Формализация знаний распознавания ситуаций в системах адаптивного управления конкурентоспособностью предприятий

Abstract

RU: В статье разработаны средства формализации знаний распознавания ситуаций в системах адаптивного управления конкурентоспособностью предприятий. Определено понятие события в системе управления конкурентоспособностью. Реализована формализация логико-аналитических задач процесса организации распознавания событий в системе за счет отнесения их к классу эталонных событий, сформированного на этапе планирования задач распознавания, и последующего определения количественных и качественных характеристик этих событий экспертами. Рассмотрены средства формализации и правила определения признаковой информации для решения логико-аналитических задач распознавания. На основе математического аппарата теории нечетких множеств рассмотрены и систематизированы этапы оценивания текущих событий на предприятии и потребительском рынке в условиях неопределенности и неполноты априорной информации при принятии решений в системах управления конкурентоспособностью

UK: У статті розроблені засоби формалізації знань розпізнавання ситуацій в системах адаптивного управління конкурентоспроможністю підприємств. Визначено поняття події в системі управління конкурентоспроможністю. Реалізовано формалізацію логіко-аналітичних задач процесу організації розпізнавання подій в системі за рахунок віднесення їх до класу еталонних подій, сформованого на етапі планування задач розпізнавання, й подальшого визначення кількісних та якісних характеристик цих подій експертами. Розглянуто засоби формалізації та правила визначення ознакової інформації для вирішення логіко-аналітичних задач розпізнавання. На основі математичного апарату теорії нечітких множин розглянуто й систематизовано етапи оцінювання поточних подій на підприємстві та споживчому ринку в умовах невизначеності та неповноти апріорної інформації під час прийняття рішень в системах управління конкурентоспроможністю.

EN: The goals of any enterprise are to achieve high work efficiency, increase profitability and gain a real competitive advantage. Timely making the right decisions when the economic situation changes are one of the main problems in enterprise management. To manage means to set specific goals that form the management cycle, plan, analyze the results, compare them with the goals, identify the causes of deviations and make decisions that eliminate these causes. The adoption of management decisions is associated primarily with the task of choosing the best solution in the context of incomplete information, the inability to accurately calculate and analyze everything, as well as the multiplicity of opinions about goals, criteria and their preferences. The state of the external environment changes constantly, and the conditions of vital activity of any system, despite a certain degree of repeatability and cyclical nature of events, are still unique. Thus, it becomes obvious that decisions on technology change, marketing activities, pricing, credit policy, etc. should be taken as often as required by changes in the external and internal environment. When there is no information about the possible consequences of choosing one or another option, uncertainty becomes an integral part of decision-making processes in the enterprise management. In this regard, in competitiveness management arises, the need to base on an adaptive approach, which involves reducing the initial uncertainty due to the use of information obtained in the management process. At the same time, means of formalizing knowledge about the processes of recognition of situations in competitiveness management systems should be presented as analytical mathematical models of different levels. These analytical models must meet the requirements of knowledge representation in specific subject areas of the recognition and control process. They should allow simply enough to carry out both the composition and the decomposition of individual parts of the knowledge base that underlies the means of recognizing situations. Therefore, such models are most easily implemented on the mathematical apparatus of the theory of fuzzy sets. Taking into account the uncertainty in production and consumption allows for a more meaningful consideration of the correlation of current consumption, logistics and product savings, and thereby building a more adequate to real processes models of production and marketing of products in the consumer market.