Стратегическое прогнозирование развития промышленного предприятия на основе метода нейронных сетей и аппарата нечеткой логики

ББК 65.291.2УДК 338.24

Стратегическое прогнозирование  развития промышленного предприятия  на основе 

метода нейронных сетей и аппарата нечеткой логики

Воловиков Борис Петрович, к.т.н., доцент

Омский институт (филиал) Российского государственного торгово – экономического 

Университета

Volovikov Boris

Omsk Institute (branch) Russian State Trade Economic University

Аннотация

В статье предложен подход к выбору ситуационных стратегий и стратегическому 

прогнозированию на основе аппарата нечеткой логики и метода нейронных сетей. Новый 

подход реализован в виде методики и апробирован на примере конкретного 

промышленного предприятия. Анализ результатов исследований позволяет оценить 

перспективность применения предложенных алгоритмов в теории стратегического 

управления промышленным предприятием.

Ключевые слова

Ситуационный анализ, бизнес-стратегии, нейронные сети, нечеткая логика, 

стратегическое прогнозирование

The summary

In article the approach to a choice of situational strategy and strategic forecasting on the 

basis of the device of indistinct logic and a method of neural networks is offered. The new 

approach is realized in the form of a technique and approved on an example of the concrete 

industrial enterprise. The analysis of results of researches allows to estimate perspectivity of 

application of the offered algorithms in the theory of strategic management of the industrial 

enterprise.

Keywords

Situation analysis, business strategy, neural networks, the indistinct logic, strategic 

forecasting

Главное отличительное преимущество стратегического менеджмента, отличающее 

его от  предшествующих видов  управления предприятием,  заключается  в учете связей 

между внешней средой и внутренним состоянием организации, на основании анализа 

которых происходит принятие решений по дальнейшему стратегическому развитию. 

Формализовать эти  связи  пытались многие ученые и специалисты в различных моделях, 

стремясь создать методы, наиболее адекватные реальной действительности [3,4]. 

Определенную  часть среди них занимают матричные методы выбора стратегий.  Для 

анализа внешней среды   широко применяются  различные модели прогнозирования.  

Добиться идеального понимания закономерностей внешней среды путем прогнозирования 

на базе методов регрессионного анализа и экстраполяции практически невозможно в 

первую очередь по причине  стохастичности изменения экзогенных факторов внешней 

среды. Кроме того, в  маркетинге  сложно на основании детерминированных моделей  

построить зависимости  между показателями и строить дальнейшие прогнозы, поэтому 

требуется применение новых методов ситуационного анализа. Одними  из главных 

причин потери интереса к матричным методам стратегического планирования являются 

сложности  в выборе весовых коэффициентов,  определяющих значимость каждого 

показателя, а также отсутствие возможности строить прогнозы дальнейшего развития 

бизнеса из-за неопределенности экзогенных факторов, обусловленной высокой динамикой 

изменения внешней среды [1]. Применение матричных методов затрудняет также  и 

наличие нескольких показателей цели, выраженных конкретными количественными 

показателями, для достижения которых требуется программа конкретных управленческих 

решений [2]. Возникает противоречие между двумя группами факторов: с одной стороны, 

факторы внешней среды измеряются показателями, значения которых не могут быть 

точно рассчитаны, с другой – внутренняя среда, для управления которой требуются 

конкретные решения. Использование метода экспертных оценок связано  в первую 

очередь с организационными трудностями, такими как выбор независимых экспертов, 

обладающих  профессиональными  знаниями конкретного рынка промышленных товаров, 

а также пониманием ресурсного состояния предприятия. Тем не менее, наличие 

эффективного инструмента стратегического прогнозирования позволило бы выявить те 

переломные моменты во внешней среде, учет которых совместно с анализом 

возможностей организации определил бы дальнейшие альтернативные пути ее 

стратегического  развития. Жизненный цикл развития отрасли и отдельных сегментов  в 

промышленном бизнесе отличается от жизненного цикла рынка потребительских товаров 

наличием большего влияния инновационной составляющей и различием в организации 

маркетинговых коммуникаций. Например, матрица Shell учитывает жизненный цикл 

отрасли и позволяет делать прогнозы инвестиций в различные виды бизнеса, но она не 

обладает той  гибкостью восприятия  случайных процессов, которые позволили бы  учесть