Scientific journal
Modern high technologies
ISSN 1812-7320
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,940

INDICATOR «IMPORTANCE OF INFORMATION TECHNOLOGY» OF COMPETITIVENESS OF HIGH-TECH ENGINEERING PRODUCTS

Bykov S.N. 1
1 Federal State Budget Educational Institution of Higher Education «Kemerovo State Agricultural Institute»
The work is devoted to solving the actual problem of assessing the competitiveness of high-tech engineering products based on an automated decision support system. The aim of the research is to develop an expert indicator that allows for a quantitative assessment of the level of information technologies and devices used in products. The proposed indicator «importance of information technology» allows us to evaluate the competitiveness of products by the following criteria: the degree of influence of the information technology used in products on the market of these products, compliance with the information technologies used to the modern level of their development, level of intensity of information exchange with the external environment, degree of influence of the used information technolo.gies for product characteristics, level of information automation flows in these products, the efficiency of direct and feedback between the control system and the functional units of the product. An expert assessment of the competitiveness of self-propelled sprayers used in the Siberian region according to the developed indicator was carried out. The results of the expert survey were processed using the software of an automated decision support system for competitiveness. Identified the market leaders of the investigated products. On the basis of an automated system, a correlation-regression analysis of the «importance of information technology» indicator was conducted. A high correlation was found between the proposed indicator and a complex indicator of technical characteristics, engine power and the maximum operating speed of the machines. The directions of further research are the development of additional indicators of product competitiveness and the improvement of the software of the used automated decision support system.
information technology
expert indicator
decision support system
competitiveness assessment
high-tech engineering products
self-propelled sprayer

Производство конкурентоспособной наукоемкой машиностроительной продукции (НМП) считается основным направлением в деятельности промышленных предприятий и важной государственной задачей.

Субъектами принятия решений о разработке, производстве, приобретении, инвестировании продукции являются производители, потребители, частные инвесторы и государство. Для снижения трудоемкости и повышения точности обработки данных, удобства хранения и предоставления результатов исследований, повышения качества принимаемых решений широко используются различные системы поддержки принятия решений, например при управлении ресурсами [1].

Важным критерием при принятии решений является уровень конкурентоспособности продукции, количественно оцениваемый через комплекс адекватных показателей, увеличение общего количества которых всегда актуально [2]. Прогноз значений показателей конкурентоспособности НМП на ранних этапах жизненного цикла [3] также позволяет принимать более обоснованные решения. Для такой оценки обычно используются экспертные показатели, значения которых можно получить по результатам опроса соответствующих специалистов. Отдельные машиностроительные предприятия Кемеровской области используют в своей деятельности автоматизированные системы поддержки принятия решений, в которых применяются экспертные показатели, учитывающие инновационный уровень использованных в продукции технических решений [4] и степень влияния использованных инноваций на экономические системы микро- и макроуровня [5].

В связи с широким внедрением средств информационной и вычислительной техники в машиностроительной продукции актуальной задачей является разработка показателей, отражающих данный аспект.

Цель исследования: разработка экспертного показателя, позволяющего осуществлять количественную оценку уровня использованных в продукции информационных технологий и устройств.

Материалы и методы исследования

В соответствии с целью исследований нами разработан новый экспертный показатель «значимость информационной технологии» (ЗИТ). Данный показатель является количественной характеристикой НМП по критерию соответствия реализованных в ней информационных технологий и устройств современному уровню их развития. Показатель определяется аддитивно-мультипликативным методом по формуле

bic01.wmf

где ВР – коэффициент влияния использованной в продукции информационной технологии на рынок данной продукции;

СИ – коэффициент соответствия использованных в продукции информационных технологий современному уровню их развития;

ИВ – коэффициент интенсивности информационного обмена с внешней средой;

ВИ – коэффициент влияния использованной информационной технологии на технические характеристики продукции;

АП – коэффициент автоматизации информационных потоков в данной продукции;

СП – коэффициент оперативности прямой и обратной связи между системой управления и функциональными узлами продукции;

n – количество критериев в мультипликативной группе;

m – количество мультипликативных групп;

КИТ – дополнительные критерии – коэффициенты показателя ЗИТ, используемые в расчете на конкретных этапах жизненного цикла продукции.

Значения коэффициентов показателя ЗИТ первого уровня выбираются из табл. 1–6.

Следующей поставленной задачей являлся выбор объектов оценки конкурентоспособности по разработанному показателю. Современные информационные технологии и устройства являются основой для «точного земледелия», которое представляет собой комплексную высокотехнологичную систему сельскохозяйственного менеджмента, включающую в себя технологии глобального позиционирования (GPS), технологии оценки урожайности (Yield Monitor Technologies), географические информационные системы (GIS) и ряд других систем, направленную на увеличение объемов производства качественной сельскохозяйственной продукции при соблюдении экологических норм [6].

Соответствующее оборудование устанавливается на различные сельскохозяйственные машины. Объектами исследования были выбраны самоходные опрыскиватели для химической обработки посевов. Для данных машин характерна установка информационных систем с использованием датчиков, измеряющих состояние растений по оптическим, оптоэлектрическим, электромагнитным, электрическим, лазерным и другим показателям. Наиболее распространены оптоэлектронные датчики на основе спектрального анализа для выявления разницы в отражении солнечного света культурными растениями и сорняками, что оптимизирует расход химического препарата. Применяются также лазерные датчики для определения расстояния до края стеблестоя и оценки рельефа поля, что оптимизирует траекторию движения и скорость машины.

Сигналы от датчиков, обычно установленных на крыше опрыскивателя, в режиме реального времени после их обработки бортовым компьютером передаются на исполнительные механизмы (гидронасос, штангу, рулевую колонку, двигатель). Возможно управление машиной по двухэтапному режиму, когда данные о состоянии конкретного участка поля собираются заранее, обрабатываются внешним компьютером и загружаются в систему по беспроводным каналам или с внешних мобильных носителей информации.

Для самоходных опрыскивателей наиболее распространенными являются датчики моделей YARA-N (фирма AgriCon), Crop Circle Sensor (фирма Holland Scientific), MiniVeg-N (фирма Georg Fritzmeier GmbH).

Полный комплекс оборудования для самоходных опрыскивателей, реализующий возможности современных информационных технологий и технических устройств, включает датчики, системы параллельного вождения, терминалы, адаптированные приводы рабочих органов, базы данных и системы их обработки, картографические системы и т.д.

К наиболее известным относятся комплексы фирм Claas, John Deere, Amazone.

Основными элементами комплекса «Efficient Agriculture Systems» фирмы Claas являются:

– терминалы Cebis и ISOBUS;

– система оптимизации скорости Cruise Pilot;

– система оптимизации режимов обработки растений Cemos;

– система оптимизации траектории GPS Pilot и Laser Pilot;

– система анализа рельефа поля Cam Pilot;

– система оценки состояния машины через интернет Telematics;

– система картографирования Agrocom Map.

Основными элементами комплекса фирмы John Deere являются:

– система автоматического вождения AutoTrac Universal с дисплеем GreenStar 1800;

– система документирования и обработки данных с дисплеем GreenStar 2630;

– светодиодная навигационная панель GreenStar Lightbar;

– система дистанционного контроля местоположения машины JDLink Select;

– система оптимизации расхода топлива JDLink Ultimate.

Основными элементами комплекса «IT-Farming» фирмы Amazone являются:

– система управления опрыскиванием Amaspray+;

– система автоматического документирования данных ASD;

– универсальная платформа управления ISOBUS с терминалом Amatron-3;

– адаптированный терминал CCI-100 для установки на машины разных производителей в рамках договора Competence Center ISOBUS;

– высокопроизводительный терминал Amapad для работы с будущими интеллектуальными приложениями и опцией контроля за работой нескольких машин одновременно;

– модульные навигационные системы GPS-Switch и GPS-Maps.

Результаты исследования и их обсуждение

Было выполнено оценивание самоходных опрыскивателей, используемых в Сибирском федеральном округе, по разработанному показателю «значимость информационной технологии». Участниками экспертного опроса являлись специалисты предприятий сельхозмашиностроения, представители департаментов сельского хозяйства, руководители сельскохозяйственных предприятий. Для обработки данных использовалась последняя версия автоматизированной системы поддержки принятия решений [7].

Для выбранных марок машин с помощью табл. 1–6 эксперты с точностью до десятых долей балла назначали количественные оценки. Далее определялось среднее значение по каждому из 6 коэффициентов и окончательное значение показателя ЗИТ для каждого опрыскивателя. Результаты исследований с учетом места в рейтинге, занятого машинами, приведены в табл. 7.

Таблица 1

Коэффициент влияния использованной в продукции информационной технологии на рынок данной продукции

Масштаб влияния технологии на рынки

ВР

Технология формирует тенденции развития мирового рынка данной продукции

12

Технология влияет на весь мировой рынок данной продукции

8

Технология существенно влияет на рынки нескольких развитых стран

5

Технология существенно влияет на рынок одной развитой страны

3

Технология незначительно влияет на рынок одной развитой страны

2

Технология незначительно влияет на локальный рынок

1

Технология не влияет на рынки продукции

0,5

Таблица 2

Коэффициент соответствия использованных в продукции информационных технологий современному уровню их развития

Соответствие технологии современному уровню

СИ

Технология существенно опережает современный уровень информационных технологий

8

Технология является новым перспективным направлением в развитии информационных технологий

5

Технология незначительно опережает современный уровень развития информационных технологий

3

Технология соответствует современному уровню развития информационных технологий

2

Технология незначительно отстает от современного уровня развития информационных технологий

1

Технология существенно отстает от современного уровня развития информационных технологий

0,5

Таблица 3

Коэффициент интенсивности информационного обмена с внешней средой

Интенсивность обмена информацией

ИВ

Постоянный интенсивный информационный обмен осуществляется беспроводным способом через интернет, c помощью GPRS и т.д.

10

Регулярный информационный обмен с помощью Wi-Fi

8

Регулярный информационный обмен по проводам

6

Периодический информационный обмен через флеш-карты и другие мобильные носители информации

4

Есть клавиатура для ввода информации. Выходных каналов нет

2

Нет каналов общения с внешней средой

1

Таблица 4

Коэффициент влияния использованной информационной технологии на технические характеристики продукции

Степень влияния технологии на характеристики

ВИ

Технология является основой для функционирования продукции

6

Технология существенно повышает технические характеристики продукции

4

Технология незначительно повышает технические характеристики продукции

2

Технология не влияет на технические характеристики продукции

1

Технология снижает технические характеристики продукции

0,5

Таблица 5

Коэффициент автоматизации информационных потоков в данной продукции

Уровень автоматизации информационных потоков

АП

Наличие автоматизированной системы управления, запоминающих устройств, разветвленной сети информационных каналов и т.д. при минимальном участии человека

10

Большинство функций продукции выполняется автоматически при периодическом участии человека

5

Часть функций выполняется автоматически при регулярном участии человека

2

Отсутствие средств автоматизации при минимуме информационных потоков и постоянном участии человека

1

Отсутствие информационных потоков и обязательное участие человека

0,5

Таблица 6

Коэффициент оперативности прямой и обратной связи между системой управления и функциональными узлами продукции

Оперативность связи

СП

Постоянный скоростной обмен информацией между системой управления и функциональными узлами в автоматическом режиме

10

Регулярный обмен информацией между системой управления и функциональными узлами за счет большого количества датчиков

6

Периодический обмен информацией между функциональными узлами при наличии простой системы управления

4

Есть несколько каналов связи между функциональными узлами при отсутствии системы управления

2

Нет информационного обмена между функциональными узлами

1

Таблица 7

Характеристики и рассчитанные значения показателей самоходных опрыскивателей

Марка машины

Производитель

VP

KTEX

ЗИТ

Claas Xerion 3800 Saddle

Германия

30

360

1,13

333,38

John Deer 4730

США

34

245

1,12

330,53

Amazone Pantera 4001

Германия

20

255

1,18

327,68

Challenger RG 1100

США

22

311

1,14

324,83

Kuhn Stronger 3030

Франция

20

265

1,13

313,66

Case Patriot 4430

США

23

325

1,11

301,31

Horsch Leeb PT 330

Германия

36

330

1,15

292,94

Berthoud Raptor 4240

Франция

35

210

1,02

275,88

Hagie STS 10

Германия

28

215

1,03

272,19

Houseman Air-Ride 4000

Великобритания

25

230

1,01

271,11

New Holland SP240XP

Бельгия

24

275

1,12

264,22

Matrot M24D

Франция

28

215

1,02

257,43

Miller Nitro 5275

США

35

255

1,08

249,67

Jacto Uniport 3030

Япония

35

243

1,11

247,21

Caruelle Nympheos 4240

Италия

38

237

1,04

246,88

Agrifac Condor 4000

Нидерланды

20

210

1,02

222,39

Hardi ALPHA evo

Дания

20

220

1,05

216,35

Mazzotti MAF 4240

Италия

30

237

0,92

203,21

Rimeco Albatros 2500

Италия

27

185

0,91

187,54

Versatile SX-275

«Ростсельмаш»,Ростов-на-Дону

30

225

1,04

161,41

Блюминг БЛ-3000

«Мекосан», Беларусь

12

78

0,63

159,70

Барс-3000

«Казаньсельмаш», Казань

20

130

0,86

147,71

Рубин-3500

«Рубин», Самара

21

175

0,88

133,38

Spray Traker

«Инвест-Агро», Воронеж

20

145

0,87

125,67

Первые три места в рейтинге по показателю «значимость информационной технологии» заняли опрыскиватели Claas Xerion 3800 Saddle (Германия), John Deer 4730 (США) и Amazone Pantera 4001. В группу лидеров данного рынка также вошли Challenger RG 1100 (США), Kuhn Stronger 3030 (Франция) и Case Patriot 4430 (США). Лучшим среди российских машин оказался Versatile SX-275 производства «Ростсельмаш».

Для всех машин было определено значение комплексного показателя конкурентоспособности KTEX по множеству технических характеристик. Для этого на предварительном этапе корреляционным анализом были отобраны технические характеристики, оказывающие наибольшее влияние на указанный показатель. Затем определены нормированные коэффициенты весомости выбранных технических характеристик. Для нахождения значений показателя использовалась модель средневзвешенного

bic02.wmf

где n – количество технических характеристик;

i = 1…n – номер характеристики;

ai – нормированный коэффициент весомости (табл. 8);

XCPi – среднее значение технической характеристики (табл. 8).

Таблица 8

Расчетные составляющие показателя KТЕХ и корреляция с показателем ЗИТ

ji

Технические характеристики

ХСРi

ai

cоrr (ЗИТ , Xi )

1

Мощность двигателя (WД), л.с

224,9

0,19

0,661

2

Размах штанги (LР), м

31,88

0,21

0,363

3

Транспортная скорость (VT), км/ч

42,7

0,10

0,319

4

Рабочая скорость (VР), км/ч

23,8

0,17

0,414

6

Максимальная ширина колеи (SМ), м

2,89

0,07

0,165

5

Максимальная высота штанги (HМ), м

2,48

0,08

0,177

8

Объем бака с раствором (QБ), м3

3,67

0,12

0,281

7

Дорожный просвет (HД), м

1,46

0,06

0,064

Значения показателя KTEX представлены в табл. 7.

Был выполнен корреляционно-регрессионный анализ показателя ЗИТ.

Формула множественной регрессии для данного показателя имеет следующий вид

ЗИТ = 68,172 + 0,212LР + 0,651WД +

+ 0,335VP + 0,193VT + 0,186HМ +

+ 0,127SМ + 0,073HД + 0,101QБ.

Полученная регрессия позволяет рассчитать значение показателя ЗИТ для перспективной модели самоходного опрыскивателя. Этот прогноз особенно важен для ранних этапов жизненного цикла продукции и позволяет сократить процедуры экспертного опроса.

Наибольшие значения коэффициента парной корреляции показатель ЗИТ имеет с комплексным показателем KTEX. Достаточно высокая корреляция обнаружена с характеристикой мощности двигателя WД и характеристикой рабочей скорости машины VP:

cоrr (ЗИТ , KTEX) = 0,475

cоrr (ЗИТ , WД) = 0,661

cоrr (ЗИТ , VP) = 0,414

Результаты расчетов корреляции для остальных характеристик приведены в табл. 8.

Выявленная более высокая корреляция показателя ЗИТ с характеристиками WД и VP по сравнению с другими техническими характеристиками объясняется следующими причинами.

Более высокая мощность двигателя WД обеспечивает оперативное увеличение давления опрыскивающей жидкости при подаче сигнала оптических датчиков засоренности поля о необходимости более интенсивного опрыскивания конкретного участка, особенно насыщенного сорняками. Оперативная обработка сигнала об увеличении подачи раствора должна сочетаться с качеством распыливания, что также обеспечивается повышением мощности двигателя. Мелкодисперсный туман приводит к лучшему прилипанию капель к растениям, повышает длительность воздействия препарата на сорняки.

Более высокая максимальная рабочая скорость машины VP позволяет ей двигаться быстрее на ровных участках поля при подаче соответствующего сигнала датчиков рельефа о целесообразности такого движения. Это увеличивает производительность опрыскивателя, сокращает сроки полевых работ и обеспечивает выполнение химической обработки растений в оптимальный агротехнический период.

Направлениями дальнейших исследований является разработка дополнительных показателей конкурентоспособности продукции и совершенствование программного обеспечения используемой автоматизированной системы поддержки принятия решений.

Выводы

1. Обоснована актуальность оценки конкурентоспособности наукоемкой машиностроительной продукции по критерию соответствия реализованных в ней информационных технологий и устройств современному уровню их развития.

2. Разработан показатель «значимость информационной технологии», позволяющий осуществлять экспертную оценку уровня использованных в НМП информационных технологий и устройств.

3. Рассмотрены варианты оснащения современными информационными средствами точного земледелия конкретного вида сельскохозяйственных машин – самоходных опрыскивателей.

4. На базе автоматизированной системы поддержки принятия решений выполнено исследование конкурентоспособности по предлагаемому показателю для 24 моделей самоходных опрыскивателей.

5. Для выбранных машин определены показатели конкурентоспособности по множеству наиболее весомых технических характеристик.

6. Результаты корреляционно-регрессионного анализа показателя «значимость информационной технологии» показывают относительно высокую корреляционную связь его значений с комплексным показателем по множеству технических характеристик, а также с мощностью двигателя и максимальной рабочей скоростью машин.

7. Разработанный показатель целесообразно применять для экспертной экспресс-оценки конкурентоспособности НМП на базе автоматизированных систем поддержки принятия решений.