Студент и наука – 2010


Современные методы управления жизненным циклом товара



бет8/97
Дата13.07.2016
өлшемі2.82 Mb.
#197484
1   ...   4   5   6   7   8   9   10   11   ...   97

Современные методы управления жизненным циклом товара

Согласно модели жизненного цикла товара, любой продукт проходит следующие стадии развития: рождение идеи, создание макета, апробация, запуск промышленного производства, выход на рынок, рост продаж, пик продаж, увядание спроса, снятие с производства, смерть продукта. На всех этих стадиях для своей успешности он требует не только наличия разработчика, инвестора, покупателя (единицы или групп людей), но и маркетолога который поможет ему пройти эти стадии с наибольшей отдачей (или как сейчас принято говорить финансовой эффективностью).

В век информационных технологий (ИТ) наиболее значимым методом для управления моделью ЖЦТ является качественное программное обеспечение, способное доступно связать универсальную абстрактно-научную модель и ее оператора человека-управленца (даже, если при этом он является высококлассным специалистом маркетологом.

Наиболее успешным для восприятия методом информации на данный момент являются ментальные карты, позволяющие легко представлять сложную информацию на зрительном уровне, что повышает ее восприятие и облегчает усвоение.

На данный момент происходит разработка программного интерфейса на базе ментальных карт и 3D-технологий, что позволит еще более увеличить качество восприятия. Данный продукт предназначен для менеджеров, бизнесменов, предпринимателей, ученых и прочих специалистов, а также организаций, ведущих разработку проекта от начальной стадии и до самого конца.

Преимущества проекта:



  • наглядный 3D-интерфейс;

  • универсальность аппаратно-программного обеспечения;

  • низкие аппаратные требования;

  • встроенный анализатор из доступных альтернатив;

  • всесторонняя поддержка разработчиков ПО;

  • наличие сетевых интерфейсов;

  • криптовая защита как проектов, так и отдельных выбранных внутренних блоков;

  • возможность подключения сторонних образов;

  • возможность переноса на интерфейс Web 2.0.

Н.Н. Пушин


ГОУ ВПО «Магнитогорский государственный университет»,
физико-математический факультет, 5 к.

Научный руководитель: доц. А.И. Седов

Анализ валютных курсов в бухгалтерском балансе

Структурное подразделение предприятия занимается операциями на валютном рынке. К данным бухгалтерского баланса по подразделению и внешних данных по обменным курсам ЦБ РФ применены экономико-математические модели различных направленностей для определения причин неудовлетворительных показателей подразделения.

Столбчатая корреляционная временная матрица выявила наличие календарной сезонности, несвязанной с циклическими колебаниями валютных курсов, а с сезонностью продаж самого предприятия. Выявленные сезонные колебания тренда 2008 года, сохранили свою адекватность и для тренда 2009 года.

Горизонтальная корреляционная факторная матрица представляет наибольший интерес для исследования. Коэффициенты корреляции по модулю больше 0,5 были приняты к дальнейшему рассмотрению (11 из 64 возможных связей), а коэффициенты больше 0,75 признаны значимыми связями для исследования (3). Согласно знаку коэффициента корреляции был определен тип связи (прямой – 6, обратный – 5).

Далее были выдвинуты предположения по описываемым процессам (табл. 1).
Таблица 1

Явление

Описываемый процесс предполагаемый

1

растет комиссия при продаже

2

растет объем спекуляций, если доходы больше расходов

3

фиксирование прибыли (срочный сброс балласта валюты)

4

продается валюта, полученная от экспорта

5

закономерно обратная величина

6

валюту не покупают, если курс считается высоким

7

валюту не продают, если курс считается низким

8

курс рубля падает – экспорт падает

9

курс рубля падает – деньги держат в валюте

10

курс рубля падает – расходы на покупку валюты возрастают

11

быстрое положительное изменение курса – растут издержки по продаже валюты

Так как явное соотношение размерности не позволяло сделать вывод о значимости и управляемости явлений, в дальнейшем по каждому из них рассчитаны коэффициенты линейной регрессии y = a*x + b, как наиболее явной модели присутствия линейного тренда (положительного или отрицательного). В данном уравнении коэффициент a говорит о предполагаемой значимости фактора х в общем объеме данных по генеральной совокупности, а свободный коэффициент b – о средней величине необъясненного остатка. Для простоты анализа не рассматривалась величина суммы квадратов отклонений, показывающая качество выбранной модели. Значимым было признано абсолютное целое значение коэффициента a, а также абсолютное значение коэффициента a больше 0,1 для валютных курсов. Таким образом, для анализа требуемых мероприятий были отобраны явления и процессы: 2,3,7,10 (см. табл.1). Предложены мероприятия для подавления негативной динамики данных явлений. Стоит отметить, что предлагаемые мероприятия все еще нуждаются в уточнении и пояснении конкретных алгоритмов и методов работы.


Н.Н. Пушин


ГОУ ВПО «Магнитогорский государственный университет»,
физико-математический факультет, 5 к.

Научный руководитель: доц. А.И. Седов



Достарыңызбен бөлісу:
1   ...   4   5   6   7   8   9   10   11   ...   97




©dereksiz.org 2024
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет