Информационная поддержка управления конкурентоспособностью продукции
Классификация видов конкуренции. Факторы и показатели конкурентоспособности продукции. Информационные технологии в обеспечении конкурентных преимуществ предприятия. Методы оценки качества продукции. Нечетко-множественное моделирование качества продукции.
| Рубрика | Менеджмент и трудовые отношения |
| Вид | контрольная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 24.01.2018 |
| Размер файла | 940,9 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Контрольная работа
Информационная поддержка управления конкурентоспособностью продукции
Содержание
1. Классификация видов конкуренции
2. Факторы конкурентоспособности продукции
3. Показатели конкурентоспособности продукции
4. Информационные технологии в обеспечении конкурентных преимуществ предприятия
5 Методы оценки качества продукции
6. Экспертные методы оценки качества продукции
7. Нечетко-множественное моделирование качества продукции
8. Оценка качества продукции на основе кластерного анализа
Литература
1. Классификация видов конкуренции
Конкурентоспособность - это привлекательность продукции с позиции потребителя.
Конкурентоспособность следует рассматривать в рамках определенного вида конкуренции, к числу которых относятся:
· отраслевая (предметная) конкуренция - это конкуренция в пределах одной и той же товарной группы;
· формальная конкуренция - конкуренция товаров-заменителей, относящихся к разным товарным группам;
· конкуренция торговых марок (брендов);
· общая конкуренция, которая сводится к борьбе за деньги покупателей независимо от вида товара.
2. Факторы конкурентоспособности продукции
Рассмотрим факторы конкурентоспособности продукции применительно к отраслевой конкуренции. Различают факторы ценовой и неценовой конкурентоспособности.
К факторам ценовой конкурентоспособности относятся цена и эксплуатационные затраты потребителя в течение жизненного цикла продукции. К факторам неценовой конкурентоспособности относятся качество продукции, сервис и реклама.
Конкурентоспособность производственного предприятия складывается из конкурентоспособности его продукции.
При определении конкурентоспособности предприятия учитываются не только указанные выше факторы конкурентоспособности продукции, которые являются статическими, но и динамические. К числу динамических факторов конкурентоспособности производственного предприятия относятся: быстрота реакции на конъюнктуру рынка и возможность долгосрочного удержания конкурентных преимуществ.
Рассмотрим роль информационных технологий в повышении конкурентоспособности продукции в разрезе факторов конкурентоспособности.
Информационная поддержка ценообразования предполагает создание и ведение информационной базы по товарным группам, позволяющей рассчитывать равновесную цену товаров с ориентацией как на потребителей, так и на производителей-конкурентов.
Анализ эксплуатационных затрат потребителей в течение жизненного цикла продукции осуществляется с помощью CALS-технологии.
Управление качеством продукции осуществляется в соответствии с концепцией TQM на основе информационных технологий.
Информационная поддержка сервиса и рекламы продукции в значительной мере связана с Internet-технологиями. Эффективность рекламы в Internet может на порядки превосходить эффективность рекламы на транспорте, в СМИ, стендовой рекламы и т.п. Реклама в Internet доступна круглосуточно одновременно всем заинтересованным потребителям, независимо от их географического местоположения.
Использование интерактивныхweb-сайтов позволяет обеспечить высокий уровень сервиса.
Основными видами рекламы в Internet являются:
· баннерная реклама;
· реклама на Internet-досках объявлений, форумах;
· реклама с помощью Internet-рассылок;
· реклама в Internet-представительствах.
Информационный мониторинг рынка способствует быстроте реакции производителя на его конъюнктуру.
Конкурентоспособность меняется во времени и может быть со временем утрачена. В частности, это характерно для рынка информационно-коммуникационных услуг. Здесь новая продукция приобретает высокую конкурентоспособность и из-за ее нематериальности легко насыщает рынок. Однако, если секрет производства этой продукции раскрыт, то она легко перехватывается производителями-конкурентами и такой фактор конкурентоспособности, как возможность долгосрочного удержания конкурентных преимуществ, утрачивает силу.
3. Показатели конкурентоспособности продукции
информационный управление конкурентоспособность продукция
К показателям конкурентоспособности продукции относятся:
1. Конкурентоспособность продукции по Парето.
Конкурентоспособность по Парето означает, что данный товар по одному или нескольким показателям лучше, чем остальные товары данной группы или не уступает им.
2. Экспертная оценка конкурентоспособности по системе «1111-5555».
В данной оценке используются четыре фактора конкурентоспособности в следующем порядке: качество, цена, сервис и реклама, эксплуатационные затраты. Каждый фактор оценивается экспертами по пятибалльной шкале. Затем эти баллы складываются и получается общая оценка конкурентоспособности продукции. Возможно суммирование баллов с использованием весов.
Усредненная оценка конкурентоспособности товаров по ряду стран в соответствии с этой системой выглядит следующим образом:
· японские и американские товары - 18 (5454);
· товары скандинавских стран и ЕС - 16 (5344);
· товары стран Юго-Восточной Азии - 10 (2422);
· российские товары - 12 (3333).
3. Оценка доли рынка, которая приходится на продукцию данной фирмы.
Эта оценка производится в соответствии с формулой:
, (1)
где - объем продаж фирмы за период времени в денежном выражении; - емкость рынка (суммарный объем продаж на данном рынке за тот же период времени).
4. Коэффициент конкурентоспособности, рассчитываемый как:
, (2)
где - цена за единицу продукции; - оценка качества продукции.
Интегральный показатель качества продукции , как правило, рассчитывается как аддитивная свертка частных показателей качества:
, (3)
где - частный -й показатель качества продукции; - удельный вес -й показатель качества продукции.
При назначении удельных весов должно выполняться правило:
. (4)
Кроме того, на некоторые частные показатели качества накладываются ограничения:
, (5)
где - допустимое значение -го частного показателя качества продукции.
Ограничение (5) вводится для того, чтобы в определенной мере устранить недостаток интегральных показателей на основе аддитивной свертки, состоящий в компенсации одних частных показателей за счет других.
Обычно система показателей качества носит иерархический характер, то есть каждый показатель верхнего уровня складывается из нескольких показателей нижнего уровня, которые, в свою очередь, опираются на показатели следующего нижнего уровня.
Свертка показателей нижнего уровня в показатель верхнего уровня осуществляется по формуле 3.
4. Информационные технологии в обеспечении конкурентных преимуществ предприятия
К основным направлениям обеспечения конкурентных преимуществ предприятия на основе информационных технологий в соответствии с факторами конкурентоспособности относятся:
· повышение качества продукции на основе принципов всеобщего управления качеством (TQM);
· обоснование цены продукции на основе снижения издержек производства и маркетинговых исследований рынков сырья и готовой продукции;
· совершенствование сервиса и рекламы с использованием web-технологий;
· снижение эксплуатационных затрат, входящих в цену потребления.
5. Методы оценки качества продукции
Существует ряд математических методов и соответствующих программных продуктов оценки качества продукции. К их числу относятся:
· экспертная оценка качества продукции, в частности по методу Дельфи;
· оценка качества продукции с использованием нечеткой логики;
· оценка качества продукции с использованием кластерного анализа;
· вероятностные методы оценки качества продукции;
· и др.
Наибольшее распространение получила экспертная оценка качества продукции.
6. Экспертные методы оценки качества продукции
Экспертная оценка качества продукции предусматривает решение ряда задач, к числу которых относятся:
· формирование экспертной группы и оценка компетентности экспертов;
· выбор метода экспертных измерений;
· обработка экспертных оценок и установление степени согласованности мнений экспертов;
· повышение согласованности оценок экспертов.
К числу методов экспертных измерений относятся непосредственная оценка, ранжирование, парное сравнение и др.
Непосредственная оценка объектов экспертизы (частных или интегральных показателей качества продукции) состоит в присвоении экспертами балльной оценки с использованием шкал отношений (рисунок 1). Шкала отношений - это разновидность интервальной шкалы с нулевой точкой отсчета. В этом случае допустимо использовать аддитивную свертку частных показателей для получения интегрального показателя продукции. Обычно используются 5-, 10- и 100-балльные шкалы. Для обработки результатов экспертных оценок используются статистические методы и следующие статистические показатели:
· медиана - для получения усредненного группового мнения экспертов;
· верхний и нижний квартили - для характеристики разброса экспертных оценок;
· коэффициент конкордации - для характеристики степени согласованности мнений экспертов.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Рис. 1. Оценка показателя качества продукции группой экспертов
Верхний и нижний квартили определяют границы значений оценок, за пределами которых расположены 25% оценок экспертов.
Коэффициент конкордации изменяется в диапазоне от 0 до 1, причем 0 - полная несогласованность экспертов, 1 - полное единодушие.
Одним из наиболее эффективных методов формирования групповой оценки экспертов является метод Дельфи.
Для повышения степени согласованности мнений экспертов в этом методе предусматривается многоэтапная процедура опроса экспертов.
На первом этапе осуществляется изолированное вынесение экспертами своих оценок. На следующих этапах каждый эксперт знакомится с суждениями других экспертов с целью возможной корректировки своей оценки. Многоэтапная процедура опроса экспертов продолжается до тех пор, пока величина разброса оценок не будет находиться в заданных пределах.
Особенностями метода Дельфи являются:
· групповой характер экспертизы;
· многоэтапная процедура опроса экспертов;
· изолированность экспертов при вынесении оценок на каждом этапе;
· обоснование оценок экспертов в процессе дискуссии после кждого этапа.
Процедура опроса по методу Дельфи заключается в анкетировании экспертов с помощью персональных компьютеров, включенных в локальную или глобальную сеть с обработкой с централизованной обработкой информации после каждого тура.
В качестве программных средств обработки экспертных оценок могут использоваться статистические программные продукты Statistica (разработчик StatSoft) и SPSS(StatisticalProductsandServiceSolution - статистические продукты и сервисные решения, разработчик SPSSInc.).
Для согласования экспертных оценок путем их «сглаживания» может быть применении аппарат нечеткой логики, рассматриваемый в п. 3.
7. Нечетко-множественное моделирование качества продукции
Неточность и неполнота исходной информации приводят к необходимости применения специальных методов оценки качества товаров. Перспективным направлением для решения этой задачи является использование методов нечеткого моделирования, положительно зарекомендовавших себя в ряде социально-экономических исследований.
Важное достоинство методов нечеткого моделирования состоит в том, что они не требуют больших затрат времени и средств по сравнению с традиционными методами на получение точных исходных данных, что, может быть, в принципе, невозможно.
Появление целого ряда коммерческих программных средств, ориентированных на решение задач нечеткого моделирования, свидетельствует об эффективности применения методов нечеткого моделирования для решения практических задач.
В основе методов нечеткого моделирования лежит понятие нечеткого множества.
Нечетное множество (fuzzyset) представляет собой совокупность элементов произвольной природы, относительно которых нельзя с полной определенностью утверждать - принадлежит ли тот или иной элемент рассматриваемой совокупности данному множеству или нет.
Формально нечетное множество определяется как множество упорядоченных пар или кортежей вида:
, (7)
- универсальное множество (универсум), содержащее в рамках нечеткого множества элемент ;
- функция принадлежности элемента нечеткому множеству , .
Множество представляет собой так называемый носитель нечеткого множества, то есть обычное (четкое) множество элементов .
Функция принадлежности (membershipfunction) - математическая функция, определяющая степень или уверенность, с которой элемент множества принадлежит заданному нечетному множеству . Данная функция ставит в соответствие каждому элементу действительное число из интервала [0,1]. Чем ближе это число к единице, тем больше степень или уверенность, с которой элемент принадлежит нечетному множеству .
Выбор функции принадлежности является творческой задачей эксперта или группы экспертов. В принципе, вид функции принадлежности может быть выбран любым. Однако для упрощения расчетов и сокращения объема исходной информации целесообразно использовать те из них, которые допускают аналитическое представление в виде простой математической функции. Выбор типовых функций принадлежности должен быть согласован с возможностями их программной реализации в используемых инструментальных средствах.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Рис. 2. Примеры оценок показателей качества товара в виде нечетких величин
Заданные на множестве действительных чисел нечеткие множества называются нечеткими величинами. С точки зрения аналитической обработки, наиболее удобны простейшие частные случаи нечетких величин с кусочно-линейными функциями принадлежности. В зависимости от вида функции принадлежности, различают такие нечеткие величины, как треугольное нечетное число (рис. 2. а), трапециевидный нечетный интервал (рис. 2. б), нечеткие величины с Z-образной и S-образной кусочно-линейными функциями принадлежности (рис. 2 в и 2. г соответственно).
Треугольное нечеткое число может быть представлено в виде кортежа из трех чисел:
, (8)
где - модальное значение треугольного числа, которому соответствует функция принадлежности ; и - левый и правый коэффициенты нечеткости треугольного нечеткого числа .
Для оценки качества продукции, помимо понятия нечеткого числа, требуется использоваться понятие лингвистической переменной.
Лингвистическая переменная характеризуется наименованием и множеством значений (термов), каждое из которых определяется своей функцией принадлежности. Примером лингвистической переменной является «Уровень качества товара», а значениями этой лингвистической переменной могут быть: «Средний уровень качества» с функцией принадлежности , «Высокий уровень качества» с функцией принадлежности и т. д.
Метод нечеткой оценки качества товара включает в себя три этапа:
I. Фаззификация системы первичных показателей оценки качества.
II. Вывод итогового показателя оценки качества в виде нечеткого числа.
III. Дефаззификация показателя оценки качества.
Рассмотрим содержание этих этапов.
I. Под фаззификацией (fuzzification) в рассматриваемом методе понимается процесс получения значений функций принадлежности для термов лингвистических переменных, представляющих первичные показатели системы оценки качества.
Принимая за основу для измерения значений показателя уровня качества 100-балльную шкалу отношений, можно рекомендовать следующие лингвистические значения показателей уровня качества товара:
1. Очень низкий уровень качества. Этот уровень ниже минимально необходимого в соответствии с сертификационными требованиями к данному показателю качества товара.
2. Низкий (начальный) уровень качества, соответствующий минимальным сертификационным требованиям.
3. Средний уровень качества, характерный для предприятий, продолжительно и успешно осуществляющих производство товаров данного наименования.
4. Высокий уровень качества, характерный для элитных товаров, достигших мирового уровня качества.
5. Очень высокий уровень качества, выходящий за пределы 100-балльной шкалы и отражающий тот факт, что нет предела в совершенствовании качества товара.
На рисунке 3 изображены графики функций принадлежности термов лингвистической переменной «Значения показателя уровня качества товара» и интервалы оценки.
Точки пересечения соответствующих функций принадлежности: , , , , - определяют интервалы оценки качества по интервальной шкале отношений.
Значения показателей оценки уровня качества по шкале отклонений приведены в таблице 1.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Рис. 3. Графики функций принадлежности термов лингвистической переменной «Значения показателя уровня качества товара» и интервалы оценки
Таблица 1
Значения показателей оценки уровня качества товара по шкале отношений
|
Уровень качества, термы |
1. Очень низкий уровень качества |
2. Низкий (начальный) уровень качества |
3. Средний уровень качества |
4. Высокий уровень качества |
Очень высокий уровень качества |
||||||
|
Интервальная оценка качества, баллы |
0 - 20 |
20 - 44 |
45 - 75 |
76 - 100 |
100 - 120 |
||||||
|
Длина интервала, баллы |
20 |
24 |
30 |
24 |
- |
||||||
|
Модальное значение функции принадлежности, баллы |
0 - 10 |
30 |
60 |
90 |
110 - 120 |
||||||
|
Левый и правый коэффициенты нечеткости треугольного нечеткого числа, баллы |
0 |
30 |
10 |
50 |
40 |
80 |
70 |
110 |
90 |
120 |
Сущность фаззификации состоит в следующем.
Процесс получения оценки первичного показателя качества начинается с того, что эксперт дает четкую оценку качества по шкале отношений (точечную или интервальную). Далее эта четкая оценка заменяется нечеткой оценкой в виде соответствующего значения (терма) лингвистической переменной.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Рис. 4. Графики функций принадлежности термов лингвистической переменной «Весовой коэффициент показателя»: 1 - очень малый, 2 - малый, 3 - средний, 4 - большой, 5 - очень большой
Помимо показателей уровня качества, входными величинами в соответствии с предлагаемой моделью оценки качества являются весовые коэффициенты показателей. В качестве весовых коэффициентов показателей предлагается использовать пять вариантов треугольных нечетких чисел (рисунок 4). Эти нечеткие числа подобраны таким образом, чтобы можно было составить разнообразные их комбинации так, чтобы сумма модальных значений коэффициентов в каждой комбинации равнялась единице.
В таблице 2 приведены значения весовых коэффициентов как термов лингвистической переменной и их параметров как треугольных чисел.
Таблица 2
Значения весовых коэффициентов
|
Значения лингвистической переменной «Весовой коэффициент показателя», термы |
1. Очень малый |
2. Малый |
3. Средний |
4. Большой |
Очень большой |
||||||
|
Модальное значение функции принадлежности, доли единицы |
0,05 |
0,1 |
0,2 |
0,5 |
0,6 |
||||||
|
Левый и правый коэффициенты нечеткости треугольного нечеткого числа, доли единицы |
0 |
0,1 |
0,05 |
0,2 |
0,1 |
0,3 |
0,4 |
0,6 |
0,5 |
0,7 |
II. Вывод итогового показателя оценки качества.
Принципиальный алгоритм нечеткой оценки качества расчета сводится к получению парных произведений частных показателей качества в виде треугольных нечетких чисел и соответствующих весовых коэффициентов, представленных также в виде треугольных нечетких чисел, с последующим сложением этих парных произведений.
Алгоритм нечеткого вывода оценки качества товара может быть представлен следующим образом:
, (9)
где - значение интегрального показателя качества; - значение k-го частного показателя качества в виде треугольного нечеткого числа; - весомый коэффициент k-го частного показателя качества в виде треугольного нечеткого числа; - множество частных показателей качества товара.
Таким образом, в предлагаемом алгоритме вывода итогового показателя оценки качества присутствуют операции умножения треугольных нечетких чисел. В результате выполнения этих операций также получается треугольное нечеткое число, рассчитываемое в соответствии со следующими формулами.
Пусть и _ два треугольных нечетких числа (показатель качества и его весовой коэффициент), заданных параметрически в виде кортежей:
(10)
. (11)
Тогда парное произведение этих чисел равняется
, (12)
где параметры определяются следующим образом:
, (13)
, (14)
, (15)
В некоторых программных продуктах, например в системе MATLAB, нечеткие коэффициенты вычисляются в соответствии с формулами:
, (16)
. (17)
Сложение двух треугольных нечетких чисел (результатов парных произведений в предлагаемом алгоритме)
(18)
(19)
приводит к появлению следующего треугольного числа:
, (20)
где параметры определяются следующим образом:
, (21)
, (22)
. (23)
III. Дефаззификация итогового показателя оценки качества.
Итоговый показатель оценки качества, получаемый в результате свертки частных нечетких показателей в виде треугольных нечетких чисел, представляет собой нечетное треугольное число.
В соответствии с предлагаемым методом для практического использования итогового показателя предусматривается его дефаззификация. Дефаззификация (defuzzification) означает получение четкой интервальной оценки или единственного количественного значения показателя.
Для целей дефаззификации предлагается использовать понятие четкого множества (интервала), ближайшего к нечетному множеству (интервалу).
Характеристическая функция ближайшего четкого множества А, по отношению к нечеткому множеству A определяется следующим выражением:
(24)
Характеристическая функция принимает значение 1 для каждого элемента данного четкого множества и значение 0 для всех остальных элементов, не входящих в данное множество.
Рисунок иллюстрирует переход от нечеткого множества к ближайшему четкому множеству.
Рис. Переход от нечеткого множества
к ближайшему четкому множеству
Для приведения значения показателя уровня качества к единственному числу интервальная оценка может быть заменена средним значением четного интервала (медианой).
Нечеткое моделирование оценки качества продукции может осуществляться в среде MATLAB и fuzzyTECH.
8. Оценка качества продукции на основе кластерного анализа
Кластерный анализ может быть использован для оценки качества продукции в пределах одной и той же товарной группы. Цель этого анализа - классифицировать номенклатуру продукции по нескольким классификационным группировкамв зависимости от количественных значений частных показателей качества. Классификационные группировки при такой классификации называются кластерами. Использование количественных значений признаков классификации отличает кластерный анализ от традиционных методов классификации объектов (последовательного или параллельного), в которых признаки классификации имеют качественные, а не количественный значения.
В результате кластеризации продукция, принадлежащая одному кластеру, должна обладать сходными частными, показателями качества и существенно отличаться по этим показателям от продукции, принадлежащей другим кластерам.
Мерилом сходства пары объектов кластеризации может служить евклидово расстояние между ними:
, (25)
где и _ значения -го частного показателя качества соответственно для продукции -го и -го наименования, ; _ множество наименований (номенклатура) продукции, _ множество частных показателей качества продукции.
Частные показатели качества могут быть представлены в разных единицах измерения. Поэтому перед расчетами по формуле (25) они должны быть стандартизированы (нормализованы) тем или иным способом, например:
, (26)
, (27)
, (28)
где _ стандартизированные значения показателя ; _ среднее арифметическое значение -го признака по всей номенклатуре продукции; , _ соответственно максимальное и минимальное значения -го признака по всей номенклатуре продукции.
В случае использования балльных оценок всех частных показателей качества необходимость в стандартизации отпадает.
Результаты расчетов по формуле (25) могут быть представлены в виде квадратной матрицы, симметричной относительно ее главной диагонали (табл. 3).
Таблица 3
Евклидовы расстояния, характеризующие различия в интегрированной оценке качества продукции
|
1 |
2 |
… |
|||
|
1 |
0 |
… |
|||
|
2 |
0 |
… |
|||
|
… |
… |
… |
0 |
… |
|
|
… |
0 |
Алгоритм последовательной (иерархической) кластеризации сводится к следующему: каждый объект кластеризации (продукция определенного наименования) рассматривается как отдельный кластер.
Далее, объединяются два самых схожих кластера в смысле минимума евклидова расстояния между объектами:
, (29)
При этом образуется новый кластер, содержащий объекты и , а новое множество кластеров уменьшается по числу объектов на единицу.
Частные показатели качества нового кластера рассчитываются как средние значения показателей объединенных наименований продукции.
Процесс парного объединения кластеров по критерию минимального евклидова расстояния может продолжаться, пока объекты кластеризации не образуют единый кластер. Однако с практической точки зрения следует остановиться на таком шаге кластеризации, на котором евклидово расстояние между полученными кластерами будет существенно большим. Лицо, принимающее решение, должно оценить это различие и установить кластеры продукции, существенно отличающиеся по совокупности частных показателей качества. Эти кластеры продукции будут соответствовать значениям лингвистической переменной «Уровень качества продукции» (например, «Очень высокий», «Высокий», «Средний», «Низкий», и «Очень низкий»). Причем, каждый кластер будет характеризироваться усредненными значениями частных показателей качества, входящей в него продукции.
Пример дендрограммы кластерного анализа представлен на рисунке 6. По оси абсцисс на этом рисунке представлена номенклатура продукции, ось ординат характеризует евклидово расстояние, измеряемое в баллах. Как следует из этого рисунка различия между кластерами (евклидово расстояние) по мере парного объединения кластеров увеличивается, а количество кластеров уменьшается, пока не составит один общий кластер (на девятом шаге кластеризации).
Для выполнения кластерного анализа наиболее удобным и доступным статистическим пакетом является программный продукт Statistica американской компании StatsoftInc.
Рис. 6. Пример дендрограммы кластерного анализа качества продукции
Литература
1. Robert, M. Tomasko Go For Growth! : Five Paths to Profit and Success--Choose the Right One for You and Your Company / Robert M. Tomasko. - Москва: Гостехиздат, 2017. - 341 c.
2. Баринов, В. А. Стратегический менеджмент: моногр. / В.А. Баринов, В.Л. Харченко. - М.: ИНФРА-М, 2015. - 238 c.
3. Боуз, Парта Стратегическое искусство Александра Македонского. Вне времени: уроки строителя величайшей империи / Парта Боуз. - М.: Олимп-Бизнес, 2016. - 254 c.
4. Детмер, Уильям Теория ограничений Голдратта. Системный подход к непрерывному совершенствованию / Уильям Детмер. - М.: Альпина Паблишер, 2015. - 444 c.
5. Зикерманн, ГейбГеймификация в бизнесе. Как пробиться сквозь шум и завладеть вниманием сотрудников и клиентов / ГейбЗикерманн ,ДжоселинЛиндер. - М.: Манн, Иванов и Фербер, 2015. - 272 c.
6. Коллинз, Д. От хорошего к великому. Почему одни компании совершают прорыв, а другие нет...: моногр. / Д. Коллинз. - М.: Манн, Иванов и Фербер, 2015. - 320 c.
7. Корпоративное управление деловой активностью в неравновесных условиях / Ю.П. Анискин и др. - М.: Омега-Л, 2015. - 304 c.
8. Крогерус, Микаэль Книга решений. 50 моделей стратегического мышления / МикаэльКрогерус , Роман Чеппелер. - М.: Олимп-Бизнес, 2016. - 208 c.
9. Майстер, Дэвид Будь первым! (подарочный комплект из 3 книг) / Дэвид Майстер и др. - М.: Генеральный директор, 2017. - 790 c.
10. Миддлтон, Джон Библиотека избранных трудов о стратегии бизнеса. Пятьдесят наиболее влиятельных идей всех времен / Джон Миддлтон. - М.: Олимп-Бизнес, 2015. - 262 c.
11. Николаева, Ольга Стратегический управленческий учет / Ольга Николаева , Ольга Алексеева. - М.: ЛКИ, 2017. - 304 c.
12. Панов, А. И. Стратегический менеджмент / А.И. Панов, И.О. Коробейников. - М.: Юнити-Дана, 2015. - 244 c.
13. Парабеллум, А. Прорыв в бизнесе! Быстрые деньги в бизнесе (комплект из 2 книг) / А. Парабеллум, Н. Мрочковский, С. Бернадский. - М.: Питер, 2017. - 624 c.
14. Парахина, В. Стратегический менеджмент / В. Парахина, Л. Максименко, С. Панасенко. - Москва: Высшая школа, 2015. - 495 c.
15. Письменная, Евгения Система Кудрина / Евгения Письменная. - М.: Манн, Иванов и Фербер, 2017. - 345 c.
16. Пфеффер, Джеффри Власть, влияние и политика в организациях / Джеффри Пфеффер. - М.: Манн, Иванов и Фербер, 2017. - 464 c.
17. Розенцвейг, Фил Эффект ореола… и другие восемь иллюзий, вводящие менеджеров в заблуждение / Фил Розенцвейг. - М.: BestBusinessBooks, 2017. - 256 c.
18. Румельт, Ричард Хорошая стратегия, плохая стратегия . В чем отличие и почему это важно / Ричард Румельт. - М.: Манн, Иванов и Фербер, 2017. - 787 c.
19. Томсон-мл., Артур А. Стратегический менеджмент. Концепции и ситуации для анализа / АртурА. Томсон-мл.. - М.: Диалектика / Вильямс, 2016. - 102 c.
20. Эффективность стратегии фирмы. Учебное пособие. - М.: Специальная литература, 2015. - 414 c.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Показатели качества и система качества. Влияние качества на уровень показателей деятельности предприятия, себестоимость, цену продукции, прибыль, рентабельность, конкурентоспособность продукции. Методы осуществления оценки технического уровня продукции.
контрольная работа [28,2 K], добавлен 05.10.2010Вопрос улучшения качества продукции как средство повышения конкурентоспособности. Основные задачи квалиметрии, разработка методов и видов определения оптимальных значений показателей качества. Классификация промышленной продукции и показателей качества.
реферат [34,8 K], добавлен 27.11.2009Понятие качества и конкурентоспособности продукции. Факторы и показатели обеспечения качества товара, методы определения значений показателей. Методы оценки конкурентоспособности. Маркетинговая карта рынка мясоперерабатывающих (колбасных) компаний.
курсовая работа [35,5 K], добавлен 15.12.2013Значение качества продукции в условиях конкурентной борьбы. Система методов управления качеством продукции. Показатели качества продукции, последствия его недостаточного уровня для предприятия. Мероприятия по повышению конкурентоспособности продукции.
курсовая работа [50,8 K], добавлен 19.02.2010Качество продукции как зеркало работы предприятия, объективно отражающее уровень применяемой техники, технологии и управления. Понятие и основные показатели конкурентоспособности продукции. Значение качества продукции в условиях конкурентной борьбы.
реферат [74,4 K], добавлен 05.03.2011Сущность качества продукции и ее планирование на предприятии, оценка важности и необходимости данного процесса. Показатели качества продукции как основная категория оценки потребительских ценностей. Методы обеспечения качества продукции на предприятии.
курсовая работа [1,3 M], добавлен 08.01.2011Различные подходы к понятию качества, его влияние на потребительскую стоимость продукции. Классификация типов рынка по степени развития конкуренции. Задачи оценки уровня качества продукции, его улучшение с целью повышения конкурентоспособности товара.
реферат [35,2 K], добавлен 23.10.2012Определение и качественные показатели продукции, оценка значения в условиях конкурентной борьбы, система формирования и управления. Характеристика компании, комплексный подход к обеспечению качества и конкурентоспособности продукции, совершенствование.
курсовая работа [41,7 K], добавлен 19.05.2015Понятие качества и конкурентоспособности продукции. Основные этапы и виды стратегии конкурентоспособности. Стратегия качества, как одна из стратегий конкурентоспособности. Анализ показателей качества и конкурентоспособности продукции на предприятии.
курсовая работа [764,1 K], добавлен 17.11.2014Понятие конкурентоспособности продукции. Функция сохраняемости показателей качества объекта по мере его использования. Эргономические показатели продукции. Факторы, влияющие на конкурентоспособность. Методы оценки конкурентоспособности товаров и услуг.
курсовая работа [59,1 K], добавлен 05.02.2011Показатели качества, являются основной категорией потребительских ценностей продукции, создают базу для формирования цены, себестоимости продукции. Анализ понятия системы качества согласно МС ИСО 9000, ее элементов и методов их оценки качества продукции.
контрольная работа [664,1 K], добавлен 10.01.2011Понятие качества продукции, его роль и значение в обеспечении эффективности деятельности предприятия. Характеристика методов и инструментов контроля качества продукции. Разработка стратегии повышения качества продукции производственного предприятия.
дипломная работа [1,6 M], добавлен 26.06.2017Основные методики оценки качества и конкурентоспособности продукции, применяемые в процессе управления на предприятии ЧП ППП "ИСО-Энерготехнологии". Оценка имеющихся резервов повышения качества и конкурентоспособности продукции на изучаемом предприятии.
дипломная работа [705,1 K], добавлен 05.03.2011Подходы и методы управления конкурентоспособностью продукции. Оценка внутренней и внешней среды предприятия ООО "УСПТК", расчет конкурентоспособности продукции комплексным методом. Программа по повышению эффективности управления конкурентоспособностью.
дипломная работа [345,1 K], добавлен 27.08.2012Понятие продукции, основные критерии и параметры оценки ее качества. Анализ нормативной документации, применяемой в данном процессе. Содержание и принципы менеджмента качества, предмет и методы исследования данного научного направления, история развития.
презентация [1,8 M], добавлен 27.11.2014Понятие и показатели качества продукции. Принципы управления, стадии формирования и показатели качества. Оценка качества однородной продукции. Статистические методы контроля и управления качеством. Внедрение международных стандартов ИСО серии 9000.
курсовая работа [47,5 K], добавлен 13.07.2015Классификация показателей качества продукции. Дифференциальный, комплексный или смешанный методы оценки ее уровня. Характеристика деятельности предприятия ОАО "Омскшина", воплощение системного подхода к организации работ по улучшению качества продукции.
дипломная работа [1,1 M], добавлен 10.01.2012Понятие и показатели качества продукции. Новая стратегия в управлении качеством. Стандартизация продукции. Сертификация продукции. Правовое регулирование качества продукции. Расширение сегментов рынка, процветание предприятия, рост прибыли.
курсовая работа [1,1 M], добавлен 19.11.2006Понятие и показатели качества продукции. Основные положения управления качеством предприятия. Стандартизация и сертификация продукции. Анализ управления качеством продукции на предприятии. Основные направления по совершенствованию качества продукции.
курсовая работа [80,8 K], добавлен 09.02.2012Принципы управления качеством. Государственное регулирование качества продукции. Технический аспект обеспечения качества, роль стандартизации в обеспечении конкурентоспособности продукции. Юридическая ответственность за нарушение требований к качеству.
курсовая работа [48,6 K], добавлен 08.02.2010
