delimiter : string; Digits : Byte);

destructor Destroy; override;

procedure Write(const Info : TB2BOutAgentInfo);

end;

implementation

uses

Math, DateUtils, Windows, SysUtils;

type

//AVL дерево для оптимизации поиска

//Узел для AVL дерева

TB2BIndexNode = class

private

fKey : Integer;

fData : Pointer;

fHeight : Byte;

fLeft : TB2BIndexNode;

fRight : TB2BIndexNode;

class function Height(Node : TB2BIndexNode) : Integer;

class function BFactor(Node : TB2BIndexNode) : Integer;

procedure FixHeight;

function Rotate(ToRight : Boolean) : TB2BIndexNode;

function Balance : TB2BIndexNode;

public

constructor Create(AKey : Integer; AData : Pointer = nil; ALeft :

TB2BIndexNode = nil; ARight : TB2BIndexNode = nil);

property Key : Integer read fKey;

property Data : Pointer read fData;

property Left : TB2BIndexNode read fLeft write fLeft;

property Right : TB2BIndexNode read fRight write fRight;

function Insert(NewKey : Integer; NewData : Pointer = nil) :

TB2BIndexNode;

end;

//Индекс на основе AVL дерева

152

TB2BIndex = class

private

fRoot : TB2BIndexNode;

public

constructor Create;

destructor Destroy; override;

procedure Add(Value : Integer; Data : Pointer = nil);

function GetData(Value : Integer; var Exists : Boolean) : Pointer;

function Exists(Value : Integer) : Boolean;

function GetLimitData(Min : Boolean) : Pointer;

end;

//----------------------------------------------------------------------

--------

{ TB2BIndexNode }

function TB2BIndexNode.Balance: TB2BIndexNode;

begin

FixHeight;

case BFactor(Self) of

2 :

begin

if BFactor(Right) < 0 then

Right := Right.Rotate(True);

Result := Rotate(False);

end;

-2 :

begin

if BFactor(Left) > 0 then

Left := Left.Rotate(False);

Result := Rotate(True);

end;

else

Result := Self;

end;

end;

//----------------------------------------------------------------------

--------

153

class function TB2BIndexNode.BFactor(Node: TB2BIndexNode): Integer;

begin

if Node = nil then

Result := 0

else

Result := Height(Node.Right) - Height(Node.Left);

end;

//----------------------------------------------------------------------

--------

constructor TB2BIndexNode.Create(AKey : Integer; AData : Pointer; ALeft,

ARight: TB2BIndexNode);

begin

fKey := AKey;

fData := AData;

fHeight := 1;

fLeft := ALeft;

fRight := ARight;

end;

//----------------------------------------------------------------------

--------

procedure TB2BIndexNode.FixHeight;

begin

fHeight := Max(Height(Left), Height(Right)) + 1;

end;

//----------------------------------------------------------------------

--------

class function TB2BIndexNode.Height(Node: TB2BIndexNode): Integer;

begin

if Node = nil then

Result := 0

else

Result := Node.fHeight;

end;

154

//----------------------------------------------------------------------

--------

function TB2BIndexNode.Insert(NewKey : Integer; NewData : Pointer):

TB2BIndexNode;

function Ins(Node : TB2BIndexNode) : TB2BIndexNode;

begin

if Node = nil then

Result := TB2BIndexNode.Create(NewKey, NewData)

else

Result := Node.Insert(NewKey, NewData);

end;

begin

if NewKey < Key then

Left := Ins(Left)

else

Right := Ins(Right);

Result := Balance;

end;

//----------------------------------------------------------------------

--------

function TB2BIndexNode.Rotate(ToRight: Boolean): TB2BIndexNode;

begin

if ToRight then

begin

Result := Left;

Left := Result.Right;

Result.Right := Self;

end

else

begin

Result := Right;

Right := Result.Left;

Result.Left := Self;

end;

FixHeight;

Result.FixHeight;

end;

155

//----------------------------------------------------------------------

--------

{ TB2BIndex }

procedure TB2BIndex.Add(Value : Integer; Data : Pointer);

begin

if fRoot = nil then

fRoot := TB2BIndexNode.Create(Value, Data)

else

fRoot := fRoot.Insert(Value, Data);

end;

//----------------------------------------------------------------------

--------

constructor TB2BIndex.Create;

begin

fRoot := nil;

end;

//----------------------------------------------------------------------

--------

destructor TB2BIndex.Destroy;

procedure RecurDestroy(Node : TB2BIndexNode);

begin

if Node <> nil then

begin

RecurDestroy(Node.Left);

RecurDestroy(Node.Right);

Node.Free;

end;

end;

begin

RecurDestroy(fRoot);

inherited;

end;

156

//----------------------------------------------------------------------

--------

function TB2BIndex.Exists(Value: Integer): Boolean;

var

Node : TB2BIndexNode;

begin

Result := False;

Node := fRoot;

while Node <> nil do

begin

if Value < Node.Key then

Node := Node.Left

else

if Value > Node.Key then

Node := Node.Right

else

begin

Result := True;

Break;

end;

end;

end;

//----------------------------------------------------------------------

--------

function TB2BIndex.GetData(Value: Integer; var Exists : Boolean):

Pointer;

var

Node : TB2BIndexNode;

begin

Result := nil;

Node := fRoot;

Exists := False;

while Node <> nil do

begin

if Value < Node.Key then

Node := Node.Left

else

if Value > Node.Key then

Node := Node.Right

157

else

begin

Result := Node.Data;

Exists := True;

Break;

end;

end;

end;

//----------------------------------------------------------------------

--------

function TB2BIndex.GetLimitData(Min: Boolean): Pointer;

var

Node, Test : TB2BIndexNode;

begin

Result := nil;

Node := fRoot;

while Node <> nil do

begin

if Min then

Test := Node.Left

else

Test := Node.Right;

if Test = nil then

begin

Result := Node.Data;

Break;

end

else

Node := Test;

end;

end;

//----------------------------------------------------------------------

--------

{ TB2BAgent }

constructor TB2BAgent.Create(AId: Integer);

begin

158

fId := AId;

fCodesIn := TB2BCodesList.Create;

fCodesOut := TB2BCodesList.Create;

fSaleActivity := TB2BActivity.Create;

fBuyActivity := TB2BActivity.Create;

end;

//----------------------------------------------------------------------

--------

destructor TB2BAgent.Destroy;

begin

fCodesIn.Free;

fCodesOut.Free;

fSaleActivity.Free;

fBuyActivity.Free;

inherited;

end;

//----------------------------------------------------------------------

--------

function TB2BAgent.InterWeight(Opponent: TB2BAgent;

Scheme: TB2BInterScheme): Double;

var

a, b, t : TB2BCodesList;

i, n : Integer;

begin

case Scheme of

ciPartnerProvider:

begin

a := CodesIn;

b := Opponent.CodesOut;

end;

ciPartnerPurchaser:

begin

a := CodesOut;

b := Opponent.CodesIn;

end;

ciRivalProvider:

begin

159

a := CodesOut;

b := Opponent.CodesOut;

end;

else

a := CodesIn;

b := Opponent.CodesIn;

end;

if a.Count > b.Count then

begin

t := a;

a := b;

b := t;

end;

if a.Count > 0 then

begin

n := 0;

for i := 0 to a.Count -1 do

if b.Exists(a[i]) then

Inc(n);

Result := n / a.Count;

end

else

Result := 0.0;

end;

//----------------------------------------------------------------------

--------

{ TB2BMarket }

function TB2BMarket.Add(Id: Integer): TB2BAgent;

begin

Result := TB2BAgent.Create(Id);

fList.Add(Result);

end;

//----------------------------------------------------------------------

--------

160

procedure TB2BMarket.Calculate;

var

i, j : Integer;

Info : TB2BOutAgentInfo;

a, o : TB2BAgent;

s : TB2BInterScheme;

w : Double;

wa, sa, ba : TB2BFloatList;

b : Boolean;

begin

if Assigned(OnComplete) and Assigned(OnProgress) then

begin

ZeroMemory(@Info, SizeOf(Info));

for i := 0 to Count -1 do

begin

a := Agents[i];

Info.Id := a.Id;

Info.Codes.InQuantity := a.CodesIn.Count;

Info.Codes.OutQuantity := a.CodesOut.Count;

b := False;

for s := Low(TB2BInterScheme) to High(TB2BInterScheme) do

begin

wa := TB2BFloatList.Create;

sa := TB2BFloatList.Create;

ba := TB2BFloatList.Create;

try

for j := 0 to Count -1 do

if i <> j then

begin

o := Agents[j];

w := a.InterWeight(o, s);

if CompareValue(w, 0.0) <> 0 then

begin

wa.Add(w);

sa.Add(o.SaleActivity.Poisson);

ba.Add(o.BuyActivity.Poisson);

end;

end;

if wa.Count > 0 then

begin

Info.Inter[s].Count := wa.Count;

161

Info.Inter[s].Weight := wa.Exponent;

Info.Inter[s].SaleActivity.Lambda :=

sa.Weibull(Info.Inter[s].SaleActivity.Kappa);

Info.Inter[s].BuyActivity.Lambda :=

ba.Weibull(Info.Inter[s].BuyActivity.Kappa);

b := True;

end;

finally

wa.Free;

sa.Free;

ba.Free;

end;

end;

if b then

OnComplete(Info);

OnProgress(i);

end;

end;

end;

//----------------------------------------------------------------------

--------

constructor TB2BMarket.Create;

begin

fList := TList.Create;

end;

//----------------------------------------------------------------------

--------

destructor TB2BMarket.Destroy;

var

i : Integer;

begin

for i := 0 to Count -1 do

Agents[i].Free;

fList.Free;

inherited;

end;

162

//----------------------------------------------------------------------

--------

function TB2BMarket.GetAgent(Index: Integer): TB2BAgent;

begin

Result := fList[Index];

end;

//----------------------------------------------------------------------

--------

function TB2BMarket.GetCount: Integer;

begin

Result := fList.Count;

end;

//----------------------------------------------------------------------

--------

{ TB2BCodesList }

procedure TB2BCodesList.Add(Code: Integer);

begin

fList.Add(Pointer(Code));

TB2BIndex(fIndex).Add(Code);

end;

//----------------------------------------------------------------------

--------

constructor TB2BCodesList.Create;

begin

fList := TList.Create;

fIndex := TB2BIndex.Create;

end;

//----------------------------------------------------------------------

--------

destructor TB2BCodesList.Destroy;

begin

fList.Free;

163

TB2BIndex(fIndex).Free;

inherited;

end;

//----------------------------------------------------------------------

--------

function TB2BCodesList.Exists(Code: Integer): Boolean;

begin

Result := TB2BIndex(fIndex).Exists(Code);

end;

//----------------------------------------------------------------------

--------

function TB2BCodesList.GetCode(Index: Integer): Integer;

begin

Result := Integer(fList[Index]);

end;

//----------------------------------------------------------------------

--------

function TB2BCodesList.GetCount: Integer;

begin

Result := fList.Count;

end;

//----------------------------------------------------------------------

--------

{ TB2BActivity }

procedure TB2BActivity.Add(Date: TDateTime);

var

m : Integer;

e : Boolean;

d : Pointer;

begin

m := Trunc(StartOfTheMonth(Date));

d := TB2BIndex(fIndex).GetData(m, e);

if e then

164

fValues[Integer(d)] := Pointer(Integer(fValues[Integer(d)]) + 1)

else

begin

d := Pointer(fMonth.Add(Pointer(m)));

fValues.Add(Pointer(1));

TB2BIndex(fIndex).Add(m, d);

end;

end;

//----------------------------------------------------------------------

--------

constructor TB2BActivity.Create;

begin

fMonth := TList.Create;

fValues := TList.Create;

fIndex := TB2BIndex.Create;

fPoisson := 0.0;

end;

//----------------------------------------------------------------------

--------

destructor TB2BActivity.Destroy;

begin

fMonth.Free;

fValues.Free;

TB2BIndex(fIndex).Free;

inherited;

end;

//----------------------------------------------------------------------

--------

function TB2BActivity.GetPoisson: Double;

var

a, b : Pointer;

bd, ed : TDateTime;

dc : Word;

l : TList;

c, m, i : Integer;

s : Double;

165

e : Boolean;

begin

if CompareValue(fPoisson, 0.0) = 0 then

begin

Result := 0.0;

if fMonth.Count > 0 then

begin

a := TB2BIndex(fIndex).GetLimitData(True);

b := TB2BIndex(fIndex).GetLimitData(False);

bd := Integer(fMonth[Integer(a)]);

ed := Integer(fMonth[Integer(b)]);

m := 0;

l := TList.Create;

try

while bd <= ed do

begin

a := TB2BIndex(fIndex).GetData(Trunc(bd), e);

if e then

c := Integer(fValues[Integer(a)])

else

c := 0;

l.Add(Pointer(c));

if m < c then

m := c;

dc := DaysInMonth(bd);

bd := bd + dc;

end;

if m > 0 then

begin

s := 0.0;

for i := 0 to l.Count -1 do

s := s + (Integer(l[i]) / m) * l.Count;

Result := s / l.Count;

end;

finally

l.Free;

end;

end;

end

else

Result := fPoisson;

166

end;

//----------------------------------------------------------------------

--------

{ TB2BFloatList }

procedure TB2BFloatList.Add(const Value: DOuble);

var

p : PDouble;

begin

New(p);

p^ := Value;

fList.Add(p);

end;

//----------------------------------------------------------------------

--------

constructor TB2BFloatList.Create;

begin

fList := TList.Create;

end;

//----------------------------------------------------------------------

--------

destructor TB2BFloatList.Destroy;

var

i : Integer;

p : PDouble;

begin

for i := 0 to Count -1 do

begin

p := fList.Items[i];

Dispose(p);

end;

fList.Free;

inherited;

end;

167

//----------------------------------------------------------------------

--------

function TB2BFloatList.Exponent: Double;

var

i, n : Integer;

v, l, s : Double;

begin

Result := 0.0;

l := 0.0;

n := 0;

for i := 0 to Count -1 do

begin

v := Items[i];

if v > 0.0 then

begin

Inc(n);

l := l + v;

end;

end;

if n > 3 then

begin

s := l / n;

if CompareValue(s, 0.0) <> 0 then

Result := 1 / s;

end;

end;

//----------------------------------------------------------------------

--------

function TB2BFloatList.GetCount: Integer;

begin

Result := fList.Count;

end;

//----------------------------------------------------------------------

--------

function TB2BFloatList.GetItem(Index: Integer): Double;

begin

Result := PDouble(fList.Items[Index])^;

168

end;

//----------------------------------------------------------------------

--------

function TB2BFloatList.Weibull(var Kappa: Double): Double;

var

i, z : Integer;

l, s, sq, v, m, k, mx : Double;

begin

Result := 0.0;

Kappa := 0.0;

if Count > 1 then

begin

z := 0;

s := 0.0;

sq := 0.0;

mx := 0.0;

for i := 0 to Count -1 do

begin

v := Items[i];

if mx < v then

mx := v;

end;

mx := mx + 0.1;

for i := 0 to Count -1 do

begin

v := Items[i];

if v > 0 then

begin

l := ln(mx - v);

s := s + l;

sq := sq + sqr(l);

end

else

Inc(z);

end;

k := 1 - (z / Count);

if (CompareValue(k, 0.0) <> 0) and (Count - z > 3) then

begin

m := s / Count;

169

v := (sq - (sqr(s) / Count)) / (Count - 1);

Result := 1.2 / sqrt(v);

Kappa := Exp(m + 0.572 / Result);

end

end;

end;

//----------------------------------------------------------------------

--------

{ TB2BCSVFile }

constructor TB2BCSVFile.Create(FileName, Delimiter: string; Digits:

Byte);

begin

DecimalSeparator := '.';

fHandle := CreateFile(PChar(FileName), GENERIC_WRITE,

FILE_SHARE_READ, nil, OPEN_ALWAYS, FILE_ATTRIBUTE_NORMAL, 0);

fDelimiter := Delimiter;

fDigits := Digits;

WriteHeader;

end;

//----------------------------------------------------------------------

--------

destructor TB2BCSVFile.Destroy;

begin

CloseHandle(fHandle);

inherited;

end;

//----------------------------------------------------------------------

--------

function TB2BCSVFile.Float(const Value: Double): string;

begin

Result := FloatToStr(RoundTo(Value, -fDigits));

end;

//----------------------------------------------------------------------

--------

170

function TB2BCSVFile.Trim(Value: string): string;

begin

Result := Copy(Value, 1, Length(Value) - Length(fDelimiter));

end;

//----------------------------------------------------------------------

--------

procedure TB2BCSVFile.Write(const Info: TB2BOutAgentInfo);

var

i : TB2BInterScheme;

s : string;

begin

s := IntToStr(Info.Id) + fDelimiter +

IntToStr(Info.Codes.OutQuantity) + fDelimiter +

IntToStr(Info.Codes.InQuantity) + fDelimiter;

for i := Low(TB2BInterScheme) to High(TB2BInterScheme) do

begin

s := s + IntToStr(Info.Inter[i].Count) + fDelimiter +

Float(Info.Inter[i].Weight) + fDelimiter +

Float(Info.Inter[i].SaleActivity.Lambda) + fDelimiter +

Float(Info.Inter[i].SaleActivity.Kappa) + fDelimiter +

Float(Info.Inter[i].BuyActivity.Lambda) + fDelimiter +

Float(Info.Inter[i].BuyActivity.Kappa) + fDelimiter;

end;

WriteString(Trim(s));

end;

//----------------------------------------------------------------------

--------

procedure TB2BCSVFile.WriteHeader;

var

i : Integer;

s : string;

begin

s := 'ID' + fDelimiter;

for i := 1 to 26 do

s := s + 'X' + IntToStr(i) + fDelimiter;

WriteString(Trim(s));

end;

171

//----------------------------------------------------------------------

--------

procedure TB2BCSVFile.WriteString(Value: string);

var

w : Cardinal;

s : string;

begin

s := Value + #13#10;

WriteFile(fHandle, PChar(s)^, Length(s), w, nil);

end;

//----------------------------------------------------------------------

--------

end.

172

ПРИЛОЖЕНИЕ Б

Свидетельство государственной регистрации

173

174

175

Описание структуры БД и ее атрибутов

Таблица REGIONS

Справочник регионов

НАИМЕНОВ

АНИЕ

ТИП

ДАННЫХ

ОПИСАНИЕ

ID ЦЕЛОЕ ЧИСЛО Первичный ключ

NAME СТРОКА Наименование

COLOR ЦЕЛОЕ ЧИСЛО Цвет RGB

Таблица USERS

Справочник пользователей

НАИМЕНОВ

АНИЕ

ТИП

ДАННЫХ

ОПИСАНИЕ

ID ЦЕЛОЕ ЧИСЛО Первичный ключ

NAME СТРОКА Имя пользователя

EMAIL СТРОКА Адрес эл. почты

PASSWORD СТРОКА Пароль

REGION_ID ЦЕЛОЕ ЧИСЛО ID региона

Таблица

OKDP

Справочник ОКДП

НАИМЕНОВ

АНИЕ

ТИП

ДАННЫХ

ОПИСАНИЕ

ID ЦЕЛОЕ ЧИСЛО Первичный ключ

PARENT_ID ЦЕЛОЕ ЧИСЛО ID родительской записи

CODE СТРОКА Код из классификатора

NAME СТРОКА Наименование

Таблица USERS_OKDP

176

ОКДП соответствующие пользователю

НАИМЕНОВ

АНИЕ

ТИП

ДАННЫХ

ОПИСАНИЕ

ID ЦЕЛОЕ ЧИСЛО Первичный ключ

USER_ID ЦЕЛОЕ ЧИСЛО ID пользователя

OKDP_ID ЦЕЛОЕ ЧИСЛО ID ОКДП

DIRECTION ЦЕЛОЕ ЧИСЛО Направление (1 –

потребление, 2 – продажа)

Таблица AREAS

Справочник электронных площадок

НАИМЕНОВ

АНИЕ

ТИП

ДАННЫХ

ОПИСАНИЕ

ID ЦЕЛОЕ ЧИСЛО Первичный ключ

NAME СТРОКА Наименование

URL СТРОКА Ссылка на сайт площадки

Таблица COMPANIES

Справочник компаний

НАИМЕНОВ

АНИЕ

ТИП

ДАННЫХ

ОПИСАНИЕ

ID ЦЕЛОЕ

ЧИСЛО

Первичный ключ

AREA_ID ЦЕЛОЕ

ЧИСЛО

ID электронной

площадки

REGION_ID ЦЕЛОЕ

ЧИСЛО

ID региона

NAME СТРОКА Наименование

URL СТРОКА Дополнительная часть

ссылки на сайте эл. Площадки

для компании

POISSON_BUY ВЕЩЕСТВЕН Пуассон по покупкам

177

НОЕ ЧИСЛО

POISSON_SALE ВЕЩЕСТВЕН

НОЕ ЧИСЛО

Пуассон по продажам

Таблица COMPANIES_OKDP

ОКДП соответствующие компаниям

НАИМЕНОВ

АНИЕ

ТИП

ДАННЫХ

ОПИСАНИЕ

ID ЦЕЛОЕ

ЧИСЛО

Первичный ключ

COMPANY_I

D

ЦЕЛОЕ

ЧИСЛО

ID компании

OKDP_ID ЦЕЛОЕ

ЧИСЛО

ID ОКДП

DIRECTION ЦЕЛОЕ

ЧИСЛО

Направление (1 –

потребление, 2 – продажа)

Таблица COMPANIES_ACTIVITIES

Активность компаний

НАИМЕНОВ

АНИЕ

ТИП

ДАННЫХ

ОПИСАНИЕ

ID ЦЕЛОЕ

ЧИСЛО

Первичный ключ

COMPANY_I

D

ЦЕЛОЕ

ЧИСЛО

ID компании

DATE_TIME ДАТА СО

ВРЕМЕНЕМ

Дата и время события

ACTIVITY_T

YPE

ЦЕЛОЕ

ЧИСЛО

Тип активности (1 –

покупка, 2 – продажа)

178

Таблица MAI_PRIORITIES

Справочник приоритетов для ранжирования

НАИМЕНОВ

АНИЕ

ТИП

ДАННЫХ

ОПИСАНИЕ

ID ЦЕЛОЕ

ЧИСЛО

Первичный ключ

NAME СТРОКА Наименование

MAX ЦЕЛОЕ

ЧИСЛО

Максимальное значение

Таблица USERS_SAVES

Журнал расчетов

НАИМЕНОВ

АНИЕ

ТИП

ДАННЫХ

ОПИСАНИЕ

ID ЦЕЛОЕ

ЧИСЛО

Первичный ключ

USER_ID ЦЕЛОЕ

ЧИСЛО

ID пользователя

DATE_TIME ДАТА СО

ВРЕМЕНЕМ

Дата и время окончания

расчета

COMMENT СТРОКА Комментарий к расчету

Таблица USERS_SAVES_OKDP

Перечень ОКДП пользователя на момент начала расчета

НАИМЕНОВ

АНИЕ

ТИП

ДАННЫХ

ОПИСАНИЕ

ID ЦЕЛОЕ ЧИСЛО Первичный ключ

SAVE_ID ЦЕЛОЕ ЧИСЛО ID записи в журнале расчетов

OKDP_ID ЦЕЛОЕ ЧИСЛО ID ОКДП

179

DIRECTION ЦЕЛОЕ ЧИСЛО Направление (1 – потребление,

2 – продажа)

Таблица USERS_SAVES_COMPANIES

Перечень компаний получившийся в результате расчета

НАИМЕНОВ

АНИЕ

ТИП

ДАННЫХ

ОПИСАНИЕ

ID ЦЕЛОЕ ЧИСЛО Первичный ключ

SAVE_ID ЦЕЛОЕ ЧИСЛО ID записи в журнале

расчетов

RELATION_TYPE ЦЕЛОЕ ЧИСЛО Тип отношения (1 –

Партнеры потребители, 2 –

Партнеры поставщики, 3 –

Конкуренты поставщики, 4 –

Конкуренты потребители)

COMPANY_ID ЦЕЛОЕ ЧИСЛО ID компании

POISSON_BUY ВЕЩЕСТВЕННОЕ

ЧИСЛО

Пуассон по покупкам

POISSON_SALE ВЕЩЕСТВЕННОЕ

ЧИСЛО

Пуассон по продажам

WEIGHT ВЕЩЕСТВЕН

НОЕ ЧИСЛО

Вес взаимодействия

Таблица USERS_SAVES_MAI

Значения приоритетов при ранжировании

НАИМЕНОВ

АНИЕ

ТИП

ДАННЫХ

ОПИСАНИЕ

ID ЦЕЛОЕ ЧИСЛО Первичный ключ

SAVE_ID ЦЕЛОЕ ЧИСЛО ID записи в журнале расчетов

PRIORITY_ID ЦЕЛОЕ ЧИСЛО ID приоритета

MAX ЦЕЛОЕ ЧИСЛО Максимальное значение

VALUE ЦЕЛОЕ ЧИСЛО Установленное значение

180

181

ПРИЛО

ЖЕНИЕ Е - Описание структуры базы данных